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您被我们录用了,移动机器人(AMR)先生!

2021-01-28 09:59 性质:编译 作者:DDing 来源:AGV网
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有一个新的劳动力,由高智能、半自主的机器人组成。这里有一些对于挑选这类最佳人选的建议。自主移动机器人(AMR)在大型仓库的过道上纵横驰骋,取回物品或堆放和卸载托盘。机器人手臂将零件从一个...

有一个新的劳动力,由高智能、半自主的机器人组成。这里有一些对于挑选这类最佳人选的建议。

自主移动机器人AMR)在大型仓库的过道上纵横驰骋,取回物品或堆放和卸载托盘。机器人手臂将零件从一个工作单元移动到另一个工作单元,或进行一些基本的焊接。一个半自主控制单元和6轴机械臂组合扫入处理COVID-19消毒服务,而不会危及人类生命。

向下一代机器人劳动力问好--一群多样化的高智能移动机器人,能够执行老式机器人技术无法完成的任务,并与人类进行直接和安全的协作。几十年来,工业机器人一直是自动化组合的一部分,但传感器、人工智能(AI)、软件、机器视觉和光探测与测距(LiDAR)等技术的关键进展正在凝聚起来,以增强新兴的一类能力更强的移动和协作机器人的能力,这些机器人更容易编程,部署成本更低,而且它们可以执行的任务种类更灵活。目前,企业已经在部署移动机器人,以提高产品和材料的运输效率,协助拣选过程,促进分拣,并执行普通的装配任务,以解放人类同事,使其专注于更高价值的工作。

COVID-19全球大流行所带来的挑战也对将移动机器人人才整合到现有劳动力中的兴趣进行了对接。一些制造商正在转向移动机器人,因为操作对他们的人类员工不安全。另一些企业在暂时停止运营后处于追赶模式,现在正在部署移动机器人,以增强其劳动力,并最大限度地提高工厂车间的生产力,而不必对机器人和自动化项目做出长达数年、数百万美元的承诺。

通用机器人公司Universal Robots)战略营销和应用开发高级经理、北美地区负责人Joe Campbell指出:

"大大小小的公司都在纠结如何恢复全面生产,同时还能保持社会距离......而这一类机器人可以在接近人类工人的地方工作。自动化增量投资的概念是协作领域的独特之处,我们看到企业想通了这一点--COVID-19加剧了这一点。"

类别和用例

移动机器人通常分为两类。1)体积较小、重量较轻的机器人,可以轻松地从一条线移动到下一条线或在工作单元之间移动,并在靠近人类的地方安全地操作;2)自主移动机器人(AMR),使用传感硬件、软件、机器视觉、人工智能和其他技术,具有巨大的自主性。

Motoman HC20XP协作机器人可以在码垛应用中工作。图片由Motoman / Yaskawa提供。

传统的工业机器人一般固定在某条生产线或工作单元,执行高度重复性的任务,并且需要在笼子后面设置警戒线以确保安全操作,而协作机器人(cobots)则不同,其重量更轻,通用性更强。这种新的机器人类别可以安全地与员工共享一个工作空间,编程和部署相对简单,并且可以模仿人类的动作,有效载荷和触角相似。机器人在重复性或容易受伤的任务中找到了工作--从码垛到机器看护。因此,根据Grandview Research的数据,2018年机器人的市场价值为6.491亿美元,预计2019年至2025年期间将以44.5%的计算年增长率(CAGR)激增。这种增长是由先进的创新、价格下降以及对自动化更灵活的需求日益增长所推动的。

自主移动机器人(AMR)通常被认为是老式自动导引车(AGV)的继任者,为这种形式的自动化(即将物品从A点移动到B点)提供了更灵活、更便宜的路径。AGV已经是车间和仓库中根深蒂固的工作机器,它们遵循由电线、信标或磁铁确定的固定轨道。由于AGV几乎没有车载智能,它们无法改变路线或绕过障碍物进行导航,这意味着出于安全考虑,它们通常必须被限制在低流量或笼子里。此外,部署需要在规划和架构工厂车间布局方面进行大量投资,这可能会导致冗长和潜在的昂贵实施。

相对而言,AMRs要复杂得多,它配备了传感器和机载智能,帮助机器人了解其操作环境,并在拥挤的环境中导航,无论是人、托盘还是叉车。AGV擅长重复性、高度控制的动作和任务,而AMR则更加动态和灵活,可以在设施中的任何地方移动。Prescient&Strategic Intelligence预测AMRs的市场将从2019年的293亿美元增长到2030年的2206亿美元,部分原因是由不断扩大的电子商务部门推动的。

InVia Robotics(该公司专注于电子商务领域的AMRs营销)的首席执行官兼联合创始人Lior Elazary解释说:

"过去,你必须为AGV改变仓库,今天有了AMRs,机器人适应了仓库。当我们在世界各地铺设铁轨时,火车变得相当自主,但这样做的成本非常高。现在我们正在制造能够适应道路和条件的汽车。这就是我们在仓库里讨论的问题--使用能够适应的AMR,这极大地降低了成本。最后,这与投资回报率息息相关。"

