机器人应用中的10大常见错误

错误1：低估有效负载

机器人应用的第一大错误就是，用户低估了特定应用中机器人的有效负载。造成这一现象的最普遍原因，就是在计算有效负载时没有把机械手臂末端工具的重量包括在内。第二大原因则是低估甚至完全忽视了离心负载所产生的惯性力。惯性力会让机器轴超载。我们经常会遇到SCARA机器人转动轴超载的情况。如果没有改正这一问题，很可能会损坏机器人。

减少负荷和/或降低速度参数是一个补救办法。但是，降低速度又会导致周期时间延长，这是用户不希望看到的的情况，因为周期时间本来就是在购买机器人时所考虑的一个重要因素。因此，必须从一开始就考虑到各项和负荷相关的因素。

错误2：机器人任务过量

有时机器人的强大功能和灵活性会让设计者给它安排过多的任务，并把工作单元设计得过于复杂。这样的结果，可能再次导致周期时间的延长，或者会产生极度复杂的编程方案，甚至会限制处理器速度。而如果是用户而不是系统设计者试图在机器人已投入生产之后再去解决故障，这个错误产生的后果就会更严重。在生产中，意外停机会造成极大的经济损失。

另一个使机器人负担过重的普遍现象是所谓的“使用超标”-让机器人去执行设计中根本没有为它设计的额外任务。如果已经对机器人进行了模拟应用，确认了它的原始任务，那这时再给它添加额外任务，结果就尤其严重。如果在开展项目之前没有进行新的应用模拟，那么也无法达到预定的周期时间。千万注意不可让机器人在给定的周期时间内去做超越它能力范围的事情。

错误3：不注意线缆管理

线缆管理不是件难事，而也许正是因为它的容易性，人们会很容易就忽视了这一环节。然而，沿着机器臂末端工具或者外围设备的合理的线缆布置对于机器人的自由运行是至关重要的。如果在设计时没有考虑到这个问题，会导致机器人做过多的无用功，还会造成线缆的混乱和挤压。而且，如果没有使用动态线缆或者未能尽可能地减少线缆挤压，也会导致线缆破损，从而造成意外停机。
 

错误4：对应用要素考虑不周

Bosch Rexroth公司用“LOSTPED”(下文中有叙述)来概括一个机械系统所需要考虑的所有要素。透过这些要素，用户就可以从每个视角对应用进行把握，并避免系统已经安装之后再发生问题而导致巨大经济损失。一旦将这些要素综合，你甚至会发现需要考虑不同的机器人，比如，你需要的是一个Cartesian系统，而不是SCARA机器人或六轴机器人。

错误5：误解精确性和可重复性之关系

一台高精确度的机器可以重复使用的，但一台可重复使用的机器却并不一定是精确的。可重复性是指机器人可以精确地返回到预设位置，而精确度则是通过准确移动到所计算的位置来体现的。棘爪指令就是基于几个预设点来计算一列机器人位置，从而充分利用机器人的精确性能。精确性是直接和机械容错或者机器臂的精确度相关的。

错误6：过多依赖机器人的控制器

很多机器人制造商都认为，机器人的运行大部分取决于它的控制器，而不是本身的机械性能。这种说法是荒谬的，因为一旦机器人投入使用之后，它的工作时间大多数是本身机械性能的稳定性来决定。如果机械性能出了问题，那它导致减产的可能性比控制器出了问题而导致减产的可能性更大。一个机器人系统一般是用户基于对控制器和软件的熟悉程度而选择的。如果出问题的机器人也有一流的机械性能，那将是一个竞争优势。反之，如果机器人安装之后需要经常维修，那么即便因为对控制器的熟悉程度而节省了很多时间，也会因为维修机器而很快浪费掉。
 

错误7：忽视对机器人技术的理解

机器人的生产者或者集成商一般都会为机器人创建一个与某应用相匹配的工作单元，但如果终端用户没有很好地理解机器人技术，就肯定无法对机器人进行良好利用。任何生产设备的运行时间，都是和用户对设备的理解程度以及维护设备的能力直接相关的。对于机器人技术来说同样如此。很多新用户都会拒绝接受机器人使用培训。然而，他们忽视了一点，充分理解机器人的功能以及某个品牌的优势，是将机器人成功集成到生产中的关键。

错误8：忽视备选配件和功能

示范操作台、通信线缆，甚至是某些特定的软件选项，都是在初次购买机器人时必须考虑的问题，但这些问题却常被忽视。这些配件的交货时间和成本都有可能导致项目被推迟，并造成预算超标。

在购买机器人之前，务必对比不同产品之间的优势，并考虑到所有因素，以及对任何选择性设备的需要。有的用户为了节省成本，总是不愿考虑这些，殊不知它们对机器人的整体性能至关重要。

错误9：低估或高估机器人的能力

低估机器人的功能，会导致系统重复运行，并增加不必要的成本。很多用户都会使用复用安全电路。而如果高估了控制器的功能，则会造成额外的设备成本、重复工作，并导致项目推迟，带来经济损失。为了控制I/O的数量，很多用户都会采用额外的伺服系统，或者让机器人同时执行多项程序，这也是一个常见错误。

错误10：没有考虑机器人学

投入成本的规模、对机器人技术的不熟悉以及过去的失败经验都会让人们对机器人望而生畏。但是，为了提高产量并获得长期竞争优势，却必须跳过这些认识误区。机器人确实不是万能的，但在很多情况下都能起到很大的作用。