Протягом понад 50 років автомобільна промисловість використовувала промислові машини для миття підлоги на своїх складальних лініях для різних виробничих процесів. Сьогодні автовиробники досліджують можливості використання робототехніки в більшій кількості процесів. Роботи є більш ефективними, точними, гнучкими та надійними на цих виробничих лініях. Ця технологія робить автомобільну промисловість одним з найбільш автоматизованих ланцюгів поставок у світі та одним з найбільших користувачів роботів. Кожен автомобіль має тисячі проводів та деталей, і вимагає складного виробничого процесу, щоб доставити компоненти до потрібного місця.
Легка промислова машина для миття підлоги – роботизована рука з «очима» може виконувати точнішу роботу, оскільки вона «бачить», що робить. Зап'ястя робота оснащене лазерним та камерним масивом для миттєвого зворотного зв'язку з машиною. Роботи тепер можуть виконувати відповідні зміщення під час встановлення деталей, оскільки вони знають, куди вони йдуть. Встановлення дверних панелей, лобового скла та бризковиків відбувається точніше завдяки зоровому аналізу робота, ніж за допомогою звичайних роботизованих рук.
Великі промислові роботи з довгими важелями та більшою вантажопідйомністю можуть виконувати точкове зварювання важких кузовних панелей. Менші роботи зварюють легші деталі, такі як кронштейни та скоби. Роботизовані зварювальні апарати для вольфрамового інертного газу (TIG) та металу в інертному газі (MIG) можуть позиціонувати зварювальний пальник точно в одному напрямку в кожному циклі. Завдяки повторюваній дузі та інтервалу швидкості можливо підтримувати високі стандарти зварювання в кожному виробництві. Колаборативні роботи працюють разом з іншими великими промисловими роботами на великомасштабних складальних лініях. Роботи-зварювальники та перевізники повинні співпрацювати, щоб складальна лінія працювала. Робот-керівник повинен розмістити панель у точному місці, щоб зварювальний робот міг виконувати всі запрограмовані зварювання.
У процесі складання механічних деталей вплив використання промислових робототехніки для миття підлоги є величезним. На більшості автомобільних заводів легкі роботизовані маніпулятори збирають дрібніші деталі, такі як двигуни та насоси, на високій швидкості. Інші завдання, такі як загвинчування гвинтів, встановлення коліс та встановлення лобового скла, виконуються маніпулятором робота.
Робота автомаляром нелегка, і починати її важко. Дефіцит робочої сили також ускладнює пошук кваліфікованих професійних малярів. Роботизована рука може заповнити прогалини, оскільки ця робота вимагає однорідності кожного шару фарби. Робот може слідувати запрограмованим шляхом, щоб послідовно покривати велику площу та обмежувати відходи. Машину також можна використовувати для розпилення клеїв, герметиків та ґрунтовок.
Переміщення металевих штампів, завантаження та розвантаження верстатів з ЧПК, а також розливання розплавленого металу в ливарних цехах, як правило, є небезпечними для працівників. Через це в цій галузі сталося багато нещасних випадків. Цей вид роботи дуже підходить для великих промислових роботів. Керування машинами та завдання завантаження/розвантаження також виконуються меншими колаборативними роботами для менших виробничих операцій.
Роботи можуть багаторазово проходити складними траєкторіями, не падаючи, що робить їх ідеальними інструментами для різання та обрізання. Легкі роботи з технологією вимірювання сили більше підходять для цього типу робіт. Завдання включають обрізання задирок пластикових форм, полірування форм та різання тканин. Автономні промислові машини для миття підлоги (роботи AMR) та інші автоматизовані транспортні засоби (такі як вилкові навантажувачі) можуть використовуватися у заводському середовищі для переміщення сировини та інших деталей зі складських приміщень до заводського цеху. Наприклад, в Іспанії компанія Ford Motor Company нещодавно впровадила мобільних промислових роботів (MiR) AMR для транспортування промислових та зварювальних матеріалів до різних робототехнічних станцій на заводському цеху, замість ручних процесів.
Полірування деталей є важливим процесом у виробництві автомобілів. Ці процеси включають очищення деталей автомобіля шляхом обрізання металу або полірування форм для отримання гладкої поверхні. Як і багато завдань у виробництві автомобілів, ці завдання є повторюваними, а іноді навіть небезпечними, що створює ідеальні можливості для втручання роботів. Завдання з видалення матеріалу включають шліфування, видалення задирок, фрезерування, шліфування, фрезерування та свердління.
Догляд за машинами – одне з завдань, яке дуже підходить для автоматизації, керованої колаборативними роботами. Нудне, брудне, а іноді й небезпечне, безсумнівно, що управління машинами стало одним із найпопулярніших застосувань колаборативних роботів за останні роки.
Процес контролю якості може розрізняти успішні виробничі цикли та дорогі трудомісткі збої. Автомобільна промисловість використовує колаборативних роботів для забезпечення якості продукції. UR+ пропонує різноманітне спеціально розроблене апаратне та програмне забезпечення, яке допоможе вам автоматично виконувати завдання контролю якості автомобілів, включаючи оптичний контроль зовнішнього вигляду та метрологію.
Системи штучного інтелекту (ШІ) стануть нормою в автомобільному виробництві протягом наступного десятиліття. Навчання промислових машин для миття підлоги покращить кожну сферу виробничої лінії та загальні виробничі операції. У найближчі кілька років робототехніка безперечно буде використовуватися для створення автоматизованих або самокерованих транспортних засобів. Використання 3D-карт та даних про дорожній рух є важливим для створення безпечних самокерованих автомобілів для споживачів. Оскільки автовиробники прагнуть інновацій у продуктах, їхні виробничі лінії також повинні впроваджувати інновації. AGV, безсумнівно, буде розроблено в найближчі кілька років, щоб задовольнити потреби виробництва електромобілів та самокерованих автомобілів.
Analytics Insight — це впливова платформа, що займається наданням аналітики, тенденцій та думок у сфері технологій, керованих даними. Вона відстежує розвиток, визнання та досягнення світових компаній у сфері штучного інтелекту, великих даних та аналітики.
Час публікації: 23 грудня 2021 р.