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12起智能工廠應用案例的“前沿性”

高工機器人 ? 來源:高工機器人 ? 作者:高工機器人 ? 2021-01-07 10:33 ? 次閱讀

隨著5G技術、人工智能物聯網技術在產業領域的不斷滲透,智能工廠正如雨后春筍般的不斷涌現。今年疫情“黑天鵝”的降臨,讓我國加速發展的制造業被迫按下暫停鍵,這其中遭受影響較大的人力密集型中小微企業更是面臨著難以為繼的局面,促使其不得不跨過智能工廠轉型的“門檻”。

當前,對于大型汽車整車企業,沖壓、焊接、噴涂工藝已逐漸實現高度的自動化,但是總裝工藝則自動化程度不高,更多地依賴人工進行組裝。手機、家電等電子產品的SMT(表面貼裝技術)工藝已經實現全自動化,但產品的組裝、檢測等工藝環節則依然需要大量的人工。

傳統制造業轉型升級的浪潮將再一次被掀起,將AI與先進的制造技術相結合,工廠、生產線和車間將會發生大的變革,也會提升到歷史性的新高度。同時,也提高了制造業的質量、效率和企業的競爭力。

在這新的賽道上,誰將智能化領悟得更透徹,誰就能成為新時代的佼佼者。

對此,為鼓勵技術創新、提升企業品牌價值,【節卡機器人總冠名】2020高工金球獎評選現已進入專家評審階段。

工業機器人類的“年度智能制造應用案例”獎項中,利元亨、井松智能、拓斯達、臺達、隆深機器人、里工實業、鑫光智能、節卡機器人、華晟智能、錢江機器人、廣州數控、銳界科技12家企業參與了“智能工廠”獎項評選,誰將獲得最終的2020高工金球獎?(以下資料為企業提供/企業排名不分先后)

? 利元亨

申報獎項:工業機器人類之年度智能制造應用案例(智能工廠)

參評案例:伺服器智能工廠

利元亨的伺服器智能工廠項目主要有產品生產過程中智能倉儲與物流、產品自動化組裝與包裝、車間信息化建設三個部分的功能。智能倉庫采用貨到人的設計方式,并實現了SMT車間、產品自動化生產車間,成品自動化包裝車間等所有生產過程的信息化。具有性價比高、占用固定場地面積相對較少的特性,客戶后期可根據工廠實際情況自由分配場地,實現場景擴展。

據悉,該項目具有以下先進性:

1、AGV定位精準:貨架采用成熟穩定的“激光+二維碼”導航方式的AGV進行搬運,定位精準,出庫效率高。 2、數字孿生:通過人機交互的方式,點擊虛擬設備按鈕,進入自動化設備數字同步。 3、一鍵換型:在系統中設置并儲存換型參數,系統支持和機器實時通信,當生產需要的時候實現一鍵換型。

? 井松智能

申報獎項:工業機器人類之年度智能制造應用案例(智能工廠)

參評案例:橡膠制品的自動化物流項目

井松智能在該橡膠制品的自動化物流項目采用了激光slam導航方式的窄巷道AGV,該AGV載重1噸,轉彎靈活能在狹窄通道內自由穿梭,可滿足密集倉儲需求,更好地方便工廠倉庫與生產線的自動化升級改造。

井松智能在該項目中,根據項目現場的實際環境,采用了合理的路線設計和優化系統,有效的減少AGV小車的空跑時間和等待時間,提高了效率。在收發貨區域,AGV用于成品發貨與空箱回收,每天24小時連續工作。除產線操作人員與發貨員外,倉儲區域不在配置專職的物料配送人員,同時存儲與發貨信息實時更新,不在需要專職人員進行庫存清點工作,大大減輕現場人員作業強度。

? 拓斯達

申報獎項:工業機器人類之年度智能制造應用案例(智能工廠)

參評案例:XD注塑車間智能生產應用

拓斯達在XD注塑車間智能生產應用中,通過使用Topstar六軸機器人配合注塑機完成了上下料的生產環節。該項目的應用能快速調整適用客戶不同種類產品的生產,降低了工人的勞動強度和工人的高流動性對工廠的生產影響,提高客戶生產效率和品質和實現柔性生產。

? 臺達

申報獎項:工業機器人類之年度智能制造應用案例(智能工廠)

參評案例:臺達 SCARA機器人柔性取放料系統解決方案

臺達SCARA機器人柔性取放系統解決方案采用“臺達SCARA工業機器人DRS系列+臺達機器視覺DMV-Lib視覺軟件+柔性供料系統”三者整合的方案,一站式解決方案有效且使用方便,提升用戶體驗度,上位軟件易學、易懂、使用簡單,用于高速、高精度電子產品的組裝作業中。方案中,SCARA工業機器人DRS系列還可因應用的不同替換為臺達獨有的五軸SCARA機器人,專門針對生產加工中不規則或微小精密零部件物料產品的輸送。

? 隆深機器人

申報獎項:工業機器人類之年度智能制造應用案例(智能工廠)

參評案例:面向集裝箱內部箱式貨物機器人裝卸關鍵技術與系統研發

該系統由機器人拆垛系統、自動伸縮流輸送線設備和機器人移動碼垛裝車系統組成,可滿足產品發貨裝箱裝卸的自動化需求,可有效提高裝箱效率。

據悉,該系統確保了貨物裝卸過程中貨物的安全性、實時性、穩定性、可靠性和高效率等要求,集裝箱自動裝卸機器人作業系統技術先進性主要體現在以下方面:

