种族机器人案例研究：3D仿真软件改善了学生学习过程和潜力

机器人自动化卓越中心（比赛）是一家独立的培训学院。Race总的设在新加坡，为寻求在与机器人相关的领域认证的专业人士提供咬合培训模块。种族毕业生发现自己在全球雇用，在机器人系统工程师和行业自动化专家等地位，从医疗保健到汽车等地。

在比赛中提供的核心课程之一是用于机器人和自动化（R＆A）的附加和火车（ANT）。六个月的计划赋予敏捷工程人才与核心R＆A技术的动手访问。该计划分为两部分：在第1阶段，学生在学院校园获得三个月的动手课堂培训。在2阶段，受训人员在职务培训的三个月内与东道主公司置于主办方，从工业从业者获得宝贵的真实体验。

由于Covid-19大流行，并保持学生和工作人员的安全，第1阶段的亲自课程过渡到远程学习环境。使用Zoom，讲座和演示等工具在线继续。虽然没有挑战，但报告了在线学习的福利包括更容易遵循讲座和逐步指导，以及记录会话以供未来的审查的能力。

使用可视组件模拟

当比赛被引入视觉组件时，第一印象很高。教练和学员都对易用性，应用程序的广度和机器人的广泛电子目录印象深刻。

具有前所未有的速度，学员能够掌握视觉组件技术，开始独立和创造性地工作。这是对工作流程的显着改进，如在使用可视化量的情况下，不使用仿真软件。相反，学员依靠SolidWorks设计和手动吸引纸张来模拟工厂自动化。转换到视觉组件被证明是明显更快，更直观的。据学员介绍，可能在迄今为止最多八小时完成的工作可以在只需三个小时内完成可视化组件。

来自学生的第一印象也很高，一名学生记录了如何“创意的想法和改进来到生命。仿真确保了完全平衡的制造环境。“

创造性的想法和改善来到了生活。仿真确保了完全平衡的制造环境。

比赛受训者

更好的学习工具

当学员学习机器人手臂理论，传感器和机器视觉和终止效应训练时，视觉组件仿真软件在第1阶段的工业机器人课程中实施。这个学习路径需要大约四个小时，然后他们可以想象他们的想法。研究以布局，输送机和馈线开始，然后移动到空转位置，机器人PNP和任务测序，使用工作处理运动。

小组练习是探索创造力的机会，同时满足特定的任务要求。五位学员的小团队是一周的，完成涉及挑选和放置，输送机和任务测序的活动。然后将这些项目展示到群组的缩放和在社交媒体上发布，以友好的参与。

Covid-19影响了比赛的学习环境，以及项目工作。这些集团项目中的一个部署了AGV，uvc-light消毒，在工人的宿舍中对抗Covid-19的传播。另一个项目可视化添加剂制造工厂如何使产品的定制更容易和更安全。

比赛机器人和视觉组件的未来

比赛致力于教育和推广机器人，自动化和数字制造技术。他们通过建立在指导和应用培训的课程中实现这一目标，以及借鉴现实世界的项目经历的课程。

将视觉组件添加到竞赛培训投资组合使学生能够模拟他们从理论上了解的技术。这有助于他们的知识保留并扩大他们的技术视野。自从实施软件，反馈和课程从学员的满足程度显着更高。

未来，竞争希望将学生与当地制造商配合在研究项目上进行合作。他们还希望看到他们的教育计划扩展，与其他机构，制造商和系统集成商合作。