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12起智能工厂应用案例的“前沿性”

高工机器人 来源:高工机器人 作者:高工机器人 2021-01-07 10:33 次阅读

随着5G技术、人工智能物联网技术在产业领域的不断渗透,智能工厂正如雨后春笋般的不断涌现。今年疫情“黑天鹅”的降临,让我国加速发展的制造业被迫按下暂停键,这其中遭受影响较大的人力密集型中小微企业更是面临着难以为继的局面,促使其不得不跨过智能工厂转型的“门槛”。

当前,对于大型汽车整车企业,冲压、焊接、喷涂工艺已逐渐实现高度的自动化,但是总装工艺则自动化程度不高,更多地依赖人工进行组装。手机、家电等电子产品的SMT(表面贴装技术)工艺已经实现全自动化,但产品的组装、检测等工艺环节则依然需要大量的人工。

传统制造业转型升级的浪潮将再一次被掀起,将AI与先进的制造技术相结合,工厂、生产线和车间将会发生大的变革,也会提升到历史性的新高度。同时,也提高了制造业的质量、效率和企业的竞争力。

在这新的赛道上,谁将智能化领悟得更透彻,谁就能成为新时代的佼佼者。

对此,为鼓励技术创新、提升企业品牌价值,【节卡机器人总冠名】2020高工金球奖评选现已进入专家评审阶段。

工业机器人类的“年度智能制造应用案例”奖项中,利元亨、井松智能、拓斯达、台达、隆深机器人、里工实业、鑫光智能、节卡机器人、华晟智能、钱江机器人、广州数控、锐界科技12家企业参与了“智能工厂”奖项评选,谁将获得最终的2020高工金球奖?(以下资料为企业提供/企业排名不分先后)

▐ 利元亨

申报奖项:工业机器人类之年度智能制造应用案例(智能工厂)

参评案例:伺服器智能工厂

利元亨的伺服器智能工厂项目主要有产品生产过程中智能仓储与物流、产品自动化组装与包装、车间信息化建设三个部分的功能。智能仓库采用货到人的设计方式,并实现了SMT车间、产品自动化生产车间,成品自动化包装车间等所有生产过程的信息化。具有性价比高、占用固定场地面积相对较少的特性,客户后期可根据工厂实际情况自由分配场地,实现场景扩展。

据悉,该项目具有以下先进性:

1、AGV定位精准:货架采用成熟稳定的“激光+二维码”导航方式的AGV进行搬运,定位精准,出库效率高。 2、数字孪生:通过人机交互的方式,点击虚拟设备按钮,进入自动化设备数字同步。 3、一键换型:在系统中设置并储存换型参数,系统支持和机器实时通信,当生产需要的时候实现一键换型。

▐ 井松智能

申报奖项:工业机器人类之年度智能制造应用案例(智能工厂)

参评案例:橡胶制品的自动化物流项目

井松智能在该橡胶制品的自动化物流项目采用了激光slam导航方式的窄巷道AGV,该AGV载重1吨,转弯灵活能在狭窄通道内自由穿梭,可满足密集仓储需求,更好地方便工厂仓库与生产线的自动化升级改造。

井松智能在该项目中,根据项目现场的实际环境,采用了合理的路线设计和优化系统,有效的减少AGV小车的空跑时间和等待时间,提高了效率。在收发货区域,AGV用于成品发货与空箱回收,每天24小时连续工作。除产线操作人员与发货员外,仓储区域不在配置专职的物料配送人员,同时存储与发货信息实时更新,不在需要专职人员进行库存清点工作,大大减轻现场人员作业强度。

▐ 拓斯达

申报奖项:工业机器人类之年度智能制造应用案例(智能工厂)

参评案例:XD注塑车间智能生产应用

拓斯达在XD注塑车间智能生产应用中,通过使用Topstar六轴机器人配合注塑机完成了上下料的生产环节。该项目的应用能快速调整适用客户不同种类产品的生产,降低了工人的劳动强度和工人的高流动性对工厂的生产影响,提高客户生产效率和品质和实现柔性生产。

▐ 台达

申报奖项:工业机器人类之年度智能制造应用案例(智能工厂)

参评案例:台达 SCARA机器人柔性取放料系统解决方案

台达SCARA机器人柔性取放系统解决方案采用“台达SCARA工业机器人DRS系列+台达机器视觉DMV-Lib视觉软件+柔性供料系统”三者整合的方案,一站式解决方案有效且使用方便,提升用户体验度,上位软件易学、易懂、使用简单,用于高速、高精度电子产品的组装作业中。方案中,SCARA工业机器人DRS系列还可因应用的不同替换为台达独有的五轴SCARA机器人,专门针对生产加工中不规则或微小精密零部件物料产品的输送。

▐ 隆深机器人

申报奖项:工业机器人类之年度智能制造应用案例(智能工厂)

参评案例:面向集装箱内部箱式货物机器人装卸关键技术与系统研发

该系统由机器人拆垛系统、自动伸缩流输送线设备和机器人移动码垛装车系统组成,可满足产品发货装箱装卸的自动化需求,可有效提高装箱效率。

据悉,该系统确保了货物装卸过程中货物的安全性、实时性、稳定性、可靠性和高效率等要求,集装箱自动装卸机器人作业系统技术先进性主要体现在以下方面:

