Töötlevas tööstuses on tööstusrobotite rakendamise stsenaariume palju ja logistika käitlemisülesandeid täitvaid mobiilseid roboteid (AGV) kasutatakse üha sagedamini. Viimase paari aasta jooksul on tootjad paigaldanud rohkem automatiseeritud juhitavaid sõidukeid kui kunagi varem ja nad reageerivad arenenud automatiseerimislahenduste abil kiiresti turumuutustele.
Tööjõukulude järkjärgulise suurenemisega muutub tootmise kasum järjest õhemaks. Koos terava konkurentsi mõjuga maailmaturul peavad tehased leidma rohkem odavaid viise tootmisülesannete täitmiseks. Uues tootmiskeskkonnas esitatakse automatiseerimisele suuremaid nõudmisi mitte ainult tootmisliini efektiivsuse optimeerimiseks, vaid ka reaalajas jälgimise saavutamiseks ja paindliku tootmise võime parandamiseks, et rahuldada klientide nõudmist uute toodete kohandamise järele. .
Inimtöö näitab tänapäevases tootmises palju puudujääke. Näiteks ei ole noorem põlvkond mõnes madalama klassi töökohas nõus tegema korduvat tööd. Mõnes raskusjõu tüüpi töökohas on inimese füüsiline jõud piiratud ja suurte esemete käsitsemine vähendab tootmisliini efektiivsust. Ohutuse seisukohast on paljud töötleva tööstuse stseenid täis kahjulikke gaase, teravaid kõvasid esemeid ja räpaseid stseene, mis võivad töötajatele kergesti kahju tekitada.
Seevastu automatiseerimisel on tootmises suuri eeliseid. Mõnes keskkonnas saavad robotid tootmistoiminguid sujuvamalt täita kui inimesed.
AGV robotid suurendavad tootmise paindlikkust
Töötlevas tööstuses on tööstusrobotite rakendamise stsenaariume palju ja logistika käitlemisülesandeid täitvaid mobiilseid roboteid (AGV) kasutatakse üha sagedamini. Viimase paari aasta jooksul on tootjad paigaldanud rohkem automatiseeritud juhitavaid sõidukeid kui kunagi varem ja nad reageerivad arenenud automatiseerimislahenduste abil kiiresti turumuutustele.
Tegelikult kasutati varem töötlevas tööstuses ka erinevaid traditsioonilisi transpordivahendeid, kuid need seadmed ei saa paindlikke teenuseid osutada. Tavaliselt peab see töötama soontel, ketidel või fikseeritud metallsiinidel. Selline varustus on väga lärmakas, tootmisplatsil kergesti määrduv ja kallis. Traditsioonilised transpordivahendid ei võimalda tootjatel marsruute muuta ja neil puudub paindlikkus.
Tänapäeval on olukorrale reageerides tekkinud uue põlvkonna automatiseeritud juhitavate veoautode ehk mobiilrobotite põlvkond. Nad saavad töötada keerukates tootmiskeskkondades induktsiooni, magnetlindi ning kaardinavigatsiooni ja positsioneerimistehnoloogiate abil ning saavad oma marsruute oma äranägemise järgi muuta. Tavaliselt programmeerib tootja AGV ümber või kavandab marsruudi, et see vastaks uute ülesannete täitmise nõuetele. Lisaks ühendatakse need robotid võrguga, et arvutada ja analüüsida parimat rada, nii et robot saaks ülesande lühema ajaga lõpule viia ja kokkuvõttes säästaks töötamiskulusid.
Tehas liigub nutika tootmisrežiimi poole
Tootjad saavad konfigureerida robotite arvu vastavalt tootmisülesannete arvule. Seni kuni see mobiilne robot tagasi ostetakse, saab parameetrid pärast seadistamist kohe kasutusele võtta. Seda saab isegi rentida ajutise tootmisnõudluse kasvu lahendamiseks, nii et tootja hoiab kokku rohkem tarbetut raha. Kuid traditsioonilised ketipõhised transpordivahendid vajavad raja püstitamiseks palju aega ning seadmeid pole pärast kasutuselevõttu lihtne lahti võtta. See mahajäänud traditsiooniline toode on ebaefektiivne ja paindumatu ning seisab silmitsi turu kaotamisega.
Nutikate tootmismudelite esiletõusuga peavad tulevased tehased olema automatiseeritud ja intelligentsed ning see mobiilne robot saab olema üks võtmerollidest. Üldiselt saavad mobiilsed robotid suhelda tootmise teostussüsteemiga, et saavutada selliseid funktsioone nagu vigade ennetamine ja jälgitavus. Mobiilseid roboteid saab intelligentsesse tootmissüsteemi paremini integreerida, et realiseerida tooteosade transport igas tootmislülis ja tagada kogu tootmisliini kõrgeim tase. Jookse tõhusalt.
Lisaks on uute tehnoloogiate nagu asjade Internet ja tehisintellekt pidev areng mobiilsetele robotitele palju eeliseid toonud. Tootjad parandavad visioonide ja lasernavigatsiooni abil mobiilsete robotite äratundmisvõimalusi tööstusstseenides. Tehisintellekti algoritmide lisamisega saavad robotid iseseisvalt töötada ja neil on võimalus teha iseseisvaid otsuseid, et tööga paremini koostööd teha. Lisaks saame seadmete kasutamise tõhususe täiendavaks parandamiseks kasutada selliseid tehnoloogiaid nagu häälkäsklused ja näotuvastus, et robotid saaksid hõlpsasti tootmisülesannetesse kutsuda.