Больш за 50 гадоў аўтамабільная прамысловасць выкарыстоўвае прамысловыя машыны для мыцця падлогі на сваіх зборачных лініях для розных вытворчых працэсаў. Сёння аўтавытворцы вывучаюць магчымасць выкарыстання робататэхнікі ў большай колькасці працэсаў. Робаты на гэтых вытворчых лініях больш эфектыўныя, дакладныя, гнуткія і надзейныя. Гэтая тэхналогія робіць аўтамабільную прамысловасць адной з самых аўтаматызаваных ланцужкоў паставак у свеце і адным з найбуйнейшых карыстальнікаў робатаў. Кожны аўтамабіль мае тысячы правадоў і дэталяў і патрабуе складанага вытворчага працэсу, каб даставіць кампаненты ў патрэбнае месца.
Лёгкая прамысловая машына для мыцця падлогі — рабатызаваная рука з «вачыма» — можа выконваць больш дакладную працу, бо яна «бачыць», што робіць. Запясце робата абсталявана лазерам і камерай, якія забяспечваюць імгненную зваротную сувязь з машынай. Робаты цяпер могуць выконваць адпаведныя зрушэнні пры ўсталёўцы дэталяў, бо яны ведаюць, куды яны ідуць. Усталёўка дзвярных панэляў, лабавых шклоў і брыльяжоў больш дакладная дзякуючы зроку робата, чым звычайныя робатызаваныя рукі.
Вялікія прамысловыя робаты з доўгімі рычагамі і большай грузападымальнасцю могуць выконваць кропкавую зварку на цяжкіх кузаўных панэлях. Меншыя робаты зварваюць больш лёгкія дэталі, такія як кранштэйны і кранштэйны. Рабатызаваныя зварачныя апараты з вальфрамавым асяроддзем інэртнага газу (TIG) і металічным асяроддзем інэртнага газу (MIG) могуць размяшчаць зварачную гарэлку ў адным і тым жа кірунку ў кожным цыкле. Дзякуючы паўтаральнаму прамежку паміж дузе і хуткасцю, магчыма падтрымліваць высокія стандарты зваркі ў любой вытворчасці. Калабарацыйныя робаты працуюць разам з іншымі буйнымі прамысловымі робатамі на буйных зборачных лініях. Робаты-зваршчыкі і грузчыкі павінны супрацоўнічаць, каб падтрымліваць працу зборачнай лініі. Аператар робата павінен размясціць панэль у дакладным месцы, каб зварачны робат мог выконваць усю запраграмаваную зварку.
У працэсе зборкі механічных дэталяў выкарыстанне прамысловых робататэхнічных машын для мыцця падлогі мае велізарны ўплыў. На большасці аўтамабільных заводаў лёгкія робататэхнічныя маніпулятары збіраюць меншыя дэталі, такія як рухавікі і помпы, з высокай хуткасцю. Іншыя задачы, такія як закручванне шруб, устаноўка колаў і ўстаноўка лабавога шкла, выконваюцца робататэхнічным маніпулятарам.
Праца аўтамаляршчыка нялёгкая, і пачынаць з яе складана. Дэфіцыт працоўнай сілы таксама ўскладняе пошук кваліфікаваных прафесійных маляроў. Рабатызаваная рука можа запоўніць прабелы, бо гэтая праца патрабуе паслядоўнасці кожнага пласта фарбы. Робат можа рухацца па запраграмаваным шляху, каб паслядоўна пакрываць вялікую плошчу і абмежаваць адходы. Машына таксама можа выкарыстоўвацца для распылення клеяў, герметыкаў і грунтовак.
Перанос металічных штампаў, загрузка і разгрузка станкоў з ЧПУ, а таксама разліўка расплаўленага металу ў ліцейных цэхах звычайна небяспечныя для людзей. З-за гэтага ў гэтай галіне адбылося шмат няшчасных выпадкаў. Гэты тып працы вельмі падыходзіць для буйных прамысловых робатаў. Кіраванне машынамі і задачы пагрузкі/разгрузкі таксама выконваюцца меншымі калабаратыўнымі робатамі для невялікіх вытворчых аперацый.
