Человек-робот: Драйвер инноваций в распределенном производстве

Automation Technology Expo West

Динамика робототехнической отрасли меняется. Новые игроки и типы клиентов расширяют рынок, а новые приложения, такие как коллаборативная паллетизация, создают новые возможности. В прошлом месяце на выставке Automation Technology Expo (ATX) West в Анахайме, Калифорния, у меня была возможность познакомиться с недавней подборкой технологий проектирования и производства. От кастомной автоматизации и сборки до ПО управления — массив ценной информации был представлен почти 20 000 посетителям от 2200 провайдеров решений за три дня.

Поддержание гибких, безопасных и эффективных операций

В первый день конференции, как часть Саммита инноваций в умном производстве, мне довелось выступить на тему «Роль коллаборативных роботов в распределенных системах производства». Коллаборативные роботы сыграют интегральную роль в трансформации производственной автоматизации и цепочек поставок, и компаниям важно пересмотреть свои производственные стратегии для поддержания гибких, безопасных и эффективных операций.

Из-за растущей индивидуализации продуктов, сокращения жизненных циклов и разносторонних рыночных требований производственные неэффективности продолжают процветать в нашем инновационном ландшафте. Для эффективного управления ростом производственной сложности все больше компаний переходят от централизованного к распределенному производству. Этот перспективный подход сфокусирован на планировке производства, поддержании сети географически разнесенных производственных объектов, переплетенных с рабочими станциями, управляемыми уполномоченными сотрудниками и координируемых умными технологиями.

Преимущества распределенных систем производства

Производители, использующие распределенные системы производства (DMS), часто получают большую гибкость производственных процессов, что ключево для снижения затрат цепочки поставок и удовлетворения растущего потребительского спроса. Автоматизация, как внедрение коллаборативных роботов (коботов) на заводском полу, еще больше укрепляет аргументы за распределенное производство. Человек-робот коллаборация (HRC), где кобот разделяет общее рабочее пространство с человеческим оператором для эффективного выполнения определенной задачи, — основа будущего интеллектуального производства.

Использование HRC быстро меняет сборочные операции. Самые сложные, грязные и утомительные задачи, ранее выполнявшиеся вручную, теперь выполняются коботами эргономично и эффективно. Это сочетание передовых автоматизаций с человеческим изобретательством имеет потенциал помочь производителям, внезависимости от отрасли или размера, создать высокопроизводительную рабочую силу. Однако, судя по демографии посетителей ATX West, малые и средние предприятия (СМП) особенно замечают ценность в новом поколении легких роботов, которые можно легко запрограммировать для безопасной работы в непосредственной близости к людям.

От сборки, упаковки, паллетизации и дозирования до обслуживания станков и лабораторного анализа — человек-робот коллаборация дает легкую и безопасную автоматизацию для многих приложений. Экономические выгоды от HRC помогают компаниям достичь более высокой пропускной способности, повышенного качества, большей выходной продукции, улучшения метрик манипулирования материалами и экономии на труде. Сочетание методов умного производства с человеко-роботизированной процессной автоматизацией дает производителям способность создавать фабрики, менее уязвимые к сбоям, способные управлять разнородными продуктами и спросом.

Будущее человек-робот коллаборации в DMS

Позитивная обратная связь, полученная от Automation Technology Expo, вдохновляет. Крупные предприятия вроде Tesla, SpaceX и Future Faraday проявляют интерес к новому поколению роботизированной автоматизации, а СМП делают то же самое. Границы автоматизации все еще жестки, и определенные лимиты нужно переопределить, чтобы HRC в распределенных системах производства достигло полного потенциала. Однако интерес к DMS растет, стимулируя улучшение планирования компоновки и формулировку новых алгоритмов симуляции в грядущем году.