Od ponad 50 lat przemysł motoryzacyjny wykorzystuje maszyny do czyszczenia podłóg przemysłowych na swoich liniach montażowych w ramach różnych procesów produkcyjnych. Obecnie producenci samochodów badają zastosowanie robotyki w większej liczbie procesów. Roboty są bardziej wydajne, dokładne, elastyczne i niezawodne w tej produkcji linii. Technologia ta sprawia, że przemysł motoryzacyjny jest jednym z najbardziej zautomatyzowanych łańcuchów dostaw na świecie i jednym z największych użytkowników robotów. Każdy samochód składa się z tysięcy przewodów i części oraz wymaga skomplikowanego procesu produkcyjnego, aby komponenty dotarły na żądane miejsce .
Ramię robota do lekkich przemysłowych maszyn do czyszczenia podłóg przemysłowych z „oczami” może wykonywać bardziej precyzyjną pracę, ponieważ „widzi”, co robi. Nadgarstek robota jest wyposażony w laser i układ kamer, które zapewniają natychmiastową informację zwrotną dla maszyny. Roboty mogą teraz wykonują odpowiednie przesunięcia podczas instalowania części, ponieważ wiedzą, dokąd zmierzają części. Montaż paneli drzwi, szyb przednich i błotników jest dokładniejszy dzięki wizji robota niż zwykłe ramiona robota.
Duże roboty przemysłowe z długimi ramionami i większym udźwigiem mogą wykonywać zgrzewanie punktowe wytrzymałych paneli nadwozia. Mniejsze roboty spawają lżejsze części, takie jak wsporniki i wsporniki. Roboty spawalnicze z wolframem w gazie obojętnym (TIG) i metalami w gazie obojętnym (MIG) mogą pozycjonować palnik spawalniczy w dokładnie tym samym kierunku w każdym cyklu. Dzięki powtarzalnemu łukowi i różnicy prędkości możliwe jest utrzymanie wysokich standardów spawania w każdej produkcji. Roboty współpracujące współpracują z innymi dużymi robotami przemysłowymi na wielkogabarytowych liniach montażowych. Robot spawacze i osoby przeprowadzkowe muszą współpracować, aby linia montażowa działała. Osoba obsługująca robota musi umieścić panel w precyzyjnym miejscu, aby robot spawalniczy mógł wykonać wszystkie zaprogramowane spawanie.
W procesie montażu części mechanicznych wpływ wykorzystania robotyki przemysłowych maszyn do czyszczenia podłóg jest ogromny. W większości zakładów produkujących samochody lekkie ramiona robotyczne montują z dużą prędkością mniejsze części, takie jak silniki i pompy. Inne zadania, takie jak wkręcanie śrub, koło montaż i montaż szyby przedniej są wykonywane przez ramię robota.
Zawód lakiernika samochodowego nie jest łatwy, a jego rozpoczęcie jest trujące. Niedobór siły roboczej utrudnia również znalezienie wykwalifikowanych profesjonalnych malarzy. Ramię robota może wypełnić luki, ponieważ ta praca wymaga spójności każdej warstwy lakieru malować. Robot może podążać zaprogramowaną ścieżką, aby równomiernie pokryć duży obszar i ograniczyć straty. Maszyna może być również używana do natryskiwania klejów, uszczelniaczy i podkładów.
Przenoszenie metalowych stempli, załadunek i rozładunek maszyn CNC oraz zalewanie stopionego metalu w odlewniach są na ogół niebezpieczne dla ludzi. Z tego powodu w tej branży zdarzało się wiele wypadków. Ten rodzaj pracy jest bardzo odpowiedni dla dużych robotów przemysłowych. Zarządzanie maszynami i Zadania załadunku/rozładunku są również realizowane przez mniejsze roboty współpracujące w przypadku mniejszych operacji produkcyjnych.
Roboty mogą wielokrotnie podążać skomplikowanymi ścieżkami bez przewracania się, co czyni je idealnymi narzędziami do cięcia i przycinania. Do tego typu prac bardziej nadają się lekkie roboty z technologią wykrywania siły. Zadania obejmują przycinanie zadziorów w formach do tworzyw sztucznych, polerowanie form i cięcie tkanin.Autonomiczne maszyny do czyszczenia podłóg przemysłowych, robot AMR) i inne zautomatyzowane pojazdy (takie jak wózki widłowe) mogą być używane w środowisku fabrycznym do przenoszenia surowców i innych części z obszarów magazynowych na halę produkcyjną. Na przykład w Hiszpanii firma Ford Motor Company niedawno przyjęła Mobilne roboty przemysłowe (MiR) AMR do transportu materiałów przemysłowych i spawalniczych do różnych stanowisk robotów na hali produkcyjnej, zamiast procesów ręcznych.
Polerowanie części to ważny proces w produkcji samochodów. Procesy te obejmują czyszczenie części samochodów poprzez przycinanie metalu lub polerowanie form w celu uzyskania gładkiej powierzchni. Podobnie jak wiele zadań w produkcji samochodów, zadania te są powtarzalne, a czasem nawet niebezpieczne, co stwarza idealne możliwości dla robota interwencja.Zadania usuwania materiału obejmują szlifowanie, gratowanie, frezowanie, szlifowanie, frezowanie i wiercenie.
Opieka nad maszynami to jedno z zadań, które doskonale nadaje się do automatyzacji napędzanej przez roboty współpracujące. Nudne, brudne, a czasem niebezpieczne, nie ma wątpliwości, że zarządzanie maszynami stało się w ostatnich latach jednym z najpopularniejszych zastosowań robotów współpracujących.
Proces kontroli jakości pozwala rozróżnić udane serie produkcyjne od kosztownych i pracochłonnych awarii. Przemysł motoryzacyjny wykorzystuje roboty współpracujące, aby zapewnić jakość produktu. UR+ zapewnia szereg specjalnie zaprojektowanego sprzętu i oprogramowania, które pomagają automatycznie wykonywać zadania związane z kontrolą jakości w branży motoryzacyjnej, w tym wyglądem kontrola optyczna i metrologia.
W ciągu następnej dekady systemy sztucznej inteligencji (AI) staną się normą w produkcji samochodów. Uczenie się maszyn do czyszczenia podłóg przemysłowych usprawni każdy obszar linii produkcyjnej i ogólne operacje produkcyjne. W ciągu najbliższych kilku lat jest pewne, że robotyka można wykorzystać do tworzenia pojazdów zautomatyzowanych lub autonomicznych. Wykorzystanie map 3D i danych o ruchu drogowym jest niezbędne do stworzenia bezpiecznych samochodów autonomicznych dla konsumentów. Ponieważ producenci samochodów poszukują innowacyjnych produktów, ich linie produkcyjne również muszą ulegać innowacjom. AGV niewątpliwie zostanie opracowany w ciągu najbliższych kilku lat, aby zaspokoić potrzeby produkcji pojazdów elektrycznych i samochodów autonomicznych
Analytics Insight to wpływowa platforma dedykowana dostarczaniu spostrzeżeń, trendów i opinii z zakresu technologii opartych na danych. Monitoruje rozwój, rozpoznawalność i osiągnięcia globalnych firm zajmujących się sztuczną inteligencją, big data i analityką.
Czas publikacji: 23 grudnia 2021 r