选择合适的机器人候选人

招募合适的机器人的首要注意事项之一是了解你要解决的业务问题--而不是因为技术时髦或最先进而选择特定的机器人类别。

Universal Robots的Campbell说,新型移动机器人的优势之一是,它们允许公司逐步投资于自动化--与其试图通过耗时、昂贵的实施来实现整个10个步骤的自动化,不如挑选出几个步骤,用机器人来增强人类劳动力。你不必寻找一个100万美元的问题--你可以找到一系列7.5万美元的问题,因为你不必一次把所有的事情都自动化。由于它们的协作性质,你不必专门腾出地板空间或建造出坚硬的安全屏障以及其他一切与传统自动化相关的东西。

InVia的基于订阅的产品将AMR机器人与AI驱动的优化软件相结合,以优化仓库的运营和履行。图片由InVia Robotics提供。

一旦确定了业务问题,通过各自的特点和功能来评估机器人类别和供应商的产品就变得更加容易。专家表示,机器人操作的速度、有效载荷的限制、触及范围、精度以及完成工作的粗大操作运动技能,只是评估移动机器人候选产品时应具备的几个标准。

易于编程和可访问性是另一个大的区别因素。Universal Robots公司宣传其能够让非专家快速学习基本原理并对机器人进行编程,以适应解决不同的任务。举个例子。新加坡南洋理工大学的一个研究团队正准备公开试用XDBOT,这是一个半自主机器人,它结合了通用UR5机器人,配备了一个静电喷头和一个移动AMR平台,可以代替人类进行大面积消毒。

Campbell说:

"因为我们非常灵活,易于重新编程和重新部署,我们看到很多这种使用机器人作为工具。有能力将其安装在小车上,并根据当天的生产负荷将其从一台机器移动到另一台机器。"

制造AMR的Fetch Robotics公司首席执行官Melonee Wise解释说,公司在评估不同的机器人类别和产品时,还必须考虑安全标准,包括深入研究确定平台的传感能力是否映射到特定环境中的障碍物种类。机器人软件的能力及其与核心系统和工厂车间硬件的集成能力是一个至关重要的考虑因素。例如,Fetch最近宣布与Zebra Technologies Corp.合作,将其AMR与Zebra的FulfillmentEdge软件集成,以支持协作拣选和动态工作流程,使工人能够将更多的时间花在过道上,而不是在整个工厂中手动移动材料。

Wise说:

"并非所有的AMR供应商的解决方案都是平等的。每个产品与固定自动化(如输送机)或软件(如MES系统)的集成程度不同。你必须看看移动机器人供应商在与工厂其他自动化连接的软件方面有什么。"

作为选择过程的一部分,组织需要超越其对特定项目或系列项目的要求,考虑移动机器人的整个生命周期,包括潜在的服务要求和转换。ROEQ(ROEQ是一家移动机器人附件设备制造商,包括小车、顶辊和输送机。)全球销售副总裁Shermine Gotfredsen指出:

"你需要考虑更换到另一个解决方案的成本是多少--是我们自己在几分钟或几个小时内就能轻松完成,还是需要在服务解决方案方面花费大量精力和成本。"

与老一代工业机器人相比,AMR的可编程性和灵活性一般都很容易,这使得新一代的配件和集成成为可能,而这些都是老机器人技术所不具备的。由此扩大的附加产品生态系统是制造商评估不同移动机器人时需要考虑的另一个因素。例如,Universal Robot的生态系统提供了一系列第三方选项,包括使用ARC Specialties技术的协作机器人焊接包。在另一个例子中,ROEQ正在提供GuardCom系统,该系统采用传感器来取代繁琐且不稳定的Wi-Fi设置,用于传送系统、移动机器人和固定货物传送系统之间的通信,目标是防止在平台之间传送货物时出现延误和误操作。

Gotfredsen说:

"AGV技术需要高度定制化的配件,这会造成很多不可靠的情况。AMRs没有那么多的配件集成挑战。"

评估过程的一部分意味着平衡组织今天的需求和未来的需求。许多移动机器人是通过基于云的机器人即服务的商业模式提供的,这确保了公司可以轻松地扩展以满足未来的需求。例如,InVia与客户签订合同,不是按机器人的数量,而是按约定的机器人生产力水平。Elazary说:

"我们了解机器人以及它们能做什么,而客户则了解他们需要通过系统来搬运多少个周转箱。通过机器人技术即服务,你买的不是软件或机器人,你买的是生产力。"

在公司推进评估以及最终部署的过程中,他们需要牢记这些移动机器人并不是万能的,不会适合每个应用。

Yaskawa Electric的Motoman机器人部门的处理部门负责人Dean Elkins说:

"许多公司没有意识到他们的零件不一定是为自动化而制造的,或者他们的冲压工艺放出的零件不容易组合在一起,或者机器人无法跟上计划外的生产激增或更换,不要以为机器人可以做得更多。"

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