1、集装箱机器人货物自动装卸系统模块化设计组合而成,可灵活配置适应不同客户的个性化需求。

2、移动式机器人AGV高精度定位控制系统技术。

3、机器人末端夹具创新性设计。

4、基于机器视觉的集装箱装卸抓取技术。

▐ 里工实业

申报奖项:工业机器人类之年度智能制造应用案例(智能工厂)

参评案例:里工智慧工厂

里工自主研发了Cosi高斯无人值守协作机器人,经过两年的产线逐步升级改造,目前在未来车间已经有60%的数控车床被Cosi高斯无人值守协作机器人管理着,开始实现产线少人值守的预期目标。在疫情期间,结合Cosi高斯无人值守协作机器人正常投产,工厂实现了6个一线人员恢复工厂80%产能的复工复产。

据悉,高斯机器人通过XOS人机交互系统整合了协作机器人,多功能工具端模块,人工智能视觉平台,PLC工业平台,快换料仓模块,实现了金属加工行业柔性化产品的自动化上下料的难题。

▐ 鑫光智能

申报奖项:工业机器人类之年度智能制造应用案例(智能工厂)

参评案例:顶固智能板材分拣系统项目

鑫光智能为顶固中山衣柜工厂提供一套集MES管理、PLC控制、机器人分拣、清洁、CCD视觉检测技术于一体的定制化家具板材智能分拣和检测系统,打通顶固中山工厂定制衣柜生产线工序之间的数据孤岛,实现客户订单导流。该项目实现了衣柜工厂生产人工分拣、人工抽检模式向基于机器人的智能分拣和全自动全检模式转变,并实现了通过客户最终验收并且产能超过设计产能的(设计产能10000pcs/班,实际产能12000pcs/班)自动化生产线。

▐ 节卡机器人

申报奖项:工业机器人类之年度智能制造应用案例(智能工厂)

参评案例:某电器产品视觉检测

此项目是电饭煲组装现场在原有的产线上部署节卡小助协作机器人,使机器人与人工共同协作,通过JAKA Zu 7与视觉配合,来料后通过视觉判定产品开盖按键,引导JAKA Zu 7完成开盖、检测、合盖等动作。小助机器人灵活布署,解决了产线空间狭小问题。该项目不仅提升了产线效率,还优化了产品检测品质,产品能够实现100%全检。

▐ 华晟智能

申报奖项:工业机器人类之年度智能制造应用案例(智能工厂)

参评案例:皖南电机线圈车间智能物流系统

该项目主要针对电机生产过程中定子流转和仓储的自动化物流系统,具体由立体货架、有轨巷道堆垛机、出入库输送系统、信息识别系统、自动控制系统、计算机监控系统、计算机管理系统及其他辅助设备组成的智能化系统。系统采用集成化物流理念设计,通过控制、通讯和信息技术应用,协调各类设备动作实现自动出入库作业。通过自有系统,实现仓储设备的高效自我调控,并且与上层MES、ERP等管理系统连接,实现信息的传递和共享。

智能工厂项目的实施,不仅帮物流企业解决人工成本的问题,还实现了物流智能化、信息化、自动化和机械化,为物流企业带来一个更加良性的发展。同时带动企业向更加精准、高效、智能、高端化转型升级。

▐ 钱江机器人

申报奖项:工业机器人类之年度智能制造应用案例(智能工厂)

参评案例:爱仕达炊具压铸上下料

在爱仕达炊具压铸上下料的生产线中,共导入11台钱江QJR50-1六轴机器人,9台钱江QJRB20-1六轴机器人与10套机器人压铸岛,实现压铸取件、水冷、去余料、精切模去浇口、自动车边、去毛刺等工艺,全生产过程无人化。

据悉,该智能产线颠覆了传统电饭煲的装配流程工艺,产线部署了SCADA、MES系统,实现了实时监控铝液温度、消耗等物料情况,远程监控机器人与设备的稼动率、速度、保养维护、远程更新等功能。

▐ 广州数控

申报奖项:工业机器人类之年度智能制造应用案例(智能工厂)

参评案例:浙江匡迪保温杯金工冲压自动线

本案例为浙江匡迪保温杯金工线提供自动化改造,保温杯金工线工序涵盖:缩口、割头、扩口底、滚筋、滚螺纹、平口底等。因缩口工序根据实际生产产品需要2-4台,每条线需要人工7-9人。1年半时间,完成18条保温杯金工自动生产线建设,累计使用广数机器人198台,大部分产线每天生产超过20小时,最快的节拍可达到4.8s/psc。原有生产工艺进行规范和优化,包括配套的设备、夹具、模具、工艺顺序,极大提高生产稳定性及产品品质。

▐ 锐界科技

申报奖项:工业机器人类之年度智能制造应用案例(智能工厂)

参评案例:时装智能柔性制造

锐界科技通过基于AI的智能矩阵制造技术,实现对传统刚性产线的柔性化改造,从而具备规模化满足服装市场小单快反需求的能力。支持多款式小单并行生产,相比传统刚性产线灵活、高效,极大的降低了时装品牌的试错成本,赋能品牌方高频上新;支持快速交付,产线柔性后排产更为灵活,可随时插单,支持对市场需求的快速响应,显著提升品牌方销售额;支持订单的灵活交付安排。支持品牌方根据市场需求及时调整生产计划,消灭库存提高品牌方利润率。

原文标题:【禾川股份 | 金球奖】12起智能工厂应用案例的“前沿性”

文章出处:【微信公众号:高工机器人】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

责任编辑:haq

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