메소웨어, 제조업체를 위한 산업 로봇 자동화简化를 위해 150만 달러 투자 유치

산업 로봇은 최근 몇 년 동안 AI, 기계 비전, 하드웨어 비용 감소 등의 발전으로 크게 능력이 향상되었습니다. 그러나 많은 제조업체, 특히 중소기업의 경우, 로봇을 배치하는 것은 여전히 비용이 많이 들고 복잡한 작업으로 전문 엔지니어링 전문 지식을 필요로 합니다. 메소웨어, 캘리포니아에 본사를 둔 로봇 공학 스타트업은 이러한 도전이 현재 산업의 가장 큰 병목 현상이라고 믿습니다.

회사는 AI를 기반으로 하는 로봇 공학 플랫폼 개발을 가속화하기 위해 150만 달러의 시드 펀딩을 유치했습니다. 이 플랫폼은 산업 자동화를 크게 더 쉽게 배치하고 확장할 수 있도록 설계되었습니다.

로봇 자동화简化

제조업체는 오래전부터 자동화의 이점을 인식해 왔지만, 로봇 시스템을 구현하는 것은 로봇, 소프트웨어, 시스템 통합에 대한 광범위한 전문 지식을 필요로 합니다. 배치 후에도 생산 변경은 비용이 많이 들고 추가 엔지니어링 작업을 필요로 할 수 있습니다.

메소웨어는 이 과정을簡化하기 위해 하드웨어와 소프트웨어의 모듈식 에코시스템을 구축하고 있습니다. 이 플랫폼을 통해 제조업체는 자동화하고자 하는 작업을 캡처하고 전통적인 통합 접근 방식보다 더 빠르게 로봇 작업 셀을 구성할 수 있습니다.

회사의 설명에 따르면, 이 시스템은 제조의 일반적인 변이성, 즉 부품 배치, 공差, 생산 순서의 차이를 처리하도록 설계되었습니다. 목표는 제조업체가 빈번한 재프로그래밍 없이 신뢰할 수 있는 자동화된 작동을 유지하도록 도와주는 것입니다.

이 플랫폼은 메소웨어에서 개발한 모듈과 제3자 구성 요소との 통합을 모두 지원하므로 고객이 기존 제조 환경을 중심으로 자동화 솔루션을 구축할 수 있습니다.

하이 믹스 제조를 위한 에코시스템 구축

메소웨어는 전통적인 고정 자동화 솔루션을 제공하는 대신에 다양한 제조 워크플로에 대해 구성할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어 구성 요소의 모듈식 에코시스템을 개발하고 있습니다.

회사의 초기 초점은 조립, 포장, 기계 테ンディング, 서브 어셈블리 작업과 같은 응용 프로그램을 포함합니다. 초기 노력은 드론과 같은 제품의 서브 어셈블리 프로세스를 자동화하는 것을 도와주는 데 중점을 두고 있습니다. 여기서 생산의 가변성이 자동화를 특히 어렵게 만들 수 있습니다.

이 접근 방식은 제조 전체에서 발생하는 더广泛한 변화를 반영합니다. 로봇 공학은 역사적으로高度 표준화된 생산 환경에서 가장 큰 가치를 제공해 왔지만, 오늘날 많은 제조업체는 표준화가 덜되고 혼합이 더 높은 생산 라인을 운영하고 있습니다. 이러한 워크플로에 대한 변경 без 광범위한 엔지니어링 개입을 허용하는 솔루션은 점점 더 매력적으로 되고 있습니다.

제조 전문 지식의 캡처와 확장

메소웨어의 비전을貫く 반복되는 테마는 제조 전문 지식의 보존과 확장입니다.

많은 생산 프로세스는 어려운 문서화와 전달이 가능한 전문 지식을 필요로 하는 경험이 풍부한 운영자를 의존합니다. 노동력 부족이 제조业에 계속 영향을 미치고 경험 있는 근로자가 은퇴함에 따라, 회사들은 운영 지식을 유지하고 생산량을 증가시키는 압력을 받고 있습니다.

메소웨어의 플랫폼은 제조업체가 생산 지식을 반복 가능한 자동화 워크플로에 번역하도록 도와줍니다. 로봇 공학을 배치하는 기술적 장벽을 낮춤으로써, 회사는 전문 로봇 팀이 없는 조직에서도 고급 자동화를 접근할 수 있도록 하기를 희망합니다.

유연한 제조의 미래

수십 년 동안 산업 자동화는 대규모 공장에서 동일한 제품을大量으로 생산할 때 가장 효과적이었습니다. 많은 중소 제조업체와 하드웨어 스타트업은 로봇을 배치하는 비용과 복잡성을 정당화하는 데 어려움을 겪었습니다. 특히 제품이 자주 변경되거나 생산 량이 상대적으로 적을 때는 더욱如此입니다.

메소웨어와 같은 플랫폼은 자동화를 현대의 제조 현실에 더 적응시키는 더广泛한 노력의 일부입니다. 실제 변이를 수용하도록 설계된 소프트웨어와 모듈식 하드웨어를 결합함으로써, 이러한 시스템은 전통적인 로봇 공학에서는 너무 복잡하거나 너무 가변적인 프로세스를 자동화할 수 있도록 제조업체를 허용할 수 있습니다.

이것의 의미는 생산성 향상에만 국한되지 않습니다. 제조업체가 계속되는 노동력 부족과 효율적인 생산을 확대하기 위한 압력을 겪고 있는 동안, 더 유연한 자동화는 기관의 지식을 보존하고, 전문 로봇 공학 전문 지식에 대한 의존도를 줄이고, 중소 제조업체가 대규모 기업에서만 가능했던 기능에 접근할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

이러한 기술이 의도한대로 성숙한다면, 산업 로봇의 다음 세대는 로봇 자체보다는 자동화를 더 빠르게 배치하고, 수정하기 쉽고, 더 많은 제조 환경에서 실제적인 소프트웨어 플랫폼에 의해 정의될 수 있습니다.