제조 산업에는 산업용 로봇의 응용 시나리오가 많이 있으며 물류 처리 작업을 수행하는 모바일 로봇 (AGV)이 점점 더 자주 사용됩니다. 지난 몇 년 동안 제조업체는 그 어느 때보 다 더 많은 자동 안내 차량을 설치했으며 고급 자동화 솔루션을 통해 시장 변화에 빠르게 대응하고 있습니다.
인건비가 점진적으로 증가함에 따라 제조 이익은 점점 얇아지고 있습니다. 글로벌 시장에서 치열한 경쟁의 영향과 함께 공장은 생산 작업을 완료하기 위해 더 저렴한 방법을 찾아야합니다. 새로운 제조 환경에서는 생산 라인의 효율성을 최적화 할뿐만 아니라 실시간 모니터링을 달성하고 유연한 생산 능력을 개선하여 신제품 맞춤화에 대한 고객의 요구를 충족하기 위해 자동화에 더 높은 요구 사항이 적용됩니다. .
인간 노동은 현대 제조업에서 많은 결함을 보여줍니다. 예를 들어, 일부 저급 일자리에서 젊은 세대는 반복적 인 노동을하지 않습니다. 일부 중력 유형의 작업에서는 인간의 체력이 제한되고 큰 물체를 취급하면 생산 라인의 효율성이 떨어집니다. 안전 관점에서 볼 때 제조업의 많은 장면은 유해 가스, 날카로운 단단한 물체 및 지저분한 장면으로 가득 차있어 작업자에게 쉽게 해를 끼칠 수 있습니다.
반대로 자동화는 제조에있어 큰 장점이 있습니다. 일부 환경에서는 로봇이 인간보다 더 원활하게 생산 작업을 완료 할 수 있습니다.
AGV 로봇은 제조 유연성을 높입니다.
제조 산업에는 산업용 로봇의 응용 시나리오가 많이 있으며 물류 처리 작업을 수행하는 모바일 로봇 (AGV)이 점점 더 자주 사용됩니다. 지난 몇 년 동안 제조업체는 그 어느 때보 다 더 많은 자동 안내 차량을 설치했으며 고급 자동화 솔루션을 통해 시장 변화에 빠르게 대응하고 있습니다.
사실 과거 제조업에서는 다양한 전통 교통 수단도 사용 되었으나 이러한 장비는 유연한 서비스를 제공 할 수 없습니다. 일반적으로 홈, 체인 또는 고정 금속 레일에서 실행해야합니다. 이런 종류의 장비는 매우 시끄럽고 생산 현장을 더럽 히기 쉽고 비용이 많이 듭니다. 전통적인 운송 도구는 제조업체가 경로를 변경할 수 없으며 유연성이 부족합니다.
요즘 상황에 대응하여 차세대 자동 유도 AGV, 즉 모바일 로봇이 등장했습니다. 유도, 자기 테이프,지도 내비게이션 및 포지셔닝 기술을 통해 복잡한 생산 환경에서 작업 할 수 있으며 원하는대로 경로를 변경할 수 있습니다. 일반적으로 제조업체는 AGV를 다시 프로그래밍하거나 새로운 작업을 수행하기위한 요구 사항을 충족하는 경로를 계획합니다. 또한 이러한 로봇은 네트워크에 연결되어 최적의 경로를 계산하고 분석하여 로봇이 더 짧은 시간에 작업을 완료하고 궁극적으로 운영 비용을 절감 할 수 있습니다.
스마트 제조 모드로 공장 이동
제조업체는 생산 작업의 수에 따라 로봇의 수를 구성 할 수 있습니다. 이 모바일 로봇을 다시 구입하는 한 매개 변수는 구성 후 즉시 사용할 수 있습니다. 생산 수요의 일시적인 증가를 해결하기 위해 임대 할 수도 있으므로 제조업체는 불필요한 비용을 더 많이 절약 할 수 있습니다. 그러나 기존의 체인 기반 운송 도구는 트랙을 세우는 데 많은 시간이 필요하며 장비를 사용한 후 해체하기가 쉽지 않습니다. 이 후진 전통 제품은 비효율적이고 유연하지 않으며 시장의 제거에 직면하게됩니다.
스마트 제조 모델의 등장으로 미래 공장은 자동화되고 지능화되어야하며이 모바일 로봇은 핵심 역할 중 하나가 될 것입니다. 일반적으로 모바일 로봇은 제조 실행 시스템과 상호 작용하여 오류 방지 및 추적 기능과 같은 기능을 수행 할 수 있습니다. 모바일 로봇은 지능형 제조 시스템에 더 잘 통합되어 각 생산 링크에서 제품 부품의 운송을 실현하고 전체 생산 라인이 최고 수준에 있도록 보장 할 수 있습니다. 효율적으로 실행하십시오.
또한 사물 인터넷 및 인공 지능과 같은 신흥 기술의 지속적인 개발은 모바일 로봇에 많은 이점을 가져 왔습니다. 제조업체는 비전 및 레이저 내비게이션을 통해 산업 현장에서 모바일 로봇의 인식 기능을 개선하고 있습니다. 인공 지능 알고리즘이 추가됨에 따라 로봇은 자율 운영을 실현하고 독립적 인 결정을 내릴 수있는 능력을 갖게되어 업무와 더 잘 협력 할 수 있습니다. 또한 음성 명령 및 얼굴 인식과 같은 기술을 사용하여 로봇을 생산 작업으로 쉽게 호출하여 장비 사용의 효율성을 더욱 높일 수 있습니다.