KR20200000847A - 현장 적층 제조를 이용한 이송 구조체들의 로봇 조립 - Google Patents
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Abstract
이송 구조체들의 컴포넌트들 또는 이들의 부분들의 유연한, 현장 적층 제조를 위한 기법들이 개시된다. 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템은 이송 구조체를 조립하는 복수의 자동화된 제작기들을 포함할 수도 있다. 일 양태에서, 조립 시스템은 파우더 제조로부터 재활용까지의 전체 수직 통합 생산 프로세스를 포괄할 수도 있다. 자동화된 제작기들 중 적어도 일부는 제어 시스템의 안내 하에서 스테이션 사이에 자동화된 방식으로 이동할 수 있다. 자동화된 제작기들 중 제 1 자동화된 제작기는 컴포넌트 중 적어도 일부분을 프린트하고 이송 구조체의 조립 동안 설치를 위해 컴포넌트를 자동화된 제작기들 중 제 2 제작기로 운반하는 3-D 프린터를 포함할 수도 있다. 자동화된 제작기들은 또한 머신-학습을 가능하게 하는 센서들을 이용하여 다양한 상이한 태스크들을 수행하도록 적응될 수도 있다.
Description
관련 출원에 대한 상호-참조
본 특허 출원은 2017년 5월 24일에 "ROBOTIC ASSEMBLY OF TRANSPORT STRUCTURES USING ON-SITE ADDITIVE MANUFACTURING" 란 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 출원 번호 제 15/604,037호에 에 대해 우선권을 주장하며, 이는 본 양수인에게 양도되고 본원에 전체적으로 참고로 명시적으로 포함된다.
분야
본 개시물은 일반적으로, 제조, 좀더 구체적으로는, 3-D 프린팅을 이용하여 차량들, 항공기, 보트들 및 다른 이송 구조체들을 제조하는 유연하고 자동화된 조립 기법들에 관한 것이다.
종래의 제조 설비는 대량의 제품들을 제조하기 위해 상당한 유연성없는 공장 기반구조를 수반할 수 있다. 예를 들어, 공장은 조립 라인들 상에서 동작하는 고정된 로봇 조립 시스템들을 이용하여 효율적인 대량 생산을 달성할 수도 있다. 유연성없는 공장 기반구조는 종종 단지 차량들, 모터사이클들, 보트들, 항공기 및 기타 등등과 같은 소수의 이송 구조체들의 모델들만을 제조하도록 제조 시스템들을 제한할 수도 있으며, 설령 그렇더라도, 이송 구조체의 각각의 모델은 공구 비용이 많이 들 수도 있다. 하나 이상의 성능 미달 모델들을 제조하기 위해, 공장이 영구적으로 또는 장기적으로, 구성되는 경우, 공장은 공장 및 툴링 상각 비용들 때문에 금융 문제에 직면할 수도 있으며 손실이 발생할 수도 있다. 좀더 구체적으로, 이들 경우들에서의 공장은 공장 비유연성, 공장 리소스들을 성능미달 제품들을 제조하는 것으로부터 신제품들 또는 보다 상업적으로 성공적인 기존 제품들을 제조하는 것으로 변경하기 전에 툴링 상각에 대한 필요성, 및 다른 제약들 때문에, 충분히 활용되지 않을 수도 있다.
더욱이, 적층 제조(AM) 기법들이 이송 구조체들용 컴포넌트들 또는 이의 부분들의 3차원 (3-D) 프린팅에 바람직할 수도 있는 경우, 이러한 공장들은 통상 AM 기능들을 아웃소싱하거나, 또는, 이들이 사내인 경우, AM 은 이송 구조체의 조립 라인으로부터 떨어진 전용 로케이션에서 수행된다. 따라서, 이들 공장들은 상황들의 변화들에 맞게 이들의 AM 능력들을 수정하는 유연성이 거의 없다.
이하, 이송 구조체들용 컴포넌트들의 3-D 프린팅을 위한 시스템들 및 방법들의 여러 양태들을 보다 완전하게 설명한다.
이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템의 일 양태는 이송 구조체를 조립하기 위한 복수의 자동화된 제작기들을 포함하며, 자동화된 제작기들 중 제 1 제작기는 컴포넌트 중 적어도 일부분을 프린트하고 운반 이송 구조체의 조립 동안 설치를 위해 컴포넌트를 자동화된 제작기들 중 제 2 제작기로 운반하기 위한 3차원 (3-D) 프린터를 포함한다.
복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법의 일 양태로서, 자동화된 제작기들 중 제 1 제작기는 3차원 (3-D) 프린터를 포함하며, 프린팅 이송 구조체의 컴포넌트 중 적어도 일부분을 3-D 프린터에 의해 프린트하는 단계; 컴포넌트를 자동화된 제작기들 중 제 1 제작기로부터 자동화된 제작기들 중 제 2 제작기로 자동으로 운반하고; 그리고 이송 구조체의 조립 동안 자동화된 제작기들 중 제 2 제작기에 의해 컴포넌트를 자동으로 설치하는 단계를 포함한다.
이송 구조체들용 컴포넌트들의 3-D 프린팅을 위한 시스템들 및 방법들의 다른 양태들은 단지 여러 실시형태들을 예시로서 도시 및 설명된 다음 상세한 설명로부터 용이하게 당업자들에게 명백해질 것임을 알 수 있을 것이다. 당업자가 알 수있는 바와 같이, 본원에서 설명된 바와 같은 이송 구조체들을 제조하는 설비 및 방법들은 다른 및 상이한 실시형태들이 가능하며 그의 여러 세부 사항들은 다양한 다른 측면들에서, 모두 본 발명으로부터 일탈함이 없이 수정이 가능하다. 따라서, 도면들 및 상세한 설명은 사실상 예시적인 것으로 간주되며, 한정하는 것으로 간주되지 않아야 한다.
다음으로, 이송 구조체들의 유연하고 모듈식 로봇 제조의 다양한 양태들을 상세한 설명에서 일 예로서, 그리고 첨부 도면들에서 비한정적으로 제시한다:
도 1a 는 복수의 로봇 조립 스테이션들 및 복수의 자동화된 제작기들을 포함하는 차량 제조 시설을 예시한다.
도 1b 는 차량 제조 시설의 제어 시스템을 개략적으로 예시한다.
도 2 는 차량 부품들 제조 시스템의 개략도를 나타낸다.
도 3 은 차량 부품들 제조 시스템의 대안적인 선형 구성을 나타낸다.
도 4 는 추가적인 조립 구성의 일 예를 나타낸다.
도 5 는 적층 제조 조립 시스템의 개략도를 나타낸다.
도 6 은 조립 시스템 제어 시스템의 개략도를 나타낸다.
도 7 은 로봇 자동화 시스템의 일 예를 나타낸다.
도 8 은 구조화된 서브조립의 일 예를 나타낸다.
도 9 는 분해 영역의 일 예를 나타낸다.
도 10 은 센서-통합된 로봇 자동화 시스템의 일 예를 나타낸다.
도 11 은 통합된 라벨을 가진 부품의 일 예를 나타낸다.
도 12 는 라벨의 일 예를 나타낸다.
도 13 은 통합된 라벨들을 가진 3-D 프린트된 컴포넌트의 수명 사이클 흐름도를 나타낸다.
도 14a 는 경계 마크들을 제공하는 식별 매트릭스들의 일 예를 나타낸다.
도 14b 는 분리된 매트릭스의 식별 매트릭스로부터 추출된 기하학적 메타데이터의 일 예를 나타낸다.
도 14c 는 컴포넌트 부품 상의 식별 매트릭스로부터 추출된 기하학적 메타데이터의 일 예를 나타낸다.
도 14d 는 식별 매트릭스에서의 롤 각도 및 피치 각도의 변형예들을 예시한다.
도 15a 는 제 1 자세에서 직사각형 솔리드 부품을 나타낸다.
도 15b 는 제 2 자세에서 직사각형 솔리드 부품을 나타낸다.
도 16 은 6개의 컴포넌트 부품들로 구성된 조립의 일 예를 나타낸다.
도 17 은 2개의 공간적으로 분포된 매트릭스들을 갖는 적층 제조된 컴포넌트를 나타낸다.
도 18 은 3개의 공간적으로 분포된 매트릭스들을 갖는 배열을 나타낸다.
도 19a 는 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 예시적인 방법의 흐름도의 제 1 부분을 나타낸다.
도 19b 는 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 예시적인 방법의 흐름도의 제 2 부분을 나타낸다.
도 20 은 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 예시적인 방법의 흐름도를 나타내며, 자동화된 제작기들 중 제 1 제작기는 3차원 (3-D) 프린터를 포함한다.
도 21 은 예시적인 자동화된 레이저 절단 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 22 는 노드 또는 압출물을 갖는 패널의 조립을 위한 예시적인 자동화된 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 23 은 조립 스테이션에서 수행 중인 예시적인 레이저 절단 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 24 는 조립 스테이션에서 수행 중인 접착제 도포를 위한 예시적인 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 25 는 압출물들을 노드들에 본딩 및 조립하기 위해, 복수의 협력하는 자동화된 제작기들에 의해 수행되는 예시적인 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 26 은 차량의 서스펜션을 섀시에 조립하기 위해 복수의 자동화된 제작기들에 의해 수행되는 예시적인 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 27 은 바디를 섀시 상에 하강시키는 프로세스에서 복수의 자동화된 제작기들에 의해 수행되는 예시적인 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 1a 는 복수의 로봇 조립 스테이션들 및 복수의 자동화된 제작기들을 포함하는 차량 제조 시설을 예시한다.
도 1b 는 차량 제조 시설의 제어 시스템을 개략적으로 예시한다.
도 2 는 차량 부품들 제조 시스템의 개략도를 나타낸다.
도 3 은 차량 부품들 제조 시스템의 대안적인 선형 구성을 나타낸다.
도 4 는 추가적인 조립 구성의 일 예를 나타낸다.
도 5 는 적층 제조 조립 시스템의 개략도를 나타낸다.
도 6 은 조립 시스템 제어 시스템의 개략도를 나타낸다.
도 7 은 로봇 자동화 시스템의 일 예를 나타낸다.
도 8 은 구조화된 서브조립의 일 예를 나타낸다.
도 9 는 분해 영역의 일 예를 나타낸다.
도 10 은 센서-통합된 로봇 자동화 시스템의 일 예를 나타낸다.
도 11 은 통합된 라벨을 가진 부품의 일 예를 나타낸다.
도 12 는 라벨의 일 예를 나타낸다.
도 13 은 통합된 라벨들을 가진 3-D 프린트된 컴포넌트의 수명 사이클 흐름도를 나타낸다.
도 14a 는 경계 마크들을 제공하는 식별 매트릭스들의 일 예를 나타낸다.
도 14b 는 분리된 매트릭스의 식별 매트릭스로부터 추출된 기하학적 메타데이터의 일 예를 나타낸다.
도 14c 는 컴포넌트 부품 상의 식별 매트릭스로부터 추출된 기하학적 메타데이터의 일 예를 나타낸다.
도 14d 는 식별 매트릭스에서의 롤 각도 및 피치 각도의 변형예들을 예시한다.
도 15a 는 제 1 자세에서 직사각형 솔리드 부품을 나타낸다.
도 15b 는 제 2 자세에서 직사각형 솔리드 부품을 나타낸다.
도 16 은 6개의 컴포넌트 부품들로 구성된 조립의 일 예를 나타낸다.
도 17 은 2개의 공간적으로 분포된 매트릭스들을 갖는 적층 제조된 컴포넌트를 나타낸다.
도 18 은 3개의 공간적으로 분포된 매트릭스들을 갖는 배열을 나타낸다.
도 19a 는 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 예시적인 방법의 흐름도의 제 1 부분을 나타낸다.
도 19b 는 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 예시적인 방법의 흐름도의 제 2 부분을 나타낸다.
도 20 은 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 예시적인 방법의 흐름도를 나타내며, 자동화된 제작기들 중 제 1 제작기는 3차원 (3-D) 프린터를 포함한다.
도 21 은 예시적인 자동화된 레이저 절단 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 22 는 노드 또는 압출물을 갖는 패널의 조립을 위한 예시적인 자동화된 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 23 은 조립 스테이션에서 수행 중인 예시적인 레이저 절단 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 24 는 조립 스테이션에서 수행 중인 접착제 도포를 위한 예시적인 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 25 는 압출물들을 노드들에 본딩 및 조립하기 위해, 복수의 협력하는 자동화된 제작기들에 의해 수행되는 예시적인 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 26 은 차량의 서스펜션을 섀시에 조립하기 위해 복수의 자동화된 제작기들에 의해 수행되는 예시적인 프로세스의 예시를 나타낸다.
도 27 은 바디를 섀시 상에 하강시키는 프로세스에서 복수의 자동화된 제작기들에 의해 수행되는 예시적인 프로세스의 예시를 나타낸다.
첨부 도면을 참조하여 아래에 개시된 상세한 설명은 이송 구조체들용 컴포넌트들의 3-D 프린팅의 다양한 예시적인 실시형태들의 설명을 제공하도록 의도되며, 단지 본 발명이 실시될 수도 있는 실시형태들만을 나타내려고 의도되지 않는다. 본 개시물 전반에 걸쳐 사용되는 용어 "예시적인" 은 "예, 경우, 또는 예시로서 기능하는 것"을 의미하며, 본 개시물에서 제시되는 다른 실시형태들보다 반드시 바람직하거나 또는 유리한 것으로 해석되어서는 안된다. 상세한 설명은 본 발명의 범위를 당업자들에게 완전히 전달하는 철저하고 완전한 개시를 제공하려는 목적을 위한 구체적인 세부 사항들을 포함한다. 그러나, 본 발명은 이들 구체적인 세부 사항들 없이도 실시될 수도 있다. 일부의 경우, 널리 공지된 구조들 및 컴포넌트들은 본 개시물 전반에 걸쳐서 제시되는 다양한 컨셉들을 모호하게 하는 것을 피하기 위해 블록도 형태로 도시되거나, 또는 완전히 생략될 수도 있다.
유연한 및 모듈식 로봇 차량 제조 설비, 시스템들, 및 방법들이 필요하다. 본원에서 제공되는 설비, 시스템들, 및 방법들은 유연한 및 모듈식 이송 구조체 제조 및 조립을 가능하게 한다. 설비, 시스템들, 및 방법들은 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 세트를 수행하기 위한 복수의 변수 로봇 조립 스테이션들 및 하나 이상의 차량 제조 프로세스들을 수행하기 위한 자동화된 제작기들과 같은, 복수의 변수 로봇들을 포함할 수도 있다. 차량들의 제조 및 조립에서의 유연성은 1) 로봇 조립 스테이션의 로케이션 및/또는 영역의 가변성, 2) 하나 이상의 차량 제조 프로세스들을 각각의 프로세스 사이에 편리하고 자동화된 재구성으로 실행하는, 자동화된 제작기와 같은 로봇의 능력들, 및 3) 3-D 프린팅 또는 다른 기법들을 통한, 커넥터들 및 상호 접속 재료를 포함하는 차량 부품들의 커스트마이제이션으로 제공될 수 있다. 자동화된 프로세스들은 부품들의 구성 및 조립, 조립 동안 및 부품의 수명 동안 부품들의 추적, 다양한 유형들의 차량들의 MAC 및 유연한 구성을 가능하게 한다.
종종 예시의 목적을 위해, 차량 제조 및 관련된 설비가 참조되지만, 본 개시물에서 설명하는 기법들은 보트들, 항공기, 헬리콥터들, 모터사이클들, 열차들, 버스들 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는 다른 유형들의 이송 구조체들에 동일하게 적용가능하고 적합하다는 것을 명백히 알 수 있을 것이다.
본원에서 제공되는 것은 이송 구조체들의 제조 및 조립을 위한 유연한 및 모듈식 차량 제조 설비, 시스템들, 및 방법들이다. 본원에서 제공되는 제조 설비, 시스템들, 및 방법들은 비-설계 특정적일 수도 있으며, 매우 다양한 차량들 및 요구들을 수용가능하게 할 수도 있다. 시설은 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들을 포함할 수도 있다. 각각의 로봇 조립 스테이션은 자동화된 제작기들을 포함한, 하나 이상의 로봇들을 포함할 수도 있다. 일련의 차량 제조 프로세스들은 각각의 로봇 조립 스테이션에서 수행될 수도 있다. 시설은 3-D 프린트된 부품들과 상업적 규격품 (COTS; commercial off-the-shelf) 부품들의 조합을 이용할 수도 있다. 차량들의 제조 및 조립에서의 유연성은 1) 로봇 조립 스테이션의 로케이션 및/또는 영역의 가변성, 2) 하나 이상의 차량 제조 프로세스들을 각각의 프로세스 사이에 편리하고 자동화된 재구성으로 실행하는, 자동화된 제작기와 같은 로봇의 능력들, 및/또는 3) 3-D 프린팅을 통한, 커넥터들 및 상호 접속 재료를 포함하는, 조립의 용이성을 위한 인-플레이스(in-place) 프린팅으로 제공될 수 있다.
제조 시설에서의 증가된 유연성 및 비-설계-특정적인 능력들은 상당한 경제적인 이점들을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 종래의 제조 시스템들은 대량으로 제품들을 제조하기 위해 상당한 유연성없는 공장 기반구조를 구축할 수 있다. 자동차 제조 동안, 스케일 공장 (scale factory) 이 차량들을 조립하는데 사용될 수 있다. 그러나, 심지어 스탬핑 설비를 포함하지 않는 소규모 공장들 및 스탬핑 공장들을 포함하지 않는 페인트 공장들도 건설, 장비, 및 유지보수에 수억 달러가 들 수 있다. 종종, 결과적인 공장들은 단지 소수의 차량 모델들 및/또는 차량 유형들만을 지원할 수 있으며, 이들 각각은 툴에 1억 달러 이상이 들 수 있다. 단지 특정의 차량들만을 만들 수 있는 대형 유연성없는 공장이 수익성을 유지하려면, 특정의 차량들은 공장 용량의 상당한 부분을 소비해야 한다. 공장이 하나 이상의 성능미달 차량들을 제조하도록 유연하게 구성되는 경우, 공장은 특정의 모델들에 대한 툴링, 고정구들을 업데이트하는 것, 및 종래의 차량 바디 구조들을 조립하기 위한 프로그래밍 (예컨대, 고정된 스팟-용접 로봇들) 과 연관된 비용 때문에, 하나 이상의 성능미달 차량들을 다른 차량 모델로 대체할 수도 없다. 툴링의 완전한 상각 이전에 성능미달 모델들을 교체하는 것은 재정적으로 부담스러울 수 있다.
따라서, 다양한 예시적인 실시형태들에서, 시설은 위에서 설명하고 아래에서 추가로 설명되는 바와 같은 유연성을 제공하기 위한 비-설계-특정적인 특징들, 로봇 조립 스테이션들의 로케이션 및/또는 영역의 가변성, 하나 이상의 차량 제조 프로세스들을 각각의 프로세스 사이에 편리하고 자동화된 재구성으로 실행하는, 자동화된 제작기와 같은 로봇의 능력들, 및/또는 3-D 프린팅을 통한, 커넥터들 및 상호 접속 재료를 포함하는 차량 부품들의 커스트마이제이션을 포함할 수도 있다. 종래의 대량 공장과는 달리, 유연한 시설은 리툴링 (retooling) 또는 재프로그래밍을 위한 가동휴지기간 없이 다양한 차량들을 제조하기 위해, 예컨대, 자동화된 시스템들을 통해서, 필요에 따라 자신을 재구성하는 머신-학습 이용가능 로봇들로 편리하게 재구성될 수 있다. 더욱이, 3-D 프린터들은 로봇 디바이스 상에 지지될 수 있으며, 일부 예시적인 실시형태들에서, 로봇 디바이스는 상이한 부품들 또는 컴포넌트들을 동적으로, 실질적으로 실시간으로, 3-D 프린트하기 위해, 필요에 따라 상이한 조립 스테이션들로 이동할 수 있다. 프린트된 부품들은 지지하는 로봇 디바이스에 의해 또는 임의 개수의 자동화된 제작기들 중 하나에 의해 추가로 조작되거나 또는 이동될 수도 있다. 예를 들어, 로봇은 조립 스테이션에서 3-D 프린트된 부품을 가져와서, 컴포넌트와의 조립 및 통합을 위해 그 부품을 이송 구조체에 배치하거나 또는 프린트된 부품을 다른 컴포넌트에 삽입할 수도 있다.
도 1a 는 복수의 로봇 조립 스테이션들 및 복수의 자동화된 제작기들을 포함하는 차량 제조 시설을 예시한다. 차량 제조 시설 (1000) 은 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들, 예컨대, 예를 들어, 제 1 로봇 조립 스테이션 (1010a), 제 2 로봇 조립 스테이션 (1010b), 제 3 로봇 조립 스테이션 (1010c), 제 4 로봇 조립 스테이션 (1010d), 및 기타등등을 포함할 수도 있다. 로봇 조립 스테이션은 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 세트가 발생하는 지정된 로케이션에서의 지정된 영역을 포함할 수도 있다.
차량 제조 프로세스는 많은 다른 프로세스들 중에서, 부품들, 컴포넌트들, 및/또는 차량의 부품들 또는 컴포넌트들의 조립들의 제조, 프린팅, 도장, 조립, 분해, 절단, 절곡, 스탬핑, 성형, 툴링, 가공, 처리, 제련, 가열, 냉각, 세정, 재활용, 폐기, 도장, 검사, 이미징, 및/또는 테스팅과 같은, 차량의 제조에 수반되는 임의의 프로세스를 포함할 수도 있다. 하나 이상의 유형들의 차량 제조 프로세스들은 차량 제조 및/또는 분해 동안 다양한 스테이지들에서 발생할 수도 있다.
예를 들어, 차량의 조립은 차량을 조립하는 단계들을 포함할 수도 있지만, 중고차들이 재활용되는 경우 차량을 분해하는 분해 단계가 바람직할 수도 있다. 섀시 또는 공간 프레임이 분해되어 상이한 프로파일을 가진 섀시를 형성하는 경우에 분해가 또한 발생할 수도 있다.
적층 제조된 부품들이 3-D 프린트되어 특정의 애플리케이션에 커스터마이즈될 수도 있지만, 적층 제조된 부품은 그 애플리케이션에 따라서, 예를 들어, 허용오차를 적합하게 하거나 또는 조정할 때에 불일치를 수용하기 위해, 도장, 절단, 절곡 또는 다른 조작과 같은 추가 스텝들을 거칠 수도 있다. 게다가, 조립 플랜트에서 툴링된 (tooled) COTS 부품들 또는 커스텀 부품들은 도장, 절단, 절곡, 스탬핑 등을 포함한, 상기 단계들 중 임의의 단계를 수반할 수도 있다. 부품들 사이의 하나 이상의 계면들은 열처리를 거칠 수도 있으며, 하위 컴포넌트들은 본딩 또는 열 융합을 필요로 할 수도 있다. 재활용 프로세스 동안, 제련은 파우더로의 애터마이제이션 및 적층 제조 디바이스에 의한 최종 사용을 위해 재료들로부터 금속을 추출하는데 사용될 수도 있다.
부품들은 그렇지 않으면, 상업적 이송 구조체로의 마무리를 위해 세정, 이미지화, 검사, 및 테스트될 수도 있다.
전술한 단계들 각각은 하나 이상의 스테이션들에서의 복수의 자동화된 제작기들 중 하나 이상에 의해, 전체적으로 또는 부분적으로 수행될 수도 있다. 일부 예시적인 실시형태들에서, 각각의 스테이션은 상기 태스크들 중 하나의 전용 성능용으로 지정된 영역을 포함하며, 자동화된 제작기들은 스테이션으로 이동하거나 또는 아니면 필요에 따라 스테이션에 상주한다. 예를 들어, 부품을 검사하는 것을 담당하는 자동화된 제작기는 검사를 수행하기 위해 스테이션으로 이동할 수 있다. 자동화된 제작기는 그 부품이 하나 이상의 사양들을 만족하고 있다는 것을 보장하기 위해 즉단즉결로 조립 중인 부품의 허용오차들을 검사할 수 있다. 부품이 사양 내에 있지 않으면, 자동화된 제작기는 이 정보를 중앙 제어기 또는 다른 자동화된 제작기로 통신할 수 있으며, 그 부품은 사양들 내에 들도록 수정될 수 있거나, 또는 그 문제가 가용 개선 조치들을 통해서 해결될 수 없는 경우 또는 문제가 완전히 심각한 경우에, 활성 조립으로부터 제거될 수 있다.
일부의 경우, 차량 제조 프로세스는 다른 차량 제조 프로세스들에 독립적일 수도 있다. 예를 들어, 차량 제조 프로세스는 수행되고 있거나 수행된 다른 프로세스들과 무관하게 독립적으로 발생할 수도 있다.
다른 경우, 차량 제조 프로세스는 다른 차량 제조 프로세스들에 의존할 수도 있다. 예를 들어, 2개 이상의 차량 제조 프로세스들이 동시에 발생할 수도 있다 (예컨대, 가열 및 세정). 다른 예에서, 2개 이상의 차량 제조 프로세스들은 연속적으로 직렬로 실행될 수도 있다 (예컨대, 가열 후 냉각). 프로세스들은 특정의 시퀀스로 발생할 수도 있거나 (예컨대, 단계 A 는 단계 B 이전에 발생한다) 또는 시퀀스에 관계없이 직렬로 발생할 수도 있다 (예컨대, 단계 B 이전에 단계 A 또는 단계 A 이전에 단계 B 둘 모두가 타당할 수도 있다). 일부의 경우, 2개 이상의 차량 제조 프로세스들은 특정의 시간 프레임 내에 발생할 수도 있다. 시간 프레임은 미리 결정된 시간 기간일 수도 있다.
하나 이상의 차량 제조 프로세스들은 세트로 그룹화될 수도 있다. 일부의 경우, 차량은 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 하나 이상의 세트들을 거침으로써, 부분적으로 또는 완전히 조립될 수 있다. 예를 들어, 차량은 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 하나 이상의 세트들을 특정의 순서로 거침으로써, 부분적으로 또는 완전히 조립될 수 있다. 옵션적으로, 차량은 순서와 관계없이, 부분적으로 또는 완전히 조립될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 차량은 의도적으로, 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 하나 이상의 세트들을 특정의 순서로 거침으로써, 부분적으로 또는 완전히 분해될 수 있다. 옵션적으로, 차량은 순서에 관계없이, 부분적으로 또는 완전히 분해될 수 있다.
하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 세트는 각각의 로봇 조립 스테이션에서 수행될 수도 있다. 각각의 로봇 조립 스테이션은 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 상이한 세트를 수행할 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 제조 프로세스들이 스테이션들에 걸쳐서 동일하더라도 (예컨대, 프로세스들의 제 1 세트는 프로세스들의 제 2 세트와 동일한 프로세스를 공유하더라도), 스테이션들에 걸쳐서 상이한 하나 이상의 추가적인 제조 프로세스들이 있을 수도 있다. 대안적으로, 2개 이상의 로봇 조립 스테이션들은 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 동일한 세트를 수행할 수도 있다. 일부의 경우, 단일 차량 제조 프로세스는 하나의 로봇 조립 스테이션에서 수행될 수도 있다. 옵션적으로, 다수의 차량 제조 프로세스들은 단일 로봇 조립 스테이션에서 수행될 수도 있다. 일부의 경우, 단일 차량 제조 프로세스 (예컨대, 제련) 는 2개 이상의 로봇 조립 스테이션들에 걸쳐서 수행될 수도 있다.
차량 제조 시설 (1000) 은 단일 빌딩 또는 다수의 빌딩들을 포함할 수도 있다. 차량 제조 시설은 하나 이상의 추가적인 특징들을 수행하는데 사용되는 빌딩에 통합될 수도 있다. 차량 제조 시설은 하나 이상의 공장들, 플랜트들, 창고들, 행거들, 또는 임의의 다른 유형의 구조일 수도 있거나 또는 이들을 포함할 수도 있다. 차량 제조 시설은 하나 이상의 구조들을 포함하는 캠퍼스일 수도 있거나 또는 포함할 수도 있다. 차량 제조 시설은 하나 이상의 지붕들, 및/또는 하나 이상의 벽들을 포함할 수도 있다. 옵션적으로, 차량 제조 시설은 지붕, 및/또는 벽들을 요함이 없이, 개방된 곳에서 존재할 수도 있다. 차량 제조 시설, 또는 그 내부의 구조는 하나 이상의 수직 레벨들 (예컨대, 바닥들) 을 포함할 수도 있으며, 각각의 레벨은 지면에, 지면 위에, 또는 지면 아래에 있을 수도 있다. 차량 제조 시설은 (예컨대, 디바이더들 또는 객실들 없이) 개방된 레이아웃을 가질 수도 있거나, 또는 하나 이상의 객실들 또는 디바이더들을 포함할 수도 있다. 본원에서 임의의 시설의 설명은 본원에서 설명하는 바와 같은 구조들 또는 레이아웃들의 임의의 조합에 적용될 수도 있다.
차량 제조 시설 (1000) 은 시설에서 차량 제조 프로세스들의 하나 이상의 세트들을 실행하는데 필요하거나 또는 바람직한 만큼의 로봇 조립 스테이션들을 포함할 수도 있다. 본원에서의 임의의 로봇 조립 스테이션의 설명은 조립 및/또는 분해 프로세스들을 포함할 수도 있는, 본원에서 설명되는 프로세스들 중 임의의 프로세스를 수행하는 스테이션들에 적용될 수도 있다. 차량 제조 시설은 임의 개수의 로봇 조립 스테이션들을 포함할 수도 있다. 일부의 경우, 스테이션들의 개수는 시설의 제한된 체적 및 공간을 수용하기 위해 증가되거나 또는 감소될 수도 있다. 스테이션들은 본원에서 설명하는 바와 같은 임의 종류의 시설 구조들 또는 레이아웃들에 걸쳐서 분산될 수도 있다. 예를 들어, 스테이션들은 동일한 빌딩 내에 모두 있을 수도 있거나, 또는 다수의 빌딩들에 걸쳐서 분산될 수도 있다. 스테이션들은 하나 이상의 빌딩들을 포함하는 캠퍼스 또는 건물 (property) 내에 있을 수도 있다. 스테이션들은 다른 기능들 또는 활동들을 전담하는 임의의 추가적인 영역들을 가질 수도 있는 빌딩의 일부 내에 있을 수도 있다.
