移動工業機器人制造商-MiR南歐業務發展經理Fernando Fandi?o
食品行業工廠內部物流的自動化是大中型企業經常遇到的問題,既然可以通過工業4.0提供的協作型自主移動機器人將這些任務自動化,讓員工專注于更高價值的活動,為什么還要使用員工資源來搬運物料呢?
工廠內部物流自動化是大中型企業經常遇到的問題,既然可以通過工業4.0提供的協作型自主移動機器人將這些任務自動化,讓員工專注于更高價值的活動,為什么還要使用員工資源來搬運物料呢?
為了減少生產瓶頸,提高車間效率,解決方案來自于工廠的物料運輸自動化,這樣組織就可以更有效地優化生產力和安排交貨。
直到最近,傳統的自動導引車是內部運輸任務自動化的唯一選擇。在大型固定設施中,它們是一種常見的固定設備,在這些設施中,需要重復和穩定的材料交付,并且可以容忍巨大的前期成本和長期的投資回報。
然而,如今,這些車輛正面臨著自主移動機器人(AMR)這一更先進、更靈活、更經濟的技術的挑戰。這些和導引車都是將材料從一個地點移動到另一個地點,然而,這就是相似之處的結束。
傳統的導引車(AGV)內置的智能化程度極低,只能服從簡單的編程指令。要想導航,必須用電線、磁條或傳感器來引導,這通常需要安裝昂貴而廣泛的設施升級,期間生產可能會中斷。所以它僅限于固定的路線,如果將來需要改變,需要額外的成本和干擾。誠然,它能探測到前方的障礙物,但它無法繞過障礙物,所以它只是停在原地,直到障礙物被清除。
相比之下,AMR通過其軟件現場建立的地圖或通過預裝的裝置圖紙進行導航。即使是最近,人工智能能力也得到了發展,通過改進導航和優化規劃,使其能夠完全自主運行,從而將移動機器人技術提升到一個新的水平。也就是說,對人、叉車和其他障礙物的分辨能力和反應能力使其效率極高。
MiR的AMR將這些人工智能能力內置到復雜的軟件中,并將其戰略性地放置的攝像頭作為一組擴展的機器人傳感器,優化了路線規劃和駕駛行為。這些攝像頭--被稱為MiR AI Camera--使機器人能夠檢測和識別不同的移動障礙物,并做出相應的反應。
例如,如果機器人檢測到有人,它就會停車,然后繼續走它的路線,但如果它檢測到傳統的自主導引車,它就會讓路,讓它可以通過。機器人還可以提前預測堵塞或繁忙區域,并改道,而不是進入堵塞區域,改道并使用最佳替代路線。這樣就能確保材料流按計劃進行,從而優化生產力。
AMR的高靈活性
這種自主操作也使得AMR比傳統的AGV更加靈活,因為這些導引車只限于按照嚴格的路線行駛,而這些路線是集成在裝置中的,通常安裝在工廠的地板上。這意味著應用是有限的,它在整個生命周期中執行同樣的交付任務,因為變化實在是太昂貴了,破壞性太大,不劃算。
但是,AMR只需要通過簡單的軟件調整就可以改變任務,因此同一個機器人可以在不同的地點執行各種不同的任務,自動進行調整,以適應不斷變化的環境和生產要求。
這種協作型AMR的任務可以通過機器人接口進行控制,也可以通過車隊控制軟件對多臺機器人進行配置,根據位置和可用性,自動確定訂單的優先級和最合適的機器人來完成某項任務。一旦確定了任務,員工就不用花時間去協調機器人的工作,讓他們專注于為公司成功做出貢獻的高價值工作。
AMR的靈活性對于現代制造環境來說至關重要,如果需要修改產品或生產線,這些環境需要敏捷性和靈活性。適應性強,適用于任何規模設施的敏捷生產。如果生產單元被移動,或增加新的單元或流程,新的建筑地圖可以快速方便地在現場加載或重新繪制,因此可以立即用于新的任務。
這種能力使組織完全擁有協作機器人及其功能。因為,車主無需受制于不靈活的傳統導引車基礎設施,而是可以根據業務需求的變化輕松地重新部署機器人,幫助他們在高度動態的環境中優化生產。
機器人盈利能力
雖然AMR比傳統的AGV包含更先進的技術,但它通常是一種成本較低的解決方案。AMR不需要電纜、磁條或其他昂貴的建筑基礎設施改造,因此安裝速度更快,成本更低,從而消除了生產過程中昂貴的中斷。
自主移動機器人具有協作性強、速度快、易于集成到生產線上的特點,而且企業在集成機器人時不需要對工廠布局進行改變,這意味著企業的前期成本很低。再加上它們可以不間斷地運行12-15小時。另一方面,當他們沒有任務要執行時,會自動加載,這保證了工作流程的順暢,優化了內部物流。
由于這種簡單的集成,投資回報通常不到一年,因為一個機器人通常--取決于應用--可以騰出兩個全職員工來執行更高價值的任務。
隨著公司的發展,這些AMR的實施可以以最小的額外成本同時進行擴展。在某些時候,所有的公司都要問自己:我們能不能不使用自主移動機器人?
事實是,現代制造環境不能再依賴昂貴且不靈活的傳統技術。他們也無法繼續進行非生產性的人工運輸物資,尤其是在當今勞動力市場緊張的情況下。再加上自主移動機器人在靈活性、成本效益、投資回報率和生產效率優化等方面都優于傳統導引車。
如今,我們看到一個明顯的趨勢,大型跨國公司已經開始在全球各地的設施中部署越來越多的協作型AMR。許多人還在測試不同的應用,往往在一個設施中,他們得到的機器人越多,發現的新應用就越多。
2025-04-21 12:14
2025-04-21 12:11
2025-04-18 08:54
2025-04-18 08:53
2025-04-17 08:16
2025-04-17 08:13
2025-04-16 10:55
2025-04-16 08:50
2025-04-14 14:57
2025-04-14 14:53