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您被我們錄用了,移動機器人(AMR)先生!

2021-01-28 09:59 性質:編譯 作者:DDing 來源:AGV網
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有一個新的勞動力,由高智能、半自主的機器人組成。這里有一些對于挑選這類最佳人選的建議。自主移動機器人(AMR)在大型倉庫的過道上縱橫馳騁,取回物品或堆放和卸載托盤。機器人手臂將零件從一個...

有一個新的勞動力,由高智能、半自主的機器人組成。這里有一些對于挑選這類最佳人選的建議。

自主移動機器人AMR)在大型倉庫的過道上縱橫馳騁,取回物品或堆放和卸載托盤。機器人手臂將零件從一個工作單元移動到另一個工作單元,或進行一些基本的焊接。一個半自主控制單元和6軸機械臂組合掃入處理COVID-19消毒服務,而不會危及人類生命。

向下一代機器人勞動力問好--一群多樣化的高智能移動機器人,能夠執行老式機器人技術無法完成的任務,并與人類進行直接和安全的協作。幾十年來,工業機器人一直是自動化組合的一部分,但傳感器、人工智能(AI)、軟件、機器視覺和光探測與測距(LiDAR)等技術的關鍵進展正在凝聚起來,以增強新興的一類能力更強的移動和協作機器人的能力,這些機器人更容易編程,部署成本更低,而且它們可以執行的任務種類更靈活。目前,企業已經在部署移動機器人,以提高產品和材料的運輸效率,協助揀選過程,促進分揀,并執行普通的裝配任務,以解放人類同事,使其專注于更高價值的工作。

COVID-19全球大流行所帶來的挑戰也對將移動機器人人才整合到現有勞動力中的興趣進行了對接。一些制造商正在轉向移動機器人,因為操作對他們的人類員工不安全。另一些企業在暫時停止運營后處于追趕模式,現在正在部署移動機器人,以增強其勞動力,并最大限度地提高工廠車間的生產力,而不必對機器人和自動化項目做出長達數年、數百萬美元的承諾。

通用機器人公司Universal Robots)戰略營銷和應用開發高級經理、北美地區負責人Joe Campbell指出:

"大大小小的公司都在糾結如何恢復全面生產,同時還能保持社會距離......而這一類機器人可以在接近人類工人的地方工作。自動化增量投資的概念是協作領域的獨特之處,我們看到企業想通了這一點--COVID-19加劇了這一點。"

類別和用例

移動機器人通常分為兩類。1)體積較小、重量較輕的機器人,可以輕松地從一條線移動到下一條線或在工作單元之間移動,并在靠近人類的地方安全地操作;2)自主移動機器人(AMR),使用傳感硬件、軟件、機器視覺、人工智能和其他技術,具有巨大的自主性。

Motoman HC20XP協作機器人可以在碼垛應用中工作。圖片由Motoman / Yaskawa提供。

傳統的工業機器人一般固定在某條生產線或工作單元,執行高度重復性的任務,并且需要在籠子后面設置警戒線以確保安全操作,而協作機器人(cobots)則不同,其重量更輕,通用性更強。這種新的機器人類別可以安全地與員工共享一個工作空間,編程和部署相對簡單,并且可以模仿人類的動作,有效載荷和觸角相似。機器人在重復性或容易受傷的任務中找到了工作--從碼垛到機器看護。因此,根據Grandview Research的數據,2018年機器人的市場價值為6.491億美元,預計2019年至2025年期間將以44.5%的計算年增長率(CAGR)激增。這種增長是由先進的創新、價格下降以及對自動化更靈活的需求日益增長所推動的。

自主移動機器人(AMR)通常被認為是老式自動導引車(AGV)的繼任者,為這種形式的自動化(即將物品從A點移動到B點)提供了更靈活、更便宜的路徑。AGV已經是車間和倉庫中根深蒂固的工作機器,它們遵循由電線、信標或磁鐵確定的固定軌道。由于AGV幾乎沒有車載智能,它們無法改變路線或繞過障礙物進行導航,這意味著出于安全考慮,它們通常必須被限制在低流量或籠子里。此外,部署需要在規劃和架構工廠車間布局方面進行大量投資,這可能會導致冗長和潛在的昂貴實施。

相對而言,AMRs要復雜得多,它配備了傳感器和機載智能,幫助機器人了解其操作環境,并在擁擠的環境中導航,無論是人、托盤還是叉車。AGV擅長重復性、高度控制的動作和任務,而AMR則更加動態和靈活,可以在設施中的任何地方移動。Prescient&Strategic Intelligence預測AMRs的市場將從2019年的293億美元增長到2030年的2206億美元,部分原因是由不斷擴大的電子商務部門推動的。

InVia Robotics(該公司專注于電子商務領域的AMRs營銷)的首席執行官兼聯合創始人Lior Elazary解釋說:

"過去,你必須為AGV改變倉庫,今天有了AMRs,機器人適應了倉庫。當我們在世界各地鋪設鐵軌時,火車變得相當自主,但這樣做的成本非常高。現在我們正在制造能夠適應道路和條件的汽車。這就是我們在倉庫里討論的問題--使用能夠適應的AMR,這極大地降低了成本。最后,這與投資回報率息息相關。"

