深入了解机器人技术

深入了解机器人技术

对于当今的制造商而言,灵活的生产车间是业务必然趋势。随着产品 SKU 的持续增加,制造设备必须比以往更加灵活,以适应更多的产品变化。

为了满足“多品种、小批量”这一灵活生产环境的需求,越来越多的 OEM 不再使用固定的机械系统,转而通过创新方法来整合机器人技术。这种趋势在材料运输、取放和组装应用方面尤为普遍。

为什么?传统系统以固定变量为基础,只能在同一水平面上处理大量相同或相似的产品。而善于模仿人体运动的机器人技术可以在整个 3D 工作范围内活动。

这种打破平面束缚并且可以在三个维度上自由运行的能力极具颠覆性。“取放”选项包括水平和垂直移动,可以无限变化。机器人可确定合适的路径,无需复杂的机械路线变更。 

同时,得益于可定制和可互换的终端执行器,同一台机器人可以处理多种产品形状和尺寸。

传统挑战

机器制造商已经认识到机器人技术的优势及其制造需求。但是直到最近,以满足成本效益的方式整合机器人技术仍然非常困难。

过去,OEM 依赖于第三方机器人供应商,不同于运行机器其余部分的控制平台,第三方供应商提供的设备需要在高端定制处理器上运行。通常,机器人编程需要超出 OEM 员工能力的技能。由于涉及两个控制平台,因此将机器人应用集成至上、下游流程会非常麻烦。

让编程更轻松、更简单

最新的机器人技术帮助 OEM 打破了这一进退两难的局面。事实是,现代机器人的编程通常比传统机械系统更为简单,这要得益于机器学习技术

例如,“模仿学习”可以使机器人复制所看到的任务。我最近参与了一个机箱包装应用研究,其中就充分利用了这一技术。为了指导机器人拾取、提升并将产品放置在箱子中,我们只需将机械臂移动到三个合适的位置即可。

机器人控制器会补充信息,并生成自己的运动路径或规划。换句话说,路径规划以及近 80% 的机器人程序是自动生成的。

根据应用程序的复杂性和可变性,利用类似的机器学习技术可对视觉引导或协作机器人进行部署和编程。

Extraordinary Functionality – in Half the Space: AFA Systems takes full advantage of robotics in monobloc cartoning solution that runs on a single control platform.

具有变革意义的控制技术

机器学习简化了机器人编程,而最新的可编程自动化控制器 (PAC) 技术则成为了 OEM 转型的转折点。由于处理器速度和性能加强,机器人应用现在可以在控制机器其余部分的标准 PAC 上运行。

例如, PAC 配备的处理器容量比前几代产品要高出 45%,从而满足机器人对高速通信和运动控制的需求。

同样重要的是,OEM 可以在 PAC 平台内实现机器人应用所需的高级安全功能,并使整个机器的安全方法标准化。

当然,对机器人和机器控制使用单一而统一的平台可以加快 OEM 设备的开发、集成和部署速度。此外,OEM 可以更轻松地对整个产品组合进行创新,并对其机械进行全方面的控制。 

我们每年都会看到越来越多的机器制造商利用统一控制平台来开发灵活的机器人设备,并优化生命周期管理。大家可以看一下这个例子

进一步了解机器制造商如何使用最新技术开发创新机器

Mike Wagner
发布 2020-一月-11 作者 Mike Wagner, Global OEM Business Manager, Rockwell Automation

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