스테이션은 시설의 영역을 포괄할 수도 있다. 다수의 스테이션들의 영역들은 중첩하거나 또는 중첩하지 않을 수도 있다. 2개 이상의 스테이션들은 서로 인접할 수도 있다. 스테이션은 고정된 사이즈, 로케이션, 및/또는 형상을 가질 수도 있다. 일부의 경우, 스테이션의 경계들은 물리적인 오브젝트들에 의해, 예컨대 디바이더들, 벽들, 경계들, 지오펜스들 (geofences), 경계들, 또는 다른 오브젝트들에 의해, 시행될 수도 있다. 일부의 경우, 스테이션의 경계들은 도면들 (예컨대, 라인들), 라벨들, 조명 (예컨대, 조명의 명도, 칼라, 유형, 등), 또는 임의의 다른 유형의 마킹과 같은, 시각적 마커들에 의해 나타낼 수도 있다. 대안적으로, 스테이션의 경계들은 물리적인 및/또는 가시 마커들에 의해 명시적으로 분할되지 않을 수도 있다. 대안적으로, 스테이션은 사이즈, 로케이션, 형상, 또는 임의의 다른 특성에서 변할 (예컨대, 증가 또는 감소할) 수도 있다. 이러한 변화들은 시간에 걸쳐서 발생할 수도 있다. 이러한 변화들은 새로운 또는 변화하는 요구에 응답하여 제공될 수도 있다. 예를 들어, 로봇 조립 스테이션은 증가된 요구에 응답하여 사이즈가 증가할 수도 있다. 추가적으로, 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들의 기능들은 증가된 요구를 만족시키기 위해 변경될 수도 있다. 이와 유사하게, 로봇 조립 셀은 감소된 요구에 응답하여 사이즈가 감소될 수도 있다. 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들의 기능들은 감소된 요구에 응답하여 변경될 수도 있다. 스테이션은 작업 영역을 포함하거나 또는 포함하지 않을 수도 있다. 작업 영역은 차량, 차량 부품, 및/또는 차량 조립이 동작을 위해 배치될 수도 있는 플랫폼 또는 영역을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 프로세싱 중인 조립은 스테이션 영역 내 작업 영역 내에 로케이트될 수도 있다. 작업 영역은 고정되거나 또는 이동할 수도 있다. 예를 들어, 작업 영역은 자율 조립 플랫폼일 수도 있다. 다른 예에서, 작업 영역은 컨베이어 벨트 또는 다른 이동 플랫폼일 수도 있다. 작업 영역은 예컨대, 스테이션의 구성 및/또는 스테이션의 기능 (예컨대, 스테이션에 의해 수행되는 프로세스들의 세트) 에서의 변화에 응답하여, 사이즈, 로케이션, 형상, 또는 다른 특성이 변경될 수도 있다. 스테이션의 작업 영역은 (예컨대, 다른 스테이션과의 중첩 없이) 스테이션에 고유할 수도 있다. 작업 영역은 일부 예시적인 실시형태들에서, 단지 스테이션의 구성들 (예컨대, 스테이션과 연관된 로봇들) 에만 액세스가능할 수도 있다. 스테이션은 서브-스테이션들 (예컨대, 아암 교환 스테이션, 공급 스테이션, 등) 및 경로들 (예컨대, 로봇들에 대한 이동 경로들, 차량 부품들 또는 조립들에 대한 이송 경로들, 등) 과 같은, 다른 영역들을 포함할 수도 있다.
각각의 로봇 조립 스테이션은 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 세트를 수행하도록 구성된, 자동화된 제작기들 (1020) 과 같은, 하나 이상의 로봇들을 포함할 수도 있다. 자동화된 제작기는 로봇, 로봇 디바이스, 자동화된 머신, 자동화된 디바이스, 자동화된 장치, 자동차 툴들, 또는 제조 장비로서 지칭될 수도 있다. 자동화된 제작기는 조립 또는 분해 단계를 수행할 수도 있다. 자동화된 제작기는 본원 내 다른 어딘가에서 설명된 임의의 제조 프로세스를, 단독으로 또는 하나 이상의 추가적인 자동화된 제작기들과 조합하여 수행할 수도 있다. 예를 들어, 자동화된 제작기는 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 세트를 수행하는 것에 관한 명령들을 수신하도록 구성되고, 그리고 그후 수신된 명령들을 실행하도록 추가로 구성될 수도 있다. 자동화된 제작기는 하나 이상의 차량 제조 프로세스들을 수행하는 사전 프로그래밍된 명령들을 가질 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 자동화된 제작기는 하나 이상의 차량 제조 프로세스들을 수행하는 실시간 명령들을 수행할 수도 있다.
자동화된 제작기는 차량 제조 프로세스들의 세트에서의 단일 차량 제조 프로세스 (예컨대, 절곡) 를 실행가능할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 자동화된 제작기는 절곡 프로세스를 수행할 수도 있으며, 제 2 자동화된 제작기는 로봇 조립 스테이션에서 절단 프로세스를 수행할 수도 있다. 대안적으로, 자동화된 제작기는 차량 제조 프로세스들의 세트에서 하나 보다 많은 차량 제조 프로세스들 (예컨대, 절곡, 절단, 등) 을 실행가능할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 자동화된 제작기는 양자의 절곡 및 절단 차량 제조 프로세스를 수행할 수도 있으며, 제 2 자동화된 제작기는 로봇 조립 스테이션에서 가열 및 접착제 주입 차량 제조 프로세스 양자를 수행할 수도 있다. 단일 자동화된 제작기가 단일 제조 프로세스를 수행할 수도 있거나, 단일 자동화된 제작기가 다수의 제조 프로세스들을 수행할 수도 있거나, 다수의 자동화된 제작기들이 일괄하여 단일 제조 프로세스를 수행할 수도 있거나, 또는 다수의 자동화된 제작기들이 일괄하여 다수의 제조 프로세스들을 수행할 수도 있다.
일부의 경우, 자동화된 제작기는 상이한 기능들을 수행하도록 재구성가능할 수 있다. 상이한 기능들은 자동화된 제작기가 수행하도록 명령받는 하나 이상의 차량 제조 프로세스들과 연관될 수도 있다. 재구성은 하드웨어 재구성 또는 소프트웨어 재구성일 수도 있다. 예를 들어, 자동화된 제작기는 상이한 기능들을 수행하는데 요구되는 상이한 툴들을 포함하는 상이한 로봇 이펙터들 사이에 교환가능할 수도 있다. 다른 예에서, 자동화된 제작기는 상이한 명령들을 수행하는 것과 같은, 재프로그래밍가능할 수도 있다. 예시적인 일 실시형태에서, 자동화된 제작기는 머신-학습을 통해, 새로운 또는 상이한 태스크들, 또는 기존 태스크들의 변형들 또는 개선들을 학습한다. 머신-학습은 머신-학습 프로세스들을 실행하는 알고리즘들이 자동화된 제작기 내에 상주하는 메모리 또는 다른 저장 매체에 커플링된 하나 이상의 프로세서들과 같은 프로세싱 시스템에 포함된다는 점에서 자율적일 수 있다. 다른 실시형태들에서, 자동화된 제작기 내 프로세싱 시스템은 머신-학습 능력들을 수행하고 우선순위하기 위해, 하나 이상의 다른 로봇들, 자동화된 제작기들, 중앙 제어 시스템들, 또는 제어 시설과 통신한다. 다른 예시적인 실시형태들에서, 머신-학습은 특정의 태스크들에 대해 독립적일 수 있으며 조정될 수 있다. 이전 빌드 상에서 부품을 제조하면, 로봇은 새로운 제품의 유사한 부품에 대해 의도된 결과를 갖는 프로세스를 구현할 수도 있다. 이 로봇의 활동은 머신-학습을 포함할 수도 있다.
머신-학습은 이송 구조체들의 제조의 상황에서 매우 많은 애플리케이션들을 수반할 수 있다. 자동화된 제작기들은 예를 들어, 이전에-저장된 데이터에 기초하여 예측들을 행하게 하거나 또는 이전 경험들에 기초하여 결정들을 행하게 하는 알고리즘들로 프로그래밍될 수도 있다. 이를 위해서, 머신-학습은 자동화된 제작기가 태스크를 향상시키거나 또는 태스크를 좀더 효율적으로 렌더링할 수도 있는 동적 변형들 없이, 하나 이상의 태스크들을 수행하도록 프로그래밍되는 정적 프로그램들의 사용으로부터 일탈, 또는 더 일반적으로는, 그에 추가를 나타낸다.
머신-학습의 일 예는 그의 작업이 하나 이상의 로봇 아암들 또는 이펙터들을 이용하여, 3-D 프린팅 기능을 포함하는 자동화된 제작기로부터 특정의 컴포넌트를 취출한 후, 컴포넌트를 이송 구조체에 설치하는 것일 수도 있는 자동화된 제작기를 수반할 수도 있다. 컴포넌트는 일 예로서, 트랜스미션 부품, 기어 케이스, 열 교환기, 파워트레인, 등, 또는 전술한 것 중 임의의 것의 하위 컴포넌트를 포함할 수도 있다. 설치 중인 특정의 컴포넌트에 따라서, 자동화된 제작기는 (예컨대, 정적 프로그램을 통해서 지시된 단계들에 의해 초기에 지시됨으로써) 컴포넌트를 설치하는 초기 경험을 얻은 후, 차량의 최적의 배치를 위한 자신 및 컴포넌트의 위치 또는 각도를 좀더 효율적으로 조정하는 하나 이상의 방법들을 학습할 수도 있다.
이들 및 유사한 머신-학습의 예들은 자동화된 제작기가 작업하고 있는 환경 및 설비를 고려하는 것을 도울 수도 있다.
컴포넌트가 또한 차량에 고정되는 경우, 자동화된 제작기는 머신-학습 알고리즘들을 통해, 다른 파스너들의 스크류들을 컴포넌트를 최선으로 또는 가장 빨리 고정하는 특정의 순서로 부착하는 것과 같은, 컴포넌트를 고정하는 최적의 방법들을 실시간으로 획득할 수도 있다.
다른 예로서, 머신-학습은 또한 COTS 부품을 특정의 방법으로 하나 이상의 이펙터들을 이용하여 수정하는 목표를 가지는 자동화된 제작기를 수반할 수도 있다. 각각의 경우에 자동화된 제작기는 미리 결정된 사양을 이용하여 COTS 부품을 수정하여 동일한 최종 결과를 달성할 수도 있지만, 자동화된 제작기는 예컨대, 툴들을 특정의 순서로 이용하도록 학습함으로써 또는 상이한 사이즈의 툴들을 이용하여 진행중인 경험을 통해 수정 프로세스를 최적화도록 학습함으로써, 수정을 수행하는 가장 빠르고 가장 효율적이며 가장 효과적인 기법을 머신 학습을 채용함으로써 경험을 통해 결정할 수도 있다.
로봇들과 같은, 자동화된 제작기들의 클러스터들 또는 그룹들은 또한 조립 라인 상에서 더 빠른 결과들을 달성하거나, AM 작업들을 보다 생산적인 방법으로 분산시킴으로써 적층 제조를 최적화하거나, 또는 상이한 기능들에 대해 상이한 로봇들을 이용하기 위해, 함께 동작하도록 (예컨대, 알고리즘들의 다양한 조합을 이용하여) 구성될 수도 있다. 예를 들어, 3-D 로봇들의 그룹의 각각의 3-D 로봇이 상이한 컴포넌트들 (예컨대, 기어 케이스, 크랭크샤프트, 가스 페달들, 서스펜션, 등) 의 상이한 하위 컴포넌트들 상에서 동작하는 것보다는, 스테이션에서의 3-D 프린팅 로봇들의 그룹이 기어 케이스의 상이한 서브-컴포넌트들을 각각 프린트하는 것이, 좀더 효율적이고 더 빠르다는 것을, 하나 이상의 3-D 프린팅 로봇들에 의한 학습 경험을 통해서, 결정할 수도 있거나, 또는 반대의 경우도 마찬가지이다.
자동화된 제작기들 간 머신-학습은 또한 동적으로, 그리고 일련의 관측된 조건들에 따라서, 실시간으로, 임의 개수의 상이한 우선순위들을 결정하는데 사용될 수도 있다. 로봇들은 특정의 태스크들이 특정의 시간들에서 다른 태스크들에 비해 주의를 필요로 하는 반면, 다른 태스크들은 반대일 수도 있음을 인식할 수도 있다. 예를 들어, 자동화된 제작기들의 그룹은 주어진 스테이션이 병목이 되었음을 (또는, 자동화된 제작기의 예측들에 기초할 수 있음) 머신 학습을 통해서 인식할 수도 있다. 이 인식에 기초하여, 보다 자동화된 제작기들은 거동을 변경하고 일시적으로 문제가 있는 스테이션으로 전달하여, 병목을 해결할 수도 있다.
다른 예시로서, 머신-학습은 하나 이상의 자동화된 제작기들이 새롭고 완전한 상이한 태스크들을 학습하는 것처럼 기본적일 수도 있다. 용접하도록 처음에 프로그래밍된 로봇은 그후 접착제를 도포하는 것을 학습할 수도 있다. 3-D 프린터를 포함하는, 자동화된 제작기는 그후 프린트되는 부품이 부품의 더 빠른 배치를 위해 다른 자동화된 제작기 상으로 용이하게 전달될 수 있는 차량에 근접한 영역에서 자신을 위치시키거나 또는 배향하도록 학습할 수도 있다.
다른 예시적인 실시형태에서, 다양한 로봇 조립 스테이션들에 로케이트된 자동화된 제작기들은 자기-학습 기법들을 채용하여, 인접한 자동화된 제작기들과 제휴하여, 또는 독립적으로 조립 스테이션에서 작업하는 종업원들을 포함하여, 다른 자동화된 제작기들 또는 임의의 다른 장애물들과의 충돌들을 동적으로 피할 수 있다.
머신-학습의 사용에 관한 추가적인 예들이 아래에 개시된다:
적층 제조 프로세스들에서 슬라이스하기 위한 머신 학습. 위에서 언급한 바와 같이, 본 개시물의 일 양태에서, 자동화된 제작기들은 적층 제조 프로세스들을 수행하는 능력으로 구성될 수도 있다. 제조 프로세스들에 추가하여, 슬라이스하는 것은 3-D 프린트될 부품의 CAD (Computer Aided Design) 파일을 절단 (또는, "슬라이스") 하여 부품을 프린트하라는 명령들을 프린터로 제공하는 단계를 지칭한다. 이들 명령들은 프린트 헤드/편향기가 프린트를 완료하도록 이동 패턴들을 제공하는 G-코드들을 포함할 수도 있다. 종종, 이들 이동 패턴들은 비효율적이며, 따라서 더 느린 프린트들을 초래한다. 머신 학습 알고리즘들은 프린트 헤드 / 데포지터 (depositor) 에 대한 효율적인 이동 패턴들을 제공하기 위해 슬라이싱 프로그램에 내장될 수 있다. 상기 알고리즘들은 프린트 헤드 / 데포지터에 의해 취해지는 경로들을 최적화하여 더 빠르고 더 높은-품질 빌드들을 초래할 것이다.
프린트 헤드들의 모션 제어를 위한 머신 학습. 머신 학습은 또한 프린트 헤드들이 최적화된 경로들 및 속력들로 이동가능하게 할 수도 있다. 지점 A 로부터 B 로 단순히 이동하는 대신, 머신 학습 알고리즘들은 가장 빠르고 가장 효율적인 경로들을 결정할 수도 있다. 이 최적화 프로세스는 프린트 헤드가 간단한 기하학적 구조들을 가진 영역들을 프린트하는 동안 가속가능하게 하지만, 방향의 변화들을 고려하기 위해 감속될 수 있다. 머신 학습은 G 코드 경로들을 최적화하여 보다 극단적인 이동들을 가능하게 함으로써, 더 많은 유연성을 갖는 모션 제어 펌웨어를 제공할 수도 있다.
재료들 개발을 위한 머신 학습. 머신 학습은 부품을 정확하게 프린트하거나 및/또는 부품 상에 즉단즉결로 프린트하는데 사용될 수도 있다. 예를 들어, 경량 부품들이 필요한 경우, 머신 학습은 알루미늄으로 프린트하도록 자동화된 제작기를 안내할 수 있다. 높은 강도 컴포넌트들이 요구되는 상황들에서, 제작기는 강철로 프린트할 수 있다. 추가적으로, 머신 학습은 필요에 따라 합금 혼합물들을 정확하게 결정함으로써, 하중 및 다른 고려사항들 (환경 인자들, 밀도, 차량 로케이션, 등) 에 기초하여, 합금 개발을 추진할 수도 있다.
구조적 최적화를 위한 머신 학습. 프린팅 프로세스 동안, 머신 학습 알고리즘들은 구조적 보강재가 필요한 영역들에서 충진 (fill) 구조들을 자동적으로 발생시킬 수 있다. 추가적으로, 이들 알고리즘들은 빌드 스테이지를 관측함으로써 영역들에서 구조들을 '예상'하도록 구성될 수 있으며, 자동화된 제작기에게 프린트하도록 명령할 수 있다. 다양한 하중 케이스들은 차량이 제조되기 전에 규정될 것이며 디렉토리의 일부가 되므로, 요구된 구조의 양을 정확하게 프린트하기 위해 참조할 데이터베이스를 머신 학습 알고리즘에 제공한다. 머신 학습은 CAD 설계 단계 자체에 통합될 수도 있으며, 알고리즘은 잠재적인 구조들을 예상하고 그들을 자동적으로 포함시킬 것이다. 이것은 인터넷 탐색 바의 자동완성 알고리즘과 유사하다.
차량 조립 동안의 머신 학습. 머신 학습 알고리즘들은, 다른 예시적인 실시형태들에서, 자동화된 제작기들이 필요할 때 및 경우 요구된 툴들을 획득하는 것이 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 너트 또는 볼트가 규정된 토크로 조여야 되는 조립 프로세스 동안, 제작기는 상황을 식별하고 자동으로 토크 렌치로 이펙터를 확장할 수 있다. 머신 학습은 또한 이들 제작기들이 자동으로 조립 스테이지에 기초하여 자신을 재위치시키는 것을 가능하게 함으로써, 플랜트 레이아웃을 최적화할 것이다. 툴들 및 부품들은 적시에 전달될 것이다.
요컨대, 문제의 구성 및 실시형태에 따라서, 잠재적으로 본 개시물에 적용가능할 수도 있는 머신-학습 프로세스들의 매우 광범위한 애플리케이션들이 있다. (자동화된 제작기 자체 또는 자동화된 제작기로 후속적으로 송신되는 중앙 제어 로케이션과 같은, 이들의 소스에 관계없이) 머신-학습을 용이하게 하는 이러한 알고리즘들의 설계가 본 개시물의 숙독 시 당업자의 이해 내에 있을 수 있음을 알 수 있을 것이다. 잠재적으로 적용가능한 머신-학습 알고리즘들의 일반적이고 비-포괄적인 예들은 의사결정 트리 학습 알고리즘들, 선형 및 로지스틱 회귀들, 분류기 및 서포트 벡터 머신 알고리즘들 등을 포함할 수도 있다. 상기와 같은 보다 일반적인 알고리즘들로부터, 로직, 경험 및 예측을 모션 및 액션과 결합하는 보다 복잡한 알고리즘들 또는 알고리즘들의 그룹들이 당업자들에 의해 개발될 수 있다.
알고리즘들에 추가하여, 자동화된 제작기들은 머신-학습 프로세스에 관련된 데이터를 수집하고 다른 기능들을 수행하는 복수의 머신-학습 센서들을 채용할 수도 있다. 예를 들어, 자동화된 제작기에는 머신-학습 애플리케이션들에 사용될 수도 있는 다양한 유형들의 데이터를 수집하도록 구성된 저 전력 센서 노드가 탑재될 수도 있다. 수집된 데이터는 추가적인 프로세싱 및/또는 다른 자동화된 제작기들로의 라우팅을 위해, 자동화된 제작기 내 프로세싱 시스템 또는 중앙 제어 시설로, 예컨대, 무선 접속을 통해, 전송될 수도 있다. 센서들은 예를 들어, 광 센서들, 온도를 검출하는 열 센서들, 전하 또는 전압의 존재를 검출하는 센서들, 음향 센서들, 자동화된 제작기들에 근접한 (차량, 인접한 부품들, 환경 또는 기타등등에 잠재적으로 유해한 화학물질들을 포함하는) 화학물질들의 검출을 위한 센서들 등을 포함할 수도 있다. 센서들은 또한 RF 센서들, 라디오 센서들, 및 무선 전기 신호들 또는 메시지들을 수신하는 다른 전기 센서들을 포함할 수 있다.
자동화된 제작기들은 로봇 조립 스테이션로 그리로 그로부터, 그 내에서 이동하도록 구성될 수도 있다. 로봇 조립 스테이션은 로봇 조립 스테이션과 연관된 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 세트를 실행하는데 필요한 만큼의 자동화된 제작기들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 실시형태에 따라서, 로봇 조립 스테이션은 1 내지 1000 개의 자동화된 제작기들 또는 그 이상을 어딘가에 포함할 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 각각의 로봇 조립 스테이션은 임의 개수의 자동화된 제작기들을 가질 수도 있다. 예를 들어, 이들은 동일한 개수 또는 유형들의 자동화된 제작기들을 갖거나 또는 갖지 않을 수도 있다. 각각의 로봇 스테이션 내 자동화된 제작기의 개수 및/또는 유형은 다른 로봇 스테이션들과 독립적으로 선택될 수도 있다. 자동화된 제작기는 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들과 연관될 수도 있다. 예를 들어, 자동화된 제작기는 단지 제 1 로봇 조립 스테이션 (1010a) 과 연관될 수도 있다. 다른 예에서, 자동화된 제작기는 제 1 로봇 조립 스테이션 (1010a) 및 제 2 로봇 조립 스테이션 (1010b) 양자와 연관될 수도 있다. 일부의 경우, 자동화된 제작기는 자동화된 제작기가 로봇 조립 스테이션의 영역 내 있고 및/또는 자동화된 제작기가 로봇 조립 스테이션과 연관된 제조 프로세스를 수행하고 있을 때 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들과 연관될 수 있다. 예를 들어, 로봇 조립 스테이션이 섀시의 섹션을 조립하는 것과 연관되면, 자동화된 제작기는 섀시의 섹션을 조립하는 것을 도울 수도 있다. 자동화된 제작기의 연관은 그 요구에 기초하여 변할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 로봇 조립 스테이션에서 자동화된 제작기가 더 많이 요구되면, 자동화된 제작기는 제 1 로봇 조립 스테이션과 연관될 수도 있다. 요구가 제 2 로봇 조립 스테이션에서 증가하고 제 1 로봇 조립 스테이션에서 감소할 때, 자동화된 제작기는 제 2 조립 스테이션과 연관될 수도 있다. 자동화된 제작기는 한번에 오직 하나의 스테이션과 연관될 수도 있다. 대안적으로, 자동화된 제작기는 한번에 다수의 스테이션들과 연관될 수도 있다. 일부의 경우, 자동화된 제작기는 특정의 순간에 임의의 스테이션과 연관되지 않을 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 '여분의' 자동화된 제작기들은 이들이 로봇 조립 스테이션과 연관될 때까지 휴지상태이거나 또는 대기할 수도 있다. 예를 들어, 자동화된 제작기 (1020) 는 로봇 조립 스테이션으로 동원되고 할당된 태스크를 수행하기 위해, 명령들이 예컨대, 제어 시스템 또는 다른 자동화된 제작기 (1020) 로부터, 제공되지 않으면 그리고 제공될 때까지, 휴지상태일 수도 있다.
일부의 경우, 자동화된 제작기들은 필요에 따라 제조 시설의 다양한 영역들을 횡단할 수도 있다. 예를 들어, 도 1a 에 나타낸 바와 같이, 자동화된 제작기 (1020) 는 제 1 로봇 조립 스테이션 (1010a) 으로부터 제 2 로봇 조립 스테이션 (1010b) 으로 이동할 수도 있다. 제 1 로봇 조립 스테이션에 있는 동안, 자동화된 제작기는 제 1 로봇 조립 스테이션과 연관된 제조 프로세스를 수행할 수도 있다. 자동화된 제작기가 제 2 로봇 조립 스테이션으로 이동할 때, 자동화된 제작기는 제 2 로봇 조립 스테이션과 연관된 제조 프로세스를 수행할 수도 있다. 일부의 경우, 자동화된 제작기 (1020) 는 로봇 조립 스테이션 (1010b) 으로부터 떠날 수도 있다. 이것은 자동화된 제작기가 로봇 조립 스테이션에서 더 이상 요구되지 않을 때, 또는 상이한 로케이션에서 요구가 더 큰 경우 발생할 수도 있다. 일부의 경우, 자동화된 제작기 (1020) 는 로봇 조립 스테이션 (1010c) 으로 진입할 수도 있다. 이것은 자동화된 제작기가 로봇 조립 스테이션에서 요구될 때 발생할 수도 있다. 자동화된 제작기는 로봇 조립 스테이션 (1010d) 내에서 이동할 수도 있다.
일부의 경우, 로봇 조립 스테이션의 지정된 영역 및/또는 지정된 로케이션은 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 세트를 수행하는 조립 스테이션에서의 하나 이상의 자동화된 제작기들의 개별 로케이션들 및 이동들에 따라 변할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 로봇 조립 스테이션 (1010a) 과 연관된 하나 이상의 자동화된 제작기들이 제 2 로봇 조립 스테이션 (1010b) 의 로케이션으로 이동하고, 그리고 제 2 로봇 조립 스테이션과 연관된 하나 이상의 자동화된 제작기들이 제 4 로봇 조립 스테이션 (1010d) 의 로케이션으로 이동하면, 제 1 로봇 조립 스테이션의 로케이션은 제 2 로봇 조립 스테이션의 초기 로케이션으로 변할 수도 있으며, 제 2 로봇 조립 스테이션의 로케이션은 제 4 로봇 조립 스테이션의 초기 로케이션으로 변할 수도 있다. 2개 이상의 로봇 조립 스테이션들은 동일한 지정된 로케이션을 공유할 수도 있다. 2개 이상의 로봇 조립 스테이션들은 지정된 영역들에서 부분적으로 또는 완전히 중첩할 수도 있다. 다른 경우, 조립 스테이션의 지정된 영역 및/또는 지정된 로케이션은 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 세트의 대상인 차량의 컴포넌트들 또는 컴포넌트들의 조립들의 개별 사이즈들 및/또는 로케이션들에 따라서 변할 수도 있다.
차량 제조 시설은 조립 프로세스 동안 차량 또는 다른 이송 구조체, 또는 이송 구조체의 부품들을, 다수의 로케이션들 (예컨대, 로봇 조립 스테이션들, 등) 로 이송할 수 있는 차량 이송 시스템을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 이송 시스템은 컨베이어 벨트와 같은, 이동 플랫폼을 포함할 수 있다. 일부의 경우, 갠트리가 운반 차량들 또는 부품들을 이송하는데 사용될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 이송 시스템은 부분적으로 또는 완전히 조립된 차량 또는 조립 프로세스를 경험하는 다른 이송 구조체, 또는 차량 부품들을 이송하도록 프로그래밍된 하나 이상의 로봇들 (예컨대, 이동 공급 차량들) 을 포함할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 이송 시스템은 예를 들어, 차량 또는 차량 부품들을 시설 내 다수의 로케이션들로 이송하라는 명령들을 지시받는 시설 종업원들로부터의 육체 노동을 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량 이송 시스템은 컨베이어 벨트들, 로봇들, 및/또는 육체 노동의 조합일 수도 있다 (예컨대, 피고용인이 로케이션 A 에서 튜브를 이동 공급 차량으로 이송하고, 이동 공급 차량은 로케이션 B 에서 튜브를 로케이션 A 로부터 컨베이어 벨트로 이송하고, 컨베이어 벨트는 튜브를 로케이션 B 로부터 시설 내 다수의 다른 로케이션들로 이송한다). 이송 시스템은 차량 또는 차량 부품들을 동일한 로봇 조립 스테이션 내 상이한 로케이션들, 상이한 로봇 조립 스테이션들 사이, 그리고 또는 로봇 조립 스테이션과 다른 로케이션 사이로 이송할 수도 있다.
일부의 경우, 차량 조립 프로세스 동안, 복수의 유형들의 이송 구조체들 (예컨대, 제 1 항공기, 제 2 항공기, 제 1 모터사이클, 제 2 모터사이클, 제 1 자동차 모델, 제 2 자동차 모델, 제 1 보트 모델, 제 2 보트 모델, 제 1 버스 모델, 제 2 버스 모델, 등) 이 차량 이송 시스템을 통해서, 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들로 이송될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 복수의 유형들의 차량 컴포넌트들 (예컨대, 휠, 튜브, 엔진, 등) 또는 차량 컴포넌트들의 조립들은 차량 이송 시스템을 통해서, 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들로 이송될 수 있다. 시설은 다수의 차량들을 동시에 조립하고 및/또는 분해할 수도 있다.
시설은 이송 구조체들의 다수의 유형들 또는 모델들을 동시에 조립하고 및/또는 분해할 수도 있다. 예를 들어, 차량들의 경우, 제 1 차량 모델은 시설 내 다양한 로봇 조립 스테이션들을 통해 횡단할 수도 있으며, 각각의 스테이션은 그의 조립의 상이한 스테이지들에 대해, 시설 내 상이한 로케이션에 로케이트된다. 동시에, 병렬로, 제 2 차량 모델은 그의 조립의 상이한 스테이지들에 대해 시설 내 다양한 상이한 로봇 조립 스테이션들을 통해 횡단하고 있을 수도 있다. 제 1 및 제 2 차량 모델들은 동일한 및/또는 상이한 로봇 조립 스테이션들을 통해 횡단할 수도 있다. 옵션적으로, 제 1 및 제 2 차량 모델들은 동일한 로봇 조립 스테이션들을 통해서 동시에 또는 상이한 시간들에 횡단할 수도 있다. 시설은 임의 개수의 차량들 또는 차량 모델들의 동시적인 조립 및/또는 분해를 지원할 수도 있다. 동시에 조립 및/또는 분해 중인 차량 모델들 (예컨대, 설계) 에서의 차이는 크게 (예컨대, 보트, 차, 및 버스를 동시에 빌드하는 것) 또는 좁게 (예컨대, 동일한 자동차 브랜드의 3개의 상이한 시리즈 모델들을 빌드하는 것으로서, 각각의 시리즈는 동일한 바디 설계를 포함한다) 변할 수도 있다.
하나 이상의 로봇 조립 스테이션들은 상이한 차량 모델들의 조립 및/또는 분해를 지원하도록 재구성될 수도 있다. 일부의 경우, 다양한 모델들의 이송 구조체들은 배치들로 조립되거나 및/또는 분해될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들은 제 1 차량 모델을 조립하도록 구성될 수도 있다. 제 1 차량 모델의 제 1 배치를 조립한 후, 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들은 제 2 차량 모델의 제 2 배치를 조립하도록 재구성될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 로봇 조립 스테이션은 필요에 따라 재구성할 (예컨대, 제 1 차량 모델 중 하나를 빌드하도록 구성되고, 그후 제 2 차량 모델 중 하나를 빌드하도록 구성되고, 그후 제 3 차량 모델 중 하나를 빌드하도록 재구성되고, 그후 제 1 차량 모델 중 하나를 다시 빌드하도록 재구성되고, 기타등등으로 빌드하도록 재구성될) 수도 있다. 따라서, 로봇 조립 스테이션들은 상이한 차량 모델들 또는 유형들이 직렬로 조립될 때 필요에 따라 재구성될 수도 있다. 앞에서 설명한 바와 같이, 상이한 차량 모델들이 큰 배치들로 도달할 수도 있거나, 또는 각각의 차량이 상이한 모델이거나, 또는 그 사이의 임의의 위치에 있을 수 있도록 개별화될 수도 있다. 일련의 동일한 차량 모델 또는 유형에서의 차량의 수는 요구에 기초하여 변할 수도 있다. 예를 들어, 동일한 유형의 1000 차량들의 대량 배치는 로봇 조립 스테이션을 이용하여 빌드될 수도 있으며, 그후 다른 유형의 여러 차량들이 (옵션적으로, 상이한 차량 유형들을 수용하도록 재-구성해야 할 수도 있는) 로봇 조립 스테이션을 이용하여 빌드될 수도 있으며, 그후 다른 유형의 수백 대의 차량들의 중간 배치가 (옵션적으로, 제 3 차량 유형을 수용하도록 다시 재구성해야 할 수도 있는) 로봇 조립 스테이션을 이용하여 빌드될 수도 있다.