Робаты могуць некалькі разоў рухацца па складаных траекторыях, не падаючы, што робіць іх ідэальнымі інструментамі для рэзкі і абрэзкі. Лёгкія робаты з тэхналогіяй датчыкаў сілы больш падыходзяць для гэтага тыпу работ. Задачы ўключаюць абрэзку задзірын пластыкавых формаў, паліроўку формаў і рэзку тканін. Аўтаномныя прамысловыя машыны для ўборкі падлогі (робат AMR) і іншыя аўтаматызаваныя транспартныя сродкі (напрыклад, аўтапагрузчыкі) могуць выкарыстоўвацца ў заводскіх умовах для перамяшчэння сыравіны і іншых дэталяў са складскіх памяшканняў у вытворчую пляцоўку. Напрыклад, у Іспаніі кампанія Ford Motor нядаўна ўкараніла мабільных прамысловых робатаў (MiR) AMR для транспарціроўкі прамысловых і зварачных матэрыялаў да розных робататэхнічных станцый у вытворчай пляцоўцы замест ручных працэсаў.
Паліроўка дэталяў — важны працэс у вытворчасці аўтамабіляў. Гэтыя працэсы ўключаюць ачыстку дэталяў аўтамабіля шляхам абрэзкі металу або паліроўку формаў для атрымання гладкай паверхні. Як і многія іншыя задачы ў вытворчасці аўтамабіляў, гэтыя задачы паўтараюцца, а часам нават небяспечныя, што стварае ідэальныя магчымасці для ўмяшання робата. Задачы па выдаленні матэрыялу ўключаюць шліфаванне, выдаленне задзірын, фрэзероўку, шліфоўку, фрэзероўку і свідраванне.
Сыход за машынамі — адна з задач, якая вельмі падыходзіць для аўтаматызацыі з дапамогай калабаратыўных робатаў. Сумнае, бруднае, а часам і небяспечнае, — няма сумненняў, што кіраванне машынамі стала адным з самых папулярных ужыванняў калабаратыўных робатаў у апошнія гады.
Працэс кантролю якасці дазваляе адрозніць паспяховыя вытворчыя цыклы ад дарагіх працаёмкіх збояў. Аўтамабільная прамысловасць выкарыстоўвае калабаратыўных робатаў для забеспячэння якасці прадукцыі. UR+ прапануе разнастайнае спецыяльна распрацаванае абсталяванне і праграмнае забеспячэнне, якія дапамогуць вам аўтаматычна выконваць задачы кантролю якасці аўтамабіляў, у тым ліку аптычны кантроль знешняга выгляду і метралогію.
Сістэмы штучнага інтэлекту (ШІ) стануць нормай у аўтамабільнай вытворчасці ў наступнае дзесяцігоддзе. Навучанне прамысловых машын для мыцця падлогі палепшыць кожную вобласць вытворчай лініі і агульныя вытворчыя аперацыі. У бліжэйшыя некалькі гадоў робататэхніка будзе выкарыстоўвацца для стварэння аўтаматызаваных або самакіравальных транспартных сродкаў. Выкарыстанне 3D-карт і дадзеных аб дарожным руху мае важнае значэнне для стварэння бяспечных самакіравальных аўтамабіляў для спажыўцоў. Паколькі аўтавытворцы імкнуцца да інавацый прадуктаў, іх вытворчыя лініі таксама павінны ўкараняць інавацыі. AGV, несумненна, будзе распрацавана ў бліжэйшыя некалькі гадоў, каб задаволіць патрэбы электрамабіляў і вытворчасці самакіравальных аўтамабіляў.
Analytics Insight — гэта ўплывовая платформа, прысвечаная прадастаўленню аналітыкі, тэндэнцый і меркаванняў у галіне тэхналогій, заснаваных на дадзеных. Яна адсочвае развіццё, прызнанне і дасягненні глабальных кампаній, якія займаюцца штучным інтэлектам, вялікімі дадзенымі і аналітыкай.
Час публікацыі: 23 снежня 2021 г.