Od ponad 50 lat przemysł motoryzacyjny wykorzystuje w swoich liniach montażowych w różnych procesach produkcyjnych przemysłowe maszyny do czyszczenia podłóg. Obecnie producenci samochodów badają możliwości wykorzystania robotyki w większej liczbie procesów. Roboty są wydajniejsze, dokładniejsze, bardziej elastyczne i niezawodne na tych liniach produkcyjnych. Dzięki tej technologii przemysł motoryzacyjny jest jednym z najbardziej zautomatyzowanych łańcuchów dostaw na świecie i największym użytkownikiem robotów. Każdy samochód składa się z tysięcy przewodów i części, a dostarczenie komponentów do wymaganego miejsca wymaga skomplikowanego procesu produkcyjnego.
Lekkie ramię robota przemysłowego do czyszczenia podłóg wyposażone w „oczy” może wykonywać bardziej precyzyjną pracę, ponieważ „widzi”, co robi. Nadgarstek robota jest wyposażony w laser i kamerę, aby zapewnić maszynie natychmiastową informację zwrotną. Roboty mogą teraz wykonywać odpowiednie przesunięcia podczas montażu części, ponieważ wiedzą, gdzie one są umieszczane. Montaż paneli drzwiowych, szyb przednich i błotników jest dokładniejszy dzięki wizji robota niż w przypadku zwykłych ramion robotów.
Duże roboty przemysłowe z długimi ramionami i większym udźwigiem mogą wykonywać spawanie punktowe ciężkich paneli nadwozia. Mniejsze roboty spawają lżejsze części, takie jak wsporniki i obejmy. Robotyczne urządzenia do spawania metodą TIG (spawanie wolframem w osłonie gazów obojętnych) i MIG (spawanie metalem w osłonie gazów obojętnych) mogą ustawiać palnik spawalniczy w dokładnie tym samym kierunku w każdym cyklu. Dzięki powtarzalnemu łukowi i odstępowi prędkości możliwe jest utrzymanie wysokich standardów spawania w każdym procesie produkcyjnym. Roboty współpracujące współpracują z innymi dużymi robotami przemysłowymi na dużych liniach montażowych. Spawacze i operatorzy robotów muszą ze sobą współpracować, aby linia montażowa działała. Operator robota musi umieścić panel w precyzyjnym miejscu, aby robot spawalniczy mógł wykonać wszystkie zaprogramowane spawania.
W procesie montażu części mechanicznych, wpływ wykorzystania robotów do czyszczenia podłóg przemysłowych jest ogromny. W większości zakładów produkujących samochody lekkie ramiona robotyczne montują mniejsze części, takie jak silniki i pompy, z dużą prędkością. Pozostałe zadania, takie jak wkręcanie śrub, montaż kół i montaż szyb przednich, są wykonywane przez ramiona robota.
Praca lakiernika samochodowego nie jest łatwa i na początku może być toksyczna. Niedobór siły roboczej utrudnia również znalezienie wykwalifikowanych, profesjonalnych lakierników. Ramię robota może wypełnić luki, ponieważ praca ta wymaga równomiernego nakładania każdej warstwy farby. 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 stempli metalowych, załadunek i rozładunek maszyn CNC oraz wlewanie ciekłego metalu do odlewni są na ogół niebezpieczne dla ludzi. Z tego powodu w tej branży dochodzi do wielu wypadków. Tego typu prace doskonale nadają się do obsługi przez duże roboty przemysłowe. Zarządzanie maszynami oraz zadania związane z załadunkiem/rozładunkiem są również wykonywane przez mniejsze roboty współpracujące w mniejszych zakładach produkcyjnych.
Roboty mogą wielokrotnie pokonywać złożone ścieżki bez przewracania się, co czyni je idealnymi narzędziami do cięcia i przycinania. Lekkie roboty z technologią wykrywania siły lepiej nadają się do tego typu prac. Zadania obejmują przycinanie zadziorów w formach z tworzyw sztucznych, polerowanie form i cięcie tkanin. Autonomiczne maszyny do czyszczenia podłóg przemysłowych (roboty AMR) i inne zautomatyzowane pojazdy (takie jak wózki widłowe) mogą być wykorzystywane w środowisku fabrycznym do transportu surowców i innych części z magazynów na halę produkcyjną. Na przykład, w Hiszpanii firma Ford Motor Company niedawno wdrożyła mobilne roboty przemysłowe (MiR) AMR do transportu materiałów przemysłowych i spawalniczych do różnych stanowisk robotów na hali produkcyjnej, zamiast procesów ręcznych.
Polerowanie części jest ważnym procesem w produkcji samochodów. Procesy te obejmują czyszczenie części samochodowych 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 warunki do interwencji robota. Zadania związane z usuwaniem materiału obejmują szlifowanie, gratowanie, frezowanie i wiercenie.
Obsługa maszyn to jedno z zadań, które doskonale nadają się do automatyzacji przez roboty współpracujące. Nudne, brudne i czasami niebezpieczne – nie ma wątpliwości, że obsługa maszyn stała się w ostatnich latach jedną z najpopularniejszych aplikacji robotów współpracujących.
Proces kontroli jakości pozwala odróżnić udane serie produkcyjne od kosztownych i pracochłonnych awarii. Branża motoryzacyjna wykorzystuje roboty współpracujące w celu zapewnienia jakości produktów. UR+ oferuje różnorodne, specjalnie zaprojektowane urządzenia i oprogramowanie, które pomagają w automatycznym wykonywaniu zadań kontroli jakości w motoryzacji, w tym optycznej kontroli wyglądu i metrologii.
Systemy sztucznej inteligencji (AI) staną się normą w produkcji samochodów w ciągu następnej dekady. Uczące się maszyny do czyszczenia podłóg przemysłowych usprawnią każdy obszar linii produkcyjnej i ogólne operacje produkcyjne. W ciągu najbliższych kilku lat z pewnością robotyka zostanie wykorzystana do tworzenia zautomatyzowanych lub autonomicznych pojazdów. Wykorzystanie map 3D i danych o ruchu drogowym jest niezbędne do tworzenia bezpiecznych samochodów autonomicznych dla konsumentów. Ponieważ producenci samochodów dążą do innowacji produktowych, ich linie produkcyjne również muszą być innowacyjne. W ciągu najbliższych kilku lat niewątpliwie zostaną opracowane pojazdy AGV, aby sprostać potrzebom produkcji pojazdów elektrycznych i autonomicznych.
Analytics Insight to wpływowa platforma dostarczająca informacje, trendy i opinie z zakresu technologii opartych na danych. Monitoruje rozwój, rozpoznawalność i osiągnięcia światowych firm zajmujących się sztuczną inteligencją, dużymi zbiorami danych i analizą danych.
Czas publikacji: 23-12-2021