Robots industriales en mecanizado mecánico: Perspectivas y limitaciones
Autores: Makulaviius, Mantas; Petkeviius, Sigitas; Ron, Just; Dzedzickis, Andrius; Buinskas, Vytautas
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Robots industriales en mecanizado mecánico: Perspectivas y limitaciones
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Producir
Materiales
Robots industriales
Tecnologías avanzadas
Procesos de mecanizado
Sistemas de control
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Recientemente, ha surgido la necesidad de producir a partir de materiales o componentes blandos en tamaños extragrandes, lo que requiere soluciones especiales que sean asequibles utilizando robots industriales. Los robots industriales son adecuados para tales tareas debido a su flexibilidad, precisión y consistencia en las operaciones de mecanizado. Sin embargo, la implementación de robots enfrenta algunas limitaciones, como una gran variedad de materiales y herramientas, baja adaptabilidad a los cambios ambientales, problemas de flexibilidad, un complicado proceso de preparación de trayectorias de herramientas y desafíos en el control de calidad. Las aplicaciones de la robótica industrial incluyen procedimientos de corte, fresado, perforación y rectificado en varios materiales, incluidos metal, plásticos y madera. Las tecnologías robóticas avanzadas implican los últimos avances en robótica, incluyendo la integración de sistemas de control sofisticados, sensores, técnicas de fusión de datos y algoritmos de aprendizaje automático. Estas innovaciones permiten que los robots se adapten mejor e interactúen con su entorno, aumentando en última instancia su precisión. El enfoque principal de este estudio es cubrir los procesos de mecanizado robótico industrial más comunes e identificar cómo tecnologías avanzadas específicas pueden mejorar su rendimiento. En la mayoría de la literatura estudiada, el objetivo principal de la investigación en todas las operaciones es mejorar la rigidez de la estructura del brazo robótico. Algunas publicaciones proponen enfoques para planificar la postura del robot o la orientación de la herramienta. En contraste, otros se centran en optimizar los parámetros de mecanizado a través de la utilización de control y computación avanzados, incluidos métodos de aprendizaje automático con la integración de datos de sensores recopilados.
Descripción
Recientemente, ha surgido la necesidad de producir a partir de materiales o componentes blandos en tamaños extragrandes, lo que requiere soluciones especiales que sean asequibles utilizando robots industriales. Los robots industriales son adecuados para tales tareas debido a su flexibilidad, precisión y consistencia en las operaciones de mecanizado. Sin embargo, la implementación de robots enfrenta algunas limitaciones, como una gran variedad de materiales y herramientas, baja adaptabilidad a los cambios ambientales, problemas de flexibilidad, un complicado proceso de preparación de trayectorias de herramientas y desafíos en el control de calidad. Las aplicaciones de la robótica industrial incluyen procedimientos de corte, fresado, perforación y rectificado en varios materiales, incluidos metal, plásticos y madera. Las tecnologías robóticas avanzadas implican los últimos avances en robótica, incluyendo la integración de sistemas de control sofisticados, sensores, técnicas de fusión de datos y algoritmos de aprendizaje automático. Estas innovaciones permiten que los robots se adapten mejor e interactúen con su entorno, aumentando en última instancia su precisión. El enfoque principal de este estudio es cubrir los procesos de mecanizado robótico industrial más comunes e identificar cómo tecnologías avanzadas específicas pueden mejorar su rendimiento. En la mayoría de la literatura estudiada, el objetivo principal de la investigación en todas las operaciones es mejorar la rigidez de la estructura del brazo robótico. Algunas publicaciones proponen enfoques para planificar la postura del robot o la orientación de la herramienta. En contraste, otros se centran en optimizar los parámetros de mecanizado a través de la utilización de control y computación avanzados, incluidos métodos de aprendizaje automático con la integración de datos de sensores recopilados.