Ավտոմոբիլային արդյունաբերության մեջ ռոբոտների լավագույն կիրառությունների տասնյակը

Ավելի քան 50 տարի ավտոմոբիլային արդյունաբերությունն իր հավաքման գծերում օգտագործում է արդյունաբերական հատակը մաքրող մեքենաներ՝ արտադրական տարբեր գործընթացների համար: Այսօր ավտոարտադրողները ուսումնասիրում են ռոբոտաշինության օգտագործումը ավելի շատ գործընթացներում: Ռոբոտներն ավելի արդյունավետ են, ճշգրիտ, ճկուն և հուսալի այս արտադրության համար: Այս տեխնոլոգիան ավտոմոբիլային արդյունաբերությունը դարձնում է աշխարհի ամենաավտոմատացված մատակարարման շղթաներից մեկը և ռոբոտների ամենամեծ օգտագործողներից մեկը: Յուրաքանչյուր մեքենա ունի հազարավոր մետաղալարեր և մասեր, և պահանջում է բարդ արտադրական գործընթաց՝ բաղադրիչները պահանջվող տեղ հասցնելու համար: .
Հատակի մաքրման թեթև արդյունաբերական մեքենաների ռոբոտ ձեռքը «աչքերով» կարող է ավելի ճշգրիտ աշխատանք կատարել, քանի որ այն կարող է «տեսնել» այն, ինչ նա անում է: այժմ կատարեք համապատասխան փոխհատուցումներ մասեր տեղադրելու ժամանակ, քանի որ նրանք գիտեն, թե ուր են գնում մասերը: Դռների պանելների, դիմապակու և ցեխակույտերի տեղադրումն ավելի ճշգրիտ է ռոբոտի տեսողության միջոցով, քան սովորական ռոբոտի ձեռքերը:
Խոշոր արդյունաբերական ռոբոտները՝ երկար ձեռքերով և ավելի բարձր բեռնատարողությամբ, կարող են տեղում եռակցվել ծանր աշխատանքային վահանակների վրա: Փոքր ռոբոտները եռակցում են ավելի թեթև մասեր, ինչպիսիք են փակագծերը և փակագծերը: Եռակցման ջահը ճիշտ նույն ուղղությամբ յուրաքանչյուր ցիկլում: Կրկնվող աղեղի և արագության բացի պատճառով հնարավոր է պահպանել եռակցման բարձր ստանդարտները յուրաքանչյուր արտադրությունում: Համագործակցող ռոբոտները աշխատում են այլ խոշոր արդյունաբերական ռոբոտների հետ միասին լայնածավալ հավաքման գծերում: Ռոբոտ Եռակցողներն ու տեղափոխողները պետք է համագործակցեն հավաքման գիծը գործարկելու համար: Ռոբոտի կառավարիչը պետք է վահանակը տեղադրի ճշգրիտ վայրում, որպեսզի եռակցող ռոբոտը կարողանա կատարել բոլոր ծրագրավորված զոդումները:
Մեխանիկական մասերի հավաքման գործընթացում արդյունաբերական հատակը մաքրող մեքենաների ռոբոտաշինության կիրառման ազդեցությունը հսկայական է: Ավտոարտադրական գործարանների մեծ մասում թեթև ռոբոտային զենքերը մեծ արագությամբ հավաքում են ավելի փոքր մասեր, ինչպիսիք են շարժիչները և պոմպերը: Այլ առաջադրանքներ, ինչպիսիք են պտուտակահանը, անիվը: տեղադրումը և դիմապակի տեղադրումը, բոլորը կատարվում են ռոբոտի ձեռքով:
Ավտոնկարչի աշխատանքը հեշտ չէ, և սկսելը թունավոր է: Աշխատուժի պակասը նաև դժվարացնում է հմուտ պրոֆեսիոնալ նկարիչների գտնելը: Ռոբոտ ձեռքը կարող է լրացնել բացերը, քանի որ այս աշխատանքը պահանջում է յուրաքանչյուր շերտի հետևողականությունը: ներկ: Ռոբոտը կարող է հետևել ծրագրավորված ճանապարհին՝ հետևողականորեն ծածկելու մեծ տարածք և սահմանափակելու թափոնները: Մեքենան կարող է օգտագործվել նաև սոսինձներ, հերմետիկ նյութեր և պրիմերներ ցողելու համար:
Մետաղական դրոշմանիշների տեղափոխումը, CNC մեքենաները բեռնելը և բեռնաթափելը և ձուլարաններում հալած մետաղը լցնելը հիմնականում վտանգավոր են մարդկանց աշխատողների համար: Դրա պատճառով այս ոլորտում բազմաթիվ վթարներ են տեղի ունեցել: Այս տեսակի աշխատանքը շատ հարմար է խոշոր արդյունաբերական ռոբոտների համար: Մեքենաների կառավարում և բեռնման/բեռնաթափման առաջադրանքները կատարվում են նաև ավելի փոքր համագործակցող ռոբոտների կողմից՝ փոքր արտադրական գործառնությունների համար:
