прадукт

Дзесяць лепшых прымянення робатаў у аўтамабільнай прамысловасці

Ужо 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 больш эфектыўныя, дакладныя, гнуткія і надзейныя ў гэтай вытворчасці lines.Гэтая тэхналогія робіць аўтамабільную прамысловасць адной з самых аўтаматызаваных сетак 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 .
Рабатызаваная рука машыны для мыцця падлогі лёгкай прамысловасці з «вачамі» можа выконваць больш дакладную працу, таму што яна «бачыць», што яна робіць. Запясце робата абсталявана лазерам і сістэмай камер, каб забяспечыць імгненную зваротную сувязь з машынай. Робаты могуць цяпер выконваюць адпаведныя зрушэнні пры ўсталёўцы дэталяў, таму што яны ведаюць, куды ідуць дэталі. Устаноўка дзвярных панэляў, лабавога шкла і брызговікоў больш дакладная дзякуючы зроку робата, чым звычайныя рукі робата.
Вялікія прамысловыя робаты з доўгімі рукамі і большай грузападымальнасцю могуць апрацоўваць кропкавую зварку цяжкіх панэляў кузава. Меншыя робаты зварваюць больш лёгкія дэталі, такія як кранштэйны і кранштэйны. Рабатызаваныя апараты для зваркі вальфрамам (TIG) і інэртным газам металу (MIG) могуць пазіцыянаваць зварачную гарэлку ў дакладна такім жа кірунку ў кожным цыкле. Дзякуючы паўтаральнай дузе і разрыву ў хуткасці, можна падтрымліваць высокія стандарты зваркі на кожнай вытворчасці. Сумесныя робаты працуюць разам з іншымі буйнымі прамысловымі робатамі на буйнамаштабных зборачных лініях. Робат зваршчыкі і грузчыкі павінны супрацоўнічаць, каб падтрымліваць зборачную лінію. Робат-апрацоўшчык павінен размясціць панэль у дакладным месцы, каб зварачны робат мог выконваць усе запраграмаваныя зваркі.
У працэсе зборкі механічных частак уплыў выкарыстання прамысловых машын для мыцця падлогі робататэхнікі велізарны. На большасці аўтамабільных заводаў лёгкія рабатызаваныя рукі збіраюць дробныя дэталі, такія як рухавікі і помпы, на высокай хуткасці. Іншыя задачы, такія як закручванне шруб, колаў ўстаноўка і ўстаноўка лабавога шкла выконваюцца рукой робата.
Праца аўтамаляра нялёгкая, і пачынаць яе атрутна. Недахоп працоўнай сілы таксама ўскладняе пошук кваліфікаваных прафесійных маляроў. Рабатызаваная рука можа запоўніць прабелы, таму што гэтая праца патрабуе аднастайнасці кожнага пласта фарба. Робат можа ісці па запраграмаванай траекторыі, каб паслядоўна пакрываць вялікую плошчу і абмежаваць адходы. Машына таксама можа выкарыстоўвацца для распылення клеяў, герметыкаў і грунтовак.
Перадача металічных штампаў, загрузка і разгрузка станкоў з ЧПУ і заліванне 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 вялікіх прамысловых робатаў. Кіраванне машынамі і задачы па пагрузцы/разгрузцы таксама выконваюцца меншымі сумеснымі робатамі для меншых вытворчых аперацый.
Робаты могуць ісці па складаных шляхах некалькі разоў, не перакульваючыся, што робіць іх ідэальнымі інструментамі для рэзкі і абрэзкі работ. Лёгкія робаты з тэхналогіяй адчування сілы больш падыходзяць для гэтага віду працы. Задачы ўключаюць у сябе абразанне задзірын пластыкавых формаў, паліроўку формаў і раскрой тканіны.Аўтаномныя прамысловыя машыны для мыцця падлогі (робат AMR) і іншыя аўтаматызаваныя транспартныя сродкі (напрыклад, вілачныя пагрузчыкі) могуць выкарыстоўвацца ў завадскіх умовах для перамяшчэння сыравіны і іншых частак са складскіх памяшканняў на цэх завода. Напрыклад, у Іспаніі Ford Motor Company нядаўна прыняла Мабільныя прамысловыя робаты (MiR) AMR для транспарціроўкі прамысловых і зварачных матэрыялаў да розных станцый робатаў на заводзе замест ручных працэсаў.
Паліроўка дэталяў з'яўляецца важным працэсам у вытворчасці аўтамабіляў. Гэтыя працэсы ўключаюць ачыстку дэталяў аўтамабіля шляхам абрэзкі металу або паліроўку формаў для атрымання гладкай паверхні. Як і многія задачы ў вытворчасці аўтамабіляў, гэтыя задачы паўтараюцца і часам нават небяспечныя, што стварае ідэальныя магчымасці для робата умяшанне.Задачы па выдаленні матэрыялу ўключаюць шліфаванне, выдаленне задзірын, фрэзераванне, шліфаванне, фрэзераванне і свідраванне.
Сыход за машынамі з'яўляецца адной з задач, якая вельмі падыходзіць для аўтаматызацыі, кіраванай калабарацыйнымі робатамі. Сумна, брудна і часам небяспечна, няма сумненняў у тым, што кіраванне машынай стала адным з самых папулярных прыкладанняў калабарацыйных робатаў за апошнія гады.
Працэс праверкі якасці можа адрозніць паспяховыя серыі вытворчасці ад дарагіх працаёмкіх збояў. Аўтамабільная прамысловасць выкарыстоўвае сумесных робатаў для забеспячэння якасці прадукцыі. UR+ забяспечвае мноства спецыяльна распрацаванага апаратнага і праграмнага забеспячэння, якое дапамагае вам аўтаматычна выконваць задачы праверкі якасці аўтамабіляў, у тым ліку знешняга выгляду. аптычны кантроль і метралогія.
Сістэмы штучнага інтэлекту (AI) стануць нормай у аўтамабілебудаванні ў наступным дзесяцігоддзі. Навучанне машынам для мыцця прамысловых падлог палепшыць кожную вобласць вытворчай лініі і вытворчыя аперацыі ў цэлым. У бліжэйшыя некалькі гадоў робататэхніка напэўна будзе выкарыстоўвацца для стварэння аўтаматызаваных або самакіравальных транспартных сродкаў. Выкарыстанне 3D-карт і даных аб дарожным руху мае важнае значэнне для стварэння бяспечных беспілотных аўтамабіляў для спажыўцоў. Паколькі аўтавытворцы імкнуцца да інавацыйнай прадукцыі, іх вытворчыя лініі таксама павінны ўкараняць інавацыі. AGV, несумненна, будзе развівацца у бліжэйшыя некалькі гадоў, каб задаволіць патрэбы вытворчасці электрамабіляў і самакіравальных аўтамабіляў
Analytics Insight - гэта ўплывовая платформа, прысвечаная прадастаўленню інфармацыі, тэндэнцый і меркаванняў у галіне тэхналогій, якія кіруюцца дадзенымі. Яна адсочвае развіццё, прызнанне і дасягненні сусветных кампаній штучнага інтэлекту, вялікіх даных і аналітыкі.


Час публікацыі: 23 снежня 2021 г