하나 이상의 자동화된 제작기들의 개별 기능들 및/또는 이동들이 제어 시스템에 의해 제어될 수도 있다. 도 1b 는 차량 제조 시설의 제어 시스템을 개략적으로 예시한다. 제어 시스템 (1500) 은 제어 서버 (1505) 를 포함할 수도 있다. 서버는, 용어가 본원에서 사용될 때, 일반적으로 네트워크 접속을 통해서 서비스 (예컨대, 송신 및 수신 명령들) 또는 리소스들 (예컨대, 데이터) 을 제공하는 컴퓨터를 지칭할 수도 있다. 서버는 차량 제조 시설의 관리자 (예컨대, 플랜트 관리자) 에 의해 제공되거나 또는 관리될 수도 있다. 일부의 경우, 서버는 웹 서버, 기업 서버, 또는 임의의 다른 유형의 컴퓨터 서버를 포함할 수도 있으며, 컴퓨팅 디바이스 (예컨대, 로봇, 자동화된 제작기, 3-D 프린터, 등) 로부터 요청들 (예컨대, 데이터 송신을 개시할 수 있는 HTTP, 또는 다른 프로토콜들) 을 수신하고 요청된 데이터를 컴퓨팅 디바이스에 서비스하도록 컴퓨터-프로그래밍될 수 있다. 게다가, 서버는 데이터를 배포하기 위한, 무료 방송, 케이블, 위성, 및 다른 브로드캐스팅 시설과 같은, 브로드캐스팅 시설일 수 있다. 서버는 또한 데이터 네트워크 (예컨대, 클라우드 컴퓨팅 네트워크) 내 서버일 수도 있다. 본원에서의 임의의 서버의 설명은 본원 내 다른 어딘가에서 설명된 단계들 중 임의의 단계을 개별적으로 또는 일괄하여 수행할 수도 있는 하나 이상의 서버들 또는 다른 디바이스들에 적용될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 시스템은 클라우드 컴퓨팅 기반구조 또는 피어-투-피어 구성을 이용하여 구현될 수도 있다. 일부 예시적인 실시형태들에서, 서버는 조립 시설 내에 로컬로 상주할 수도 있거나 또는 캠퍼스 또는 그의 빌딩, 또는 조립 시설에 네트워크화된 하나 이상의 전용 로케이션들에 상주할 수도 있다.
제어 서버 (1505) 는 하나 이상의 프로세서들과 같은 기지의 컴퓨팅 컴포넌트들을 포함할 수도 있으며, 하나 이상의 메모리 디바이스들은 프로세서(들) 에 의해 실행되는 소프트웨어 명령들, 및 데이터를 저장한다. 서버는 하나 이상의 프로세서들 및 프로그램 명령들을 저장하기 위한 적어도 하나의 메모리를 가질 수 있다. 하나 이상의 프로세서들은 단일 마이크로프로세서 또는 다중 마이크로프로세서들, 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이들 (FPGAs), 디지털 신호 프로세서들 (DSPs), 또는 명령들의 특정의 세트들을 실행할 수 있는 이들 또는 다른 컴포넌트들의 임의의 적합한 조합일 수 있다. 컴퓨터-판독가능 명령들은 가요성 디스크, 하드 디스크, CD-ROM (컴팩트 디스크-판독전용 메모리), MO (광자기), DVD-ROM (디지털 다기능 디스크-판독전용 메모리), DVD RAM (디지털 다기능 디스크-랜덤 액세스 메모리), 또는 반도체 (예컨대, ROM 또는 플래시) 메모리와 같은 유형의 비일시성 컴퓨터-판독가능 매체 상에 저장될 수 있다. 대안적으로, 본원에 개시된 방법들은 예를 들어, ASIC들 (주문형 집적회로들), 특수 목적 컴퓨터들, 또는 범용 컴퓨터들과 같은, 하드웨어 컴포넌트들 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합들을 이용하여 구현될 수 있다. 도 1b 는 제어 서버를 단일 디바이스 (1505) 로서 예시하지만, 일부 실시형태들에서, 다수의 디바이스들 (예컨대, 컴퓨터들) 은 제어 서버와 연관된 기능성을 구현할 수도 있다. 하나 이상의 프로세서들은 클라우드 스토리지 뿐만 아니라 임의의 미래 메모리 또는 사물 인터넷 (IoT) 을 구현하는데 필수적일 수도 있는 저장 능력들을 한정 없이 포함하여, 미래에 구현될 저장 능력들을 추가로 이용가능할 수도 있다.
네트워크 (1515) 는 다양한 컴포넌트들 (예컨대, 하나 이상의 자동화된 제작기들 (1520a-x), 다른 로봇들, 3-D 프린터들, 다른 머신들, 센서들, 등) 과 제어 시스템 (1500) 사이에 통신을 접속하거나 및/또는 제공하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 네트워크는 인터넷, 인트라넷, 엑스트라넷, 무선 네트워크, 유선 네트워크, 근거리 네트워크 (LAN), 광역 네트워크 (WANs), 블루투스, 근접 장 통신 (NFC), 도 1b 에서 네트워크 레이아웃의 하나 이상의 컴포넌트들 사이에 통신을 제공하는 임의의 다른 유형의 네트워크, 또는 상기 리스트된 네트워크들의 임의의 조합으로서 구현될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 네트워크는 셀 및/또는 페이저 네트워크들, 위성, 허가된 라디오, 또는 허가된 및 비허가된 라디오의 조합을 이용하여 구현될 수도 있다. 네트워크는 무선, 유선 (예컨대, 이더넷), 또는 이들의 조합일 수도 있다.
제어 시스템 (1500) 은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 명령들을 발생시켜 하나 이상의 자동화된 제작기들 (1520a-x) 로 송신하고 하나 이상의 자동화된 제작기들로부터 데이터 및/또는 명령 요청들을 수신할 수 있는 명령들을 저장하는 하나 이상의 컴퓨터들로서 구현될 수도 있다. 시설 (1000) 은 하나 이상의 제어 시스템들을 포함할 수도 있으며, 각각의 제어 시스템은 제어 시스템 (1500) 과 실질적으로 병렬로 및/또는 연계하여 동작한다. 일부의 경우, 제어 서버는 하나 이상의 제어 시스템들이 구현되는 컴퓨터를 포함할 수도 있다. 대안적으로, 하나 이상의 제어 시스템들은 별개의 컴퓨터들 상에서 구현될 수도 있다. 제어 서버는 개시된 실시형태들에 따른 하나 이상의 프로세스들을 수행하기 위해 하나 이상의 제어 시스템들에 액세스하여 실행할 수도 있다. 특정의 구성들에서, 하나 이상의 제어 시스템들은 제어 서버에 의해 액세스가능한 메모리에 (예컨대, 제어 서버에 로컬인 메모리 또는 네트워크와 같은, 통신 링크를 통해서 액세스가능한 원격 메모리에) 저장된 소프트웨어를 포함할 수도 있다. 따라서, 특정의 양태들에서, 하나 이상의 제어 시스템들은 하나 이상의 컴퓨터들로서, 제어 서버에 의해 액세스가능한 메모리 디바이스 상에 저장된 소프트웨어로서, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 하나의 제어 시스템은 컴퓨터 하드웨어일 수도 있으며, 다른 제어 시스템은 제어 서버에 의해 실행될 수 있는 소프트웨어일 수도 있다.
하나 이상의 제어 시스템들은 다양한 상이한 방법들로 예컨대, 제어를 달성하기 위해 하나 이상의 알고리즘들을 수행하는 소프트웨어를 저장 및/또는 실행함으로써, 차량 제조 시설 (1000) 의 다양한 컴포넌트들을 제어하는데 사용될 수도 있다. 하나 이상의 알고리즘들을 수행하기 위해 복수의 제어 시스템들이 설명되었지만, 알고리즘들의 일부 또는 모두가 개시된 실시형태들에 따른, 단일 제어 시스템을 이용하여 수행될 수도 있다는 점에 유의해야 한다.
하나 이상의 제어 시스템들은 하나 이상의 데이터베이스들 (1510) 에 접속되거나 또는 상호접속될 수도 있다. 하나 이상의 데이터베이스들 (1510) 은 데이터 (예컨대, 센서 데이터, 부품들 제조 데이터, 인벤토리 데이터, 등) 을 저장하도록 구성된 하나 이상의 메모리 디바이스들일 수도 있다. 추가적으로, 하나 이상의 데이터베이스들은 일부 예시적인 실시형태들에서, 저장 디바이스를 갖는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수도 있다. 일 양태에서, 하나 이상의 데이터베이스들은 개시된 실시형태들에 따른 하나 이상의 동작들을 수행하기 위해 제어 서버 (1505) 에 의해 사용될 수도 있다. 특정 실시형태들에서, 하나 이상의 데이터베이스들은 제어 서버와 병치될 수도 있거나, 및/또는 네트워크 (1515) 상의 다른 컴포넌트들 (예컨대, 자동화된 제작기들 (1520a-x)) 과 병치될 수도 있다. 예를 들어, 자동화된 제작기 (1520) 는 제어 서버를 거치지 않고, 센서 데이터를 하나 이상의 데이터베이스들로 송신할 수도 있다. 당업자는 개시된 실시형태들이 하나 이상의 데이터베이스들의 구성 및/또는 배열에 한정되지 않음을 알 수 있을 것이다.
제어 시스템 (1500) 은 하나 이상의 자동화된 제작기들 (1520a-x) 이 각각의 조립 스테이션으로 또는 이로부터 이동하라는 명령들을 발생시키도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 제어 시스템은 하나 이상의 자동화된 제작기들에게 각각의 조립 스테이션으로부터 또는 이로 자율적으로 이동하도록 명령할 수도 있다. 자동화된 제작기는 다양한 레벨들의 자율적 독립성을 가질 수도 있다. 예를 들어, 제어 시스템은 임의의 명령들을 제공함이 없이, 자동화된 제작기를 자체적으로 이동시킬 수도 있다. 자동화된 제작기는 예를 들어, 자체적으로, 예컨대 제어 시스템과 통신하는 것 및/또는 다른 자동화된 제작기들과 통신하는 것을 통해서, 이동하라는 사전 프로그래밍된 명령들을 가질 수도 있다. 다른 예에서, 자동화된 제작기는 자동화된 제작기가 자체적으로 이동하고 있는 동안 준수해야 하는 사전 프로그래밍된 조건들 또는 파라미터들을 가질 수도 있다. 일부의 경우, 제어 시스템은 예컨대, 사전 프로그래밍된 조건들 또는 파라미터들을 재정의하거나, 학습 능력들 (예컨대, 자율적으로 이동하는 능력) 을 업데이트하거나, 또는 새로운 또는 상이한 태스크들을 할당하기 위해, 자동화된 제작기 내 소프트웨어에 주기적인 또는 연속적인 업데이트들을 제공할 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 제어 시스템은 각각의 조립 스테이션으로 또는 이로부터 이동하라는 좀더 상세한 (예컨대, 단계적) 명령들을 하나 이상의 자동화된 제작기들에 제공할 수도 있다. 예를 들어, 제어 시스템은 자동화된 제작기에 특정의 이동 경로를 제공할 수도 있다. 다른 예에서, 제어 시스템은 목표 목적지를 제공할 수도 있으며, 자동화된 제작기는 임의의 경로를 따름으로써 목표 목적지에 도달하도록 프로그래밍될 수도 있다. 자동화된 제작기는 경로를 결정할 때에 하나 이상의 파라미터들을 따를 수도 있거나, 또는 경로를 즉단즉결로 자유롭게 결정할 수도 있다. 다른 예에서, 제어 시스템은 목표 목적지 및 파라미터들, 예컨대 허용 경로들 및 비허용 경로들, 시설 내 허용 영역들 및 비허용 영역들, 바람직한 경로들, 바람직한 영역들, 및/또는 시간 제약들을 제공할 수도 있다. 자동화된 제작기는 제공된 파라미터들 내에서, 목표 목적지에 도달할 수도 있다. 명령들은 자동화된 제작기에서 사전 프로그래밍되거나 또는 실시간 명령들로서 제공될 수 있다. 자동화된 제작기는 옵션적으로, 경로에 대한 임의의 사전-계획 없이 경로를 따라서 이동할 때 자율적으로 동작하고 있을 수도 있다. 제작기는 실시간으로 경로를 발생시키고 있을 수도 있다.
자동화된 제작기는 또한 본 개시물에서 설명된 바와 같은 머신-학습 기법들을 채용하여, 예컨대, 조립 스테이션들 사이에 자율적으로 이동하는 그의 능력 또는 효과를 증가시킬 수도 있다. 예를 들어, 자동화된 제작기는 하나 이상의 센서들을 이용하여 정지된 또는 이동 장애물들을 인식할 수도 있으며, 자동화된 제작기가 미래 이동 경로들을 개발하거나 또는 충돌들을 회피하는 것을 도울 수 있는 이들 장애물들 중 임의의 장애물에 관한 정보 또는 파라미터들을 기록할 수도 있다. 자동화된 제작기는 일부 경우, 그의 소프트웨어 또는 하드웨어 능력들, 제어 시스템 (1500) 으로부터의 사전-운반된 명령들, 또는 기타등등에 의해 지배되는, 자동화된 제작기의 자율의 정도와 같은, 인자들에 따라서, 이 머신-학습된 정보를 제어 시스템 (1500) 으로, 운반할 수도 있다.
일부의 경우, 제어 시스템 (1500) 은 로봇 조립 스테이션의 지정된 로케이션 및/또는 지정된 영역을, 예컨대 로봇 조립 스테이션과 연관된 하나 이상의 자동화된 제작기들의 이동을 명령함으로써, 변경할 수도 있다. 이러한 방법으로, 로봇 조립 스테이션들은 유연하고 모듈식일 수도 있으며, 차량 제조 시설 (1000) 은 시설 로케이션 및/또는 시설 영역의 한계들 내 각각의 로봇 조립 스테이션의 개별 로케이션들 및/또는 영역들을 변경함으로써 용이하게 재구성될 수도 있다. 일부의 경우, 시설은 빌딩의 하나 이상의 부품들을 포함할 수도 있으며, 일부 경우들에서, 시설은 하나 이상의 상이한 빌딩들을 포함할 수도 있다. 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들은 시설의 로케이션 및/또는 영역에 의해 제약되는 임의의 레이아웃으로 분산될 수도 있다. 예를 들어, 제 1 로봇 조립 스테이션은 시설의 제 1 빌딩에 로케이트될 수도 있으며, 제 2 로봇 조립 스테이션은 시설의 제 2 빌딩에 로케이트될 수도 있다.
제어 시스템 (1500) 은 일부 예시적인 실시형태들에서, 실시간으로 명령들을 발생시킬 수도 있다. 실시간 활동의 일부 예들은 1 초 미만, 1/10 초, 1/100 초, 또는 밀리초의 응답 시간을 포함할 수 있다. 위에서 또는 아래에서 추가로 설명한 것들과 같은 하나 이상의 자동화된 제작기들을 포함한, 로봇들의 각각은 이들 실시형태들에서, 제어 시스템으로부터 실시간으로 또는 거의 실시간으로 명령들에 응답가능할 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 자동화된 제작기들의 이동을 통해서, 로봇 조립 스테이션들은 로케이션 및/또는 영역을 실시간으로 또는 거의 실시간으로 재구성 및 스케일링될 수도 있다. 일부의 경우, 제어 시스템은 주기적인 명령들을 발생시킬 수도 있다. 주기적인 명령들은 스케쥴에 따라서 또는 규칙적인 간격들 (예컨대, 매 10 분, 매 시간, 매일, 매 주, 등) 로와 같이, 규칙적이거나, 또는 불규칙적일 수 있다. 명령들은 미리 결정된 스케쥴에 따라서 제공될 수도 있다. 명령들은 검출된 이벤트 (예컨대, 새로운 이송 구조체의 조립이 개시되거나, 원료 공급이 부족하거나, 하나 이상의 머신들이 오작동하는, 등) 에 응답하여 제공될 수도 있다.
제어 시스템 (1500) 은 하나 이상의 자동화된 제작기들이 이송 구조체들에 대한 제조 프로세스들을 수행하라는 명령들을 발생시키도록 추가로 구성될 수도 있다. 차량들의 경우, 제어 시스템 (1500) 은 하나 이상의 자동화된 제작기들이 하나 이상의 차량 제조 프로세스들 또는 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 하나 이상의 세트들을 수행하라는 명령들을 발생 및/또는 제공하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 제어 시스템 (1500) 은 로봇 조립 스테이션과 연관된 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 세트를 모두 변경할 수도 있다. 제어 시스템은 차량 제조 프로세스를 수행하는 것에 대한 상세한 명령들을 하나 이상의 자동화된 제작기들로 제공할 수도 있다. 예를 들어, 제어 시스템은 프린트하기 위해 차량 부품의 특정의 치수들을 3-D 프린팅 자동화된 제작기로 제공할 수도 있다. 하나 이상의 차량 제조 프로세스들을 수행하는 하나 이상의 자동화된 제작기들의 좀더 상세한 설명이 아래에서 추가로 제공된다.
도 2 는 이송 구조체에 대한 부품들 제조 시스템의 개략도를 나타낸다. 세부 사항들 및 컨셉들은 앞에서 설명된 바와 같이 임의의 적합한 이송 구조체에 적용될 수도 있지만, 도 2 는 예시적인 차량 부품들 제조 시스템의 상황에서 예시된다. 차량 제조 시설 (2000) 은 시설의 현장 또는 오프-사이트에서 제조된 차량 부품들을 이용할 수도 있다. 일부 차량 부품들은 처음에 오프-사이트에서 제조될 수도 있으며, 필요한 경우, 현장에서 변경되거나 또는 아니면 프로세싱될 수도 있다. 대안적으로, 일부 차량 부품들은 처음에 현장에서 제조되어 오프-사이트에서 변경 또는 프로세싱될 수도 있다. 일부의 경우, 현장 부품 생산은 3차원 (3-D) 프린팅을 포함할 수도 있다. 일부의 경우, 오프-사이트 부품들은 상업적 규격품 (COTS) 부품들을 포함할 수도 있다. COTS 부품들은 또한 3-D 프린트될 수도 있다. 일부의 경우, 기존 부품들 (예컨대, 3-D 프린트된, COTS, 등) 은 3-D 프린팅을 통해서 커스터마이즈될 수도 있다. 본원에서 사용될 때, 용어들 "부품들" 또는 "차량 부품들" 은 차량 또는 다른 이송 구조체에 조립될 부품들 뿐만 아니라, 조립될 부품들과 상호작용하거나 또는 이들을 조작할 수 있는 하나 이상의 제조 툴들을 일괄하여 지칭할 수도 있다.
차량 조립 시설을 수반하는 예시적인 실시형태에서, 차량 부품들은 3-D 프린팅을 통해서 현장에서 제조될 수도 있다. 구식 차량들 및 이송 구조체들, 및 구식 차량 부품들이 분해 영역 (2100) 에서의 분해를 위해 차량 부품들 제조 시스템으로 입력될 수도 있다. 구식 차량들 및 구식 차량 부품들은 시스템 내에 있거나 (예컨대, 동일한 시설 (2000) 에 의해 제조 및/또는 조립되거나) 또는 시스템 외부에 있을 (예컨대, 상이한 시설에 의해 제조 및/또는 조립될) 수도 있다. 구식 차량들 및 구식 차량 부품들의 분해된 컴포넌트들은 금속 재활용 영역 (2110) 에서 재사용되거나, 재활용되거나, 또는 폐기될 수도 있다. 예를 들어, 금속 부품들은 재활용될 수도 있다. 금속 재활용된 부품들 뿐만 아니라, 다른 프린팅 구조적 지지물들이 잉곳들을 제조하기 위해 금속 재활용 영역 (2110) 내 용광로 운반될 수도 있다. 잉곳들은 차량들 및 구식 차량 부품들을 포함하는 분해된 구식 이송 구조체들 이외의 소스들로부터를 포함하여, 임의의 소스들로부터 금속으로 제조될 수 있다. 재사용되거나 또는 재활용될 수 없는 다른 분해된 부품들은 시스템으로부터 폐기될 수도 있다. 잉곳들은 이들이 예컨대, 가스 애터마이제이션 또는 재활용된 잉곳들을 금속 파우더로 전환하는 다른 적합한 프로세스를 거침으로써, 금속 파우더로 전환될 수도 있는, 파우더 제조 도가니 타워 (2120) 로 공급될 수도 있다. 파우더 제조 도가니 타워로부터 출력된 금속 파우더는 부품들 제조 영역 (2130) 에서 하나 이상의 3-D 프린터들로 공급될 수도 있으며, 아래에서 설명되는 바와 같은 일부 실시형태들에서, 출력된 파우더는 조립 라인 상의 하나 이상의 3-D 프린팅 로봇들로 직접 이송될 수도 있다. 3-D 프린터는 다른 소스들, 예컨대 상업적으로 가용 금속 파우더로부터의 금속 파우더를 이용할 수도 있다. 3-D 프린터가 금속 파우더를 3-D 오브젝트를 렌러링하기 위한 기초 재료로서 이용하는 것에 한정되지 않으며, 그리고 플라스틱들, 복합체들, 및 다른 재료들이 부품들 제조 영역 및/또는 직접 3-D 프린팅 로봇들로 이송되어, 3-D 프린팅 하나 이상의 컴포넌트들 또는 이들의 부분들에 대한 재료로서 사용될 수도 있음을 알 수 있을 것이다.
부품들 제조 영역 (2130) 은 하나 이상의 3-D 프린터들이 차량 부품들을 제조하거나 또는 COTS 또는 다른 부품들을 완성하도록 지시할 수 있는 기업 자원 관리 (ERP) 시스템을 포함할 수도 있다. 예시적인 실시형태에서, ERP 시스템은 시설 (2000) 로 하여금 통합된 소프트웨어 애플리케이션들의 시스템을 이용하여 매우 많은 기능들 및 제조 프로세스들을 관리 및 자동화가능하게 하는 소프트웨어를 포함할 수도 있다. 예를 들어, ERP 시스템은 하나 이상의 3-D 프린터들에게 프린트된 차량 부품들에서의 필요한 세부 사항들, 또는 수정들을 포함하도록 명령할 수 있다. ERP 시스템은 고객 주문들, 제조 목표 목표들, 인벤토리 기록들, 부 데이터베이스들, 금융 데이터, 및 제조 스케쥴들과 같은, 크고 작은 데이터를 이용함으로써, 제조 프로세스들와 같은 코어 비즈니스 프로세스들을 자동화하고 통합하는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 일부의 경우, 도 1b 의 제어 시스템 (1500) 은 그의 소프트웨어에서, ERP 시스템을 포함할 수도 있다. 대안적으로, ERP 시스템은 제어 시스템과 별개의 시스템일 수도 있다. 일부의 경우, 3-D 프린터들은 고정된 머신들을 포함할 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 3-D 프린터들은 3-D 프린팅 로봇들을 포함할 수도 있다. 3-D 프린팅 로봇들은 이동가능할 수 있고 이동하도록 구성될 수도 있다. 3-D 프린팅 로봇들은 조립 라인 상에서 수행할 수도 있다. 일부의 경우, 3-D 프린팅 로봇들은 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들과 연관된 자동화된 제작기들일 수도 있다.
도 20 은 로봇 조립 스테이션에서의 컴포넌트들의 현장 3-D 프린팅을 위한 예시적인 방법의 예시적인 블록도를 나타낸다. 예시적인 방법에서, 2001 에 나타낸 바와 같이, 제어 시스템은 3-D 프린팅 프로세스에 수반되는 자동화된 제작기(들) 을 통신하라는 명령들을 제공하거나 또는 아니면 통신할 수도 있다. 대안적으로, 자동화된 제작기들은 자율적인 또는 반-자율적인 방법으로 동작한다.
일부 실시형태들에서, 3-D 프린팅에 사용되는 재료는 단계 (2005) 에 나타내고 위에서 설명된 바와 같이, 재활용된 금속으로부터 제조된 파우더를 포함할 수도 있다. 다른 예시적인 실시형태들에서, 3-D 프린트된 재료는 플라스틱들 또는 복합체들을 포함할 수도 있으며, 임의의 적합한 소스로부터 획득될 수도 있다. 단계 (2010) 에서, 3-D 프린터를 포함하는 제 1 자동화된 제작기는 컴포넌트 또는 이의 부분을 3-D 프린트한다. 즉, 일부 실시형태들에서, 3-D 프린터가 제 1 자동화된 인스트럭터 (instructor) 의 일체형 부품으로서 빌드된다. 다른 실시형태들에서, 별개의 3-D 프린터는 예컨대, 플랫폼 상의 자동화된 제작기에 의해, 또는 하나 이상의 아암들 또는 이펙터들, 등의 사용에 의해 지지된다. 예시적인 실시형태에서, 제 1 자동화된 제작기는 필요에 따라, 예컨대, 제어 시스템으로부터의 실시간 지령들에 따라서, 상이한 로봇 조립 스테이션들로 그리고 이들로부터 자동화된 방식으로 이동할 수 있다.
단계 (2010) 에서 설명된 바와 같은, 컴포넌트의 부분의 3-D 프린팅은 예를 들어, 제 1 자동화된 제작기가 컴포넌트의 부분을 예를 들어, COTS 컴포넌트와 같은 컴포넌트의 비-프린트된 제 2 부분 상으로 3-D 프린트한다는 것을 의미할 수도 있다. 대안적으로, 제 1 자동화된 제작기는 3-D 프린터를 또한 포함하는 다른 자동화된 제작기와 협력하여 동작하고 있을 수도 있으며, 각각의 자동화된 제작기는 컴포넌트의 3-D 프린트된 부품에 기여할 수도 있다. 다른 예로서, 제 1 자동화된 제작기는 컴포넌트의 부분을 이전에 3-D 프린트된 컴포넌트의 제 2 부분 상으로, 전체적으로 또는 부분적으로 3-D 프린트할 수도 있다.
예시적인 실시형태에서, 제 1 자동화된 프린터는 단계 (2014) 에 나타낸 바와 같이, 컴포넌트를 다른 구조에 상호접속하도록 구성된 상호 접속부를 프린트할 수도 있다.
그에 따라, 단계 (2020) 에서, 컴포넌트는 3-D 프린터를 갖는 제 1 자동화된 제작기로부터 제 2 자동화된 제작기로 자동화된 방식으로 운반될 수도 있다. 예시적인 실시형태에서, 제 1 자동화된 제작기는 하나 이상의 아암들 및/또는 아암의 원위 단부에서의 이펙터들을 이용하여, 3-D 프린트된 컴포넌트 (또는, 이의 부분) 를 제 2 자동화된 제작기로 운반하며, 후자의 기능은 설치를 위해 컴포넌트를 인접한 로케이션으로 이동시키거나 및/또는 다른 프린팅 태스크들을 수행할 수 있도록 제 1 자동화된 제작기를 해제하는 것일 수도 있다. 다른 예시적인 실시형태에서, 제 2 자동화된 제작기는 로봇 아암 및/또는 이펙터를 이용하여, 3-D 프린트된 컴포넌트를 파지하거나 또는 아니면 결합하고 그것을 제 1 자동화된 제작기로부터 취한다. 다른 실시형태들에서, 하나 보다 많은 자동화된 제작기가 이 태스크를 수행하는데 사용될 수도 있다. 이들 프로세스들 동안, 제 1 또는 제 2 자동화된 제작기들 중 하나 이상은 단계 (2025) 에 나타낸 바와 같이, 로봇 아암들 및/또는 이펙터들을 교환하여, 3-D 프린트된 컴포넌트와의 필요한 조작들을 수행하는데 필요한 것들을 획득할 수도 있다.
그에 따라서, 단계 (2030) 에 나타낸 바와 같이, 제 2 자동화된 제작기는 (단독으로 또는 다른 머신들, 로봇들 또는 자동화된 제작기들의 도움으로) 이송 구조체의 조립 동안 컴포넌트를 적합한 로케이션에 자동화된 방식으로 설치한다. 예를 들어, 제 2 자동화된 제작기는 그의 능력들을 이용하여, 그 안에 설치를 위해 컴포넌트를 이송 구조체에 위치시킬 수도 있다.
위에서 설명된 부품들 제조 프로세스들, 및 아래에서 추가로 설명되는 프로세스들은 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들에서 명확하게 수행될 수도 있다. 예를 들어, 분해는 제 1 로봇 조립 스테이션 (예컨대, 도 1 에서의 로봇 조립 스테이션 (1010a)) 에서 발생할 수도 있으며, 잉곳들로의 분해된 부품들의 제련은 제 2 로봇 조립 스테이션에서 발생할 수도 있으며, 금속 파우더로의 잉곳들의 가스 애터마이제이션은 제 3 로봇 조립 스테이션에서 발생할 수도 있으며, 3-D 프린팅은 제 4 로봇 조립 스테이션에서 발생할 수도 있다. 대안적으로, 하나의 프로세스 (예컨대, 3-D 프린팅) 는 하나 보다 많은 로봇 조립 스테이션 (예컨대, 3 스테이션들) 에서 발생할 수도 있다. 대안적으로, 하나 보다 많은 (예컨대, 분해 및 제련) 프로세스는 동일한 로봇 조립 스테이션에서 발생할 수도 있다.
3-D 프린트된 부품은 3-D 프린팅 로봇과 같은 하나 이상의 3-D 프린터들에 의해 프린트되는 동안 동시에, 3-D 프린트된 부품은 제자리에서, 예컨대 조립 라인 상에서 가공될 수도 있다. 대안적으로, 3-D 프린트된 부품은 프린트-후 프로세싱 시스템에서 후속 자동화된 스테이지에서 프린트-후 프로세싱될 수도 있다. 프린트-후 프로세싱 시스템은 3-D 프린트된 부품들의 자동화된 및 반복가능한 표면 처리를 수행하도록 구성될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 수치 제어 (CNC) 머신들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, CNC 머신은 자동화된 및 반복가능한 표면 처리를 가능하게 하는 샷-피닝 (shot-peening) 용 헤드를 포함할 수도 있다. 샷-피닝은 금속들 또는 복합체들을 금속 샷의 스트림으로 충격을 가함으로써, 성형하는 프로세스이다. 3-D 프린트된 부품은 추가로 페인팅되거나, 절단되거나, 및/또는 절곡될 수도 있다. 예를 들어, 시스템은 페인팅하는 도장 머신, 절곡하는 절곡 머신, 및 절단 또는 트림하는 절단 머신 (예컨대, 레이저, 워트-제트) 을 포함할 수도 있다. 프린트-후 프로세싱 시스템은 처리 동안 부품을 고정하기 위해 처리 중인 3-D 프린트된 부품의 베이스 플레이트 또는 다른 추가적인 엘리먼트들 (예컨대, 부착 지점들) 을 유지하고 구속하도록 구성될 수도 있다.
