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传感器按工作原理分类 虽然制造自动化是大趋势,但有些制造商对机器人进行生产工作仍然保持观望态度。一方面,一些核心环节仍然需要人力完成;另一方面,并不是所有企业都可以承担部署机器人的成本。随着协作机器人的出现和逐步应用,实现了人类员工和机器人并肩工作,提供了一种实惠、可靠的自动化解决方案。协作机器人可以执行包装等重复性的任务,人类员工则处理更高附加值的工作,推动了整个生产流程的智能化、自动化。 英国巴克莱资本调研显示到2020年包装业机器人的规模将达到30亿美金。中国是制造大国,包装业自然庞大,并且随着行业日趋自动化,机器人的优势逐步凸显。2011年至2015年期间,机器人技术在包装业的应用从9.5%增加到了17.4%。而且,《机器人产业发展规划(2016—2020年)》的发布将有助于进一步推动包装业的自动化水平。 高性价比的协作机器人提升经济效益 包装通常被视为低附加值的工作,多层装箱、挑选打包、分拣、装袋,如此反复。而且很多制造商认为包装自动化没有必要,因为这不划算,或者不实用。但是协作机器人的优势在于价格实惠,使得包装自动化更具经济效益,尤其在产品类型多、小批量的代工包装服务中。协作机器人培训简易,制造商不需要为了配合协作机器人而重新部署整个基础设施,也不需要聘请专门的技术人员来运作机器人。因此,协作机器人深受代工包装服务商的青睐。 灵活的自动化解决方案维持客户满意度 市场不断变化推动生产线对更加灵活解决方案的需求,以维持客户满意度。这些变化包括批量减少、产品多样化增加、可追溯性和统一性要求更高等。由此可见,配套设备如果没有足够的灵活性,大多数包装任务则无法实现自动化。 RethinkRobotics的智能协作机器人可以看成是一台带有工作臂的PC机。你在电脑上可以打开很多程序,可以按照使用日期排序。同样,你可以直接在机器人上选择一项任务,并且可以设定运行这个任务的日期或者时间。 RethinkRobotics的Sawyer和Baxter智能协作机器人都采用了业界最先进最直观的软件平台Intera,当生产任务发生变化的时候,工人可以迅速、简易地重新培训Sawyer和Baxter,非常适合按需求灵活转换生产线。 安全的人机协作模式满足批量定制的要求 协作机器人无需固定在防护栅栏里,这点很重要。首先,制造商无需花时间及费用在协作机器人周围安装防护栅栏;再者,协作机器人可以在不同的任务应用间自由移动。大规模定制是主流趋势,消费者希望他们拿到的任何定制产品在价格、数量、质量上都是一样的。如果生产线是固定的、难以改动,那制造商很难满足消费者的要求。 除了对功率和力量进行限制,Sawyer和Baxter的工作臂采用多个串联弹性致动器和反驱电机,可实现顺应动作,并且在各关节处均装有嵌入式传感器。这使得它们可以和人类员工一起安全地工作。Sawyer和Baxter能够胜任不同种类的产品、容器和架构的装箱任务,包括装箱原材料、部件成品及合装包。 在看图之前,先想一个问题,为什么智能制造和工业4.0是下一个方向? 从最早工匠使用工具开始,科技进步的物质形式基本体现在了制造发展的过程,将科技应用到制造的过程最能体现人类理性应用工具和技术等先进手段追求利润最大化和效率最高的伟大境界。所以,按照科技发展的逻辑推断,制造必然向信息化、智能化阶段发展。简单来说,很可能是因为人类智慧已经发展到这个阶段了,再不表现出来已经不能彰显人类的更高级能力。 第1张图:智能制造流程全景图 西门子德国数字化工厂作为优秀的先驱者,用25年的时间已实现75%的生产作业自动化,生产线上的在线监测节点超过1000个,每天采集数据超过5000万。每年生产元器件30亿个,可24小时为客户供货,产能较数字化前提高了8倍。 