Как практик в области автоматизированных производственных линий, я придерживаюсь мнения, что роботизированные производственные линии развиваются от однофункционального и дорогостоящего традиционного стиля к более интеллектуальному, гибкому и адаптируемому тренду. Ключом к этой трансформации является интеграция технологий с помощью интегрированного искусственного интеллекта. Датчик также имеет модульную конструкцию, а производственная линия пересматривается. Он может не только решать сложные производственные задачи «несколько сортов и небольших партий», но также учитывать защиту окружающей среды и благополучие сотрудников, обеспечивая при этом эффективность. Далее я проанализирую несколько ключевых моментов этого изменения с точки зрения практического применения.
Как роботизированная производственная линия справляется с многосортным и мелкосерийным производством?
Ключом к быстрым изменениям на современном рынке является гибкое производство. Изменение производственных моделей на традиционных роботизированных производственных линиях с программным управлением требует много времени и труда. Адаптивные робототехнические системы могут быстро идентифицировать и переключать различные заготовки с помощью встроенных датчиков зрения и контроля силы. Например, в области машиностроения некоторые компании использовали более 2000 единиц. Адаптивные роботы обеспечивают полную автоматизацию процесса от стальных листов до готовой продукции, помогая производственной линии переключиться на производство различных моделей продукции в очень короткие сроки. Такая гибкость отвечает потребностям клиентов в настройке и трансформирует производственную модель от «продаж на основе производства» к «производству по требованию», что является основной конкурентоспособностью интеллектуального производства.
Повышение гибкости промышленных производственных линий требует поддержки стоящей за ними промышленной интернет-платформы. Благодаря сотрудничеству облака, периферии и терминала состояние производственной линии, информация о материалах и параметры процесса могут быть синхронизированы и оптимизированы в режиме реального времени. Сотрудники могут отслеживать каждую ссылку и управлять ею, сканируя QR-код. Этот подход, основанный на данных, позволяет создать модель А за первые 10 минут, а модель Б — за следующие 10 минут. Это значительно сокращает время смены модели и снижает предельные затраты на мелкосерийное производство.
Какую роль интеллектуальные сенсорные технологии играют на производственной линии?
Технология восприятия, известная как «глаза» и «осязание» производственной линии роботов, является основой для точных операций и автономного принятия решений. В суровых промышленных условиях, таких как цеха по очистке угольных анодов с высоким содержанием пыли, высокоточные камеры со структурированным светом в сочетании с моделями компенсации искусственного интеллекта могут эффективно преодолевать помехи от пыли и повышать точность визуального распознавания более чем до 99,5%. Это гарантирует, что роботизированный манипулятор по-прежнему сможет надежно работать в сложных условиях, и расширяет сферу применения автоматизации.
В процессе проверки качества также отражается углубление возможностей восприятия. Традиционные выборочные проверки в автономном режиме заменяются полными онлайн-проверками. Например, система визуального контроля на основе искусственного интеллекта может выполнить проверку десятков особенностей деталей автомобиля на высокой скорости примерно за 0,3 секунды. Его точность превышает 99,5%, и он может обеспечить полную прослеживаемость производственных данных. Этот замкнутый цикл «восприятие-решение-исполнение» не только заменяет ручной труд, но, что более важно, использует обратную связь по данным для постоянной оптимизации процесса и улучшения согласованности продукта из источника.
Как сократить затраты, повысить эффективность и улучшить качество на роботизированных производственных линиях
Первой и ключевой отдачей от инвестиций в роботизированную производственную линию является, главным образом, ощутимое повышение эффективности и качества. С количественной точки зрения, внедрение полностью автоматизированных линий по производству и тестированию аккумуляторных батарей может значительно увеличить производственную мощность почти в шесть раз. В конкретном процессе, таком как очистка угольного анода, интеллектуальная система повысила эффективность работы на 40%. В то же время это значительно снизило ставку остатка с 8% до 0,5%, что напрямую трансформировалось в ситуацию, которая может ежегодно экономить миллионы долларов на затратах. Предоставляйте глобальные услуги по закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!
Такое повышение эффективности сопровождается значительным эффектом улучшения качества. Роботы запрограммированы на выполнение повторяющихся и точных действий, что принципиально устраняет усталость и вариативность при ручных операциях. Это обеспечивает однородность изделий, таких как напыление или сварка, а также значительно снижает объем доработок и процент брака. В долгосрочной перспективе стабильно высокое качество продукции повышает репутацию бренда и представляет собой конкурентное преимущество, которое трудно имитировать.