일부의 경우, 독립적인 가공 단계 (예컨대, 표면 처리) 를 거치기 전에, 3-D 프린트된 부품이 예컨대, 파우더 또는 다른 불필요한 재료들 (예컨대, 입자들) 이 세정될 수 있다. 예를 들어, 3-D 프린트된 부품은 자동화된 세정 스테이션 (예컨대, 별개의 로봇 조립 스테이션에서) 으로 운반되어, 부품으로부터 파우더 또는 다른 불필요한 입자들을 제거할 수 있다. 자동화된 세정 스테이션은 진탕 시스템들, 진공 시스템들, 진탕 시스템과 진공 시스템의 조합, 또는 프린트된 부품들로부터 재료를 제거하기 위한 다른 기법들을 포함할 수도 있다. 프린트-후 프로세싱 시스템은 3-D 프린트된 부품들의 열처리를 위해 오븐들을 더 포함할 수도 있다. 일부의 경우, 가열 및 세정은 프린트된 부품 상에서 동시에 수행될 수 있다. 열처리 프로세스를 위한 열 프로파일들은 프린트된 부품들의 요구된 처리들 및 마무리 프로세스들의 정보를 포함하는 제어 시스템 (예컨대, 메인 제어 시스템, ERP 시스템, 등) 에 의해 결정 및 제어될 수도 있다. 다시 도 2 를 참조하면, 일단 프린트된 부품들이 프로세싱되었으면, 프린트된 부품들은 섀시 빌드 라인 (2300) 과 같은, 다양한 서브-시스템 빌드 라인들 (2400) 로 운반될 수 있다.
부품들 제조를 위한 3-D 프린팅 기술은 많은 방법들로 유연성을 제공할 수 있다. 예를 들어, 상이한 부품들이 필요에 따라 요구 시에 프린트될 수도 있다. 이것은 유리하게는, 부품을 획득하는 (예컨대, 다른 소스로부터의 배송 및 운반) 시간을 감소시키고, 인벤토리 공간 (예컨대, 추후 사용될 수 있는 부품들의 보관) 을 감소시키고, 프린팅 동안 정확도 및 정밀도에 대한 관리를 증가시킬 수도 있다. 더욱이, 단지 3-D 프린터가 프린트할 수 있는 것의 지속적으로 증가하는 한계들에 의해서만 제한되는 부품의 커스트마이제이션에서 상당한 자유가 있다. 이는 기반구조를 변경하거나 또는 시설의 다른 장기 변경들을 행할 필요 없이, 상이한 차량 모델들의 조립 또는 분해를 유리하게 수용할 수도 있다. 더욱이, 3-D 프린터는 로봇 디바이스 상에 지지될 수도 있으며, 요구에 기초하여 상이한 조립 스테이션들로 이동가능할 수도 있다. 예시적인 일 실시형태에서, 제어 시스템 (1500) 은 다른 조립 스테이션 또는 다른 로케이션으로 자율적으로 이동하기 위해 로봇 디바이스로 제공되는 명령들을 발생시킬 수도 있다. 다른 예시적인 실시형태들에서, 3-D 프린터는 하나 이상의 추가적인 자동화된 제작기들 또는 이동 공급 차량들에 의해 또는 이들의 도움으로, 다른 조립 스테이션으로 이동될 수도 있다.
다른 양태에서, 차량 제조 시설 (2000) 은 상업적 규격품 (COTS) 부품들을 이용할 수도 있다. COTS 부품들은 조립에 사용하기 위한, 표준 COTS 부품들, 및 복잡한 구조들 (예컨대, 섀시) 을 빌드하는데 사용하기 위한, 구조적 COTS 부품들을 포함할 수도 있다. COTS 부품들은 현장에서, 예컨대 COTS 생산 서브시스템 (2800) 에서 제조될 수도 있거나, 또는 이들은 오프-사이트 소스들로부터 획득될 수도 있다. 예를 들어, 일부 유형의 커스트마이제이션을 필요로 하는 COTS 부품들은 현장에서 제조될 수도 있다. 옵션적으로, 기존 COTS 부품은 3-D 프린팅 기술 또는 표준 가공 기법으로 커스터마이즈되거나 또는 변경될 수도 있다. 일부의 경우, COTS 부품은 표준 COTS 부품 및 구조적 COTS 부품 양자일 수 있다. 구조적 COTS 부품들은 수신된 대로 사용될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 구조적 COTS 부품들은 복잡한 구조들에 사용하기 위해 (예컨대, 툴링을 통해) 적응되거나 또는 커스터마이즈될 수 있다. 구조적 COTS 부품들은 대량의 (예컨대, 벌크의) 이들의 개별 생산 시스템들에 기초하여 저비용으로 획득될 수 있다. 특정의 예외들을 제외하고는, 구조적 COTS 부품들은 거의 또는 전혀 없는 툴링을 필요로 할 수 있으며, 작거나 또는 거의 없는 툴링 상각으로 조립 또는 복잡한 구조들에 통합될 수 있다. 예를 들어, 구조적 COTS 부품들은 카본 섬유, 유리 섬유, 및 알루미늄과 같은, 재료를 포함하는 허니컴 또는 다른 구조적 패널들을 포함할 수도 있으며, 또한 옵션적으로 발포체 코어들을 포함할 수도 있다. 구조적 COTS 부품들은 또한 카본 섬유, 알루미늄, 티타늄, 유리 섬유, 플라스틱, 강철, 및 상기 또는 다른 재료들의 임의의 조합과 같은 재료를 포함할 수 있는 임의의 단면을 가질 수 있는 튜브들을 포함할 수도 있다. 구조적 COTS 부품들은 또한 압출물들을 포함할 수도 있다. 압출물들은 예컨대 단면을 수정하거나 또는 고정하기 위한 작은 툴링을 필요로 할 수 있다. 압출 다이들은 후속 이송 구조체 제조를 위해 절약될 수 있다. 일부의 경우, 제조 또는 수신된 모든 툴들 및 고정구들의 카탈로그는 일부 실시형태들에서 데이터베이스 (1510) (도 1b) 에 포함될 수도 있는 부품들 제조 시스템 데이터베이스에 저장될 수 있다. 차량 최적화 시스템 (예컨대, ERP 시스템, 제어 시스템) 은 부품들 제조 시스템 데이터베이스에 액세스하여, 차량 제조 프로세스를 조정 및 최적화할 수도 있다. 예를 들어, 차량 최적화 시스템은 기존 툴 (예컨대, 압출 다이) 의 중복 구매 또는 제조를 방지할 수도 있다.
COTS 부품들은 옵션적으로, COTS 부품들 및 수용 영역 (2209) 에서 수신될 수도 있다. 일단 COTS 부품들이 영역 (2200) 에서 시스템에 의해 수신되거나, 또는 대안적으로 현장에서 대량으로 (예컨대, COTS 제조 영역 (2800) 에서) 제조되면, 이들은 절곡 영역 (2210) 및/또는 절단 영역 (2220) 으로 전달될 수 있다. COTS 부품들은 원하는 부품들 설계에 효율적이이거나 및/또는 실현가능한 것과 같은, 임의의 순서로 절곡 또는 절단될 수 있다. 예를 들어, COTS 부품들은 먼저 절곡 영역으로 운반된 후 절단 영역을 운반될 수 있다. 대안적으로, COTS 부품들은 먼저 절단 영역으로 운반된 후, 절곡 영역으로 운반될 수 있다. 대안적으로, COTS 부품들은 먼저 절단 영역으로 운반되고, 그후 절곡 영역으로, 그후 다시 절단 영역으로 운반될 수 있다. 일부의 경우, 절단 영역 및 절곡 영역은 로봇 조립 스테이션을 각각 포함할 수도 있다. 절곡 영역은 COTS 부품들을 원하는 형상들로 절곡하도록 구성된 자동화된 절곡 머신들을 포함할 수도 있다. 절곡은 다수의 축들 상에서 이루어질 수도 있다. 절단 영역은 COTS 부품들을 트림하도록 구성된 레이저 및 워트-제트 시스템들을 포함할 수도 있다. COTS 부품들은 3 차원들로 트림될 수 있다. 단부들 이외의 로케이션들을 포함하여, COTS 부품의 임의의 로케이션은 트림될 수 있다. 예를 들어, 절단 영역에서, 압출물은 일 단부에서의 필요한 모깍기로, 정확한 길이로 단축될 수도 있으며, 중간 부분의 그의 단면의 부분이클리어런스 및 중량 절약을 위해, 전단 하중이 특정의 설계에서 중요하지 않은 로케이션에서, 감소될 수도 있다. 일부의 경우, 트리밍 및/또는 절곡은 예를 들어, 차량 위치에서 절곡들 또는 절단들을 완료하는 것이 필요할 때 조립 라인 상에서 수행될 수도 있다.
구조적 COTS 부품들에 추가하여, 시설 (2000) 은 또한 최종 제품 조립들의 부품으로서 사용될 수 있는 표준 COTS 부품들을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 표준 COTS 부품들은 트랜스미션들, 스티어링 랙들, 및 타이어들을 포함할 수도 있다. 표준 COTS 부품들은 조립에 수신된 대로 사용될 수 있다. 예를 들어, 타이어들과 같은, 표준 COTS 부품들은 구매되어 수정 없이 차량 휠들 상에 직접 설치될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 표준 COTS 부품들은 통합 전에 적응되거나 또는 수정될 수 있다. 예를 들어, 주요 자동차 트랜스미션 티어 1 제조업자에 의해 COTS 부품들 및 수용 영역 (2209) 에 제공되는 표준 트랜스미션 COTS 부품은 기존 고정 지점이 절단되는 레이저 절단 영역 (2220) 으로 이동될 수 있다. 도 21 및 그후 부품들 제조 영역 (2130) 으로 이동되며, 여기서 새로운 고정 지점은 3D 프린팅 이용가능 로봇에 의해 그 상부에 프린트된다. 대안적으로, 3-D 프린팅 이용가능 로봇 (예컨대, 3-D 프린터를 지원하거나 또는 아니면 3-D 프린팅 기능을 가지는 자동화된 제작기) 은 조립 라인 상의 새로운 고정 지점 상에 프린트할 수도 있다. 트랜스미션이 일부 이송 구조체들에서 응력 부재일 수 있기 때문에, 트랜스미션은 표준 COTS 부품 및 구조적 COTS 부품 양자로 간주될 수 있다는 점에 유의할 수도 있다. 일부의 경우, 타이어 툴들은 낮은 툴링 비용으로 높은 타이어들의 제조 속도를 유리하게 가능하게 하기 위해, 예컨대 부품들 제조 영역 (2130) 또는 COTS 제조 영역 (2800) 에서, 프린트될 수도 있다.
일단 COTS 부품들이 프로세싱 (예컨대, 절곡, 절단, 프린팅, 등) 되면, 이들은 섀시 빌드 라인 (2300) 을 포함하여, 다양한 서브-시스템 빌드 라인들 (2400) (예컨대, 서스펜션, 드라이브트레인, 섀시, 인테리어, 등) 로, 3-D 프린트된 부품들을 따라서 운반될 수 있다. 예를 들어, 섀시 빌드 라인은 건식 빌딩을 위한 제 1 스테이션 (2310), 본딩을 위한 제 2 스테이션 (2320), 및 컴포넌트 빌드를 위한 제 3 스테이션 (2330) 을 포함하여, 3개의 로봇 조립 스테이션들을 포함할 수도 있다. 섀시 빌드 라인은 검사 (예컨대, 스캐닝), 접착제 주입, 볼트체결, 컴포넌트들의 배치 또는 증착, 3-D 프린팅, (예컨대, 카메라들을 통한) 이미징, 및 (예컨대, 컨베이어들을 통한) 부품들의 이동과 같은, 기능들을 수행할 수도 있다. 다른 서브시스템들 (2400) 의 각각은 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들을 포함할 수도 있다. 서브-시스템들 (예컨대, 차량 서스펜션, 드라이브트레인, 섀시, 항공기 동체, 등) 의 각각에서의 최종 제품은 일반적인 조립 (2500) 동안 조립될 수도 있다.
부품들 제조 시스템은 3-D 프린트된 구조적 부품들 및 표준 및 구조적 COTS 부품들 이외의 추가적이고 독립적인 입력을 더 포함할 수도 있다. 예를 들어, 바디 제조 영역 (2700) 에서, 시스템은 커스텀 외부 바디 패널들 및 다른 커스텀 형성된 부재들을 제조할 수도 있다. 바디 패널들은 알루미늄, 카본 섬유, 섬유-강화 플라스틱, 또는 플라스틱과 같은, 재료들을 포함할 수도 있다. 유리하게는, 시설 (2000) 의 현장에 있는 바디 패널들 및 다른 커스텀 형성된 부재들의 제조는 종래의 강철 바디들에 사용되는 비싼 툴링 및 스탬핑 자본 장비를 필요로 하지 않기 때문에, 툴링 비용들을 감소시킬 수 있다.
플라스틱, 카본, 및/또는 알루미늄 바디들의 사용은 페인트에 의해 초래될 수 있는 시설 (2000) 의 환경 오염을 유리하게 감소시키기 위해, 바디들을 칼라로 페인팅하기 보다는 래핑가능하게 할 수도 있다. 바디 패널의 래핑은 바디 패널 제조 영역의 단부에서 수행될 수 있다.
바디 제조 영역 (2700) 은 또한 다른 커스텀 형성된 바디 부품들을 제조할 수도 있다. 예를 들어, 바디 제조 영역은 질량을 감소시키기 위해 카본 섬유로 구성되고 차량의 외부 바디와 일치하거나 또는 심지어 인터페이스하도록 성형된, 낮은 프로파일 커스텀 지붕 레일을 제조할 수도 있다. 커스텀 형성된 바디 부품들은 종래의 레이업 또는 고압증기멸균기 프로세스를 통해서 제조될 수도 있다. 대안적으로, 커스텀 형성된 바디 부품들은 3-D 프린트되는 툴로 제조될 수도 있으며, 이는 자본 지출 비용들을 유리하게 감소시킬 수 있다. 부품을 제조하는데 사용되는 툴과 연관된 비용은 대량의 차량들에 걸쳐서 상각을 필요가 없을 수도 있다. 예를 들어, 낮은-비용 3-D 프린트된 툴은, 툴을 이용하여 제조되는 대응하는 부품 (예컨대, 커스텀 지붕 레일) 이 미래에 시설 (2000) 에서 다른 차량들을 제조하는데 사용될 것으로 예상되거나, 또는 다른 제품들에서 유용할 경우 재사용될 수도 있다. 대안적으로, 툴이 재사용될 확률이 낮다고 시스템 (예컨대, 차량 최적화 시스템, ERP 시스템, 제어 시스템) 이 결정하면, 툴은 예컨대, 영역 (2100) 에서의 분해 및 재활용 영역 (2110) 에서의 재활용을 통해, 재활용될 수 있다.
일단 3-D 프린트된 부품들, 표준 및 구조적 COTS 부품들, 바디 부품들, 다른 툴들, 및/또는 재료들과 같은, 모든 생산 투입물들이 이송 시스템을 통해, 조립 라인 상에서 적합한 로케이션들로 운반되면, 차량 조립이 시작될 수도 있다. 조립 라인은 컨베이어 벨트, 갠트리-유형 배열 또는 다른 형태를 포함할 수도 있으며, 부품들을 라인 상하로 로케이션들 간에 이송할 수도 있으며, 프로세스는 각각의 로케이션에서 수행된다. 대안적으로, 조립 라인은 고정된 작업 영역을 포함할 수도 있으며, 모든 프로세스들은 실질적으로 동일한 로케이션에서 수행된다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, 이송 시스템은 부품들을 작업 영역으로 이송하기 위한 로봇들 또는 육체 노동을 포함할 수도 있으며, 상이한 프로세스들이 예를 들어, 작업 영역에 대해 로봇들을 이동시킴으로써, 수행될 수도 있다. 조립 라인은 일반적인 조립 (2500) 및 바디 조립 (2600, 2650) 이 완료된 후 종료될 수도 있다 (2900). 조립 라인에서의 조립의 방법이 아래에서 추가로 자세하게 설명된다. 다양한 시스템들 및 프로세스들 (예컨대, 분해, 제련, 파우더 제조, 레이저 및 물 절단, CNC 절곡, 세정 스테이션, 오븐들, 등) 이 도 2 에서 부품들 제조 시스템과 관련하여 설명되었지만, 당업자는 항공기, 보트들, 모터사이클들, 스노모빌들, 대중 교통 이송 구조체들 및 기타 등등과 같은, 상이한 유형들의 이송 구조체에 대한 조립 시설이 차량 제조 시설과 관련하여 위에서 설명된 영역들과 같은 추가적인 또는 상이한 영역들, 시스템들 및 서브시스템들을 포함할 수 있음을 알 수도 있다. 더욱이, 차량 제조 시설이 위에서 설명한 다양한 시스템들 및 프로세스들 모두를 포함할 필요는 없으며 다양한 시스템들 및 프로세스들이 도 2 에 예시된 바와 같이 구성될 필요도 없음을 명백히 알 수 있을 것이다. 대안적으로 또는 추가적으로, 차량 제조 시설은 설명된 다양한 시스템들 및 프로세스들의 변형예들을 구현할 수도 있다. 예를 들어, 시설은 3-D 프린트된 부품들이 아닌, 단지 COTS 부품들을 이용하는 것과 같은, 단지 프로세스들의 샘플을 포함할 수도 있거나, 또는 반대의 경우도 마찬가지이다. 예를 들어, 앞에서 설명된 바와 같이, COTS 부품들은 절곡되기 전에 트림될 수도 있거나, 또는 반대의 경우도 마찬가지이다. 예를 들어, 앞에서 설명된 바와 같이, 3-D 프린트된 부품들은 조립 라인 상에서 프린트될 수도 있으며, 부품들은 COTS 부품들 상에 프린트될 수도 있다.
도 3 은 부품들 제조 시스템 (3000) 의 대안적인 예시적인 구성을 나타낸다. 매우 많은 유형들의 이송 구조체들의 조립은 위에서 설명한 바와 같이 고려될 수도 있지만, 도 3 에서의 예는 본 개시물의 컨셉들을 불필요하게 흐리는 것을 피하기 위해 차량용 부품들 제조 시스템 (3000) 에 관한 것이다. 도 3 에서, 부품들 제조 시스템 또는 시설 (3000) 은 차량 서브-시스템 영역들 (예컨대, 도 2 에서의 서브-시스템 (2400)) 에 의해 세그먼트될 수 있다. 시설 (3000) 은 하나 이상의 부품들 제조 세그먼트들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 시설은 3-D 프린트된 부품들 제조 세그먼트 (3100) 및 COTS 부품들 제조 세그먼트 (3200) 를 포함할 수도 있다. 도 3 은 3-D 프린트된 부품들 및 COTS 부품들 양자에 일반적인 상이한 태스크들이 수행될 수도 있는 조립 라인에서의 다수의 서브시스템들 (3600) 을 추가로 예시한다.
제조 유연성 및 효율을 증가시키도록 의도된 예시적인 실시형태에서, 도 3 의 3-D 프린트된 부품들 제조 세그먼트 (3100) 및 COTS 부품들 제조 세그먼트 (3200) 는 차량들의 하나 이상의 유형들의 조립을 촉진시키기 위해 서로 협력하여 동작할 수도 있다. 이 조정은 도 1b 를 참조하여 설명된 제어 시스템 (1500) 및 데이터베이스 (1510) 뿐만 아니라, 네트워크 (1515) (도 1b) 를 통해서 제어 시스템 (1500) 과 통신할 수도 있는 자동화된 제작기들 (1520a-x) 및 로봇 디바이스들에 의해 적어도 부분적으로 달성될 수도 있다. 이들 자동화된 제작기들 및 로봇 디바이스들은 하나 이상의 스테이션들 또는 조립 스테이션들 사이에 자율적으로 이동하거나 및/또는 요구, 이용가능성, 및 다른 인자들에 기초하여 제어 시스템 (1510) 의 방향에서 상이한 태스크들을 (실시간으로 또는 다른 방법으로) 수행할 수도 있다.
3-D 프린트된 부품들 제조 세그먼트 (3100) 에서, 재활용될 구식 차량 또는 구식 차량 부품 (3010) 은 재활용가능한 재료 (3110) 및 사용불가능한 재료 (3205) 를 제조하기 위해 분해될 수 있다. 사용불가능한 재료는 시스템으로부터 폐기될 수 있다. 재활용가능한 재료는 잉곳들로, 예컨대 재료를 용광로로 운반하는 것을 통해서, 운반될 수도 있다. 잉곳들은 분해된 구식 차량들 및 구식 차량 부품들 이외의 소스들로부터를 포함하여, 임의의 소스들로부터 금속으로 제조될 수 있다. 파우더는 잉곳들로부터, 예컨대 파우더 제조 타워에서의 가스 애터마이제이션을 통해서, 제조될 수 있다 (3120). 파우더는 하나 이상의 3-D 프린터들 (3130) 로 공급될 수도 있다. 3-D 프린트된 부품들은 표면 처리, 세정, 및/또는 열처리과 같은, 프로세스들을 포함하여, 프린트-후 프로세싱 (3140) 을 거칠 수도 있다. 3-D 프린트된 부품들 (3400) 은 제 1 부분들 허브 로케이션 (3101) 에 풀링되어 저장될 수도 있다 (3150). 제 1 부분들 허브 로케이션 (3101) 은 차량 부품을 원하는 조립 라인 로케이션으로 운반할 수 있는, 자동화된 제작기들과 같은, 하나 이상의 로봇들을 더 포함할 수도 있다. 예를 들어, 3-D 프린트된 부품들은 하나 이상의 자동화된 제작기들을 통해서 제 1 부분들 허브 로케이션 (3101) 으로부터 조립 라인 내 다양한 로케이션들로 발송될 수 있다. 일부의 경우, 서스펜션 서브-시스템을 빌드하는데 요구되는 부품들은 서스펜션 부품들 제조 영역 (3160) 에서 3-D 프린트될 수도 있다. 3-D 프린트된 서스펜션 부품들은 조립 라인에서의 서스펜션 서브-시스템 로케이션 (3070) 으로 직접 운반될 수도 있다. 대안적으로, 3-D 프린트된 서스펜션 부품들은 다른 3-D 프린트된 부품들과 함께, 제 1 부분들 허브 로케이션 (3101) 으로 운반될 수도 있으며, 여기서 이들은 그후 조립 라인에서의 서스펜션 서브-시스템 로케이션 (3070) 으로 발송될 수 있다. 대안적으로, 서스펜션 부품들은 COTS 제품들로서 획득될 수도 있다.
COTS 부품들 제조 세그먼트 (3200) 에서, COTS 부품들이 현장 생산으로부터 또는 오프-사이트 소스로부터, 수신된 후 (3210), COTS 부품들은 CNC 절곡 (3220) 및/또는 절단 (3230) 을, 예컨대 레이저 및 워트-제트들을 통해서, 거칠 수도 있다. (예컨대, 절곡 및 절단을 통해) 커스터마이즈된 COTS 부품들 (3500) 은 제 2 부분들 허브 로케이션 (3300) 에 풀링되어 저장될 수도 있다 (3240). 제 2 부분들 허브 로케이션 (3300) 은 또한 부품을 원하는 조립 라인 로케이션으로 운반할 수 있는, 자동화된 제작기들과 같은 하나 이상의 로봇들을 포함할 수도 있다. 제 1 부분들 허브 로케이션에서의 하나 이상의 로봇들 및 제 2 부분들 허브 로케이션에서의 하나 이상의 로봇들은 기능적으로 동등할 수 있다. 예를 들어, 커스터마이즈된 COTS 부품들은 하나 이상의 자동화된 제작기들을 통해 제 2 부분들 허브 로케이션으로부터 조립 라인 내 다양한 로케이션들로 발송될 수 있다.
일부의 경우, 드라이브트레인 서브-시스템을 빌드하는데 요구되는 부품은 드라이브트레인 제조 영역 (3250) 에서 제조될 수도 있다. 대안적으로, 드라이브트레인 서브-시스템을 빌드하는데 요구되는 부품들은 COTS 부품들로서 획득될 수도 있다. 드라이브트레인 부품들은 조립 라인 내 드라이브트레인 서브-시스템 로케이션 (3060) 으로 직접, 또는 대안적으로는, 제 1 부분들 허브 또는 제 2 부분들 허브을 통해서 운반될 수도 있다. 일부의 경우, 인테리어 서브-시스템의 부품들은 인테리어 제조 영역 (3260) 에서 제조될 수 있다. 대안적으로, 인테리어 부품들은 COTS 부품들로서 획득될 수도 있다. 인테리어 부품들은 조립 라인 내 인테리어 서브-시스템 로케이션 (3080) 로 직접, 또는 대안적으로는, 제 1 부분들 허브 또는 제 2 부분들 허브를 통해서 운반될 수도 있다. 일부의 경우, 바디 패널들 및 유리와 같은, 바디 래핑 부품들은 바디 래핑 부품들 제조 영역 (3270) 에서 제조될 수도 있다. 대안적으로, 바디 래핑 부품들은 COTS 부품들로서 획득될 수도 있다. 바디 래핑 부품들은 조립 라인 내 유리 바디 서브-시스템 로케이션 (3090) 으로 직접, 또는 대안적으로는, 제 1 부분들 허브 로케이션 (3101) 또는 제 2 부분들 허브 로케이션 (3300) 을 통해서 운반될 수도 있다.
부품들이 이송될 수 있는 어떤 다른 조립 라인 로케이션들은 건식 피팅 로케이션 (3040) 및 본딩 및 경화 로케이션 (3050) 을 포함한다.
상이한 로케이션들에서의 상이한 로봇 조립 스테이션들이 차량 조립 및 제조의 상이한 스테이지들에 사용될 수도 있다. 상이한 스테이션들은 논리적 진행을 따르는 방법으로 로케이트될 수도 있다. 예를 들어, 이전 스테이지를 수행하는 로봇 조립 스테이션은 후속 스테이지를 수행하는 로봇 조립 스테이션에 인접하게 로케이트될 수도 있다. 일부의 경우, 차량, 또는 차량 부품들은 루트 또는 경로를 따를 수 있으며, 다양한 스테이션들이 루트 또는 경로를 따라서 또는 그에 인접하게 로케이트될 수도 있다. 예를 들어, 로봇 조립 스테이션들은 부품들이 실질적으로 선형 또는 원형의 경로를 따라서 이동하도록 로케이트될 수도 있다. 일부의 경우, 각각의 조립 라인 로케이션은 로봇 조립 스테이션을 포함할 수도 있다. 조립 라인 내 다양한 로케이션들에 걸쳐서, 하나 이상의 로봇 아암 교환 스테이션들 (3020) 및 하나 이상의 이동 로봇 아암 트레이들 (3030) 이 이용가능할 수도 있다. 일부의 경우, 로봇 아암 교환 스테이션들은 정지될 수도 있으며, 이동 로봇 아암 트레이들은 자율적으로 또는 자동화된 제작기와 같은 이동가능한 다른 로봇의 도움 (또는, 푸싱) 으로, 이동가능할 수도 있다. 로봇 아암 교환 스테이션들 (3020) 및 이동 로봇 아암 트레이들 (3030) 은 아래에서 좀더 자세하게 설명된다.
도 4 는 추가적인 조립 구성의 일 예를 나타낸다. 추가적인 조립 구성이 옵션적으로, 소량 조립에 사용될 수도 있다. 소량 조립 구성 (4000) 은 겨우 7개의 스테이션들 (4001-4007) 에서, 차량 구조의 조립을 포함하여, 이송 구조체 (4100) 의 완전한 조립을 가능하게 한다. 대안적으로, 구성에 따라서, 조립은 특정의 차량에 대해 7개 이하의 스테이션들에서 완료될 수 있다. 조립은 이전에 리스트된 것들보다 더 많은 개수의 스테이션들에서 완료될 수 있다. 일부의 경우, 각각의 스테이션은 로봇 조립 스테이션에 대응할 수 있으며, 각각의 로봇 조립 스테이션은 각각의 로봇 조립 스테이션과 연관된 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 세트를 수행하는 하나 이상의 자동화된 제작기들 (4120) 을 포함한다. 예를 들어, 제 1 스테이션은 노드 조립 (4001) 을 위한 일련의 차량 제조 프로세스들을 포함할 수 있으며, 제 2 스테이션은 편평한 시트 조립 (4002) 을 위한 일련의 차량 제조 프로세스들을 포함할 수 있으며, 제 3 스테이션은 접착제 경화 (4003) 을 위한 일련의 차량 제조 프로세스들을 포함할 수 있으며, 제 4 스테이션은 엔진 서스펜션 컴포넌트들 (4004) 의 조립을 위한 일련의 차량 제조 프로세스들을 포함할 수 있으며, 제 5 스테이션은 인테리어 조립 (4005) 을 위한 일련의 차량 제조 프로세스들을 포함할 수 있으며, 제 6 스테이션은 도어 및 윈도우 트리밍 (4006) 을 위한 일련의 차량 제조 프로세스들을 포함할 수 있으며, 제 7 스테이션은 바디 패널 설치 및 래핑 (4007) 을 위한 일련의 차량 제조 프로세스들을 포함할 수 있다. 다른 경우, 제조의 각각의 스테이지는 로봇 조립 스테이션에 대응할 수 있으며, 각각의 스테이지는 하나 이상의 서브스테이션들을 포함한다. 예를 들어, 제 1 로봇 조립 스테이션은 노드 조립 (4001), 편평한 시트 조립 (4002), 및 접착제 경화 (4003) 를 포함하는, 제 1 스테이지에서의 서브스테이션들을 포함할 수도 있다. 제 2 로봇 조립 스테이션은 엔진 서스펜션 컴포넌트들 (4004) 의 조립과 같은, 제 2 스테이지에서의 서브스테이션을 포함할 수도 있다. 제 3 로봇 조립 스테이션은 인테리어 조립 (4005) 및 도어 및 윈도우 트리밍 (4006) 을 포함하는, 제 3 스테이지에서의 서브스테이션들을 포함할 수도 있다. 제 4 및 최종 조립 스테이션은 바디 패널 설치 및 래핑 (4007) 과 같은, 제 4 스테이지에서의 서브스테이션을 포함할 수도 있다.
각각의 스테이션 및/또는 로봇 조립 스테이션은 높은 레벨 액션 (4010), 중간 레벨 액션 (4020), 및 낮은 레벨 액션 (4030) 을 포함하는, 3개의 레벨들의 액션들을 포함할 수도 있다. 일부의 경우, 액션의 레벨은 액션을 수행하도록 부여받은 하나 이상의 자동화된 제작기들의 관련의 정도에 의해 결정될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 액션의 레벨은 그의 어려움의 정도에 의해 결정될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 액션의 레벨은 조립 중인 차량 (4100) 과의 그의 개입 (예컨대, 콘택, 조작, 제어, 등) 의 정도에 의해 결정될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 액션의 레벨은 자율 조립 플랫폼 (4105) 에의 근접성에 의해 결정될 수도 있다. 예를 들어, 컨베이어 벨트 (4110) 를 통한 이동 공급 차량 (4130) 으로부터 자율 조립 플랫폼 (4105) 으로의 부품들 및 툴들의 이송은, 자동화된 제작기가 단지 부품들 또는 툴들을 2개의 로케이션들 사이에 이송하는 것과 같은 간단한 태스크를 수행할 필요가 있고 이 태스크는 자율 조립 플랫폼으로부터 상대적으로 긴 거리 (예컨대, 컨베이어 벨트의 단부) 에서 수행되기 때문에, 낮은 레벨 액션일 수 있다. 예를 들어, 컨베이어 벨트 상의 부품들 또는 툴들 상에 중간에 수행되는 액션들은 중간 레벨 액션일 수 있다. 예를 들어, 자율 조립 플랫폼에서 수행되는 액션들은 높은 레벨 액션일 수 있다.