1、集裝箱機器人貨物自動裝卸系統模塊化設計組合而成,可靈活配置適應不同客戶的個性化需求。

2、移動式機器人AGV高精度定位控制系統技術。

3、機器人末端夾具創新性設計。

4、基于機器視覺的集裝箱裝卸抓取技術。

? 里工實業

申報獎項:工業機器人類之年度智能制造應用案例(智能工廠)

參評案例:里工智慧工廠

里工自主研發了Cosi高斯無人值守協作機器人,經過兩年的產線逐步升級改造,目前在未來車間已經有60%的數控車床被Cosi高斯無人值守協作機器人管理著,開始實現產線少人值守的預期目標。在疫情期間,結合Cosi高斯無人值守協作機器人正常投產,工廠實現了6個一線人員恢復工廠80%產能的復工復產。

據悉,高斯機器人通過XOS人機交互系統整合了協作機器人,多功能工具端模塊,人工智能視覺平臺,PLC工業平臺,快換料倉模塊,實現了金屬加工行業柔性化產品的自動化上下料的難題。

? 鑫光智能

申報獎項:工業機器人類之年度智能制造應用案例(智能工廠)

參評案例:頂固智能板材分揀系統項目

鑫光智能為頂固中山衣柜工廠提供一套集MES管理、PLC控制、機器人分揀、清潔、CCD視覺檢測技術于一體的定制化家具板材智能分揀和檢測系統,打通頂固中山工廠定制衣柜生產線工序之間的數據孤島,實現客戶訂單導流。該項目實現了衣柜工廠生產人工分揀、人工抽檢模式向基于機器人的智能分揀和全自動全檢模式轉變,并實現了通過客戶最終驗收并且產能超過設計產能的(設計產能10000pcs/班,實際產能12000pcs/班)自動化生產線。

? 節卡機器人

申報獎項:工業機器人類之年度智能制造應用案例(智能工廠)

參評案例:某電器產品視覺檢測

此項目是電飯煲組裝現場在原有的產線上部署節卡小助協作機器人,使機器人與人工共同協作,通過JAKA Zu 7與視覺配合,來料后通過視覺判定產品開蓋按鍵,引導JAKA Zu 7完成開蓋、檢測、合蓋等動作。小助機器人靈活布署,解決了產線空間狹小問題。該項目不僅提升了產線效率,還優化了產品檢測品質,產品能夠實現100%全檢。

? 華晟智能

申報獎項:工業機器人類之年度智能制造應用案例(智能工廠)

參評案例:皖南電機線圈車間智能物流系統

該項目主要針對電機生產過程中定子流轉和倉儲的自動化物流系統,具體由立體貨架、有軌巷道堆垛機、出入庫輸送系統、信息識別系統、自動控制系統、計算機監控系統、計算機管理系統及其他輔助設備組成的智能化系統。系統采用集成化物流理念設計,通過控制、通訊和信息技術應用,協調各類設備動作實現自動出入庫作業。通過自有系統,實現倉儲設備的高效自我調控,并且與上層MES、ERP等管理系統連接,實現信息的傳遞和共享。

智能工廠項目的實施,不僅幫物流企業解決人工成本的問題,還實現了物流智能化、信息化、自動化和機械化,為物流企業帶來一個更加良性的發展。同時帶動企業向更加精準、高效、智能、高端化轉型升級。

? 錢江機器人

申報獎項:工業機器人類之年度智能制造應用案例(智能工廠)

參評案例:愛仕達炊具壓鑄上下料

在愛仕達炊具壓鑄上下料的生產線中,共導入11臺錢江QJR50-1六軸機器人,9臺錢江QJRB20-1六軸機器人與10套機器人壓鑄島,實現壓鑄取件、水冷、去余料、精切模去澆口、自動車邊、去毛刺等工藝,全生產過程無人化。

據悉,該智能產線顛覆了傳統電飯煲的裝配流程工藝,產線部署了SCADA、MES系統,實現了實時監控鋁液溫度、消耗等物料情況,遠程監控機器人與設備的稼動率、速度、保養維護、遠程更新等功能。

? 廣州數控

申報獎項:工業機器人類之年度智能制造應用案例(智能工廠)

參評案例:浙江匡迪保溫杯金工沖壓自動線

本案例為浙江匡迪保溫杯金工線提供自動化改造,保溫杯金工線工序涵蓋:縮口、割頭、擴口底、滾筋、滾螺紋、平口底等。因縮口工序根據實際生產產品需要2-4臺,每條線需要人工7-9人。1年半時間,完成18條保溫杯金工自動生產線建設,累計使用廣數機器人198臺,大部分產線每天生產超過20小時,最快的節拍可達到4.8s/psc。原有生產工藝進行規范和優化,包括配套的設備、夾具、模具、工藝順序,極大提高生產穩定性及產品品質。

? 銳界科技

申報獎項:工業機器人類之年度智能制造應用案例(智能工廠)

參評案例:時裝智能柔性制造

銳界科技通過基于AI的智能矩陣制造技術,實現對傳統剛性產線的柔性化改造,從而具備規模化滿足服裝市場小單快反需求的能力。支持多款式小單并行生產,相比傳統剛性產線靈活、高效,極大的降低了時裝品牌的試錯成本,賦能品牌方高頻上新;支持快速交付,產線柔性后排產更為靈活,可隨時插單,支持對市場需求的快速響應,顯著提升品牌方銷售額;支持訂單的靈活交付安排。支持品牌方根據市場需求及時調整生產計劃,消滅庫存提高品牌方利潤率。

原文標題:【禾川股份 | 金球獎】12起智能工廠應用案例的“前沿性”

文章出處:【微信公眾號:高工機器人】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

責任編輯:haq

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