没有什么比看着一个装配机器人工作更好的了。不知疲倦的可靠性和效率是一种景象。然而，有效的机器人系统不会自发产生。他们需要大量的计划。细节决定成败。尽早预测和解决问题可以避免日后的麻烦。

特别是，当从手工装配过渡到机器人装配时，重要的是要准确地辨别工人在组装产品的各个部件时在做什么。人类通常可以做任何需要的事情来让一个部件合适，即使它稍微超出规格——这最终会降低质量和增加废料。

另一方面，机器人对零件差异的一致性和容忍度要差得多。因此，工程师需要清楚地定义零件差异的范围，以便组装系统能够识别可接受的零件。他们可能最终不得不收紧零件规格，或重新设计产品及其组成部分，以便机器人更容易组装。这是机器人技术经常被低估的方面——它迫使组装者清理他们的行为。

在某些方面，这个过程类似于简化手工组装的过程。例如，减少产品部件的数量将降低成本，并提高工艺可靠性，无论用于组装它的设备类型是什么。然而，其他的指导方针是更具体的机器人。

例如，与人类的装配工不同，单个机器人不能一手拿着零件，一手拿着工具。因此，产品应该被设计成可以从下往上分层组装，而不需要在组装过程中重新定位，这只会增加循环时间。

类似地，因为机器人仍然不能像专用的“硬”自动化那样具有相同的可重复性，所以如果零件具有自对准特征(如嘴唇或倒角)来帮助机器人插入它们，这是一个好主意。

在整个过程中，操作者应该就其工作的细微差别进行咨询:如何识别好的部件;他们可能会使用什么技术来促进组装。鼓励员工的投入可以提供必要的洞察力，以创建一个有效的、全面的应用程序。

让我现在…

按照同样的思路，工程师需要准确地预测零件将如何呈现给装配机器人。机器视觉的最新进展为系统集成商在这一领域提供了强大的新工具。例如，利用视觉，机器人现在可以在传送带上随机地检查和挑选零件，甚至可以杂乱地放在垃圾箱里。然而，这种技术虽然越来越便宜，也越来越容易使用，但在现实世界中实现起来仍然既昂贵又棘手。

例如，照明被一些人描述为几乎是一种艺术，因为其中包含许多变量。相机和图像处理软件可能会受到阳光或其他设备发出的光线等东西的阻碍。它也可能是必要的修改部分，以便他们将提供机器视觉系统的可识别的视觉线索。

记住，不能自然平放的部件可能不适合用于传送带，即使有先进的机器视觉系统;如果零件堆积在一起，也是一样的。这些都不是不可克服的问题——例如，重叠的部分可以简单地被允许移动到传送带的末端，然后返回到起点进行另一个过程。组装机也可以使用级联输送机或其他分离系统。这里的重点是，预测这些类型的问题将使实现一个机器人更容易。

虽然在机架、托盘、索引表或传送带上呈现固定部件通常比较容易，但重要的是要确保所有部件以一致、稳定的方式放置在各自的口袋中。这些口袋应该为夹持器的手指提供空间，机器人应该能够拿起一个部件并插入它，而不需要任何进一步的操作。为机器人配备自定心夹持器甚至机器视觉，工程师就可以使用不那么精确的托盘或夹具。

同样，当使用振动式碗式给料机时，工程师需要确保呈现的零件不会纠缠或重叠，这样机器人就可以在不受干扰的情况下挑选零件。

机器人的抓握器不如人类的手灵活，而且有些部分对机器人来说更容易抓握。具有两个平行表面的零件可以用两指夹持器处理。如果圆的中间有一个洞，可以用它的外边或内边处理。在零件上增加一个小唇，可以帮助夹具可靠地操纵零件，提高系统的效率。如果机器人要处理不止一种类型的部件，那么这些部件需要被设计成可以用同一个抓手来操作。工具更换器和多功能末端执行器是另一个选择。

最后，零件材料可以成为机器人装配的一个因素，特别是在使用抓手时。柔性部件可能会带来挑战，可能需要特殊的夹具。带有化妆品表面的部件或由易碎材料制成的部件可能需要夹具或其他类型的固定装置，以更温和地处理它们。