상이한 차량 부품들 또는 차량 툴들은 요구 시, 필요에 따라, 운반될 수도 있다. 예를 들어, 상이한 차량 부품들 및/또는 툴들은 로봇 조립 스테이션들 사이에 또는 로봇 조립 스테이션들 내에서 또는 다른 로케이션으로부터 특정의 로봇 조립 스테이션으로 이송될 수도 있다. 이동 공급 차량 (4130) 및 컨베이어 벨트 (4110) 는 로봇 조립 스테이션과 연관된 하나 이상의 자동화된 제작기들에게 로봇 조립 스테이션에서 요구되는 가용 부품들 및/또는 툴들을 편리하게 그리고 효율적으로 제조할 수도 있다. 예를 들어, 이동 공급 차량은 부품을 자동화된 제작기에 직접 제공하기 위해 자동화된 제작기에 접근할 수도 있다. 자동화된 제작기는 대안적으로는, 이동 공급 차량으로부터 부품을 직접 수신하기 위해 이동 공급 차량에 접근할 수도 있다. 이동 공급 차량은 또한 중간 컨베이어 벨트를 통해서 부품을 제공할 수도 있다. 이러한 컨베이어 벨트는 임의의 이동 공급 차량들의 도움 없이, 부품을 하나의 로케이션으로부터 다른 로케이션으로 운반할 수도 있다. 컨베이어 벨트는 부품들을 인출하기 위해 자동화된 제작기의 이동에 대한 필요성을 최소화하거나 또는 감소시킬 수도 있다. 자율 조립 플랫폼 (4105) 은 하나 이상의 차량 제조 프로세스들을 지원할 수 있는 임의의 플랫폼일 수도 있다. 예를 들어, 플랫폼 (4105) 은 플랫폼 상에서 조립 중인 차량 또는 다른 이송 구조체의 사이즈 및 중량을 지지하도록 구성될 수 있다. 플랫폼 (4105) 은 임의의 형상 (예컨대, 실질적으로 원형의, 각진, 다각형, 자유형, 등) 및 임의의 적합한 영역을 포함할 수 있다. 일부의 경우, 자율 조립 플랫폼 (4105) 은 시설 (4000) 의 지면 지표 (예컨대, 바닥) 의 영역을 단순히 포함할 수도 있다. 다른 경우, 자율 조립 플랫폼 (4105) 은 지면 위로 상승될 수도 있다. 플랫폼 (4105) 은 상하로 이동가능할 수도 있다. 플랫폼 (4105) 은 측방향으로 이동하거나 또는 회전가능할 수도 있거나, 또는 불가능할 수도 있다. 자율 조립 플랫폼 (4105) 은 지면과 실질적으로 평행할 수도 있다. 자율 조립 플랫폼 (4105) 은 하나 이상의 자동화된 제작기들 자신이 불편한 경로들을 가로질러 (예컨대, 컨베이어 벨트 위에서, 아래에서, 또는 통해서) 이동하여 차량의 상이한 부품들에 액세스할 필요 없이, 하나 이상의 자동화된 제작기들이 플랫폼 상의 차량 (4100) 의 상이한 부품들에 액세스가능하게 하기 위해 시계방향으로 또는 반시계방향으로 회전하도록 구성될 수도 있다. 자동화된 제작기들은 플랫폼 (4105) 주위로 이동하기 위해 지면을 횡단가능할 수도 있다.
조립 라인은 예컨대, 하나 이상의 품질 제어 센서들 (4140) 을 통해서 모니터링될 수도 있다. 하나 이상의 품질 제어 센서들 (4140) 은 일부 이동 (예컨대, 회전, 패닝 (panning), 틸팅 (tilting), 등) 의 자유로 또는 시설 (4000) 을 통한 어떤 이동의 자유도 없이, 로케이션에 고정될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 하나 이상의 품질 제어 센서들 (4140) 이 자동화된 제작기들과 같은 하나 이상의 로봇들 상에 포함될 수도 있다. 품질 제어 센서들 (4140) 은 예컨대, 조립된 제품을 원하는 설계에서의 요건들과 비교함으로써, 품질 제어 및 피드백을 하나 이상의 이송 구조체 제조 프로세스들에 실질적으로 실시간으로 제공할 수도 있다. 품질 제어 센서들 (4140) 은 감지 데이터를 제어 시스템으로 송신하기 위해 제어 시스템 (1500) (도 1b) 에 통신가능하게 커플링될 수도 있으며, 제어 시스템은 감지 데이터에 응답하여, 시스템의 자동화된 제작기들과 같은 하나 이상의 로봇들로, 이들이 수행하고 있는 하나 이상의 액션들을 속행하거나, 중지하거나, 또는 변경하라는 명령들을 제공할 수도 있다. 센서들 (4140) 은 카메라들, 적외선 센서들, 다른 시각적 검출기들 (예컨대, 스캐너들, 등), 오디오 센서들 (예컨대, 마이크로폰), 열 센서들, 열 센서들, 모션 검출기들, 및/또는 다른 센서들을 포함할 수 있다. 센서들은 조립 스테이션 내 부품, 로봇, 툴, 또는 임의의 개인들의 시각적 및 비-시각적 특성들을 검출할 수 있다. 센서들은, 하나 이상의 프로세서들의 도움으로, 하나 이상의 이미지들을 캡쳐하고, 비디오들을 캡쳐하고, 부품들의 로케이션, 상태, 및 방위를 추적하고, 및/또는 에러들을 발견할 수도 있다. 센서들로부터 획득된 데이터는 메모리에 저장되거나 및/또는 하나 이상의 프로세서들의 도움으로, 분석될 수도 있다. 게다가, 센서들 및 하나 이상의 프로세서들에 의해 수집된 데이터는 원격 사용자에게 전달될 수도 있다.
도 5 는 적층 제조 조립 시스템의 개략도를 나타낸다. 적층 제조 조립 시스템은 커넥터들 (예컨대, 노드들) 및 커넥터들을 통해서 서로 접속될 수 있는 상호 접속 재료들을 포함하는, 노드 구조들을 포함할 수도 있다. 상호 접속 재료들은 허니컴 패널들, 튜브들, 및 압출물들과 같은, 다양한 표준화된 구조용 재료들을 포함할 수도 있다. 커넥터들은 예컨대, 도 2 의 부품들 제조 영역 (2130) 에서 3-D 프린트될 수도 있다. 대안적으로, 커넥터들은 COTS 부품들로서 획득될 수도 있으며, 구현예에 따라서, 수정되거나 또는 그대로 사용될 수도 있다. 상호접속 구조용 재료들은 예컨대, 도 2 의 부품들 제조 영역 (2130) 에서, 3-D 프린트될 수도 있다. 대안적으로, 상호접속 구조용 재료들은 COTS 부품들로서 획득될 수도 있다. 일부의 경우, 커넥터들 및/또는 상호 접속 재료는 커넥터들 및/또는 상호 접속 재료의 일부 부분이 COTS 부품 상으로 3-D 프린트될 때와 같이, COTS 부품들 및 부분적으로 3-D 프린트된 재료를 부분적으로 포함할 수도 있다. 대안적으로, 비-프린트된 구조용 재료는 시설 내에서 제조될 수도 있다.
파스너들 (예컨대, 스크류들) 및 접착제들 (예컨대, 글루들 (glues)) 의 사용을 포함한, 다양한 접속 기법들이 커넥터를 통해서 상호 접속 재료를 다른 상호 접속 재료와 조립하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 제 1 튜브 및 제 2 튜브는 각각 파스너를 통해서 노드에 고정됨으로써, 노드에 의해 결합될 수도 있다. 다른 예에서, 제 1 튜브 및 제 2 튜브는 각각 제 1 튜브와 노드의 조인트들 사이 그리고 제 2 튜브와 노드의 조인트들 사이에 접착제들을 주입하는 것을 통해서 노드에 고정됨으로써, 노드에 의해 결합될 수도 있다. 접속 방법들은 상호 접속 재료를 노드에 일시적으로 또는 영구적으로 접속할 수도 있다. 3-D 프린팅의 이용가능성은 가용 접속 방법들에 상당한 유연성을 추가할 수 있다. 예를 들어, 파스너들, 고정 파스너들을 위한 고정 특징부들 (예컨대, 특정의 직경의 홀들), 및/또는 접착제들의 도입을 위한 채널들은 커스텀-설계되고 3-D 프린트될 수 있다. 일부의 경우, 파스너들, 고정 파스너들을 위한 특징부들, 및/또는 접착제들의 도입을 위한 채널들은 커넥터 또는 상호 접속 재료 상으로 3-D 프린트될 수 있다. 가요성 고정 특징부들은 로봇 조립 스테이션을 부품들 등에 빨리 그리고 적응적으로 고정하게 할 수 있는 스크류들, 마찰, 키-기반 인터로크들을 포함할 수 있다.
예시적인 실시형태에서, 적층 제조 시스템 (5100) 은 로봇 조립 시스템을 구현할 수도 있다. 로봇 조립 시스템은 복잡한 이송 구조체들의 생산 속도를 증가시킬 수도 있다. (예컨대, 도 1a 및 도 1b 와 관련하여) 전술한 바와 같이, 이송 제조 시설은 복수의 로봇 조립 스테이션들 및 각각의 조립 스테이션과 연관된, 자동화된 제작기들 및 이동 공급 차량들과 같은, 복수의 로봇들을 포함할 수도 있다. 복수의 로봇들은 조립 스테이션을 통과하는 이송 구조체들의 품질 제어를 협력적으로 조립하고 검증하기 위해 로봇 조립 스테이션 배열들 내에 구성될 수 있다. 로봇 조립 스테이션은 3-D 프린트된 부품들, COTS 부품들, 및/또는 비-프린트된 시설 제조된 부품들을 포함하는, 차량 또는 다른 이송 구조체 부품들의 빠른 조립을 가능하도록 구성된 다양한 특정의 특징들 및/또는 센서들을 포함할 수 있다.
로봇 조립 시스템은 다수의 측면들에서 유연할 수도 있다. 예를 들어, 로봇 조립 스테이션들은 로봇 조립 시스템 또는 이들의 컴포넌트들 (예컨대, 로봇들) 의 고정 또는 재프로그래밍에 대한 상당한 조정들의 요구 없이, 새로운 및/또는 상이한 구조들을 조정 및 조립할수 있도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 로봇 조립 스테이션들의 지정된 로케이션들 및/또는 지정된 영역들은 실시간으로 수정될 수도 있다. 자동차들과 같은 차량들의 조립을 수반하는 일부 예시적인 실시형태들에서, 복수의 로봇들은 각각 기존 로봇이 상이한 차량 제조 프로세스를 수행하기 위해 그 로봇을 상이한 로봇으로 교체할 필요 없이, 상이한 차량 제조 프로세스를 수행하도록 명령받을 수 있도록, 상이한 차량 제조 프로세스들을 수행가능할 수 있다.
로봇 조립 스테이션은 비-설계 특정적일 수도 있다. 앞에서 설명된 바와 같이, 상이한 차량 모델들은 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들을 동시에 또는 상이한 시간들에서 공유할 수도 있다. 로봇 조립 스테이션은 예를 들어, 차량들의 다양한 상이한 브랜드들, 차량들의 다양한 상이한 모델들, 차량들의 다양한 상이한 카테고리들 (예컨대, 트럭들, 트레일러들, 버스들, 4개-휠 자동차들, 등), 및/또는 이송 구조체들의 다양한 상이한 카테고리들 (예컨대, 보트들, 항공기, 모터사이클들, 등) 에 대해 사용될 구조들을 조립할 수도 있다. 예를 들어, 차량들의 다양한 상이한 브랜드들, 모델들, 및/또는 카테고리들이 임의의 순서로 로봇 조립 스테이션에 제시될 수도 있으며, 로봇 조립 스테이션은 로봇 조립 스테이션과 연관된 하나 이상의 차량 제조 프로세스들의 세트를 계속 수행할 수도 있다. 이와 유사하게, 로봇은 비-설계 특정적일 수도 있다. 동일한 로봇은 차량들의 다양한 상이한 브랜드들, 모델들, 및/또는 카테고리들에 대해 동일한 차량 제조 프로세스 (예컨대, 용접) 를 수행할 수도 있다. 일부의 경우, 상이한 로봇들은 다양한 상이한 브랜드들, 모델들, 및/또는 카테고리들에 대해 동일한 툴들을 공유할 수도 있다.
로봇 조립 시스템은 적층 제조 프로세스들을 포함할 수도 있다. 적층 제조 프로세스들은 예컨대, 로봇 조립 스테이션에 프린팅 머신들 (예컨대, 3-D 프린팅 로봇) 뿐만 아니라 조립 머신들 (예컨대, 다양한 자동화된 제작기들) 을 통합함으로써, 수직으로 통합될 수도 있다. 비-프린트된 구조용 재료는 또한 플랜트 내에서, 예를 들어, 소량으로 또는 대량으로 제조될 수도 있다. 예를 들어, 카본 섬유는 하나 이상의 자동화된 제작기들 (예컨대, 카본 섬유 직조 로봇들) 에 의해 특정의 형상들로 직조될 수도 있다. 카본 섬유 재료는 예컨대, 카본 섬유의 개개의 스트랜드들의 길이를 변경함으로써, 원하는 3-D 설계들로 성형될 수도 있다. 일부의 경우, 비-프린트된 구조용 재료는 요구에 따라서 제조될 수도 있다. 이는 개별 부품들에 대한 인벤토리들을 유리하게 감소시킬 수도 있다. 인벤토리들은 비-프린트된 구조용 재료의 온-디맨드 생산을 위한 벌크 원료 재료 스톡 (stock) 을 포함할 수도 있다.
로봇 조립 스테이션에서, 복수의 로봇들은 차량 (5010) 의 부품들을 조립하는데 이용될 수도 있다. 예를 들어, 이동 지원 차량들과 같은, 일부 로봇들은 프린터들로부터 3-D 프린트된 부품들을 수집하고, 표준 및 구조적 COTS 재료들, 예컨대 카본 섬유 튜브들, 압출물들 및 구조화된 패널들을 수집하고, 이송을 위해 로봇 아암 교환 센터 (5100) 로부터 로봇의 아암들을 수집하도록 구성될 수 있다. 이동 지원 차량들은 하나 이상의 차량 컴포넌트들을 운반하는 이동 지원 차량들 (5210) 및 하나 이상의 로봇 아암들을 운반하는 이동 지원 차량들 (5200) 을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이동 지원 차량 (5210) 은 파스너들 (5140) 의 트레이, 노드들 (5130) 의 트레이, 및/또는 COTS 압출물들 (5120) 의 트레이를 운반할 수도 있다. 동일한 이동 지원 차량은 하나 보다 많은 유형의 차량 컴포넌트들을 운반할 수도 있다. 대안적으로, 상이한 이동 지원 차량들은 상이한 유형들의 차량 컴포넌트들을 운반할 수도 있다. 일부의 경우, 이동 지원 차량은 하나 이상의 유형들의 차량 컴포넌트들 또는 툴들에 특정적일 수도 있다.
이동 지원 차량은 예컨대, 사전 프로그래밍된 명령들 및/또는 제어 시스템 (예컨대, 도 1b 의 제어 시스템 (1500) 또는 아래에서 추가로 설명될 도 6 의 제어 시스템 (6000)) 으로부터의 명령들을 통해서, 자율적으로 전체적으로 또는 부분적으로, 이동할 수도 있다. 일부의 경우, 이동 지원 차량은 제어 시스템이 이동 공급 차량의 로케이션을 추적할 수 있도록, 제어 시스템과 통신하는 하나 이상의 센서들 (예컨대, 카메라들, 지오-로케이션 디바이스 예컨대 GPS, 등) 을 포함할 수도 있다. 예시적인 실시형태에서, 제어 시스템은 추적된 로케이션을 이용하여 명령들을 형성 및 송신할 수도 있다. 이동 공급 차량은 하나의 로케이션으로부터 다른 로케이션으로 이동하기 위해, 롤링하거나, 회전하거나, 걷거나, 활주하거나, 부유하거나, 비행하거나 및/또는 상기의 조합을 수행할 수도 있다. 이동 지원 차량은 파라미터 또는 파라미터들의 세트 내에서, 표면을 따라서, 및/또는 트랙을 따라서 (예컨대, 측방향으로, 수직으로, 등으로) 자유롭게 이동할 수도 있다. 일부의 경우, 이동 지원 차량은 베이스가 기저 표면 (예컨대, 지면, 로프, 벽의 측면, 칼럼의 측면, 등) 에 대해 이동하게 이동하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 이동 지원 차량은 이동 컴포넌트 및 비-이동 컴포넌트를 포함할 수도 있다. 휠들, 벨트들, 팔다리들, 날개들, 또는 다른 부품들 (예컨대, cogs, 등) 과 같은, 이동 컴포넌트는 기저 표면에 대해 비-이동 컴포넌트를 이동시키기 위해, 비-이동 컴포넌트에 대해 이동할 수도 있다.
예시적인 실시형태에서, 자동화된 제작기들과 같은, 일부 로봇들은 부품들을 조립하고, 부품들을 고정하고, 파스너들 및 접착제들을 차량 부품들에 적용하도록 구성될 수 있다. 자동화된 제작기는 제한된 이동(예컨대, 회전, 팔다리가 존재하는 경우 팔다리의 회전, 등) 의 자유를 가진 로케이션에 고정될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 자동화된 제작기는 예컨대, 사전 프로그래밍된 명령들 및/또는 전술한 바와 같은 제어 시스템 (예컨대, 도 1b 의 제어 시스템 (1500) 또는 도 6 의 제어 시스템 (6000)) 으로부터의 명령들을 통해서, 자율적으로 또는 반-자율적으로 이동할 수도 있다. 자동화된 제작기는 기저 표면 상을 자유롭게 횡단할 수도 있다. 자동화된 제작기는 장애물들 또는 방해물들이 없는 임의의 측방향 방향으로 자유롭게 이동할 수도 있다. 자동화된 제작기는 제작기의 이동을 제어하는 지령들을 발생시킬 수도 있는 자동화된 제작기 상에 탑재된 하나 이상의 프로세서들을 포함할 수도 있다. 지령들은 자동화된 제작기 상의 하나 이상의 센서들에 의해 수집된 데이터에 응답하여 및/또는 기초하여, 발생될 수도 있다.
예시적인 실시형태들에서, 자동화된 제작기는 제어 시스템이 자동화된 제작기의 로케이션을 추적하도록, 제어 시스템과 통신하는 하나 이상의 센서들 (예컨대, 카메라들, 지오-로케이션 디바이스, 예컨대 GPS) 을 포함할 수도 있다. 일부의 경우, 제어 시스템은 추적된 로케이션을 이용하여 명령들을 형성 및 송신할 수도 있다. 자동화된 제작기는 하나의 로케이션으로부터 다른 로케이션으로 이동하기 위해, 롤, 회전, 걷기, 활주, 부유, 비행 및/또는 이들의 조합을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 자동화된 제작기는 자동화된 제작기를 추진하기 위해 롤링할 수도 있는 하나 이상의 휠들을 포함할 수도 있다. 자동화된 제작기는 파라미터 내에서, 표면을 따라서, 및/또는 트랙을 따라서 (예컨대, 측방향으로, 수직으로, 등으로) 자유롭게 이동할 수도 있다. 일부의 경우, 자동화된 제작기는 베이스가 기저 표면 (예컨대, 지면) 에 대해 이동하게 이동하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 자동화된 제작기는 적어도 이동 컴포넌트 및 비-이동 컴포넌트를 포함할 수도 있다. 휠들, 벨트들, 팔다리들, 날개들, 또는 다른 부품들 (예컨대, cogs, 등) 과 같은, 이동 컴포넌트는 기저 표면에 대해 비-이동 컴포넌트를 이동시키기 위해, 비-이동 컴포넌트에 대해 이동할 수도 있다.
자동화된 제작기들은 본딩을 위한 본딩 로봇 (5330), 고정구들을 처리하기 위한 고정구 로봇 (5320), 3-D 부품들을 프린트하거나 또는 별개의 3-D 프린터를 지원하기 위한 3-D 프린팅 로봇 (5310), 볼트체결을 위한 볼트체결 로봇 (5340), 다른 로봇들의 아암들을 교체하기 위한 아암-교체 로봇 (5220), 압출물들을 생성하거나 및/또는 압출물들을 설치하기 위한 것과 같은 압출물들을 처리하기 위한 압출 로봇 (5300), 압입 로봇 (도 5 에 미도시), 및 용접을 위한 용접 로봇 (도 5 에 미도시) 과 같은 로봇들을 포함할 수 있다. 3-D 프린팅 로봇은 3-D 프린터가 탑재된 로봇을 포함할 수도 있다. 3-D 프린팅 로봇은 다른 자동화된 제작기들와 같이 자율적으로 또는 반-자율적으로 이동할 수도 있다. 이동 3-D 프린팅 로봇은 요구 시, 조립 라인 또는 다른 작업 영역 (예컨대, 플랫폼) 으로 이동하고 차량, 차량 부품, 및/또는 차량 조립 상에 직접 프린트할 수도 있다.
다양한 다른 로봇들이 (예컨대, 워트-제트들, 레이저 커터들을 통한) 절단, 절곡 (예컨대, CNC 머신 절곡), 및 (예컨대, 인서트들을 수용하고 특정의 형상들에 적합하게 하기 위한 패널의) 밀링과 같은, 기계적 프로세스들을 수행할 수 있다. 대안적으로, 이동 지원 차량 로봇들은 기계적 프로세스들을 필요로 하는 부품들을 다른 머신들로 이송할 수도 있다.
자동화된 제작기는 차량 제조 프로세스를, 하나 이상의 툴들로, 또는 이들의 도움 없이, 수행하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 3-D 프린팅 로봇은 3-D 프린터의 도움으로, 3-D 프린팅 프로세스를 수행하도록 구성될 수도 있다. 하나 이상의 툴들 (예컨대, 3-D 프린터) 은 자동화된 제작기의 영구적이거나 또는 분리가능한 부품일 수도 있다. 일부의 경우, 자동화된 제작기는 하나 이상의 로봇 아암들 (5110) 을 포함할 수도 있다. 하나 이상의 로봇 아암들은 영구적으로 부착되거나 또는 자동화된 제작기로부터 분리될 수도 있다. 일 예에서, 아암은 아암에 부착될 수도 있는 툴을 가질 수도 있으며, 아암은 필요에 따라 툴들을 교환하기 위해 교체될 수도 있다. 다른 예에서, 아암은 자동화된 제작기에 부착된 상태로 유지할 수도 있지만, 단부 이펙터와 같은 툴은 아암으로부터 교체될 수도 있다. 로봇 아암은 다양한 태스크들 (예컨대, 섀시 조립, 배터리 조립, 바디 패널 조립, 도장, 인간 헤비 리프팅 지원, 파스너들의 적용, 접착제들의 적용, 페인트들의 적용, 경화를 위한 컴포넌트들의 고정, 등) 을 수행가능한 교환가능한 단부 이펙터를 포함할 수도 있다. 일부의 경우, 단부 이펙터는 교환가능할 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 단부 이펙터를 포함하는 로봇 아암은 교환가능할 수도 있다. 일부의 경우, 하나 이상의 툴들이 다양한 정지된 로케이션들에서 이용가능할 수도 있다. 예를 들어, 교환가능한 단부 이펙터들을 포함하는 하나 이상의 아암들은 로봇들이 아암들을 교환하기 위해 방문할 수도 있는 다양한 고정된 아암 교환 영역들 (5100) 에서 이용가능할 수도 있다. 대안적으로, 교환가능한 단부 이펙터들을 포함하는 하나 이상의 아암들과 같은, 툴들은 하나 이상의 아암들을 다른 로봇들에 의해 액세스가능한 다양한 로케이션들로 이송하도록 구성된 이동 지원 차량들 (5200) 에 이용가능할 수도 있다. 일부의 경우, 하나 이상의 아암들을 운반하는 이동 지원 차량은 아암을 특정의 로봇으로 전달할 수도 있다. 사용가능한 로봇 아암들은 비-설계 특정적일 수도 있다. 예를 들어, 상이한 로봇들은 상이한 시점들에서 동일한 아암을 이용하여, 차량들의 상이한 모델들 및/또는 카테고리들 상에서 차량 제조 프로세스를 수행할 수도 있다. 일부의 경우, 로봇 아암은 임의의 자동화된 제작기가 로봇 아암을 이용할 수 있도록, 임의의 자동화된 제작기와 호환가능할 수도 있다. 다른 경우, 로봇 아암은 단지 특정의 유형의 자동화된 제작기들이 로봇 아암을 이용할 수 있도록, 단지 특정의 유형의 자동화된 제작기들과 호환가능할 수도 있다.
일 예에서, 로봇 조립 스테이션은 하나 이상의 로봇 아암들을 포함하는 하나 이상의 자동화된 제작기들의 사용을 통해, 동시에 다양한 각도들로부터 노드로의 다수의 튜브들의 삽입을 조정하고, 볼트체결된 보조 특징부들을 도입하고, 그후 3-D 프린트된 채널들을 통해서 접착제를 주입할 수 있다. 고정구 로봇들은 그후 외부 고정구들을 적용하여, 경화 동안 적합한 로케이션을 제공할 수 있다.
도 6 은 조립 시스템 제어 시스템 (6000) 의 개략도를 나타낸다. 일부의 경우, 조립 시스템 제어 시스템 (6000) 및 조립 시스템 제어 시스템의 동작들은 도 1b 에서의 제어 시스템 (1500) 및 도 1b 에서의 제어 시스템 (1500) 의 동작들에 대응할 수도 있다. 제어 시스템 (6000) 은 하나 이상의 프로세서들, 프로세서(들) 에 의해 실행되는 소프트웨어 명령들, 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스들과 같은, 기지의 컴퓨팅 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 하나 이상의 프로세서들은 명령들의 특정의 세트들을 실행할 수 있는, 단일 마이크로프로세서 또는 다중 마이크로프로세서들, 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이들 (FPGAs), 또는 디지털 신호 프로세서들 (DSPs), 또는 이들 컴포넌트들의 일부 조합일 수 있다. 컴퓨터-판독가능 명령들은 가요성 디스크, 하드 디스크, CD-ROM (컴팩트 디스크-판독전용 메모리), MO (광자기), DVD-ROM (디지털 다기능 디스크-판독전용 메모리), DVD RAM (디지털 다기능 디스크-랜덤 액세스 메모리), 또는 반도체 메모리와 같은, 유형의 비일시성 컴퓨터-판독가능 매체 상에 저장될 수 있다. 일부 예시적인 실시형태들에서, 제어 시스템은 예를 들어, 사물 인터넷 (IoT) 에 중추적일 수도 있는 클라우드 스토리지, 임의의 미래 저장 기술들을 이용할 수도 있다. 대안적으로, 본원에 개시된 방법들은 예를 들어, ASIC들 (주문형 집적회로들), 특수 목적 컴퓨터들, 또는 범용 컴퓨터들과 같은, 하드웨어 컴포넌트들 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합들로 구현될 수 있다.
네트워크 (6010) 는 다양한 컴포넌트들 (예컨대, 하나 이상의 자동화된 제작기들 (6200), 하나 이상의 이동 공급 차량들 (6300), 등) 과 제어 시스템 (6000) 사이에 통신을 접속하거나 및/또는 제공하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 네트워크는 인터넷, 인트라넷, 엑스트라넷, 무선 네트워크, 유선 네트워크, 근거리 네트워크 (LAN), 광역 네트워크 (WANs), 블루투스, 근접 장 통신 (NFC), 도 6 에서 네트워크 레이아웃의 하나 이상의 컴포넌트들 사이에 통신들을 제공하는 임의의 다른 유형의 네트워크, 또는 상기 리스트된 네트워크들의 임의의 조합으로서 구현될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 네트워크는 셀 및/또는 페이저 네트워크들, 위성, 허가된 라디오, 또는 허가된 및 비허가된 라디오의 조합을 이용하여 구현될 수도 있다. 네트워크는 무선, 유선 (예컨대, 이더넷), 또는 이들의 조합일 수도 있다.
제어 시스템 (6000) 은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 명령들을 발생하여, 하나 이상의 자동화된 제작기들 (6200), 하나 이상의 이동 공급 차량들 (6300), 조립 시스템 내 다른 로봇들, 및/또는 머신들로 송신할 수 있는 명령들을 저장하는 하나 이상의 컴퓨터들로서 구현될 수도 있다. 제어 시스템은 하나 이상의 자동화된 제작기들, 이동 공급 차량들, 조립 시스템 내 다른 로봇들, 및/또는 머신들로부터 데이터 및/또는 명령 요청들을 추가로 수신할 수 있다. 도 6 은 단일 제어 시스템 (6000) 을 예시하지만, 일부 실시형태들에서, 차량 제조 시설은 하나 이상의 제어 시스템들을 포함할 수도 있으며, 각각의 제어 시스템은 제어 시스템 (6000) 과 실질적으로 병렬로 및/또는 연계하여, 예컨대, 네트워크 (6010) 를 통해서, 동작한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 제어 시스템 (6000) 은 시설 내 상이한 로케이션들에 걸쳐서 분산될 수도 있다. 예를 들어, 차량 제조 시설은 메인 제어 시스템 및 ERP 시스템을 포함할 수도 있으며, ERP 시스템은 메인 제어 시스템의 부분으로서 내장된다. 일부의 경우, 단일 컴퓨터는 하나 이상의 제어 시스템들을 구현할 수도 있다. 대안적으로, 하나 이상의 제어 시스템은 별개의 컴퓨터들 상에 구현될 수도 있다. 특정의 구성들에서, 하나 이상의 제어 시스템들은 다른 제어 시스템들에 액세스가능한 메모리에 (예컨대, 다른 제어 시스템들에 로컬인 메모리 또는 네트워크와 같은 통신 링크를 통해서 액세스가능한 원격 메모리에) 저장된 소프트웨어일 수도 있다. 일부 구성들에서, 예를 들어, 하나의 제어 시스템은 컴퓨터 하드웨어일 수도 있으며, 다른 제어 시스템 (예컨대, 3-D 프린터들을 지시하는 ERP 시스템) 은 다른 제어 시스템에 의해 실행될 수 있는 소프트웨어일 수도 있다.
하나 이상의 제어 시스템들 (6000) 은 다양한 상이한 방법들로, 예컨대, 제어를 달성하기 위해 하나 이상의 알고리즘들을 수행하는 소프트웨어를 저장 및/또는 실행함으로써, 차량 제조 시설의 다양한 컴포넌트들을 제어하는데 사용될 수도 있다. 하나 이상의 알고리즘들을 수행하기 위한 복수의 제어 시스템들이 설명되었지만, 알고리즘들의 일부 또는 모두가 개시된 실시형태들에 따른, 단일 제어 시스템을 이용하여 수행될 수도 있다는 점에 유의해야 한다.