選擇合適的機器人候選人

招募合適的機器人的首要注意事項之一是了解你要解決的業務問題--而不是因為技術時髦或最先進而選擇特定的機器人類別。

Universal Robots的Campbell說,新型移動機器人的優勢之一是,它們允許公司逐步投資于自動化--與其試圖通過耗時、昂貴的實施來實現整個10個步驟的自動化,不如挑選出幾個步驟,用機器人來增強人類勞動力。你不必尋找一個100萬美元的問題--你可以找到一系列7.5萬美元的問題,因為你不必一次把所有的事情都自動化。由于它們的協作性質,你不必專門騰出地板空間或建造出堅硬的安全屏障以及其他一切與傳統自動化相關的東西。

InVia的基于訂閱的產品將AMR機器人與AI驅動的優化軟件相結合,以優化倉庫的運營和履行。圖片由InVia Robotics提供。

一旦確定了業務問題,通過各自的特點和功能來評估機器人類別和供應商的產品就變得更加容易。專家表示,機器人操作的速度、有效載荷的限制、觸及范圍、精度以及完成工作的粗大操作運動技能,只是評估移動機器人候選產品時應具備的幾個標準。

易于編程和可訪問性是另一個大的區別因素。Universal Robots公司宣傳其能夠讓非專家快速學習基本原理并對機器人進行編程,以適應解決不同的任務。舉個例子。新加坡南洋理工大學的一個研究團隊正準備公開試用XDBOT,這是一個半自主機器人,它結合了通用UR5機器人,配備了一個靜電噴頭和一個移動AMR平臺,可以代替人類進行大面積消毒。

Campbell說:

"因為我們非常靈活,易于重新編程和重新部署,我們看到很多這種使用機器人作為工具。有能力將其安裝在小車上,并根據當天的生產負荷將其從一臺機器移動到另一臺機器。"

制造AMR的Fetch Robotics公司首席執行官Melonee Wise解釋說,公司在評估不同的機器人類別和產品時,還必須考慮安全標準,包括深入研究確定平臺的傳感能力是否映射到特定環境中的障礙物種類。機器人軟件的能力及其與核心系統和工廠車間硬件的集成能力是一個至關重要的考慮因素。例如,Fetch最近宣布與Zebra Technologies Corp.合作,將其AMR與Zebra的FulfillmentEdge軟件集成,以支持協作揀選和動態工作流程,使工人能夠將更多的時間花在過道上,而不是在整個工廠中手動移動材料。

Wise說:

"并非所有的AMR供應商的解決方案都是平等的。每個產品與固定自動化(如輸送機)或軟件(如MES系統)的集成程度不同。你必須看看移動機器人供應商在與工廠其他自動化連接的軟件方面有什么。"

作為選擇過程的一部分,組織需要超越其對特定項目或系列項目的要求,考慮移動機器人的整個生命周期,包括潛在的服務要求和轉換。ROEQ(ROEQ是一家移動機器人附件設備制造商,包括小車、頂輥和輸送機。)全球銷售副總裁Shermine Gotfredsen指出:

"你需要考慮更換到另一個解決方案的成本是多少--是我們自己在幾分鐘或幾個小時內就能輕松完成,還是需要在服務解決方案方面花費大量精力和成本。"

與老一代工業機器人相比,AMR的可編程性和靈活性一般都很容易,這使得新一代的配件和集成成為可能,而這些都是老機器人技術所不具備的。由此擴大的附加產品生態系統是制造商評估不同移動機器人時需要考慮的另一個因素。例如,Universal Robot的生態系統提供了一系列第三方選項,包括使用ARC Specialties技術的協作機器人焊接包。在另一個例子中,ROEQ正在提供GuardCom系統,該系統采用傳感器來取代繁瑣且不穩定的Wi-Fi設置,用于傳送系統、移動機器人和固定貨物傳送系統之間的通信,目標是防止在平臺之間傳送貨物時出現延誤和誤操作。

Gotfredsen說:

"AGV技術需要高度定制化的配件,這會造成很多不可靠的情況。AMRs沒有那么多的配件集成挑戰。"

評估過程的一部分意味著平衡組織今天的需求和未來的需求。許多移動機器人是通過基于云的機器人即服務的商業模式提供的,這確保了公司可以輕松地擴展以滿足未來的需求。例如,InVia與客戶簽訂合同,不是按機器人的數量,而是按約定的機器人生產力水平。Elazary說:

"我們了解機器人以及它們能做什么,而客戶則了解他們需要通過系統來搬運多少個周轉箱。通過機器人技術即服務,你買的不是軟件或機器人,你買的是生產力。"

在公司推進評估以及最終部署的過程中,他們需要牢記這些移動機器人并不是萬能的,不會適合每個應用。

Yaskawa Electric的Motoman機器人部門的處理部門負責人Dean Elkins說:

"許多公司沒有意識到他們的零件不一定是為自動化而制造的,或者他們的沖壓工藝放出的零件不容易組合在一起,或者機器人無法跟上計劃外的生產激增或更換,不要以為機器人可以做得更多。"

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