光看数字会觉得基本上智能制造的核心关键指标都提到了,只是不能直接感受到具体牛在哪儿。HCR慧辰TMT研究部整理了一张智能制造流程的全景图(如下),希望能够从全局角度梳理智能制造的相关参与方和影响因素。 从上图不难看出智能制造是个系统工程,即使单点切入也需要系统化规划后逐一实现。 挑战1:全连接 缺少任一节点的连接,都有可能影响全面自动化的实现。这里面会涉及多少连接呢?举个例子,说一个现在不太多见的产品,比如摩托车,仅发动机就有250多个零件,至于汽车约有30000个左右。对于制造过程,一个螺丝都不能少,智能制造的连接也是一样。除了这些,其他相关信息包括资金量、管理信息流、物流信息流、服务信息流等各个相关环节需要全面连接。 在信息化阶段,ERP系统最大的问题点是逆向流程实现困难。到了智能化阶段除了连接点,还需要在全面连接点中设置双向监控点和生产管理连接点。基于时时海量信息传递和多节点控制的需求,需要单独的连接和数据流转通道以保证整个过程不断点、不丢包,顺利完成全过程。另外,是否有智能产品是与用户建立直接连接的前提。 挑战2:全控制 智能制造将数据流转作为核心,连接全部制造和相关环节,中间的全部过程都似“暗箱”般,非常需要随时知道发生了什么并予以人为纠偏和预警干涉。每个节点的交互设计和计算能力是实现全控制的基础。除了对环节的控制,还需要对智能设备(包括工业机器人)进行监测和控制。智能制造的生产线上将由多个智能设备来替代人类完成执行工作。人与机器的配合及人对机器的控制和管理也是智能制造挑战中比较容易出现掌控外事故的问题点。 这场喧嚣已经持续了多年。分析师曾多次预测,给日常物品加上传感器和互联网功能的“物联网”将像手机上网的普及一样彻底改变人们的生活。供应商们把目光投向顾客家中,兜售的产品包括闹钟响起时自动开启的咖啡壶,按照一天中的时间自动调节的灯光和百叶窗,还有牛奶喝完时发送提醒的冰箱。不过到目前为止,消费者对于把自己的家变得“智能”大体上表现得很抗拒。世铨LPS-1KG称重传感器价格 这并非由于高科技公司没有努力。它们倾注了大量的现金,努力把日常物品连接到互联网。 2014年,谷歌给出了迄今最大金额的意向声明,出价32亿美元收购智能温控器厂商Nest,同时出价5.5亿美元收购家庭安保摄像头厂商 Dropcam。Nest吸收了Dropcam,如今已成为最知名的智能家居品牌之一。然而,这也警示我们,这种小电器要进入主流需要花多长的时间。世铨LPS-1KG称重传感器品牌 Nest无疑让谷歌失望了。根据研究公司Strategy Analytics的报告,Nest在2015年仅售出130万个智能温控器,在过去几年中的累计销售量也只有250万个。几年来,公司主要在对现有产品 做调整,而没有推出新产品。这也许可以解释为什么Nest的创始人和老板托尼·法戴(Tony Fadell)在6月3日下台,改在谷歌的母公司Alphabet担任顾问。法戴尔曾在苹果公司任职并设计了iPod,但却没能把他的魔力带给智能家居。 Nest 的问题只是表象。研究公司Forrester的弗兰克·吉列特(Frank Gillett)称,仅有6%的美国家庭拥有智能家居设 备,包括连接互联网的电器、家庭监控系统、扬声器或照明设备。这一比例的增长预计不会太快,到 2021年也就将刚刚超过15%(见图表)。相信互联网应该在生活中无处不在的消费者太少了。普华永道咨询公司在英国进行的一项调查发现,72%的人并没 有在未来两到五年内采用智能家居技术的打算,而且他们不愿意为之付钱。去年,全球消费者在智能家居的硬件和服务上总共花费了600亿美元,只占到家居用品 总开支的一小部分。世铨LPS-1KG称重传感器原理 |
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