現在、食品・飲料包装業界におけるロボット操作は、基本的にワークステーション形式です。 仕分けから梱包、パレタイジング、さらにはハンドリングまですべてロボットによって行われます。これは、自動生産ラインの技術的なレイアウトをテストするだけでなく、高いコスト圧力も伴います。 また、ロボットだけでは分業化が難しい製品もあり、ロボットの効率をいかに発揮させるかは、長期的な議論に値する課題です。
ピッキング：
ピッキング作業はロボットが行います。 品種や形状が多種多様な場合、ロボットに画像認識システムや多機能マニピュレータを搭載する必要があります。 ロボットがアイテムトレイに到着するたびに、対応するマニピュレーターを使用して、画像認識システムによって「見られた」アイテムの形状に従ってそれをつかみ、一致するトレイに置くことができます。
現在、食品および飲料業界でのグラブおよび仕分けロボットの適用は徐々に増加しており、主にリアパッケージに集中しています。 たとえば、小さなチョコレート、キャンディー、箱入りまたは袋入りの食品や飲料をすばやくつかんで、指定された仕分けコンベア ベルトまたは梱包箱に入れることができます。 このロボットは人間の手のように器用なだけでなく、十分な判断能力も備えています。 将来的には、空の倉庫で、ロボットが棚を梱包プラットフォームに送り、商品を正確に識別して必要な商品を選別し、梱包後にベルトコンベアに載せます。 仕分けロボットはプロトタイプを作成しました。 これらのインテリジェントな仕分けロボットが包装業界に適用されると、倉庫管理の効率が大幅に向上し、人件費が削減されます。 仕分けロボットが市場に参入するには、しばらく時間がかかります。 短期的には、パッケージングとピッキングは、自動化と手動による支援の形で存在する必要があります。
現在、仕分けロボットは、一般にパラレル ロボット、つまりいわゆるスパイダー ハンドに基づいており、通常は 4 軸および 6 軸のパラレル ロボットです。
パッキング：
食品および飲料業界では、一般的に仕分け作業は最初の要件として効率が求められますが、同じ困難な要因はパッケージングです。 バラバラになったものを包装袋や箱に正確に入れる必要があり、ロボットの柔軟性や精度が試されるだけでなく、ロボットに視覚機能や計算機能が求められます。