일부의 경우, 하나 이상의 제어 시스템들이 도 1b 의 데이터베이스 (1510) 와 같은 하나 이상의 데이터베이스들에 접속되거나 또는 상호접속될 수도 있다. 하나 이상의 데이터베이스들은 데이터 (예컨대, 센서 데이터, 부품 제조 데이터, 인벤토리 데이터, 등) 를 저장하도록 구성된 하나 이상의 메모리 디바이스들일 수도 있다. 하나 이상의 데이터베이스들은 또한, 일부 예시적인 실시형태들에서, 저장 디바이스를 가진 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수도 있다. 일 양태에서, 하나 이상의 데이터베이스들은 개시된 실시형태들에 따른 하나 이상의 동작들을 수행하기 위해 제어 시스템 (6000) 에 의해 사용될 수도 있다. 특정의 예시적인 실시형태들에서, 하나 이상의 데이터베이스들은 제어 시스템과 병치되거나, 및/또는 네트워크 (6010) 이거나 또는 아닐 수도 있는, 네트워크 상에서, 다른 컴포넌트들 (예컨대, 자동화된 제작기들 (6200)) 과 병치될 수도 있다. 예를 들어, 자동화된 제작기 (6200) 는 제어 시스템을 거치지 않고, 센서 데이터를 하나 이상의 데이터베이스들로 송신할 수도 있다. 하나 이상의 데이터베이스들의 하나 이상의 다른 구성들 및/또는 배열들이 또한 가능함을 알 수 있을 것이다.
제어 시스템 (6000) 은 다수의 사용자들과, 예컨대 네트워크 (6010) 를 통해서, 통신할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 사용자 (6020a) 및 제 2 사용자 (6020b) 와 같은 하나 이상의 사용자들은 제어 시스템과 통신할 수도 있다. 사용자들 (예컨대, 차량 제조 시설의 관리자, 플랜트 관리자, 등) 은 예컨대, 차량 제조 프로세스 (예컨대, 로봇 활동, 생산 효율, 품질 제어, 등) 를 모니터링하거나 및/또는 명령들을 차량 제조 시설의 다양한 컴포넌트들 (예컨대, 로봇들, 머신들, 등) 로 제공하기 위해 시스템에 참여할 수도 있다. 통신들은 예를 들어, 사용자로부터 제어 시스템으로 (예컨대, 지령, 명령, 등) 또는 제어 시스템으로부터 사용자로 (예컨대, 경보들, 통지들, 지령들, 명령들, 등) 1-방향일 수도 있다. 대안적으로, 통신들은 사용자와 제어 시스템 사이의 2-방향일 수도 있다. 일부의 경우, 사용자는 시스템의 다른 사용자들과 통신할 수도 있다. 사용자는 시설과 연관될 수도 있으며, 개인들 또는 엔터티들, 예컨대 시설의 관리자, 시설의 피고용인, 시설에 의해 제조 중인 차량 모델 또는 다른 이송 구조체의 설계자, 및 시설의 고객들 또는 잠재적인 고객들을 포함할 수 있다. 사용자에 의해 지령 시스템으로 제공되는 명령들은 실시간 명령들 (예컨대, 차량의 제조 후) 또는 규칙적인 또는 불규칙적인 간격들 (예컨대, 조립 또는 설계의 개시, 키 스테이지들에서의 주기적인 체크-업, 등) 의 주기적인 명령들일 수도 있다. 일부의 경우, 명령들은 예컨대, 조립의 시작 또는 중지를 명령하거나 또는 아니면 기존 프로토콜을 개시하기 위해 높은 레벨에 있을 수도 있으며, 제어 시스템은 그후 사용자 지령을 자율적으로 또는 반-자율적으로 수행할 수도 있다. 일부의 경우, 로봇의 개개의 경로들을 제어하는 것, 차량 부품의 이동 경로들을 제어하는 것, 및 스케쥴들을 제어하는 것과 같은, 명령들이 좀더 상세히 설명될 수도 있다.
사용자는 인터페이스를 포함할 수도 있는 사용자 디바이스 (6030a, 6030b) 의 도움으로 시스템과 통신할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 사용자는 인터페이스를 포함하는 제 1 사용자 디바이스의 도움으로 시스템과 통신할 수도 있으며, 제 2 사용자는 인터페이스를 포함하는 제 2 사용자 디바이스의 도움으로 시스템과 통신할 수도 있으며, 제 n 사용자는 인터페이스를 포함하는 제 n 사용자 디바이스의 도움으로 시스템과 통신할 수도 있으며, 기타등등으로 통신할 수도 있다.
사용자 디바이스 (6030a, 6030b) 는 이동 디바이스 (예컨대, 스마트폰, 태블릿, 페이저, 개인 휴대정보 단말기 (PDA)), 컴퓨터 (예컨대, 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 서버), 또는 착용형 디바이스 (예컨대, 스마트시계들) 일 수도 있다. 사용자 디바이스는 또한 셋-탑 박스, 텔레비전 세트, 비디오 게임 시스템, 또는 데이터를 제공 또는 렌더링할 수 있는 임의의 전자 디바이스와 같은, 임의의 다른 매체들 콘텐츠 플레이어를 포함할 수 있다. 사용자 디바이스는 옵션적으로, 휴대용일 수도 있다. 사용자 디바이스는 핸드헬드일 수도 있다. 사용자 디바이스는 근거리 네트워크 (LAN), 인터넷과 같은 광역 네트워크 (WAN), 원격통신 네트워크, 데이터 네트워크, 또는 임의의 다른 유형의 네트워크와 같은, 네트워크에 접속가능한 네트워크 디바이스일 수도 있다.
사용자 디바이스는 하나 이상의 단계들을 수행하기 위한 코드, 로직, 또는 명령들을 포함하는 비-일시성 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수도 있는 메모리 저장 유닛들을 포함할 수도 있다. 사용자 디바이스는 하나 이상의 단계들을, 예를 들어, 비일시성 컴퓨터 판독가능 매체들에 따라서, 실행가능한 하나 이상의 프로세서들을 포함할 수도 있다. 사용자 디바이스는 예를 들어, 개시된 실시형태들에 따른, 하나 이상의 동작들을 수행하도록 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들일 수도 있다. 사용자 디바이스는 그래픽 사용자 인터페이스를 나타내는 디스플레이를 포함할 수도 있다. 사용자 디바이스는 사용자 대화형 디바이스를 통해서 입력들을 수신가능할 수도 있다. 이러한 사용자 대화형 디바이스들의 예들은 키보드, 버튼, 마우스, 터치스크린, 터치패드, 조이스틱, 트랙볼, 카메라, 마이크로폰, 모션 센서, 열 센서, 관성 센서, 또는 임의의 다른 유형의 사용자 대화형 디바이스를 포함할 수도 있다. 사용자 디바이스는 하나 이상의 인증 시스템들에 의해 제공되는 소프트웨어 또는 애플리케이션들을 실행가능할 수도 있다. 예를 들어, 사용자 (예컨대, 시설 관리자, 플랜트 관리자, 등) 는 하나 이상의 로봇들 또는 머신들로 포워딩하기 위해 명령들을 사용자 디바이스를 통해서 제어 시스템으로 입력할 수도 있다. 다른 예에서, 사용자는 예컨대, 차량 제조 프로세스의 재-최적화를 위해 또는 소프트웨어 업데이트를 위해, 제어 시스템을 재프로그래밍할 수도 있다. 다른 예에서, 사용자는 차량 제조 시설에서 동작하는 모든 로봇들 및/또는 머신들의 동작을 중지할 수 있는, 예컨대, 안전 고려사항들에 대한 비상 중지 지령을 송신하는 옵션을 가질 수도 있다.
제어 시스템 (6000) 은 하나 이상의 자동화된 제작기들 (6200) 및/또는 하나 이상의 이동 공급 차량들 (6300) 이 각각의 조립 스테이션으로 또는 이들로부터 이동하라는 명령들을 발생시키도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 제어 시스템은 하나 이상의 자동화된 제작기들에게 각각의 조립 스테이션으로 또는 이들로부터 자율적으로 이동하도록 명령할 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 제어 시스템은 각각의 조립 스테이션으로 또는 이로부터 이동하라는 좀더 상세한 (예컨대, 단계적) 명령들을 하나 이상의 자동화된 제작기들에 제공할 수도 있다. 일부의 경우, 제어 시스템은 예컨대, 로봇 조립 스테이션과 연관된 하나 이상의 자동화된 제작기들의 이동을 명령함으로써, 로봇 조립 스테이션 (6100, 6120) 의 지정된 로케이션 및/또는 지정된 영역을 변경할 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 로봇은 제어 시스템이 오버라이드하거나 또는 하지 않을 수도 있는 사전 프로그래밍된 명령들을 가질 수도 있다. 본 양태에서, 로봇 조립 스테이션들은 유연하고 모듈식일 수도 있으며, 제조 시설은 시설 로케이션 및/또는 시설 영역의 한계들 내 각각의 로봇 조립 스테이션의 개별 로케이션들 및/또는 영역들을 변경함으로써 용이하게 재구성될 수도 있다. 일부의 경우, 제어 시스템은 동일한 로봇 조립 스테이션 내 다른 컴포넌트들과 협력하여 명령들을 컴포넌트 (예컨대, 이동 공급 차량 (6300)) 로 제공할 수도 있다. 예를 들어, 제어 시스템 (6000) 은 임의의 및 모든 동작들을 중지하고 제 2 로봇 조립 스테이션 (6120) 으로 이동하라는 명령들을 제 1 로봇 조립 스테이션 (6100) 과 연관된 모든 로봇들에 제공할 수도 있다.
예시적인 실시형태에서, 제어 시스템 (6000) 은 명령들을 실시간으로 발생시킬 수도 있다. 실시간은 1 초 미만, 1/10 초, 1/100 초, 또는 밀리초의 응답 시간을 포함할 수 있다. 구현예에 따라서, 위에서 그리고 아래에서 추가로 설명하는 것들과 같은, 하나 이상의 로봇들 (6200, 6300) 각각은 제어 시스템으로부터의 명령들에 실시간으로 응답가능할 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 자동화된 제작기들의 이동을 통해, 로봇 조립 스테이션들은 로케이션 및/또는 영역에서 실시간으로 재구성 및 스케일링될 수도 있다.
제어 시스템 (6000) 은 하나 이상의 자동화된 제작기들 (6200) 이 차량들 또는 다른 이송 구조체들에 대한 하나 이상의 제조 프로세스들, 또는 하나 이상의 제조 프로세스들의 하나 이상의 세트들을 수행하라는 명령들을 발생시키도록 추가로 구성될 수도 있다. 제어 시스템은 제조 프로세스를 수행하는 것에 관한 상세한 명령들을 하나 이상의 자동화된 제작기들에 제공할 수도 있다. 예를 들어, 제어 시스템은 프린트하기 위해 차량 부품의 특정의 치수들을 3-D 프린팅 자동화된 제작기에 (예컨대, ERP 시스템을 통해) 제공할 수도 있다.
다른 예에서, 로봇은 로봇에 사전 프로그래밍된 명령들 및/또는 제어 시스템 (예컨대, 도 1b 의 제어 시스템 (1500) 및/또는 도 6 의 제어 시스템 (6000)) 으로부터 수신된 명령들 및/또는 머신-학습을 통해 로봇에 의해 학습된 명령들의 한계 내에서, 로봇 조립 스테이션으로 및 이로부터 그리고 이 내에서 자유롭게 이동할 수도 있다. 로봇은 3-D 프린트된 부품들을 수신 및 사후-프로세싱하고, 복잡한 구조 (예컨대, 섀시) 에의 통합을 위해 3-D 프린트된 부품들 로봇 조립 스테이션로 전달가능할 수도 있다. 상이한 로봇 조립 스테이션들은 프로세스들이 수행됨에 따라 재료들이 상이한 로봇 조립 스테이션들을 통과하게 할 수 있는, 예컨대, 효율을 위해, 하나 이상의 조립 라인들 옆에 또는 주위에 배치될 수도 있다.
도 7 은 로봇 자동화 시스템의 일 예를 나타낸다. 로봇 자동화 시스템 (7000) 은 하나 이상의 자동화된 제작기들 (7200), 하나 이상의 이송 구조체 부품들 (7300, 7400) 을 이송하기 위한 컨베이어 벨트 (7500), 센서 (7600), 및 하나 이상의 프로세스 툴들 (7100) 을 포함할 수도 있다. 대안적으로, 시스템은 다른 이동 플랫폼들, 이동 로봇들 및/또는 육체 노동과 같은, 컨베이어 벨트에 대안적인 이송 시스템들을 포함할 수도 있다. 로봇 자동화 시스템은 제조, 테스팅, 인벤토리, 사전-사용, 재활용, 또는 처분 프로세싱과 같은, 제조 시설에서 수행되는 다양한 프로세스들을 지원할 수도 있다. 로봇 자동화 시스템에 의해 수행되는 프로세스는 프로세싱 중인 이송 구조체의 부품들의 수명 사이클의 단계에 적합하도록 구성적 (constructive), 보존적 (conservational), 또는 파괴적 (deconstructive) 일 수도 있다.
하나 이상의 자동화된 제작기들 (7200) 및/또는 하나 이상의 프로세스 툴들 (7100) 은 이들이 매우 크거나, 영구적으로-설치되거나, 또는 저장된 부품들로 이동할 수 있도록, 이동할 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 컨베이어 벨트 (7500) 는 하나 이상의 자동화된 제작기들 및/또는 하나 이상의 프로세스 툴들을 하나 이상의 부품들 (7300, 7400) 측으로 운반할 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 하나 이상의 부품들은 하나 이상의 자동화된 제작기들 및/또는 하나 이상의 프로세스 툴들 측으로 운반될 수도 있다. 자동화된 제작기들 및 프로세스 툴들이 이동되는지 여부 및/또는 차량 부품들이 이동되는지 여부는 경제적 및 기계적 효율성의 고려사항일 수도 있다. 예를 들어, 2개 중 더 작은 및/또는 더 가벼운 것을 2개 중 더 큰 및/또는 더 무거운 것 측으로 이동시키는 것이 보다 경제적 및 기계적으로 효율적일 수도 있다. 일부의 경우, 프로세싱될 하나 이상의 차량 부품들이 (예컨대, 조립, 설치를 통해) 이동하기에 불편한 더 큰 부품의 일부이면, 하나 이상의 차량 부품들은 하나 이상의 분해하는 자동화된 제작기들에 의해 그의 설치로부터 먼저 분리 및 분해될 수도 있다. 일단 하나 이상의 자동화된 제작기들 및 하나 이상의 차량 부품들이 다른 것의 도달 범위 내에 들어가면, 하나 이상의 자동화된 제작기들은 명령받은 프로세스를 실행할 수도 있다. 일 예에서, 자동화된 제작기는 옵션적으로, 마모 또는 손상된 차량 부품에 대한 교체물을 구성하는 적층 제조 또는 3-D 프린팅 머신을 포함한다. 하나 이상의 자동화된 제작기들은 가용 프로세스 툴들을 통해서 로봇 이펙터를 교환할 수도 있다. 대안적으로, 하나 이상의 자동화된 제작기들은 상이한 이펙터들을 갖는 로봇 아암들을 교환할 수도 있다.
센서 (7600) 는 제어 시스템에 통신가능하게 커플링될 수도 있으며, 제어 시스템은 결국, 하나 이상의 자동화된 제작기들에 통신가능하게 커플링될 수도 있다. 대안적으로, 센서는 하나 이상의 자동화된 제작기들 및/또는 하나 이상의 프로세스 툴들과 직접 통신할 수도 있다. 일부의 경우, 센서는 카메라와 같은 이미징 디바이스일 수도 있다. 일부의 경우, 센서는 열 센서, 모션 센서, 오디오 센서 (예컨대, 마이크로폰), 등일 수도 있다. 센서는 (예컨대, 품질 제어 체크들, 등) 이송 구조체 제조 프로세스를 모니터링할 수도 있다. 예를 들어, 센서 (7600) 는 하나 이상의 차량 부품들이 존재하는 수명 사이클의 단계를 결정하고 이러한 데이터를 제어 시스템으로 전송할 수도 있으며, 제어 시스템은 그후 하나 이상의 자동화된 제작기들에게 특정의 수명 사이클에 적합한 프로세스를 수행하도록 명령할 수 있다. 센서 (7600) 는 또한 예컨대, 제어 시스템을 통해서, 하나 이상의 자동화된 제작기들에게 적층 제조 또는 3-D 프린팅에 참가하여 마모 또는 손상된 부품에 대한 교체물을 구성하도록 명령하기 위해, 하나 이상의 부품들의 마모 및 파손 또는 손상을 검출할 수도 있다. 일 예에서, 센서는 마모된 부품들을 제거하고 마모된 부품들이 제거된 경우 새로운 부품들을 제조 및 설치하기 위해, 파이프라인을 따라서 클램프들 또는 밀봉물들을 검사하는데 사용될 수도 있다.
도 8 은 구조화된 서브조립의 일 예를 나타낸다. 예시적인 실시형태에서, 로봇 조립 스테이션은 노드들 (8100a, 8100b), 아크들, 및 튜브들 (8200) 과 같은 사전-제조된 컴포넌트들로 구성된 구조들을 조립하는데 사용될 수도 있다. 일부의 경우, 이러한 조립은 다른 컴포넌트들 (예컨대, 노드들, 아크들, 튜브들, 등) 로의 다수의 컴포넌트들의 조정된 (예컨대, 동시적인, 구체적으로 시간이 맞춰진, 등) 삽입을 필요로 할 수 있다. 이러한 조정된 삽입은 구조의 기하학적 결합을 방지할 수 있다. 일부의 경우, 서브조립 구조 (8300) 는 더 큰 조립 (8200) 에 통합될 수도 있다.
예시적인 실시형태에서, 각각의 부품, 조립, 및/또는 서브조립 구조는 하나 이상의 라벨들을 포함할 수도 있다. 라벨은 식별 매트릭스, 예컨대 매트릭스들 (8110a, 8110b, 및 8310b) 을 포함할 수도 있다. 라벨들은 부품들을 검출 및 식별하거나, 부품의 로케이션, 위치, 및/또는 방위를 결정하거나, 에러를 검출하거나, 및/또는 제조 프로세스 전체에 걸쳐 및/또는 부품의 수명 사이클 전체에 걸쳐서 부품을 추적 및 모니터링하는데 사용될 수도 있다. 예를 들어, 라벨들은 다른 것에 대해 부품, 조립, 및/또는 서브조립 구조의 올바른 방위 및 위치를 검증하는데 사용될 수도 있다. 라벨들은 조립 라인 상에 및/또는 자동화된 제작기들 상에 로케이트될 수도 있는 하나 이상의 센서들 (예컨대, 카메라들) 에 의해 검출될 수도 있다. 라벨들을 통한 검증 후, 부품들, 조립, 및/또는 서브조립 구조들은 예컨대, 조정된 힘들이 여러 방향들로부터 가해지는 단일-모션 프레스-인투-플레이스 (press-into-place) 액션을 통해서, 조립될 수도 있다. 조정된 힘들은 (예컨대, 실시간으로) 동시적으로 또는 구체적으로 시간이 맞춰 지도록 프로그래밍되거나 또는 명령될 수도 있다. 단일-모션 프레스-인투-플레이스 액션 또는 다른 삽입 액션들이 하나 이상의 자동화된 제작기들과 같은, 로봇 조립 스테이션 내 하나 이상의 로봇들에 의해 수행될 수도 있다.
도 9 는 분해 영역의 일 예를 나타낸다. 분해 영역은 큰 부품에 대해, 유연한 분해를 달성하기 위해 조립 라인의 프로세스들을 역방향으로 수행할 수도 있다. 구식 이송 구조체, 또는 이송 구조체 부품은 예컨대, 분해하도록 구성된 하나 이상의 자동화된 제작기들을 통해서 분해될 수도 있다. 분해된 컴포넌트들은 이들의 개별 상태에 기초하여 재활용되거나, 리퍼비시되거나 (refurbished), 또는 폐기될 수도 있다. 분해된 컴포넌트의 상태는 예를 들어, 도 7 의 센서 (7600) 와 같은 센서에 의해 검사될 수 있다. 대안적으로, 하나 이상의 센서들이 분해된 컴포넌트들을 검사하기 위해, 분해하는 자동화된 제작기와 같은 로봇 상에 로케이트될 수도 있다. 분해된 부품들의 상태는 일부 실시형태들에서, 예컨대, 분해된 부품들의 수명 사이클의 단계를 식별하는 식별 매트릭스 (예컨대, 도 8 의 매트릭스들 (8110a, 8110b, 8310b)) 를 통해서, 분해된 부품들 상에 내장될 수도 있다. 제어 시스템은 명령들을 제공할 수도 있거나, 또는 하나 이상의 로봇들은 부품이 재활용되거나, 리퍼비시되거나, 또는 폐기되어야 하는지 여부를 결정하기 위해 사전 프로그래밍될 수도 있다. 예를 들어, 유리 바디 (9100) 로부터의 유리, 서스펜션 서브-시스템 (9200) 으로부터의 선택 서스펜션 부품들, 인테리어 서브-시스템 (9300) 으로부터의 선택 인테리어 부품들, 및 다른 서브-시스템들 (9400) 으로부터의 카본 재료가 재활용가능한 것으로 결정되고 용광로로 운반되어 잉곳들로 전환될 수도 있다. 선택 바디 부품들, 휠들, 타이어들, 및 엔진들과 같은, 다른 컴포넌트들은 리퍼비시되어 저장 영역으로 이송가능한 것으로 결정될 수 있다. 일부의 경우, 하나 이상의 서브-시스템들로부터 분해된 노드들이 재활용가능한 것으로 결정되어 용광로로 이송될 수도 있다. 일부의 경우, 노드들은 용광로로 이송되기 전에 서스펜션 부품들에 연결될 수도 있다.
일부의 경우, 도 5 의 적층 제조 시스템은 복수의 센서들을 추가로 포함할 수도 있다. 복수의 센서들은 로봇 조립 스테이션들에서 조립 중인 복잡한 구조적 시스템들의 적합한 조립 및 품질 제어를 보장할 수도 있다. 하나 이상의 센서들은 로봇 조립 스테이션들에 장착될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 하나 이상의 센서들이 로봇 조립 스테이션과 연관된, 자동화된 제작기들과 같은 하나 이상의 로봇들 상에 위치될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 하나 이상의 센서들이 시스템에 의해 제조 중인 구조적 제품에 통합될 수도 있다. 하나 이상의 통합된 센서들은 조립 프로세스 동안의 중요 피드백, 및 제품의 수명 사이클에 걸친 제품의 지속적인 정보를 제공할 수도 있다. 하나 이상의 센서들은 적합한 위치설정 및 허용오차 스택-업들을 지원하도록 위치될 수도 있다. 하나 이상의 센서들은 제품의 사양들의 적합한 또는 부적절한 성능을 추가로 검출할 수도 있다.
일부의 경우, 3-D 프린트된 부품들 및/또는 구조들은 하나 이상의 센서들을 수용 및/또는 포함하도록 구성될 수 있다. 통합된 하나 이상의 센서들은 3-D 프린트된 부품들 및 구조들, 및/또는 최종 제품과 함께 이동할 수도 있다. 프린트된 부품들 및 구조들, 및/또는 최종 제품을 통합된 하나 이상의 센서들을 통해서 추적함으로써, 제어 시스템은 제품 품질을 모니터링할 수도 있다. 일 예에서, 스트레스 센서는 특정의 주행 조건에서 스트레스 센서를 통합한 차량의 비틀림 성능을 추적 및 모니터링할 수도 있다. 예를 들어, 예상된 스트레스는 제조 시에 측정될 수 있으며, 그후 나중에 차량이 유사한 동작을 수행할 때 측정되는 경험적 스트레스 값과 상관될 수 있다. 이러한 모니터링은 잠재적인 고장 및 제조물 책임 부상들의 조기 경고를 제공하고, 그후 피드백을 제조 시설에 제공하여 잠재적인 위험 영역에서 컴포넌트 강도를 증가시킬 수도 있다. 다른 예들에서, 시스템은 통합된 센서들로부터 주파수 응답 측정 및/또는 음향 측정을 획득하여 유사한 분석들을 수행할 수도 있다.
도 10 은 센서-통합된 로봇 자동화 시스템의 일 예를 나타낸다. 시스템 (10000) 은 제 1 센서 (10800) 에 의해 모니터링되는 제 1 부분 (10300) 을 이송하는 제 1 컨베이어 벨트 (10100), 및 제 2 센서 (10900) 에 의해 모니터링되는 제 2 부분 (10400) 을 이송하는 제 2 컨베이어 벨트 (10200), 서브조립 구조 (10600), 제 3 부품 (10500), 및 하나 이상의 자동화된 제작기들 (10700) 을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 및 제 2 센서들은 조립 스테이션에 존재하는 하나 이상의 자동화된 제작기들 및 하나 이상의 개인들 (예컨대, 인간 조작자들) 의 아암들 양자의 위치들을 추적할 수 있는 오버헤드 3-D 센서들 (예컨대, Kinect 또는 라이다) 을 포함할 수도 있다. 센서들은 잠재적인 이동 경로들을 투영하고 인간-대-로봇 충돌들을 우선적으로 방지하도록 구성될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 조립 스테이션의 조작자들은 하나 이상의 개인들이 하나 이상의 자동화된 제작기들 거의 근처에 있다고 결정될 때, 예컨대, 제어 시스템을 통해서 명령들을 제공하는 것을 통해서, 로봇들의 모션의 범위 및/또는 속력의 범위를 수동으로 제한할 수도 있다. 유리하게는, 이 시스템은 인간들이 스테이션으로부터 안전하게 부재할 때 인간 안전을 보호하고 생산적 처리량을 최대화할 수도 있다. 일부의 경우, 센서들은 증강 또는 가상 현실로 오버레이된 헤드셋들을 착용한 개인들을 추적할 수도 있다. 일부의 경우, 조립 시퀀스들 및 컴포넌트 배치들의 가상 또는 증강 현실 오버레이들은 헤드셋을 통해서 개인에게 제공될 수 있으며, 오버레이들은 조립 참가 중인 개인을 돕기 위해 및/또는 개인을 훈련하기 위해 조립 스테이션에서의 조립 시퀀스들 및 컴포넌트 배치들의 현재의 구성들과 정렬된다.
일부의 경우, 제 1 및 제 2 센서들은 조립 시퀀스의 이미지들 또는 이미지들의 시퀀스들을 예컨대, 도 1b 의 하나 이상의 데이터베이스들 (1510) 로, 캡쳐, 문서화, 저장, 송신하거나 및/또는 제어 시스템과 공유가능한 비디오 카메라들 및 데이터 로거들을 포함할 수도 있다. 대안적으로, 이미지들 또는 이미지들의 시퀀스들은 캡쳐, 문서화, 저장, 송신하거나 및/또는 다른 제어 시스템들과, 예컨대 다른 제조 설비의 제어 시스템들과, 직접 공유될 수도 있다. 일부의 경우, 전체 제조 프로세스를 문서화하는 데이터베이스가 생성될 수 있다. 전체 제조 프로세스의 데이터베이스는 엔드-투-엔드 제조 프로세스의 완전한 금융, 효율, 및/또는 환경 분석의 성능을 가능하게 할 수도 있다.
일부의 경우, 로봇 자동적인 시스템은 개인 (예컨대, 공장 작업자, 등) 및 조립 중인 차량, 제품, 및/또는 구조 사이의 동력화된 상호작용을 지원할 수도 있다. 예를 들어, 시스템은 재료 처리를 위한 로봇 및 외골격형 리프팅 및 파지 디바이스들과 같은, 자동 및/또는 반-자동 메커니즘들 및 장비를 포함할 수도 있다.
다른 예시적인 실시형태들에서, 자동화된 제작기들과 같은, 하나 이상의 로봇들은 태스크들을 즉단즉결로 동적으로 학습하기 위한 머신-기반 학습 알고리즘 (또는, 알고리즘들의 세트) 을 포함할 수도 있다. 이들 실시형태들에서, 이러한 로봇들은 로봇들의 센서들을 통한 관측 및/또는 직접 경험에 기초하여 태스크들, 또는 스팟-용접과 같은 태스크들에 관한 세부 사항들을 학습할 수도 있다. 예를 들어, 자동화된 제작기에 의해 실행 중인 특정의 태스크의 과정 동안 에러가 발생하면, 자동화된 제작기의 머신-기반 학습 능력들은 에러의 이유 뿐만 아니라 가능한 또는 가능성있는 해상도들을 식별가능하게 할 수도 있다. 다른 예시적인 실시형태에서, 머신-기반 학습 알고리즘들은 로봇들 자신에 내장되며, 세팅들, 활성화, 등과 같은 머신 학습 알고리즘들을 통제할 수도 있는 제어 시스템으로부터의 명령들에 의해, 실시간 (또는, 거의 실시간) 으로, 주기적으로, 또는 다른 방법으로 조정된다.
예시적인 실시형태에서, 자동화된 제작기는 머신-기반 학습을 이용하여 충돌들을 회피한다. 다수의 로봇들이 다양한 목적지들로 그리고 이들로부터 이동하고 있을 수도 있고, 그리고 인간들이 로봇들 간에 산재될 수도 있는 제조 시설에서, 장비에 대한 우발적인 손상을 방지하거나 또는 적어도 최소화하거나 또는 부상을 피하기 위해, 추가적인 보호수단들을 적소에 배치하는 것이 중요할 수도 있다. 하나의 이러한 보호수단은 자동화된 제작기들과 같은 로봇들로 하여금, 다른 머신들의 이동들을 모니터링하게 하고, 이러한 이동들의 유형들 및 패턴들을 학습하게 하고, 그리고 다른 머신들의 속력, 가속도, 회전 능력, 등과 같은, 이동에 관련된 다른 파라미터들을 모니터링하게 하기 위한 머신-기반 학습의 사용을 포함할 수도 있다. 자기-학습 알고리즘에 의한 이동 패턴들의 모니터링은 머신으로 하여금, 다른 머신들의 이러한 패턴들의 인식 및 데이터 및 속력 및 이동에 관련된 다른 파라미터들의 기록을 통해 시설을 안전하게 네비게이션하는 자신의 능력을 연속적으로 향상시키게 할 수 있다.
따라서, 일부 경우, 하나 이상의 로봇들은 머신-기반 학습이 가능할 수도 있다. 머신-기반 학습은 로봇이 부분적으로 또는 전체적으로 자율적으로 거동가능하게 할 수도 있다. 예를 들어, 로봇은 과거 액션들로부터, 미래 액션들을 결정 및 수행가능할 수도 있다. 머신-기반 학습은 로봇으로 하여금, 자동적으로 (예컨대, 독립적으로 그리고 사전 프로그래밍된 명령들 없이) 또는 반-자동적으로 (예컨대, 로봇을 조립 스테이션에 할당하는 것과 같은, 최소의 명령들로) 특정의 부품들 (예컨대, 튜브들, 노드들, 등) 을 올바른 지지 재료들 (예컨대, 구조적 패널들, 접착제들, 다른 노드들, 다른 컴포넌트들 또는 구조들, 등) 을 가진 이들의 원하는 로케이션들에 조립하여 완성된 제품들을 전달가능하게 할 수도 있다. 다른 예에서, 머신-기반 학습은 로봇으로 하여금, 목표 목적지들로 자율적으로 이동하거나 심지어 목표 목적지들을 결정가능하게 할 수도 있다. 머신-기반 학습은 로봇, 예컨대 자동화된 제작기 또는 이동 공급 디바이스와 같은, 로봇에 개별적일 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 머신-기반 학습은 그 학습이 조립 스테이션과 연관된 모든 로봇들에 분산되도록, 조립 스테이션 레벨에서 발생할 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 머신-기반 학습은 그 학습이 제어 시스템에 접속된 모든 컴포넌트들에 분산되도록 제어 시스템 레벨에 있을 수도 있다. 예를 들어, 제어 시스템 레벨에서의 머신-기반 학습은 사용자 명령 없이 또는 최소의 사용자 명령으로, 차량 제조 시설의 상이한 컴포넌트들을 조정하는 제어 시스템의 능력을 향상시킬 수도 있다.
도 19a 내지 도 19b 는 예시적인 실시형태에 따른, 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법의 흐름도를 나타낸다. 먼저 도 19a 를 참조하면, 단계 (1910) 에서, 이송 구조체의 제 1 부분은 제 1 로봇 조립 스테이션에서 제 1 자동화된 제작기에 의해 조립된다. 이송 구조체의 "제 1" 부분, "제 1" 자동화된 제작기, 및 "제 1" 스테이션은 이 예시의 목적들을 위해 설명되지만, 이송 구조체의 하나 보다 많은 부분, 하나 보다 많은 자동화된 제작기, 및/또는 하나 보다 많은 스테이션이 대안적으로 또는 추가적으로 사용될 수도 있음을 명백히 알 수 있을 것이다. 단계 (1920) 에서, 이송 구조체의 제 2 부분은 제 2 로봇 조립 스테이션에서 제 2 자동화된 제작기에 의해 조립된다.
상기 단계들과 동시에 또는 후속하여, 예컨대, 빌드 시간, 효율을 최대화하거나, 조립 시스템을 재구성하기 위해, 또는 본 개시물에서 설명된 다른 이유들로, 다수의 유연하고 구성가능한 동작들이 일어날 수도 있다. 예를 들어, 단계 (1930) 에서, 제 1 또는 제 2 자동화된 제작기들은 조립 동안 제 1 스테이션과 제 2 스테이션 사이에 자동화된 방식으로 이동할 수도 있다. 다른 예시로서, 단계 (1940) 에서, 이송 구조체 자체 또는 이의 부품들은 조립됨에 따라, 로봇 조립 스테이션들 사이에 자동화된 방식으로, 예컨대, 컨베이어 벨트를 통해서, 이동할 수도 있다.
도 19b 를 참조하면, 단계 (1950) 에서, 제 1 또는 제 2 자동화된 제작기들은 상이한 기능들을 수행하도록 재프로그래밍될 수도 있다. 상기 단계들과 유사하게, 이 프로세스는 조립 이전, 그 동안, 또는 이후에 발생할 수도 있으며, 또한 상이한 모델들의 이송 구조체들 또는 유형들의 이송 구조체들 전부의 조립 사이에서 발생할 수도 있다. 단계 (1960) 에서, 로봇 조립 스테이션들 중 하나 이상은 다른 로케이션으로 실시간으로든 또는 명령들의 사전 프로그래밍된 세트의 아티팩트로서든 이동될 수도 있다. 예를 들어, 단계 (1970) 에서, 이송 구조체의 조립의 부품과 관련하여, 또는 조립의 부품으로서 사용되는 컴포넌트들 또는 부품들은 이들 스테이션들에서 이송 구조체의 조립에 사용되는 로봇 조립 스테이션들 사이에 자동화된 방식으로 이송될 수도 있다.
단계 (1980) 에서, 위에서 추가로 설명된 바와 같이, 자동화된 이송 구조체들은 새로운 태스크들을 학습하고 머신-기반 학습 기법들의 결과로 이들의 액션들을 수정할 수도 있다. 본원에서 그리고 단계 (1990) 에서 개시된 바와 같이, 이들 단계들 중 임의의 단계는 명령들을 직접 또는 간접적으로 자동화된 제작기들 중 하나 이상으로 제공하는 제어 시스템을 수반할 수도 있으며, 명령들은 실시간으로, 사전 프로그래밍된 명령 세트의 부분으로, 또는 주기적으로 제공되는 업데이트들로서 송신될 수도 있다.
다른 예시적인 실시형태에서, 시스템은 빌드 프로세스에서 고객 참가에 대해 개방될 수도 있다. 회사들, 소규모 팀들, 및/또는 개인들과 같은, 고객들은 웹-기반 설계 및 최적화 솔루션을 이용하여 원하는 이송 구조체의 요구된 구조들을 큰 유연성으로 설계하고, 가변 로봇 조립 스테이션들, 가변 자동화된 제작기들, 및 3-D 프린팅 기술을 통해 시설에 이용가능한 툴들 및 바운드들 (bounds) 을 이용하여 상기 설계를 제조 및 조립할 수도 있다.
예를 들어, 조립 스테이션은 비-프로그래머들 및 비전문가들이 접근가능한 추상 및/또는 고급 언어를 이용하도록 프로그래밍되고 구성될 수 있다. 이러한 접근성은 회사들, 소규모 팀들, 및 개인들을 포함하는 최종 고객들로 하여금, 하나 이상의 로봇 조립 스테이션들에게 그들 자신의 커스터마이즈된 이송 구조체들을 기술자 또는 다른 전문가의 도움 없이, 임의의 수량으로, 조립하도록 명령하게 할 수 있다. 예를 들어, 최종 고객들은 그들 자신의 커스터마이즈된 차량들을 제조 및 조립하도록 로봇 모션들 및 시퀀스들을 명령 및 안내하는 것을 허용하고 가능하게 할 수도 있다. 예를 들어, 최종 고객들은 네트워크 (6010) 를 통해 사용자 (6020a, 6020b) 로서 제어 시스템 (6000) 과 통신할 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 최종 고객들은 클라우드 또는 서버 (예컨대, 도 1b 의 제어 서버 (1505)) 를 통해서 제어 시스템과 통신할 수도 있다. 최종 고객들은 예를 들어, 사용자 인터페이스를 포함하는 사용자 디바이스 (예컨대, 예컨대 사용자 디바이스 (6030a, 6030b)) 를 이용하여, 차량 또는 다른 구조들을 제조 및/또는 조립하기 위해 로봇 모션들 및 시퀀스들을 안내하기 위한 사용자 입력 (예컨대, 명령들) 을 제공할 수도 있다.
일부의 경우, 최종 고객들은 사용자 입력을 제어 서버에 의해 제공되는 웹 인터페이스 또는 가상 현실 인터페이스를 통해서 제공할 수도 있다. 일 예에서, 센서-통합된 로봇 자동화 시스템은 예컨대, 개인의 가상 현실 헤드셋을 통해서, 개인의 이동들, 모션들, 및/또는 시선의 방향을 추적 및 기록하고, 그리고 최종 고객이 사용자 디바이스의 선택으로서 사용할 수도 있는 최종 고객의 가상 현실 헤드셋을 통해서, 이러한 데이터를 최종 고객에게 제공할 수도 있다. 최종 고객은 최종 고객의 구매 및/또는 조립 경험 동안 가상 또는 증강 현실을 경험할 수도 있다. 최종 고객들이 그들 자신의 빌드에 참가하는 경우, 이들은 빌드 이벤트에의 참가에 관련된 일부 승인 요건들을 만족시킬 수도 있다.
일부의 경우, 제조 시설은 지능형 화상 회의 또는 다른 메시징이 가능하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 시설에는 시설 또는 외부 시설에 걸쳐서 보이스 또는 다른 지령들을 통해서 빠른 전자 통신을 가능하게 하기 위해 통합된, 지능형 화상 회의 및/또는 메시징 시스템이 장착될 수도 있다. 지능형 화상 회의 및/또는 다른 메시징 시스템은 최종 고객들이 고객의 차량의 빌드 동안 시설의 종업원들 (예컨대, 조작자들, 작업자들, 등) 과 실시간으로 통신하게 하고, 그리고 최종 고객이 원할 경우 빌드 프로세스 동안 감독 및 프로세스 내 개입을 제거하는 것을 가능하게 할 수도 있다.
일부의 경우, 센서-통합된 로봇 자동화 시스템은 그의 제조 및 조립 프로세스를 통해서 특정의 고객의 차량의 사진들 및/또는 비디오들을 캡쳐할 수도 있다. 시스템은 제조 및 조립 프로세스의 각각의 중요 단계에서 테스트 결과들 및 검사 측정치들을 추가로 수집할 수도 있다. 특정의 차량에 대한 제조 및 조립 프로세스의 전체 데이터베이스 및 이력은 시설에 의해 제조된 모든 차량들에 대해 발생될 수 있다. 데이터베이스는 고객에게 제공될 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 데이터베이스 내 정보는 예컨대, 연구 및 개발을 위해 분석될 수도 있다.
소량 생산 설비에서, 또는 예술적 터치 또는 일부 수준의 즉석 제조 (improvisation) 가 요망되는 동작들 (예컨대, 도장, 설계) 에서, 원격 고객 또는 조작자는 인터넷을 통한 웹 인터페이스 또는 가상 현실 인터페이스를 통해서, 예컨대, 전술한 방법에 의해, 제조 및 조립 프로세스에 액세스하여, 구조의 조립 프로세스를 도우라는 명령들 (예컨대, 가이드 로봇 모션들, 등) 을 제공할 수도 있다.
일부의 경우, 제조 시설은 적층 제조된 부품들 식별 시스템을 추가로 포함할 수도 있다. 식별 시스템은 복잡한 구조들의 반복된 조립을 정확하게 가능하게 할 수도 있다. 부품들의 정확한 식별, 및 부품들과 연관된 정보는 안전, 제조, 조립, 배포, 물류, 사기 검증, 판매, 유지관리 수리, 저장, 취급, 재활용, 및 폐기와 같은, 다양한 동작들에서 유리한 애플리케이션들을 가질 수도 있다.
식별 시스템은 위에서 간단히 설명된 바와 같이, 식별 매트릭스들과 같은 라벨들을 포함할 수도 있다. 라벨들은 라벨 또는 스티커로서 부착되거나, 차량 부품 또는 구조 상에 에칭되거나, 프린트되거나, 또는 아니면 차량 부품 또는 구조에 부착될 수도 있다. 도 11 은 통합된 라벨 (11200) 을 가진 부품 (11100) 의 예 (11000) 를 나타낸다. 예를 들어, 라벨 (11200) 은 부품 (11100) 의 표면 상의 임의의 로케이션에 통합될 수 있다.
도 12 는 라벨의 일 예를 나타낸다. 라벨 (12000) 은 머신-판독가능한, 식별 매트릭스와 같은, 임의 종류의 그래픽 표지일 수도 있다. 라벨은 인코딩되거나 또는 인코딩되지 않을 수도 있는 설명 데이터 (descriptive data) 를 포함할 수도 있다. 설명 데이터는 심볼 포맷, 데이터 문자 인코딩 방법들, 용량, 차원 특성들, 에러 정정 규칙들, 인코딩 및 디코딩 알고리즘들, 사용자-선택가능한 애플리케이션 파라미터들, 및 고유 정보 단위과 같은, 데이터를 포함할 수도 있다.
라벨 (12000) 은 도 1b 의 제어 시스템 (1500) 과 같은, 제어 시스템에 의해 액세스될 수 있는, 도 1b 의 하나 이상의 데이터베이스들 (1505) 과 같은 별개의 데이터베이스에 저장될 수 있는 고유 정보와 연관될 수도 있다. 예를 들어, 라벨 판독 시, 로봇 및/또는 제어 시스템은 라벨과 연관된 고유 정보를 찾기 위해, 하나 이상의 데이터베이스들과 통신하여 라벨을 탐색할 수도 있다.
일 예에서, 식별 매트릭스들과 같은, 라벨들은 부품들 및 이의 일부인 서브시스템들을 단순히 식별할 수도 있다. 어느 부품들이 어느 서브시스템들에 필요한지와 같은, 정보를 포함할 수 있는 필수 조립 정보의 카탈로그는 하나 이상의 데이터베이스들에 저장될 수도 있다. 다른 예에서, 라벨들은 최종 제품 요건들 정보를 단순히 식별할 수도 이다. 최종 제품 요건들 정보에 기초하여, 로봇들 (예컨대, 자동화된 제작기들) 은, 머신-학습을 통해, 최종 제품 요건들 정보를 준수하는 하나 이상의 차량 제조 프로세스들을 수행할 수도 있다. 다른 예에서, 부품 상의 라벨은 관련 정보 (예컨대, 다른 부품 또는 다른 조립에 대한 하나의 부품의 위치 및 로케이션) 와 같은, 부품 또는 부품의 조립에 관한 상세한 정보를 제공할 수도 있다. 관련 정보는 부품 또는 다른 조립 (예컨대, 서브조립) 이 통합될 특정의 조립을 개시할 수도 있다. 관련 정보를 포함하는, 상세한 정보는 제어 시스템 및/또는 하나 이상의 로봇들이 라벨과 연관된 상세한 정보를 찾을 수 있도록, 라벨을 판독하는 제어 시스템 및/또는 하나 이상의 로봇들에 의해 액세스가능한 하나 이상의 데이터베이스들에 저장될 수도 있다.
일부의 경우, 부품 상의 라벨은 그립 지점 정보를 제공할 수도 있다. 예를 들어, 부품에 대한 라벨은 부품에 대해, 그리핑을 위해 특별히 설계된 핸들들 또는 탭 (tapped) 홀들, 또는 흡입 컵들과 호환가능할 수도 있는 편평한 매끄러운 표면들이 있음을 개시할 수도 있다. 하나 이상의 그립 지점들의 개별 로케이션들은 라벨의 로케이션에 대한 좌표들로 기술될 수도 있다. 이러한 정보는 로봇 (예컨대, 자동화된 제작기) 이 적합한 그리퍼 접근 경로 및 부품을 파지할 때의 파지 각도를 결정하는 것을 도울 수도 있다.
도 13 은 통합된 라벨들을 가진 3-D 프린트된 컴포넌트의 수명 사이클 (13000) 흐름도를 나타낸다. 예를 들어, 3-D 프린트된 컴포넌트 (13400) 는 자동차 서브시스템, 비행기 또는 에어컨 부품, 또는 산업, 군용, 상업적 또는 소비자 사용을 위한 어떤 다른 유용한 오브젝트의 컴포넌트일 수도 있다. 제 1 단계 (13100) 에서, 컴포넌트는 규정될 수 있다. 컴포넌트 사양에서, 사이즈 및 기능과 같은 컴포넌트 요건들 뿐만 아니라, 그의 고유 식별 부품 번호 또는 이름이 식별될 수 있다. 컴포넌트 사양은 후속 단계들에서 사용하기 위해 컴파일될 수도 있다. 제 2 단계 (13200) 에서, 라벨이 생성될 수 있으며, 라벨은 컴포넌트에 관한 설명 데이터와 연관된다. 설명 데이터는 제어 시스템에 의해 액세스가능한 하나 이상의 데이터베이스들에 저장될 수도 있다. 설명 데이터는 라벨에 인코딩되거나 또는 인코딩되지 않을 수도 있다. 인코딩되면, 라벨은 표준 (예컨대, ISO/IEC 18004 표준) 또는 비-표준 알고리즘들로 인코딩될 수도 있다. 라벨은 머신 판독가능할 수도 있다.
다음 단계 (13300) 에서, 컴포넌트는 예컨대, 컴퓨터 상에서 (예컨대, CAD (Computer Aided Design) 소프트웨어를 통해 설계되거나 및/또는 사전-설계된 또는 표준 부품들의 라이브러리로부터 선택될 수 있다. 부품의 3차원 모델 또는 설계 유형은 정의될 수 있다. 컴포넌트에 대한 이전에 생성된 라벨은 컴포넌트의 3차원 모델 또는 설계에 통합될 수도 있다. 컴포넌트는 복수의 라벨들을 가질 수도 있다. 통합된 라벨을 가지는 부품의 서술적 (descriptive) 컴퓨터 3-D 데이터 모델 (13400) 이 발생될 수 있다. 3-D 데이터 모델은 컴퓨터화된 디스크립터 파일로서, 전송가능한 디지털 포맷 (예컨대, STEP, STP, SLDPRT, EPRT, 등) 으로 저장될 수도 있다. 디스크립터 파일은 부품 번호, 물리적인 치수들, 형상, 칼라, 재료 사양들, 중량, 기하학적 허용오차들, 및/또는 다른 문자 및 심볼 설명들을 포함하는, 데이터 및 메타데이터의 다양한 아이템들을 포함할 수도 있다. 파일을 저장하는 과정에서, 일부 데이터 아이템들은 옵션적으로, 생략되거나 또는 파일로부터 제거되어, 단지 부품의 기하학적 윤곽선 및 기본적인 설명만 남을 수도 있다. 이질적인 데이터 벌크를 제거하고, 옵션적으로, 제조, 물리적인 프로세싱, 및/또는 공개를 위해 파일로부터 메모리 공간을 절약하기 위해, 파일의 데이터 또는 메타데이터의 제거 또는 정제가 수행될 수도 있다. 라벨은 컴포넌트 모델에 무조건으로 그리고 영구적으로 내장된 채로 유지될 수도 있으며, 일부 기능성의 손실을 포함하여, 일부 바람직하지 않은 부작용들의 위험 없이 용이하게 제거되지 않을 수도 있다.
다음 단계 (13500) 에서, 부분적으로 또는 완전히 자동화될 수도 있는, 적층 제조기 머신, 또는 시설은 3-D 컴포넌트 모델 데이터를 물리적인 컴포넌트 (13410) 로 렌더링할 수도 있다. 예를 들어, 적층 제조기 머신 또는 시설은 선택적 레이저 용융 또는 선택적 레이저 소결과 같은, 3-D 프린팅 기술을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 프로세스는 3-D 프린터들 (예컨대, Stratasys J750) 또는 유사한 툴들을 이용할 수도 있다. 물리적인 컴포넌트는 플라스틱, 스테인리스 스틸, 마레이징 강철, 코발트 크로뮴, 인코넬, 알루미늄, 금, 티타늄, 또는 다른 재료를 포함하여, 다양한 재료들로부터 형성될 수도 있다. 컴포넌트는 하나의 유형의 재료 (예컨대, 플라스틱) 로 제조될 수도 있다. 대안적으로, 컴포넌트는 2개 이상의 재료들의 복합체들로부터 제조될 수도 있다.
렌더링된 물리적인 컴포넌트 (13410) 는 통합된 라벨을 포함하여, 3-D 컴포넌트 모델 데이터에 일대일 대응할 수도 있다. 예를 들어, 라벨은 컴포넌트가 3-D 프린트되는 것과 동시에, 컴포넌트 상에 물리적으로 형성될 (예컨대, 에칭되거나, 프린트되는, 등) 수도 있다. 라벨에 인코딩된 설명 데이터는 예를 들어, 부품 번호, 수정 코드, 및 고유 일련 번호를 포함할 수도 있다. 3-D 컴포넌트 모델 데이터 상의 라벨과, 물리적인 컴포넌트 상의 라벨의 고유한 일치는 3-D 컴포넌트 모델 데이터 상의 라벨이 컴포넌트의 수명 사이클 전체에 걸쳐서 신뢰성있는 참조 지점으로서 기능하게 할 수도 있다. 예를 들어, 컴포넌트의 수명 사이클의 각각의 단계에서, 컴포넌트의 아이덴티티 및 수정 레벨은 컴포넌트의 정확도, 출처, 및 이력을 보장하기 위해 용이하게 검증가능하다. 유리하게는, 식별 시스템은 안전한 공급망 위생 및 높은 위조 방지 신뢰도를 제공할 수도 있으며, 이는 컴포넌트 및/또는 컴포넌트로부터 제조된 최종 제품의 성능 및 신뢰성을 향상시킬 수도 있다.
식별 시스템은 그의 수명 사이클의 다양한 단계들에 걸쳐서 컴포넌트를 추적 및 모니터링하는데 사용될 수도 있다. 구체적으로 설명하면, 식별 시스템은 조립, 판매, 물류, 및 수정 제어 동작들 (13600) 과 같은 구성 제어 및 제조 조립 프로세스들에 사용될 수도 있다. 예를 들어, 라벨은 발신 고객 주문 번호, 또는 고객-정의된 주문 코드와 연관될 수도 있다. 주문별 사양들 및 재료들에 민감한 고객들은 이를 사용하여, 위조 또는 낮은-품질 일반 부품들로부터 공급망 오염을 제거하고 공급망의 오통신의 위험을 방지할 수 있다. 일부의 경우, 식별 시스템은 서비스 수명에 대한 구성 관리 및 비행전 검사들 및 신뢰성 사전진단 (13700) 에 사용될 수도 있다. 예를 들어, 고유 라벨로 각각 식별되는 복수의 적층 제조된 컴포넌트들로 이루어지는 조립은 단일 뷰포인트로부터 상대적으로 짧은 시간의 양 (예컨대, 1 초 미만) 으로 인벤토리되고 동시에 검증될 수 있다. 이는 유리하게는 모두 인벤토리 시간을 감소시키고 하드웨어 컴포넌트들에 대한 종합적인 인벤토리 기록의 정확도를 증가시킬 수도 있다. 인벤토리 기록은 용이하게 추적가능하고, 검증가능하고, 신뢰성이 있다.
일부의 경우, 컴포넌트의 수명 사이클은 예컨대, 유지관리, 고장, 포렌식들, 수리, 재사용, 및 교체 제조 프로세스들 (13800) 을 추적 및 검증함으로써, 모니터링될 수 있다. 기록은 신뢰성 사전진단을 유도하고 규정된 간격들 (예컨대, 주행 거리, 사용의 시간들, 스트레스 이력) 로 예방 유지관리를 트리거할 수도 있다. 교체 컴포넌트들은 필요할 때 빨리 그리고 정확하게 규정될 수 있다. 컴포넌트의 수명 사이클은 컴포넌트 및 3-D 데이터 모델 양자 상의 템퍼 (tamper)-방지 아이덴티티 마킹으로부터의 추가된 신뢰성으로, 정밀하게 추적될 수 있다. 식별 시스템에 의해 제공되는 전체 신뢰성은, 상품들의 소스 정보 (예컨대, 설계, 재료, 사용, 수명 사이클) 가 각각의 개개의 컴포넌트에 대해 검증될 수 있기 때문에, 하나 이상의 2차 채널들 및 시장들을 통해 판매된 중고 (예컨대, 리퍼비시된) 상품들의 가치를 유리하게 증가시킬 수도 있다.
일부의 경우, 식별 시스템은 수명 종료 처분, 보험, 재사용, 폐기, 재활용, 및 환경 프로세스들을 포함한, 수명 종료 프로세스들 (13900) 을 위한 컴포넌트의 추적 및 검증을 가능하게 할 수도 있다. 예를 들어, 컴포넌트가 그의 예측된 수명의 끝에 도달하여 폐기된 후, 여전히 남아 있을 수도 있는 추가적인 또는 여분의 남은 서비스 수명을 추정하는 테스트들을 거칠 수 있다. 컴포넌트들은 예컨대, 안전 마진을 유지하기 위해 일부 추가적인 남은 서비스 수명으로 폐기될 수도 있으며, 여분의 남은 수명을 가진 컴포넌트를 폐기하는 것은 낭비적일 수도 있다. 일부 추가적인 유용한 서비스 수명을 가진 것으로 발견된 컴포넌트들은, 예를 들어, 안전성이 덜 중요한 애플리케이션들 또는 컴포넌트 고장에 대한 상대적으로 낮은 감도를 포함하는 애플리케이션들에서, 재사용될 수 있다. 이는 2차 (예컨대, 중고 부품들) 시장들에서, 그리고 상당한 주행기록 이력을 가지는 장수명 차량들의 보험 가치 평가를 위해, 경제적 가치를 가질 수 있다. 남은 서비스 수명을 추적하는 능력은 자본 집약 산업 및 군용 장비 및 긴 서비스 수명을 가지는 플랫폼들에 특히 유용하고 가치가 있다. 처분 및 재활용을 위해, 내장 라벨들은 특히, 정확하고 구체적인 재료들 및 화학적 특성들 기록들이 환경 호환성, 금속들 회수, 및 다른 재사용 애플리케이션들에 요구되기 때문에, 제조 기록들에 대한 검증가능하고 신뢰할 수 있는 링크를 제공할 수 있다.
일부의 경우, 라벨의 기하학적 메타데이터가 그의 표면 상에 라벨을 포함하는 컴포넌트 부품을 로케이트하는데 사용될 수 있다.
식별 매트릭스들과 같은, 데이터 매트릭스 라벨들은 데이터 매트릭스 라벨들의 정확한 판독을 지원할 수 있는, 하나 이상의 레지스트레이션 또는 정렬 마크들을, 예컨대, 데이터 매트릭스 라벨들의 경계들에, 포함할 수도 있다. 도 14a 는 경계 마크들을 제공하는 식별 매트릭스들의 일 예를 나타낸다. 예를 들어, 식별 매트릭스 (14000) 는 제 1 모서리 마크 (14100), 제 2 모서리 마크 (14200), 제 3 모서리 마크 (14300), 및 데이터 영역 (14400) 를 포함할 수도 있다. 일부의 경우, 3개의 모서리 마크들은 센서 (예컨대, 카메라, 스캐너, 다른 이미징 디바이스, 등) 가 식별 매트릭스로서 식별 매트릭스를 검출하여 데이터 영역을 식별할 수 있도록, 데이터 영역을 묘사하고 정렬할 수도 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 모서리 마크들은 다른 비-심볼 정보 또는 데이터 영역에 관한 메타데이터를 전달할 수도 있다. 구체적으로 설명하면, 모서리 마크들의 각각, 또는 대안적으로, 모서리 마크들의 2개 또는 3개의 조합은 작업공간에 대한 부품의 X, Y, Z, 및 피치, 롤, 및 요 (yaw) 를 포함하는 6개의 치수들로, 식별 매트릭스를 포함하는 부품의 자세 및 위치를 통신하는 위치 및/또는 방위 기준을 제공할 수도 있다.
예를 들어, 모서리 마크들 (14100, 14200, 및 14300) 은 이미징 디바이스가 데이터 영역 (14400) 을 판독 및 디코딩하기 전에, 유효한 식별 매트릭스로서 식별 매트릭스를 식별하는 것과, 식별 매트릭스의 이미징 디바이스 (예컨대, 카메라) 에 대한 기하학적 로케이션 및 화각을 정의하는 것 둘 다에 사용될 수 있다. 게다가, 모서리 마크들은 또한 인코딩된 데이터를 포함하는 데이터 영역의 경계들을 식별할 수도 있다.
식별 매트릭스는 이미징 디바이스와 같은 센서에 의해 판독될 수 있다. 이미징 디바이스는 식별 매트릭스들을 판독, 해독, 디코딩 및/또는 아니면 프로세싱하기 위해 (예컨대, 기하학적 구조를 결정하기 위해) 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행가능한 명령들과 함께, 하나 이상의 프로세서들, 및 메모리를 포함할 수도 있다. 대안적으로, 다른 컴퓨팅 디바이스는 식별 매트릭스들을 판독, 해독, 디코딩 및/또는 아니면 프로세싱할 수도 있다. 예를 들어, 식별 매트릭스 내 데이터는 내장 순환 중복 코드를 이용하여 디코딩 및 검증될 수도 있다. 이미징 디바이스의 하나 이상의 프로세서들 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스는 모서리 마크들의 기하학적 로케이션들 및 방위를 추출 및 로케이트할 수도 있다. 도 14b 및 도 14c 는 식별 매트릭스로부터 추출된 기하학적 메타데이터의 일 예를 나타낸다. 도 14b 는 분리된 매트릭스를 나타내며, 도 14c 는 컴포넌트 부품의 표면 상의 동일한 매트릭스를 나타낸다. 예를 들어, 매트릭스 (14000) 의 기하학적 메타데이터는 참조 XYZ 좌표 모서리 위치 (14500) 및 기준 방위 벡터 (14600) 를 포함할 수 있다.
매트릭스 (14000) 의 XY (예컨대, X, Y 축들) 위치는 매트릭스를 판독하는 센서에 의해 처음에 식별되고, 센서를 참조하는 좌표 프레임워크 (예컨대, XY 좌표들) 로 계산될 수 있다. 예를 들어, XY 좌표들은 매트릭스를 판독하는 센서의 카메라 좌표들로서 처음에 식별될 수 있다. 카메라 좌표들은 그후 널리 공지된 기하학적 변환들을 이용하여 3차원 XYZ 작업공간 좌표들로 변환될 수 있다.
XYZ 좌표는 3개의 축들 (예컨대, X, Y, Z 축들) 에서의 좌표 지점을 포함할 수도 있다. 기준 XYZ 좌표 모서리 위치는 3차원 공간 내 매트릭스의 로케이션의 3차원 좌표들을 포함할 수도 있다. 식별 매트릭스가 컴포넌트에 대해 고정된 로케이션에 로케이트되도록 설계될 수도 있으므로, 작업 공간에, 예컨대 도 4 의 자율 조립 플랫폼 (4105) 상에 컴포넌트를 로케이트시키기 위해, 매트릭스 로케이션이 매우 정확한 기점 코드로서 참조될 수 있다. 이에 의해, 매트릭스는 재료 처리, 가상 고정, 및 작업 공간에서의 컴포넌트의 지식을 필요로 하는 다른 애플리케이션들에 유용한 기준 좌표를 제공할 수 있다. 기준 좌표가 예를 들어, 로봇 파지, 클램핑, 드릴링, 밀링, 표면 마무리, 및 다른 제조 및 처리 프로세스들을 위해 하나 이상의 자동화된 제작기들 및/또는 하나 이상의 이동 공급 디바이스들을 안내하는데 사용될 수 있다.
다른 양태에서, 매트릭스 이미지 (14000) 의 방위는 예컨대, 도 14c 에서 매트릭스 표면의 2차원 평면에서 측정된 각도를 변환함으로써 결정될 수 있다. 매트릭스 이미지 및 카메라 세계 위치는 부품 위치 및 방위를 6 치수들: X-Y-Z, 피치-롤-요로 결정하기에 충분하다. 도 14d 는 식별 매트릭스에서의 롤 각도 및 피치 각도의 변화들을 예시한다. 방위 벡터 (14600) 를 기준으로 이용하여, 매트릭스 롤 각도 (14700) 는 방위 벡터 (14600) 주위의 회전 각도로서 정의될 수 있다. 매트릭스 피치 각도 (14800) 는 피치 각도에 수직한 매트릭스 축 주위의 회전 각도로서 정의될 수 있으며, 그 축은 매트릭스 평면에 있다. 양자의 각도들은 매트릭스의 단일 센서 뷰로 동시에 측정될 수 있다. 예를 들어, 매트릭스의 롤 및 피치 방위는 원근 왜곡의 측정에 의해 추출될 수 있다. 매트릭스가 정확한 직사각형 형태로 제조된 것으로 알려질 수 있으므로, 직선의 완전성으로부터의 임의의 편차들은 환경 편차들에 의해 도입된 것으로 추론될 수 있다. 이들 편차들은 널리 공지된 머신-비전 이미지 분석 및 패턴-인식 기법들을 이용하여 양적으로 측정될 수 있다. 원근 왜곡은 주로 컴포넌트 부품의 방위 및 자세 각도에서의 변화들에 의해 도입될 수 있다.
도 15a 및 도 15b 는 6개의 데이터 매트릭스들 (각각의 도면에서 3개를 볼수 있음) 로 라벨링된 직사각형 솔리드 (solid) 부품 (14010) 을 나타내며, 각각의 매트릭스는 별개의 패싯 상에 2개의 상이한 자세들로 있다. 도 15a 는 제 1 자세에서 직사각형 솔리드 부품을 나타낸다. 도 15b 는 제 2 자세에서 직사각형 솔리드 부품을 나타낸다. 예를 들어, 직사각형 솔리드 부품은 고유한 매트릭스를 그의 직사각형 패싯들의 각각에 내장하기 위해 적층 제조될 (예컨대, 3-D-프린트될) 수 있다. 직사각형 부품이 편평한 표면 상에 놓여 있을 때, 매트릭스들 중 하나는 상부 방향을 향할 것이다 (예컨대, 도 15a 의 패싯 (14011), 도 15b 의 패싯 (14012)). 이는 위에서 볼 때 부품의 자세의 신속한 시각적 식별을 가능하게 한다. 도 15a 에서, 패싯 (14011) 은 위로 향하고 있으며 제 1 매트릭스 (14000a) 로 라벨링된다. 패싯 (14012) 은 전방을 향하고 있으며 제 2 매트릭스 (14000b) 로 라벨링되며, 패싯 (14013) 은 우측을 향하고 있으며, 제 3 매트릭스 (14000c) 로 라벨링된다. 다른 3개의 패싯들은 제 1 자세에서 보이지 않는다. 각각의 가시 매트릭스 (14000a-c) 위에서, 화살표는 매트릭스의 기준 방위를 식별한다. 직사각형 부품의 방위는 방위를 결정할 때에 추가 정보가 중복되도록, 매트릭스들 중 임의의 매트릭스를 봄으로써 결정될 수 있다. 도 15b 에서, 패싯 (14012) 은 위로 향하고 있으며 제 2 매트릭스 (14000b) 로 라벨링된다. 패싯 (14016) 은 전방으로 향하고 있으며 제 4 매트릭스 (14000d) 로 라벨링되며, 패싯 (14013) 은 우측으로 향하고 있으며 제 3 매트릭스 (14000c) 로 라벨링된다. 다른 3개의 패싯들은 제 2 자세에서 보이지 않는다. 각각의 가시 매트릭스 (14000b-d) 위에서, 화살표는 매트릭스의 기준 방위를 식별한다. 직사각형 부품의 방위는 방위를 결정할 때에 추가 정보가 중복되도록, 매트릭스들 중 임의의 매트릭스를 봄으로써 결정될 수 있다. 도 15b 가 상방으로 회전된 도 15a 의 동일한 직사각형 부품인, 2개의 도 15a 및 도 15b 의 비교로부터 결정될 수 있다.
상기 예에서 볼 수 있는 바와 같이, 직사각형 부품 (14010) 의 임의의 기하학적 모션 또는 회전은, 뷰어 (예컨대, 이미징 디바이스) 가 직사각형 부품의 다른 자세의 부분적 지식을 가지는 경우, 임의의 하나 패싯의 단일 뷰로부터 추론되어 정확하게 계산될 수 있다. 이러한 방법으로, 매트릭스는 그의 자세에 관계 없이, 부품의 로케이션 및 방위를 식별할 수 있는 기점 코드로서 기능할 수 있다. 매트릭스가 가시적이고 판독가능한 한, 부품의 임의의 다른 부분을 볼 필요가 없다. 상기 예들은 편평한 표면 상에 6개의 측면들 및 6개의 자연스러운 자세들 또는 안정 (resting) 위치들을 가진 직사각형 부품을 기술한다. 6개 보다 적거나, 초과하는 안정 위치들을 가지는 부품들은 이들의 패싯들 중 하나 이상을 시인가능한 매트릭스들로 적합하게 라벨링함으로써 수용될 수 있다. 모든 패싯이 라벨링될 필요는 없다. 매트릭스가 보이는 한, 부품은 위치 및 방위에서 식별가능할 수 있다. 예를 들어, 종이의 시트는 완전한 구별을 위해서는 단지 2개의 매트릭스들만을 필요로 할 수도 있다. 더 많은 패싯들 또는 복잡한 형상들을 가진 부품들은 더 많은 개수의 매트릭스들을 필요로 할 수도 있다. 대안적으로, 복잡한 부품들은 작업 공간에 추가적인 이미징 디바이스 (예컨대, 카메라들) 의 사용을 통해서 수용될 수도 있다.
상기 예들로부터, 하나 이상의 컴포넌트 부품들을 식별하는 방법이 제공된다. 본 방법은 하나 이상의 부품들의 존재를 검출하는 단계, 가시 부품들의 개수를 계수하는 단계, 가시 부품들 (예컨대, 일련 번호) 을 분류하는 단계, 부품을 로컬화하는 단계 (예컨대, 로케이션 및/또는 방위를 측정하는 단계), 및 프로세스를 타겟팅하는 단계 (예컨대, 접근 경로, 그리핑 지점, 등을 결정하는 단계) 를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 부품의 로케이션 및/또는 방위는 하나 이상의 프로세스들을 수행하기 위해 자동화된 제작기와 같은 로봇을 안내하는데 사용될 수도 있다.
도 16 은 6개의 컴포넌트 부품들로 구성된 조립 (16000) 의 일 예를 나타낸다. 6개의 부품들의 각각은 포함된 고유 식별 매트릭스로 적층 제조될 수 있다. 각각의 부품 상의 매트릭스들 (16001, 16002, 16003, 16004, 16005, 및 16006) 은 이들의 개별 부품의 패싯 상으로 제조될 수 있다. 컴포넌트 부품들이 함께 조립될 때, 6개의 매트릭스들은 모두 대략 동일한 공통 방향으로 향할 수 있어, 모든 6개의 개개의 매트릭스들이 이미징 디바이스에 의해, 예컨대, 단일 뷰에서 그리고 단일 조명 소스로 조립의 하나의 측면으로부터 사진적으로 판독 또는 캡쳐될 수 있게 한다. 예를 들어, 완전한 구성 인벤토리는 단일 뷰 및 단일 조명 소스로 이미징 디바이스에 의해 수행 및 완료될 수도 있다. 일부의 경우, 6개의 컴포넌트들의 다른 패싯들은 유사한 매트릭스들을 포함할 수도 있다 (예컨대, 다른 시야각들로부터 볼 수 있음). 조립들 및/또는 조립들의 부품들은 부품의 여러 패싯들 각각이 상이한 시야각들로부터 볼 수 있는 식별 매트릭스를 포함하도록 설계될 수 있어, 조립의 완전한 구성 인벤토리가 조립의 다수의 또는 모든 측면들로부터 취해질 수도 있다.
일부의 경우, 매트릭스들은 조립 또는 서브조립의 존재를 식별하고, 그의 위치 및 방위를 로케이트하는데 사용될 수 있다. 이 기법은 시스템들 또는 서브시스템들의 재료 처리 및 조립 동안 유리하게 사용될 수 있다. 매트릭스 라벨링의 시스템은 더 큰 자동화 및 로봇 시스템들을 가능하게 하는 제어 기준으로서 사용될 수 있다. 식별 시스템은 제조, 업그레이드, 및 수리와 같은, 하나 이상의 프로세스들 동안, 하나 이상의 프로세스들에 수반되는 하나 이상의 부품들의 식별, 기하학적 매트릭스 데이터, 추적, 사전배치, 및 인벤토리를 제공할 수도 있다.
도 17 은 2개의 공간적으로 분포된 매트릭스들 (17100 및 17200) 을 갖는 적층 제조된 컴포넌트 (17000) 를 나타낸다. 매트릭스들 양자는 컴포넌트에 영구적으로 부착될 수도 있으며 이들의 로케이션은 서로에 대해 안정적일 수 있다. 2개 이상의 매트릭스들이 컴포넌트 상에서 보일 때, 컴포넌트 상의 각각의 매트릭스의 XYZ 위치가 (예컨대, 컴포넌트의 3-D 모델 설계로부터) 알려져 있기 때문에, 각각의 매트릭스는 기하학적 종점을 포함할 수도 있으며, 명확하게-정의된 라인이 2개의 기하학적 종점들 사이에 도시될 수도 있다. 공간 내 라인의 위치는 높은 정밀도 및 정확도로 식별될 수 있다. 도 18 은 3개의 공간적으로 분포된 매트릭스들 (18400, 18500, 및 18600) 을 갖는 배열을 나타낸다. 제 3 매트릭스가 완전한 차원성 및 추가적인 정밀도를 제공하기 위해 추가될 수 있다. 이들 3개의 매트릭스들은 3차원 공간의 평면에서 삼각형을 형성하기 위해 3개의 라인들, 제 1 라인 (18100), 제 2 라인 (18200), 및 제 3 라인 (18300) 을 정의한다. 삼각형을 포함하는 평면에 의해, 시스템은 3개의 매트릭스들을 포함하는 컴포넌트의 정확한 로케이션 및 방위를 식별할 수도 있다.
이 삼각측량 기법은 컴포넌트 내 길이들 및/또는 각도 대응과 같은, 에러들의 측정을 통해서 추가적인 자기-체킹 능력들을 제공할 수 있다. 측정된 (예컨대, 경험적) 및 모델링된 (예컨대, 이론적인) 매트릭스 XYZ 로케이션들 사이의 축적된 에러들이 작을 때, 부품의 로케이션 및 방위의 정밀도 및/또는 정확도는 높은 것으로 간주될 수 있으며, 반대의 경우도 마찬가지이다. 예를 들어, 임의의 2개의 매트릭스들 사이의 각각의 라인의 경험적 및 이론적인 길이는 에러 추정을 발생시키기 위해 비교될 수도 있다. 일부의 경우, 이론적인 측정이 CAD 모델에 대해 이루어질 수도 있다. 다른 예에서, 방위 벡터는 각각의 매트릭스에 대해, 예컨대 앞에서 개시된 기법들을 이용하여, 측정될 수 있다. 임의의 2개의 매트릭스들 사이의, 매트릭스 벡터들의 쌍들 사이의, 일치 또는 불일치가 로컬 왜곡들 및 에러들을 계산하는데 사용될 수도 있다. 예를 들어, 도 18 에서, 모든 3개의 매트릭스들은 단일 평면에 로케이트된 것으로 도시되며, 3개의 매트릭스들에 대한 이론적으로 모든 3개의 방위 벡터들이 평행해야 함을 시사한다. 실제 물리적인 모델들로부터 얻은 매트릭스 측정들은 비평행 방위 벡터들을 발생시킬 수 있다. 이론적인 및 경험적 측정치들 사이의 차이는 물리적인 컴포넌트의 컴퓨터 모델로부터 물리적인 컴포넌트의 분산을 추정할 수 있다.
(예컨대, 컴퓨터 모델들의) 이론적인 예측들로부터의 (예컨대, 물리적인 컴포넌트들의) 경험적 측정들의 편차는 측정 에러들, 오교정, 렌즈 수차, 수치 계산 및 변환 에러들, 환경 및/또는 체계적 에러들, 및 다른 효과들 (예컨대, 사기) 을 포함하여, 임의 개수의 이유들로부터 발생할 수 있다. 정밀-제조된 모델 컴포넌트가 센서 측정 시스템의 신뢰성을 테스트하는데 사용될 수도 있다. 예를 들어, 잘-교정된 시스템은 비교적 적당한 동작 범위를 포괄하는 에러 시그너쳐들을 나타낼 것으로 예상될 수 있다. 비교적 적당한 범위 내에 포함되는 무작위 에러 거동은 시스템이 적절히 동작하고 있음을 시사할 수 있다. 다른 예에서, 교정 드리프트, 또는 오교정은 에러 범위들을 현저하게 그리고 검출가능하게 증가시킬 수 있다. 에러 확산의 증가는 시스템 (예컨대, 센서, 3-D 프린팅) 고장의 유용한 조기 경고 및 표시를 유리하게 제공할 수 있다. 예를 들어, 장착 지점이 변경되거나 또는 시프트된 센서는 휠씬 더 큰 에러들을 도입할 것이다.
일부의 경우, 사기 또는 위조 부품들은 정밀-제조된 모델 컴포넌트와 비교할 때 위조 부품들의 에러 프로파일의 시그너쳐에 의해 검출될 수 있다. 예를 들어, 위조자들에 의해 이루어지는 일반적인 실수는 위조된 아이템의 대향 측들 상에 존재하는 동떨어진 특징들에 대한 낮은 기하학적 레지스트레이션의 정밀도일 수 있다. 예를 들어, 도 15a 에서, 위조된 아이템의 매트릭스들 (14000a-c) 의 위치들 및 방위들은 다수의 에러 증상들을 포함할 수도 있다. 이들 증상들은 제조 결함들, 환경 또는 온도 변화들 또는 손상, 및 사기 또는 위조 부품들을 검출하고 진단하는데 유용할 수 있다.
일부의 경우, 서브-텍스트적인 코딩이 위조 제품들을 구별하는데 사용될 수 있다. 솔리드 오브젝트 상의 다수의 매트릭스들은 사기 부품들의 빠른 검사 및 검출을 가능하게 하는 위조 방지에 대한 메커니즘을 제공할 수 있다. 이 메커니즘은 비-심볼 및 비-디지털일 수 있다. 적층 제조는 매트릭스들의 치수들에서 미세 조정들이 이루어질 수 있게 할 수 있다. 하나의 이러한 치수는 그의 편평한 프린트된 평면 상의 매트릭스의 XY 변위일 수 있다. 예를 들어, 도 15a 에서, 제 1 매트릭스 (14000a) 의 위치 및 방위는 직사각형 부품의 피트 (fit) 또는 기능에 달리 영향을 미침이 없이 그의 프린트된 평면 내에서 용이하게 오프셋될 수 있다. 이 오프셋은 매트릭스들 (14000a-c) 에 의해 형성된 삼각형일 수 있는, 도 18 에 따른 내접 측정된 삼각형의 라인 길이들에서 외란을 도입할 수 있다. 예를 들어, 의도적으로 도입된 오프셋은 2개의 매트릭스들 (14000a 및 14000b) 사이의 라인의 길이를 의도적으로 길게 할 수도 있다. 오프셋은 부품의 컴퓨터 모델에 기록되고, 제조된 부품에 반영될 수 있다. 오프셋에 관한 정보는 위조자가 도입된 오프셋을 검출 또는 측정할 수 없거나 또는 어렵도록, 은폐될 수 있다. 일부의 경우, 상이한 오프셋들이 다른 유사한 부품들에 도입될 수 있으며, 이는 위조자들이 다수의 유사하게 마크된 부품들을 검사한 후에도, 부품 상의 하나 이상의 매트릭스들의 검사에 의해 오프셋에 대해 학습하기가 더 어려워지게 할 수 있다. 그러나, 특정의 오프셋은 시스템에 고유한 센서에게 용이하게 식별될 수 있으며, 예컨대 부품의 라우팅 구성 스캔 동안 검출될 수 있다.
이 기법은 기하학적 메타데이터 아이템들 사이에 인코딩함으로써 아이덴티티 검증 데이터를 '은폐'할 수 있으며, 이에 의해 기하학적 메타데이터의 지식을 가진 시스템에 즉각적인 검증을 제공하고, 어떤 기하학적 데이터의 지식도 갖지 않는 사기 시스템들에 대해 내성을 제공할 수 있다. 이 위조 방지 메커니즘은 인가된 사용자들이 사기 부품들의 검출을 현저하게 간단하고, 빠르고, 그리고 저렴하게 행할 수 있다. 위조자들에 대해 비용 및 복잡성 장벽을 세움으로써, 정품 제조 제품들 및 교체 부품들과 관련된 사기를 방지할 수 있다.
도 21 은 예시적인 레이저 절단 프로세스의 예시를 나타낸다. 이 프로세스는 예를 들어, 도 2 의 레이저 절단 단계 (2200) 프로세스와 관련하여 발생할 수도 있다. 자동화된 제작기들 (2102 및 2104) 에는 각각 이펙터들 (2100a 및 2100b) 가 장착된다. 예시적인 COTS 카본 섬유 패널은 COTS 수용 영역 (2209) 으로부터 또는 COTS 제조 영역 (2800) (도 2) 으로부터 레이저 절단 스테이션 (2200) 으로 제공된다. 자동화된 제작기들 (2102, 2104) 은 절단 패널 (2106) 에 대한 명령들 및 사양들을 수신할 수도 있으며, 따라서 패널의 절단을 수행하기 위한 이펙터들 (2100a 및 2100b) 을, 아직 설치되지 않았으면, 설치할 수도 있다. 그에 따라, 절단 패널은 섀시 빌드 라인들 (2300) (도 2) 또는 추가적인 프로세싱을 위한 다른 적합한 로케이션으로 제공될 수도 있다.
도 22 는 노드 또는 압출물을 가진 패널의 조립을 위한 예시적인 자동화된 프로세스의 예시를 나타낸다. 이 프로세스는 예를 들어, 바디 조립 영역들 (2600, 2650) (도 2), 일반적인 조립 (2500), 또는 다른 적합한 로케이션에서 발생할 수도 있다. 여기서, 자동화된 제작기들 (2202, 2204) 은 노드 또는 압출물을 갖는 패널을 조립 및/또는 설치하기 위해, COTS 카본 섬유 패널 (2206) 을 조작하는 이펙터들을 자체적으로 구비하고 있다. 이 예시에서, 패널 (2206) 의 단부는 압출물 (2208) 을 포함한다. 자동화된 제작기들 (2202, 2204) 은 머신-학습, 자율 프로그램들 또는 제어 스테이션으로부터의 방향을 이용하여, 패널 (2206) 을 조립하고 압출물 (2208) 을 적합한 로케이션에 삽입하기 위해 협력한다.
도 23 은 도 21 의 조립 스테이션과 유사한 조립 스테이션에서 수행 중인 예시적인 레이저 절단 프로세스의 예시를 나타낸다. 도 23 은 자동화된 제작기들 (2302, 2304, 2306, 2308) 에 의해 프로세싱 중인 조립 라인 상의 패널들 (2310a, 2310b) 을 포함할 수도 있다. 예시적인 실시형태에서, 패널들 (2310a, 2310b) 은 이동 조립 라인 상에서 운반 중이며, 패널 세그먼트들이 이송됨에 따라서 레이저 절단 프로세스가 발생하고 있다. 다른 실시형태들에서, 패널들 (2310a, 2310b) 은 이동 차량, 자동화된 제작기들에 의해, 수동으로 또는 다른 수단에 의해 스테이션에 도달할 수도 있다.
도 24 는 조립 스테이션에서 수행 중인 접착제 도포를 위한 예시적인 프로세스의 예시를 나타낸다. 도 24 는 섀시 빌드 라인들 (2300) (도 2) 에서 수행될 수도 있는 기능들의 일 예이다. 자동화된 제작기들 (2402, 2404, 2406, 2408 및 2412) 은 노드들을 빌드하고 다른 부품들을 조립하기 위해 접착제를 카본 시트들 (2410) 에 도포하고 있다. 예를 들어, 일부 자동화된 제작기들이 카본 시트들을 이동시키고 아니면 조작하도록 장착된 이펙터들을 가지고 다른 것이 접착제를 도포하도록 장착된 이펙터들을 갖도록, 자동화된 제작기들 사이의 노동의 분담이 수반될 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 카본 시트들 또는 다른 재료는 자동화된 조립 라인 상에서 이동될 수도 있다. 예시적인 일 실시형태에서, 전체 프로세스는 자동화될 수도 있다.
도 25 는 압출물들을 노드들에 본딩 및 조립하기 위해, 복수의 협력하는 자동화된 제작기들에 의해 수행되는 예시적인 프로세스의 예시를 나타낸다. 노드, 노드 조립 또는 노드 네트워크 (2516) 는 자동화된 제작기들 (2502, 2508, 2510 및 2512) 이 압출물들을 노드 (2516) 에 적용하는 스테이션에 위치된다. 예를 들어, 자동화된 제작기 (2512) 에는 압출 (2520) 을 노드 (2516) 의 섹션 (2518) 에 조립하기 위한 이펙터가 장착된다. 자동화된 제작기들 (2504, 2506) 은, 결국, 압출물들이 조립된 후 패널들 (2522) 또는 다른 컴포넌트들을 순차적으로 적용할 수도 있다. 이 프로세스는 섀시 빌드 (2300), 일반적인 조립 (2500) 또는 다른 적합한 영역 또는 스테이션의 일부로서 발생할 수도 있다 (도 2).
도 26 은 차량의 서스펜션을 섀시에 조립하기 위해 복수의 자동화된 제작기들 (2602, 2604, 2606, 2608) 에 의해 수행되는 예시적인 프로세스의 예시를 나타낸다. 이 프로세스는 예를 들어, 섀시 빌드 라인들 (2300), 일반적인 조립 (2500), 바디 조립 (2600, 2650), 또는 다른 적합한 영역 (도 2) 에서 수행될 수도 있다. 도 26 을 참조하면, 복수의 자동화된 제작기들이 서스펜션 시스템 (부분적으로 시야에 가려져 있음) 을 섀시 (2620) 상으로 조립하기 위해 협력하고 있음을 알 수 있다.
도 27 은 바디 (2702) 를 섀시 (2704) 상에 하강시키는 프로세스에서 복수의 자동화된 제작기들 (2706, 2708, 2710) 에 의해 수행되는 예시적인 프로세스의 예시를 나타낸다. 이 프로세스는 예를 들어, 일반적인 조립 (2500) (도 2) 에서 발생할 수도 있다. 이 예시에서, 자동화된 제작기들 (2706, 2710) 에는 섀시 (2704) 상으로의 삽입을 위해 바디 (2702) 를 처리하기 위한 툴들 또는 이펙터들이 장착된다. 실시형태에 따라서, 프로세스는 부분적으로 또는 전체적으로 자동화될 수도 있다.
이전 설명은 임의의 당업자가 본원에서 설명하는 다양한 양태들을 실시할 수 있도록 하기 위해서 제공된다. 본 개시물의 전반에 걸쳐 제시된 이들 예시적인 실시형태들에 대한 다양한 변경들은 당업자들에게 명백할 것이며, 본원에서 개시된 컨셉들은 이송 구조체에 대한 컴포넌트들의 3-D 프린팅을 위한 다른 기법들에 적용될 수도 있다. 따라서, 청구범위들은 본 개시물의 전반에 걸쳐서 제시되는 예시적인 실시형태들을 한정하려는 것이 아니라, 전문용어 청구범위들과 일치하는 전체 범위를 부여하려는 것이다. 당업자들이 주지하고 있거나 추후 알게 될 본 개시물의 전반에 걸쳐서 설명된 예시적인 실시형태들의 엘리먼트들에 대한 모든 구조적 및 기능적 균등물들이 청구범위에 의해 포괄되도록 의도된다. 더욱이, 이러한 개시물이 청구범위에 명시적으로 인용되는지 여부에 상관없이, 본원에서 개시된 어떤 것도 대중에게 헌정하려고 의도된 것이 아니다. 어떤 청구항 컴포넌트도, 컴포넌트가 어구 "하는 수단" 을 이용하여 명시적으로 인용되거나 또는, 방법 청구항의 경우, 컴포넌트가 어구 "하는 단계" 를 이용하여 인용되지 않는 한, 35 U.S.C. §112(f), 또는 해당 관할지역들에서의 유사한 법률의 조항들에 따라 해석되어서는 안된다.
Claims (34)
- 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템으로서,
상기 이송 구조체를 제조 및 조립하는 복수의 자동화된 제작기들을 포함하며, 상기 자동화된 제작기들 중 제 1 자동화된 제작기는 컴포넌트 중 적어도 일부분을 프린트하고 상기 이송 구조체의 상기 조립 동안 설치를 위해 상기 컴포넌트를 상기 자동화된 제작기들 중 제 2 자동화된 제작기로 운반하는 3차원 (3-D) 프린터를 포함하는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 복수의 자동화된 제작기들 중 적어도 일부는 제어 시스템의 안내 하에 스테이션들 사이에 자동화된 방식으로 이동하도록 구성되는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 복수의 자동화된 제작기들 중 적어도 일부는 상기 복수의 자동화된 제작기들 중 적어도 일부의 각각으로 하여금, 하나 이상의 머신-학습 기능들을 적응적으로 각각 수행하게 하도록 구성된 하나 이상의 센서들을 포함하는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 3 항에 있어서,
상기 하나 이상의 머신-학습 기능들은 프린팅 이동 패턴들을 최적화하는 것, 프린트 헤드들의 모션 제어를 가능하게 하는 것, 재료들 개발을 위한 즉단즉결 (on-the-fly) 프린팅, 구조적 최적화, 및 차량 조립을 위해 자동적으로 툴들을 수용하는 것 중 적어도 하나를 포함하는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 1 자동화된 제작기는 아암의 원위 단부의 로봇 이펙터를 가지는 로봇 아암을 갖는 자동화된 로봇 장치를 포함하며, 상기 로봇 이펙터는 상기 컴포넌트를 상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 2 자동화된 제작기로 운반하도록 구성되는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 2 자동화된 제작기는 아암의 원위 단부의 로봇 이펙터를 가지는 로봇 아암을 갖는 자동화된 로봇 장치를 포함하며, 상기 로봇 이펙터는 상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 1 자동화된 제작기로부터 상기 컴포넌트를 운반하고 상기 컴포넌트를 설치하도록 구성되는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 1 자동화된 제작기로부터 상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 2 자동화된 제작기로의 상기 컴포넌트의 운반을 포함하는 상기 이송 구조체의 상기 조립 동안 상기 자동화된 제작기들을 제어하는 제어기를 더 포함하는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 이송 구조체의 상기 조립 동안 스테이션들 사이에 상기 이송 구조체를 이동시키기 위한 복수의 스테이션들 및 자동화된 이송 시스템을 더 포함하는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 8 항에 있어서,
상기 자동화된 제작기들 중 적어도 하나는 상기 이송 구조체의 상기 조립 동안 스테이션들 중 2개 이상 사이에 이동하도록 구성되는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 5 항에 있어서,
상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 1 자동화된 제작기는 상기 이송 구조체의 상기 조립 동안 스테이션들 중 2개 이상 사이에 이동하도록 구성되는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 자동화된 제작기들 중 제 3 자동화된 제작기는 아암의 원위 단부의 로봇 이펙터를 가지는 로봇 아암을 갖는 자동화된 로봇 장치를 포함하며, 상기 로봇 이펙터는 상기 이송 구조체의 상기 조립 동안 사용하도록 구성되는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 11 항에 있어서,
상기 자동화된 제작기들 중 적어도 하나는 상기 로봇 아암을 다른 로봇 아암과 자동으로 교환하도록 구성되는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 11 항에 있어서,
상기 자동화된 제작기들 중 적어도 하나는 상기 로봇 이펙터를 다른 로봇 이펙터와 자동으로 교환하도록 구성되는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 3-D 프린터는 상기 컴포넌트의 제 1 부분을 상기 컴포넌트의 비-프린트된 제 2 부분 상으로 프린트함으로써 컴포넌트 중 적어도 일부분을 프린트하도록 구성되는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 3-D 프린터는 상기 컴포넌트를 다른 구조에 상호접속하도록 구성된 상호 접속부를 프린트함으로써 컴포넌트 중 적어도 일부분을 프린트하도록 구성되는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 1 항에 있어서,
금속 재료들을 제련하고 파우더를 자동화된 방법으로 애터마이즈하도록 구성된 현장 자동화된 리사이클러 (on-site automated recycler) 를 더 포함하는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 컴포넌트는 상기 컴포넌트를 고유하게 식별하는 라벨을 포함하는, 이송 구조체에 대한 자동화된 조립 시스템. - 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법으로서,
상기 자동화된 제작기들 중 제 1 자동화된 제작기는 3차원 (3-D) 프린터를 포함하며,
상기 3-D 프린터에 의해 상기 이송 구조체의 컴포넌트 중 적어도 일부분을 프린트하는 단계;
상기 컴포넌트를 상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 1 자동화된 제작기로부터 상기 자동화된 제작기들 중 제 2 자동화된 제작기로 자동으로 운반하는 단계; 및
상기 이송 구조체의 상기 조립 동안 상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 2 자동화된 제작기에 의해 상기 컴포넌트를 자동으로 설치하는 단계를 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 복수의 자동화된 제작기들 중 적어도 일부분은 중앙 제어 시스템의 안내 하에 스테이션들 사이에 자동화된 방식으로 이동하도록 구성되는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 복수의 자동화된 제작기들 중 적어도 일부분은 상기 복수의 자동화된 제작기들의 부분의 각각으로 하여금 하나 이상의 머신-학습 기능들을 적응적으로 수행하게 하도록 구성된 하나 이상의 센서들을 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 20 항에 있어서,
상기 하나 이상의 머신-학습 기능들은 프린팅 이동 패턴들을 최적화하는 것, 프린트 헤드들의 모션 제어를 가능하게 하는 것, 재료들 개발을 위한 즉단즉결 프린팅, 구조적 최적화, 및 차량 조립을 위해 자동적으로 툴들을 수용하는 것 중 적어도 하나를 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 1 자동화된 제작기는 아암의 원위 단부의 로봇 이펙터를 가지는 로봇 아암을 갖는 자동화된 로봇 장치를 포함하며, 상기 컴포넌트는 상기 로봇 이펙터에 의해 상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 1 자동화된 제작기로부터 상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 2 자동화된 제작기로 운반되는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 19 항에 있어서,
상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 2 자동화된 제작기는 아암의 원위 단부의 로봇 이펙터를 가지는 로봇 아암을 갖는 자동화된 로봇 장치를 포함하며, 상기 컴포넌트는 상기 로봇 이펙터에 의해 상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 1 자동화된 제작기로부터 상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 2 자동화된 제작기로 운반되는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 1 자동화된 제작기로부터 상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 2 자동화된 제작기로의 상기 컴포넌트의 운반을 포함하는 상기 이송 구조체의 상기 조립 동안 상기 자동화된 제작기들을 제어하는 단계를 더 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 이송 구조체의 상기 조립 동안 복수의 스테이션들 사이에 상기 이송 구조체를 자동으로 이동시키는 단계를 더 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 이송 구조체의 상기 조립 동안 스테이션들 중 2개 이상 사이에 상기 자동화된 제작기들 중 적어도 하나를 자동으로 이동시키는 단계를 더 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 이송 구조체의 상기 조립 동안 2개 이상의 스테이션들 사이에 상기 자동화된 제작기들 중 상기 제 1 자동화된 제작기를 자동으로 이동시키는 단계를 더 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 자동화된 제작기들 중 제 3 자동화된 제작기는 아암의 원위 단부의 로봇 이펙터를 가지는 로봇 아암을 갖는 자동화된 로봇 장치를 포함하며, 상기 방법은, 상기 이송 구조체의 상기 조립 동안 상기 로봇 이펙터를 이용하는 단계를 더 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 28 항에 있어서,
상기 로봇 아암을 다른 로봇 이펙터와 자동으로 교환하는 단계를 더 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 28 항에 있어서,
상기 로봇 이펙터를 다른 로봇 이펙터와 자동으로 교환하는 단계를 더 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 컴포넌트 중 적어도 일부분을 프린트하는 단계는 상기 3-D 프린터에 의해 상기 컴포넌트의 제 1 부분을 상기 컴포넌트의 비-프린트된 제 2 부분 상으로 프린트하는 단계를 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 컴포넌트 중 적어도 일부분을 프린트하는 단계는 상기 컴포넌트를 다른 구조에 상호접속하도록 구성된 상호 접속부를 프린트하는 단계를 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
금속을 재활용하여 상기 금속 파우더를 제조하고 상기 재활용된 금속 파우더를 상기 3-D 프린터에 자동으로 제공하는 단계를 더 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 컴포넌트를 고유하게 식별하기 위해 라벨을 상기 컴포넌트 상으로 부착하는 단계를 더 포함하는, 복수의 자동화된 제작기들에 의한 이송 구조체의 자동화된 조립을 위한 방법.
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