Ռոբոտները կարող են մի քանի անգամ հետևել բարդ ուղիներին՝ առանց ընկնելու, ինչը նրանց դարձնում է կատարյալ գործիքներ՝ կտրելու և կտրելու համար: Թեթև քաշ ռոբոտները՝ ուժի ընկալման տեխնոլոգիայով, ավելի հարմար են այս տեսակի աշխատանքի համար: Առաջադրանքները ներառում են պլաստիկ կաղապարների փորվածքները կտրելը, կաղապարները փայլեցնելը և գործվածքներ կտրելը.Ինքնավար արդյունաբերական հատակը մաքրող մեքենաներ robot AMR) և այլ ավտոմատացված տրանսպորտային միջոցներ (օրինակ՝ բեռնատարները) կարող են օգտագործվել գործարանային միջավայրում՝ հումքը և այլ մասերը պահեստային տարածքներից գործարանի հատակ տեղափոխելու համար: Օրինակ, Իսպանիայում Ford Motor Company-ն վերջերս ընդունեց Շարժական արդյունաբերական ռոբոտներ (MiR) AMR՝ արդյունաբերական և եռակցման նյութերը գործարանի հատակին գտնվող տարբեր ռոբոտների կայաններ տեղափոխելու համար՝ ձեռքով պրոցեսների փոխարեն:
Մասերի փայլեցումը կարևոր գործընթաց է ավտոմոբիլային արտադրության մեջ: Այս գործընթացները ներառում են մեքենայի մասերի մաքրում մետաղի կտրման կամ կաղապարների հղկման միջոցով՝ հարթ մակերես ստանալու համար: Ինչպես ավտոմոբիլաշինության շատ առաջադրանքներ, այս առաջադրանքները կրկնվում են և երբեմն նույնիսկ վտանգավոր, ինչը իդեալական հնարավորություններ է ստեղծում ռոբոտի համար: միջամտություն: Նյութերի հեռացման առաջադրանքները ներառում են հղկում, փորում, ֆրեզում, մանրացում, ֆրեզերացում և հորատում:
Մեքենայի խնամքն այն խնդիրներից մեկն է, որը շատ հարմար է համատեղ ռոբոտների կողմից առաջնորդվող ավտոմատացման համար: Ձանձրալի, կեղտոտ և երբեմն վտանգավոր է, կասկած չկա, որ մեքենաների կառավարումը վերջին տարիներին դարձել է համագործակցային ռոբոտների ամենահայտնի հավելվածներից մեկը:
Որակի ստուգման գործընթացը կարող է տարբերակել արտադրության հաջող ընթացքը և թանկ աշխատատար խափանումները: Ավտոմոբիլային արդյունաբերությունը օգտագործում է համատեղ ռոբոտներ՝ արտադրանքի որակն ապահովելու համար: UR+-ը տրամադրում է մի շարք հատուկ մշակված սարքավորումներ և ծրագրաշարեր, որոնք կօգնեն ձեզ ավտոմատ կերպով կատարել ավտոմեքենայի որակի ստուգման առաջադրանքները, ներառյալ արտաքին տեսքը: օպտիկական ստուգում և չափագիտություն:
Արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) համակարգերը նորմ կդառնան ավտոմեքենաների արտադրության մեջ հաջորդ տասնամյակում: Հատակի մաքրման արդյունաբերական մեքենաների ուսուցումը կբարելավի արտադրական գծի յուրաքանչյուր հատվածը և ընդհանուր արտադրական գործունեությունը: Առաջիկա մի քանի տարիներին, վստահ է, որ ռոբոտաշինությունը կբարելավի օգտագործել ավտոմատացված կամ ինքնակառավարվող մեքենաներ ստեղծելու համար: 3D քարտեզների և ճանապարհային երթևեկության տվյալների օգտագործումը կարևոր է սպառողների համար անվտանգ ինքնակառավարվող մեքենաներ ստեղծելու համար: Քանի որ ավտոարտադրողները փնտրում են արտադրանքի նորարարություն, նրանց արտադրական գծերը նույնպես պետք է նորամուծեն: AGV-ն, անկասկած, կզարգանա: առաջիկա մի քանի տարիներին բավարարելու էլեկտրական մեքենաների և ինքնակառավարվող մեքենաների արտադրության կարիքները
Analytics Insight-ը ազդեցիկ հարթակ է, որը նվիրված է տվյալների վրա հիմնված տեխնոլոգիաների ոլորտի պատկերացումների, միտումների և կարծիքների տրամադրմանը: Այն վերահսկում է համաշխարհային արհեստական ​​ինտելեկտի, մեծ տվյալների և վերլուծական ընկերությունների զարգացումը, ճանաչումը և ձեռքբերումները: