Töölauarobotid töös

Tööstusautomaatika raamatujuurte robotite areng

Käsitseline töö kuni automaatse täpsuseeni

Materjalide käsitsemine on tulnud kaugele sellest, kui töötajad kasutasid vaid oma käsi ja selga, et liigutada asju ladudes. Tollel ajal oli kastide tõstmine ja ladu liikumine kõik brutaaltugevuse ja lihaste jõu kohta ning ausalt öeldes juhtusid vead üsna sageli. Suured muutused toimusid, kui tehased hakkasid tooma automatiseeritud varustust. Täpsusrobotid hakkasid ilmuma tootmisettevõtete tootmisplatsidele 90ndate lõpus. Tööstusandmed näitavad, et nende masinate abil vähenes veaarv inimestega võrreldes ligikaudu 30%. Ei piisanud ainult veavaba tööd, robotid säästsid ettevõtetele raha ka. Nad toimeksid nende igavate, korduvate töödega ilma väsimata või vahepalgeta, mis tähendab, et ettevõtted kulutavad vähem ületundidele ja koolitusele. Mida me nüüd näeme, on parem täpsus kogu protsessi jooksul, sujuvamad operatsioonid ja lõpptulemusena suuremad kasutajad igale, kes on valmis investeerima sellistesse tehnoloogiasse.

Turg kasvab ja tööstuse vastuvõtmise kiirus

Materjalikäitlemiserobotite turud paistavad kasvat kavatsevad järgmiselt andmetel ettevõtete nagu MarketsandMarkets. Nende numbrite kohaselt peaks kasv olema umbes 10% aastas praegusest kuni 2028. aastani, peamiselt seetõttu, et rohkem tehaseid ja ladusid on nende masinatega alustamas. Autotööstus, saatjafirmad ja tootjad on olnud selle kasvu eesotsas, tuues sisse robotid, et tõsta oma tootlikkust ja jääda eeskujuks konkurenditele. Suured ettevõtted kulutavad praegu palju raha robotitehnoloogiale, arvestades, kuidas see võib asju hõlpsamaks teha ja hoida neid konkurentsivõimelistena sektoris. Näeme, et suured mängijad investeerivad viimastel aastatel rikkalikult robotikasse, mis ütleb meile, et toimub midagi suurt tööstusmaailmas. Kui ettevõtted rakendavad neid materjalikäitlemiseroboti, näevad nad tavaliselt paremat tõhusust üldiselt, säästvad kulusid tööjõukulude pealt ja ajakohastavad oma tarnekette, et nad saaksid hakkama muudatustega, mis tulevad järgnevalt kliendi nõudluses.

Peamised rakendused materjalitöötlemise revolutsioneerimisel

Autovalmistus: liimimine ja kokkupanek

Autotööstuse valmistussektoris on keevitusrobotite kasutuselevõtt toonud tootlikkuse ja kvaliteedi valdkonnas suuri edusamme. Kui tehased integreerivad need masinad, vähenevad tavaliselt keevitusajad ja saavutatakse palju täpsem keevitustäpsus. See on väga oluline, kuna halb keevitus võib kahjustada nii ohutust kui ka sõidukite eluiga. Üks suur tootja teatas, et nende tootus tõusis ligikaudu 30%, kui nad siirdusid keevitussüsteemidele, mis põhinesid robotitel, vastavalt sisemisele aruandlusele tootmisest. Laserkeevitustehnoloogia on kaasa ajanud kaasaegseid tootmisiirte. Vanaema tehnoloogiaga võrreldes loovad laserid palju täpsema keevituse ja liiguvad materjalide kaudu kiiremini kui kunagi varem. Kiiruse ja täpsuse kombinatsioon tähendab, et tehased töötavad sujuvamalt ning valmisproduktid vastavad kõrgematele standarditele igas mudelis ja platvormis.

Elektronika ja semikoonduktorite komponendi töötlemine

Täppisrobotite olulisus on tõusis elektronikakomponentide ja pooljuhtidega töötamisel. Need masinad käsitsevad tundlikke materjale nii ettevaatlikult, et vead vähenevad märkimisväärselt. Pooljuhtide tootjad on märkinud, et defektide arv on langenud poole võrra pärast automaatsete süsteemide rakendamist, kuna tehased pöörduvad komponentide õige käsitsemise tagamiseks robotite poole. Pange tähele, et ka AI-d lisatakse järjest rohkem nendesse robotisüsteemidesse. Kunstliku intelligentsi aspekt võimaldab robotitel kohanduda ja ülesannete täitmises paremaks saada ajaga. Selle õppimisvõime tõttu on need nutikad masinad muutunud oluliseks osaks enamikus kaasaegsetes elektroonikatoodangu tehastes. Need ei kiirenda tootmist mitte ainult, vaid muudavad selle ka pikemas perspektiivis palju usaldusväärsemaks.

Logistika ja varude automatiseerimine

Materjalide käsitlemise robotite kasutuselevõte on tõesti muutnud logistika ja laduoperatsioone, eriti seoses ladustamise ja tellimuste täitmise juhtimisega. Tänapäevaste ladude töö sõltub suurel määral nendest masinatest, mis sorteerivad laduvarusid ja saadavad saadetised kiiresti, säästes olulisi tunne ja tõstes üldist tootlikkust. Viimastel aastatel nähtud mõne ettevõtte statistika kohaselt on logistikakulusid vähendatud robotite lahenduste rakendamise teel umbes 20%. Neist kulude vähendamise kaudu aitavad need mehhaanilised töötajad kaasa ka ladu täpsuse parandamisele ja haldustööde hõlpsamale käigule, mis on hädavajalik tarneahelate katkestumatuks toimimiseks. Kui ettevõtted automatiseerivad igapäevased ülesanded, saavad nad palju parema ülevaate sellest, mis on tegelikult ladu olemas, ning kiiremini reageerida kliendi nõudmistele, mis tähendab lõppkokkuvõttes seda, et ladud töötavad tõhusamalt iga päevaga.

Värsked Tehnoloogiad, Mis Tugevdavad Robotike Võimeid

Kunstliku Intellecti ja Masinõppe Integreerimine

Virtuaalintellekti (AI) ja masinõppe kombinatsioon on tõesti muutnud robotite toimimise viisi, eriti otsuste tegemise osas. AI abil saavad robotid nüüd töötleda sisenevat infot ja reageerida kohe, mis muudab asjad töötavamaks tehastes, ladudes ja teistes tööstuskeskkondades. Põnev on, et masinõpe võimaldab neil masinatel aja jooksul oma tööd parandada lihtsalt selle kordumise mõjul. See on eriti oluline probleemide varajaseks tuvastamiseks ja selle määramiseks, millal on vajadus hoolduse järele. Näiteks valmistustehastes, kus nutikad robotid saavad tõesti tunda, et midagi on parasjagu kahjustuma, säästes ettevõtetele nii aega kui ka raha remontide pealt. Tulevikus on suur tõenäosus, et virtuaalintellekt ja masinõpe muutuvad veelgi olulisemaks materjalikäsitluse robotite jaoks. Me hakkame ilmselt nägema täiesti automatiseeritud süsteeme, mis juhivad keerulisi tarnekette või robotid, kes manööverdavad takistuste vältimiseks ilma pideva inimese järelevalveta.

Edasiminek laserlõigamise ja -sidumissüsteemides

Laserkeevituse ja -lõikamise tehnoloogias toimunud viimased edusammud on tõstnud tootlikkust mitmes tootmissektoris. Võrreldes vanemate meetoditega pakub tänapäevane laserkeevitus kiiremaid tulemusi ja suuremat täpsust, mis loomulikult tõstab tootjate võimalusi. Võtame näiteks autotööstuse enamik autotootjaid, kes on üle läinud laserlõikamisele, märkisid tuntavaid tõhususe parandamise ja tootmiskulude vähendamise eeliseid. Autotööstusel on erilised eelised, sest laserite abil saavad nad monteerida keerukamaid komponente täpse täpsusega, mis viib kaua elavate ja paremini toimivate autode tekkeni. Suur pluss on ka see, et sellised süsteemid toimevad kõigi liikide keeruliste ülesannetega ilma pideva tööriistade vahetamiseta, mis vähendab nii hooldusajat kui ka raiskamist. Selliste eeliste tõttu ei ole üllatav, et üha rohkem tehaseid pöörduvad laserlõikamise poole, kui nad vajavad oma toimingutes maksimaalset täpsust.

Kõrge alginvesteeringu takistuste ületamine

Paljud ettevõtted, kes kaaluvad materjalide käsitlemise robotite kasutuselevõtmist, kohtuvad juba algusest peale suure probleemiga: hind on liiga kallis. Raha ei piirdu vaid masinate ostmisega, vaid ettevõtted peavad sageli lisaks kulutama näiteks hoonete uuendamisele, töötajate koolitustele ning süsteemide ühendamisele juba olemasolevate süsteemidega. Mõni inimene võib mõista, kas selline eelnev investeering on üldse tasuv. Kuid ootage, tegelikult on olemas tegelikult viise, kuidas neid rahalisi takistusi ületada, millest paljud tootjad isegi ei ole aru saanud.

1. Finantseerimisvõimalused : Ettevõtted võivad uurida erinevaid rahastamismudelid, nagu finantseerimine või partnerlused robotifirmade ning teiste organisatsioonidega, mis võivad pakkuda ligipääsu mugavamale sissejuhtumisele.
2. Valitsuse stiimulid : Paljud valitsused pakuvad maksueroone ja subsideeringuid ettevõteteks, kes investeerivad automaatikasse ja tippmanufactuuritehnoloogiatesse. Need stiimulid võivad olla olulised finantskoormuse vähendamisel.
3. Juhtumiuuringud kaaluksime ettevõtete edulugusid, kes on neid takistusi ületanud. Näiteks on ettevõtted, kes investeerisid materjalide käsitlemise robotitesse, oma algse investeeringu tagasi teeninud mõne aastaga tootmisliinide efektiivsuse parandamise kaudu, mis viis tööjõukulude vähenemiseni ja tootluse suurenemiseni.

Strateegiliselt neid investeeringu takistusi silmas pidades saavad ettevõtted end positsioneerida nii, et nad võiksid täielikult kasutada autotehnoloogiate potentsiaali.

Inimroboti koostöö turvalisuse ja effektiivsuse tagamine

Kuna materjalitöötlemise robotid muutuvad üha levikusemaks, siis inimroboti koostöö turvaliseks ja efektiivseks tegemine muutub kriitiliseks. Võib rakendada mitmeid strateegiaid:

1. Turvalisusnormid : Rakenda rangemeid turvastandaardeid ja protokolle, nagu ISO-sertifikaadid ja regulaarsed auditid, et tagada koostöökeskkonna turvalisus inimestele töötajatele.
2. Töökohtaõnnetuse statistika : Statistika näitab, et tööstustes, kus on integreeritud robotisüsteemid, võib olla vähem töökohtaõnnetusi ja sündmusi. Robotid suudavad teha ohtlikke ülesandeid, vähendades inimtegevusele puutuvaid riske.
3. Innovatiivsed turvalisustehnoloogiad : Kaasaegsed materjalikandmise robotid on varustatud edasijäänud turvalisustehnoloogiatega, nagu kokkupõrgete tuvastamise süsteemidega ja arenenud sensoritega. Need tehnoloogiad lubavad robotidel liikuda keerukates keskkondades ilma et see mõjutaks turvalisust ja operatsioonieffektiivsust.

Tööturvalisuse parandamise ja edasijäänud turvalisustehnoloogiate integreerimise abil saavad ettevõtted suurendada töökoha effektiivsust ja kaitseda inimesi automaatisatsiooni keskkonnas.

Tuleviku suunas materjalitöötlemise robotikas

5G ja IoT abil juurde kasvavad robottisüsteemid

Materjalide käitlemise robotid saavad suuresti kasuks 5G tehnoloogiast koos Internet of Things'iga. Selliste süsteemide koostöös saab reaalajas andmete edastamine võimalikuks, mis tähendab, et robotid saavad reageerida kiiremini ja paremini infot töötlemiseks kui kunagi varem. IoT integreerimisel algavad näiteks ladu robotid ennustama, millal osad võivad ebaõnnestuda või vajada vahetust kasutusmustrite põhjal. Selline ettevaatlikkus vähendab ootamatuid seiskumisi ja hoiab tootmisprotsessi sujuvalt käimas. Me näeme, et tekivad robotisüsteemid, mis kohanduvad iseseisvalt muutuvatesse tingimustesse tehaste ja jaekaubanduskeskustes. Need nutikad masinad sobivad täpselt olemasolevasse automatiseerimisseadmesse, samal ajal kui nad laiendavad piiranguid, kuidas materjale tööstusettevõtetes igapäevaselt liigutatakse. Kuna 5G võrgud laienevad koos kasvava IoT kasutamisega, peaksid tootjad ootama, et materjalide käitlemise süsteemid muutuvad ajapikku nii tundlikumaks kui ka usaldusväärsemaks.

Hoiustavad praktikad ja rohelise automatiseerimise arendamine

Rohe mõtlemine on tänapäeval saanud keskseks kujunduseks meie materjalikäsitluse robotite loomisel, mis on tekitanud palju uusi mõtteid keskkonnateadliku automatiseerimise vallas. Tootjad pingutavad tõesti kõvasti, et luua masinaid, mis tarbiksid vähem energiat ja jätsid väiksema süsinikjalajälje. Võtke meie insenerimeeskonnad näiteks, nad otsivad pidevalt võimalusi elektritarbimise vähendamiseks, mõnikord isegi ümber komponentide kujundamiseks, et need oleksid energiatõhusamad. Mõned ettevõtted on hakkanud oma robotite ehituses kasutama taaskasutatud materjale ka. Ka arvud ei valeksa, uuringud näitavad, et ettevõtted, mis võtavad kasutusele rohelisemad meetodid, säästavad tavaliselt 15–20% oma tegevuskuludest energiasäästu ja jäätmete vähendamise tõttu. Rohepõhimõtete järgimine annab ettevõtetele tänapäeva turul midagi lisaks, peale selle, et see on kasulik planeedile. Paljud tarbijad eelistavad toetada brände, millel on tugevad keskkonnakrediidid, ja valitsused pakuvad maksusoodustusi ettevõtetele, kes teevad tõelisi jõupingutusi jätkusuutlikkuse suunas. Seega, kui me räägime paremate robotite loomisest, on mõistlik integreerida need rohelised põhimõtted juba algusest peale, mitte käsitleda neid kui kõrvalmõtet.