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個性化產品的批量生產促進了機器人的發展

發布日期:2022-04-26 點擊率:46

迄今為止工業生產都首要考慮規模經濟,在此基礎上生產產品。產品在很長一段時間內被毫無改動地大批量生產出來,為的是減少成本、增加產量。“自工業化生產以來規模經濟都扮演著至關重要的角色。”ABB公司的市場部和Robotics單元銷售部經理Steven Wyatt說道。“當然這樣資金成本會增加,變動成本會減少。但是現如今各個行業都面臨著新的動態,即產品的混合化生產,意味著產品單個數量少,種類多取代了以往無差別化的大規模生產。”

未來工廠的廠房:在Oskarshamn(瑞典)Scania廠房內有超過283臺高科技機器人協助生產
未來工廠的廠房:在Oskarshamn(瑞典)Scania廠房內有超過283臺高科技機器人協助生產

消費方式的改變促進了新生產方式的產生

消費者對產品的需求,從服裝到電子產品再到食品已經發生了改變。他們期待的是個性化“趨勢”的產品。為了迎合這一新的消費方式,生產商們需要更靈活的自動化解決方案。需要的是新的生產線、新的包裝和顯著縮短的產品周期,甚至有些商品僅僅只有幾個月的周期。“新的生產方式必須滿足消費者從眾多選項中進行選擇的意愿。”Wyatt說到。“原來的生產系統還不夠靈活。未來的工廠必須滿足定制化的批次生產需求。即在生產過程中每個產品都具個性化的同時還得滿足批量生產的要求。”

為了滿足日益增長的產品需求,未來工廠需提高各類機器人的靈活性,并且建立人與機器更加緊密的合作。為了提高機器人的靈活性,未來工廠將投入“典型的”能夠自主完成工作的工業機器人。這些機器人可以在不中止生產的前提下進行快速改裝。為了加強人與機器人的緊密合作,未來工廠將投入使用協同合作機器人。通過投入這些不帶保護罩的協作機器人,使用生產者可以按照顧客的需求自由組配生產線。例如一臺協作機器人可以在早班用來粘合USB,下午可以用來進行激光雕刻。

提高機器學習能力可簡化生產流程、提高效率

為了方便維護,機器人不僅被一個控制中心系統連接在一起,還連接了企業內部的定單系統,數據獲取系統和投入使用系統。這樣一來就可以實現大范圍訂單的自動處理,可以節約額外的資源并實現產品出庫的準時性。在因廣告宣傳活動的推廣而引起產品需求量增加的情況下,該系統可以應對這種現象做出相應的反應。

下一步就是在機器的學習能力或者人工智能對模型的辨識能力方面繼續研發。機器人受限于其程序進程,因此它們不能像人類一樣可以對外界環境的改變或者工作任務的改變做出反應。“我們長期的目標是研發出更高效的,投入使用更簡單的,對人類的干預需求更少的機器人。”Wyatt說到。這一點已經體現在將機器人的編程轉化為通過貫穿程序進行“授課”。人類將機械手臂放置在理想的位置并通過使用界面將信息保存下來。像“抓取”這種指令也可以通過簡單幾步操作進行添加。這是對生產過程的一種巨大的簡化,這種指令在以前是需要由專家進行龐大的編程工作來支撐的。編程過程從原來的幾小時縮短為現在的幾分鐘。

圖1 ABB的協同雙臂機器人Yumi在緊挨著人類的工作崗位上被靈活簡單地投入使用
圖1 ABB的協同雙臂機器人Yumi在緊挨著人類的工作崗位上被靈活簡單地投入使用

未來機器人還可以完成一項新的任務,比如撿起未知物體,向其他的機器人學習。這都將歸功于機器的學習能力,終有一天可以實現機器人程序的自我編寫。當機器人和人類一樣可以分析一個程序運行的好壞,以便在第二天的工作中創造更高的效率時,我們是否就失去了作用?但現在有一點是可以肯定的:企業為自動化解決方案投資的目的是為了提高靈活性,提高效率和產能,企業本身在未來將繼續扮演著重要的角色。

圖2 所有的ABB機器人都投入到ABB Ability Connected服務中,機器人可以通過自主預見性產生直接為生產提供全新可能的行為
圖2 所有的ABB機器人都投入到ABB Ability Connected服務中,機器人可以通過自主預見性產生直接為生產提供全新可能的行為

工業4.0—數據發揮顯而易見的潛能

未來工廠實現新的生產方式所需要的工具已經具備了:例如通過虛擬的投入生產可以加快生產的啟動,因為在安裝測試之前就可以實現重要情況的預測和優化。通過探測裝置和云系統可以采集所有機器的運行數據。這些信息可以用于預見性的設備維護保養,為的是提高設備的可利用性或者預防一些機器故障。ABB公司的Ability Connected服務——一種數字化的服務投資組合,在機器人部件維護的時候,ABB可以把它用在對部件進行一種預見性的主動替換中去。

減少故障,縮短故障反應和處理時間

通過機器人的投入使用,使用者們可以減少25%的故障,縮短60%的故障反應和處理時間。但是在全世界范圍內投入使用的170萬臺工業機器人中,還有很多沒有進行聯網。這樣一來意味著工廠丟失了很多重要的信息,這些信息可以用來改善產能并協助操作者進行判斷。據Steven Wyatt所說,目前只有大概5%的工業機器人進行了網絡連接。所以該市場還有“巨大的潛能”。

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