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將您的影響力擴展到機器人

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將您的影響力擴展到機器人 hero image

對於現今的製造商而言,彈性的工廠是企業的當務之急。隨著產品 SKU 不斷增加,製造設備必須更加彈性,比以往更迅速適應更多的產品變化。

為了滿足彈性的「多樣化、少量生產」生產環境的需求,愈來愈多的 OEM 正在擺脫固定的機械系統,轉而開發創新的方法來整合機器人。這種趨勢在物料搬運處理、取放和組裝應用中特別顯著。

為什麼? 傳統系統在單一水平面上運作,並依據與處理大量相同或類似產品相關的固定變數。另一方面,傾向於模仿人類運動的機器人可以在整個 3D 工作範圍內活動。

這種打破平面並在三個維度上全面運作的能力確實改變了常態。「取」和「放」選項可以無限變化,而且可以包括水平和垂直高程。機器人會確定適合的路徑。這完全不需要複雜的機械重新設定路徑。 

歸功於可自訂且可互換的末端效應器,同一個機器人可以處理各種形狀和尺寸的產品。

傳統挑戰

機器製造商無疑地清楚機器人的優勢和製造需求。不過,直到最近,以符合成本效益的方式整合機器人的過程一直困難重重。

長久以來,OEM 仰賴第三方機器人供應商,這些供應商提供在自訂高端處理器上運作的設備,這些設備與運作機器其餘部分的控制平台不同。通常 OEM 員工不具備對機器人進行程式設計的技能。由於涉及兩個控制平台,因此將機器人應用程式與上游和下游程序相整合並不容易。

更簡單、更好的程式設計

最新的機器人改變了 OEM 的方程式。事實上,由於機器學習技術,現代機器人通常比傳統機械系統更容易進行程式設計。

例如,「模仿學習」使得機器人能夠重複所顯示的任務。我最近參與了充分運用這種技術的套裝應用程式個案。為了教導機器人拾取、拿起和放置產品,我們只需要將機械臂移動到三個適合的位置即可。

事實上,現代機器人通常比傳統機械系統更容易進行程式設計。

機器人控制器會插入資訊並產生自己的路徑或移動規劃。換句話說,路徑規劃和大約 80% 的所需機器人程式設計都完全自動產生。

按照應用程式的複雜性和可變性,可以使用類似的機器學習技術部署並設定視覺引導或協作型機器人。

功能提升,空間減半:AFA Systems 在單一控制器平台上運作的整體裝箱解決方案中充分運用機器人。

革命性控制技術

雖然機器學習將機器人程式設計簡化,不過最新的控制器 (PAC) 技術代表著 OEM 的轉型轉折點。由於處理器速度和效能提升,機器人應用程式現在可以在控制機器其餘部分的標準 PAC 上運作。

例如,此 PAC 的處理器可以提供比前代產品高出 45% 的處理能力,藉以滿足機器人的高速通訊和運動控制需求。

同樣重要的是,OEM 可以在 PAC 平台內實現機器人應用所需的進階安全功能,並在整個機器上採用標準的安全方法。

當然,使用單一且統一的機器人和機器控制器平台可以加速 OEM 設備的開發、整合和部署。此外,OEM 可以在整個產品組合中更輕鬆擴展創新,並對機械的所有方面進行更多控制。 

每年,我們都會看到愈來愈多的機器製造商運用統一的控制器平台開發彈性的機器人設備並且對生命週期管理進行最佳化。這裡便有一個例子。

並深入解機器製造商如何運用最新技術開發創新機器。

已發佈 2018年12月24日


Mike Wagner
Mike Wagner
Global OEM Business Manager, Rockwell Automation
Mike has been with Rockwell for 27 years and in the automation industry for over 30 years. Within Rockwell, Mike has been responsible for Product Management, EMEA Marketing Management and OEM Segment Management. He has served on the PMMI (North America trade organization) Board of Directors and Global Marketing Committee.
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