Каковы основные проблемы при развертывании роботизированных производственных линий?
Несмотря на широкие перспективы, крупномасштабное развертывание по-прежнему сталкивается с практическими препятствиями. Первый — это первоначальный лимит инвестиций, который покрывает общую стоимость самого робота, интеграции, периферийных устройств и программных платформ, что является достаточно стрессовым фактором для многих малых и средних предприятий. Во-вторых, не хватает талантов. Для планирования, обслуживания и оптимизации производственных линий требуются квалифицированные инженеры, знакомые как с процессами, так и с технологиями автоматизации. Таких талантов сейчас крайне не хватает.
Сложность интеграции технологий нельзя недооценивать. Беспрепятственное соединение роботов, сенсорных систем и платформ данных с существующими системами планирования ресурсов предприятия (ERP) и управления производством (MES) — это системный проект. Многие решения интеллектуального управления все еще находятся на стадии лабораторных исследований или мелкомасштабного применения. Чтобы проверить их и стабильно интегрировать в реальный производственный процесс, требуется время и постоянная отладка. Предприятиям необходимо иметь четкую дорожную карту и поэтапно реализовывать ее.
Каков текущий статус разработки домашних роботов и основных компонентов?
Цепочка робототехнической промышленности Китая переживает глубокий процесс «внутреннего замещения», что оставляет возможность снижения инвестиционных затрат на производственные линии. В первом квартале 2025 года рынок промышленных роботов Китая завершил сокращение запасов, а продажи выросли на 11,6% в годовом исчислении. Среди них продолжала увеличиваться доля рынка ведущих отечественных производителей. Что еще более важно, доля редуктора RV в качестве основного компонента «сустава» робота впервые превысила 60% на внутреннем рынке, а его цена составляет всего 60-70% от цены иностранных брендов, что эффективно снижает стоимость автомобиля.
В первом квартале объем производства коллаборативных роботов, ставших ярким примером роста, увеличился на 41,4% в годовом исчислении. Он безопасен и прост в развертывании. Он особенно подходит для дополнения существующих производственных линий. Используется при погрузочно-разгрузочных, сборочных и других звеньях. Ее можно назвать моделью взаимодействия человека и машины. В то же время в некоторых областях, таких как сервосистемы и контроллеры, доля отечественных производителей на рынке также неуклонно увеличивается, и вся отраслевая цепочка переходит от «замещения» к «технологическому лидерству».
Какова будущая тенденция развития роботизированных производственных линий?
В направлении «когнитивного интеллекта» движется будущая линия по производству роботов, а воплощенные в жизнь интеллектуальные роботы-гуманоиды являются одним из долгосрочных аспектов. Они задуманы как «универсальные музыканты», которые могут адаптироваться к неструктурированной заводской среде для выполнения различных задач и будут сотрудничать с традиционными профессиональными роботами, также известными как «профессиональные музыканты». Хотя роботы-гуманоиды в настоящее время ограничены простым захватом и размещением на производстве, они демонстрируют тенденцию к очень гибкой автоматизации.
Оптимизация компоновки производственной линии и движения роботов в виртуальной среде с использованием такого программного обеспечения, как ABB, для моделирования и автоматического планирования маршрута может сократить время цикла до 50%, а цифровые двойники и оптимизация на основе искусственного интеллекта станут стандартом. В то же время подобная платформа может использовать анализ данных для реализации профилактического обслуживания, мониторинга производительности производственной линии в режиме реального времени, предотвращения незапланированных простоев и увеличения времени производства на 20%. Проектированию экологически чистых и энергосберегающих производственных линий будет уделяться все больше внимания, и устойчивое развитие также является важной тенденцией.
При всестороннем рассмотрении ценность производственной линии, специально разработанной для выполнения функций робота при производственных операциях, теперь выходит далеко за рамки простой замены ручного труда. Вместо этого он находится в процессе изменения конкурентной логики обрабатывающей промышленности. Для тех, кто колеблется в своих умах, для компаний, которые приняли решения и начали осуществлять интеллектуальную трансформацию, считаете ли вы, что на данном этапе более рентабельно отдать приоритет «замене станка» определенного звена, или более рентабельно спланировать трансформацию автоматизации на уровне всей производственной линии для создания долгосрочных преимуществ? Не стесняйтесь поделиться своими мыслями и практическим опытом.
Добавить комментарий