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震惊!工业机器人挑战人类职能!

震惊!工业机器人挑战人类职能!

工业机器人崛起!未来工厂会怎样一副场景?未来工厂是一种设想,是指制造商应通过改进工厂结构、工厂数字化和工厂流程,来提高生产效率。

我们将针对每个元素展开讨论,并提供范例来说明领先的汽车供应商和整车厂正在如何测试这些新概念。

未来工厂是一种设想,制造商将能通过在整个价值链中应用新的设计原则、数字技术和集成流程来提高生产效率。

这些步骤将能把总加工成本最多降低40%,灵活性、质量、速度和安全也将进一步得到提升。

要把梦想变成现实,企业必须解决与三大驱动力相关的问题:战略和领导力、员工技能、信息技术基础设施。

制造商对数字技术的使用越来越广泛。在汽车行业受访者中,有70%表示工厂数字化将在2030年变得更加重要,13%的人认为今天它已经非常重要。

很多公司都在引入更智能的自动化生产,利用各种方法提高效率。进行去中心化生产指导。很多公司已开始使用先进技术在工件、机器和员工之间进行通信,从而创造出自主生产流程。

博世正在开发一种能够检测它们位置的工具。根据工具的位置以及其收到的有关工件确切位置的信息,这种工具将会自动加载相应程序,执行特定操作。

比如,螺丝刀会调整自己的扭矩来拧紧特定工件上的螺钉。进行大数据分析。制造商正在使用应用程序来自动分析大量的数据。

在位于德国下图尔克海姆的工厂,奔驰已在使用预测分析来检测600多项质量影响参数,生产完美的气缸盖。

工业机器人崛起!未来工厂会怎样一副场景?

对于这种一体化价值链中的每一个工厂车间,汽车行业调查对象均针对其认为的在工厂结构、工厂数字化、工厂工艺方面最重要的要素给出了自己的看法。

1 总装

布局将更加灵活、更具多向性,届时,总装将会是最大的受益者。

为了满足客户越来越高的期望并符合越来越严的政府规定,汽车公司将不得不日益推出种类更多的车型;多方向式布局将促成生产更多的种类,同时还可维持较高的产量输出。

超过90%的汽车行业调查对象预计,到2030年时,模块化生产线设置将在总装方面具有相关性,其中,灵活、经济地更换生产线元件被认为是尤其重要的。

例如,丰田正在引进更小、更灵活的生产线,进而减少了生产线的资金投入。85%的调查对象提到了智能机器人在最终组装方面的相关性。

企业均希望机器人技术能有所进步,使各装置能够执行具有高精度要求的任务。超过75%的调查对象表示,数字化工厂物流将具有相关性。

例如,数字化工厂物流可用于实现工位所需的预装配零件的自动补货。

至于工厂工艺,到2030年,精益原则将在整个价值链中具有重要意义。2/3的汽车行业调查对象预计,新技术将加强生产工艺的精益管理和持续改进。

例如,生产模拟的利用,将使制造商能够提高生产效率,进而缩短等待时间和工作时间。

增强现实(例如智能眼镜)将能够显示操作程序,进而协助操作人员开展组装与维护作业。

通过利用先进的大数据算法对生产数据进行分析,制造商将更好地了解每一生产步骤的总体情况,进而不断改进生产工艺。

仅7%的汽车行业调查对象预计新技术会使精益管理被时代淘汰。

2 部件制造

部件制造将具有更大的灵活性、更好的工作条件,并从中受益。例如80%的汽车行业调查对象提到了去中心化生产指导的相关性,尤其提到了2030年未来工厂机器参数的自动调整。

几乎所有调查对象均指出了机器与产品之间通讯时的灵活性提升问题。生产凸轮轴时,蒂森克虏伯公司为每一凸轮轴分配了一个数据矩阵代码,代码中包含产品数据。

产品机器对每一凸轮轴代码进行扫描,并在执行制造任务前,对其参数进行相应的调整。

此外,超过70%的调查对象表示,到2030年时,增材制造(一般称为“3D打印”)将与部件制造相关。其中,提到的增材制造的用途不仅有打印原型,而且还有打印各种工具和零部件。

3 冲压车间

冲压车间的设备效率将大大提高。93%的汽车行业调查对象提到了2030年预见性维护的相关性。

实际上,大部分调查对象已经实施了其第一次预见性维护,或者正在计划在未来两年内实施。

德国舒勒集团研制出了一款机器人,不仅可以沿着冲压线移动零部件,还可以对各种部件的情况进行监测并提前发送给工人的更换零件的信号测

。Fraunhofer IWU正在开展一项研究,目的是确定如何才能使冲压机根据其接收到的原材料具体特点信息,采取纠正性措施。

85%的调查对象认为,到2030年时,能效将具有相关性。斯柯达汽车公司将安装能耗比传统系统低15%的冲压线,对冲压期间释放的能量进行回收。

4 涂装车间

各种技术将提高能效及油漆工作的质量,因而涂装车间将从中受益。超过1/3的汽车行业调查对象表示,到2030年,在涂装车间中,能效将具有相关性。例如,在保时捷位于莱比锡的工厂中,保时捷

现已采用来自附近生物质发电厂的废热,进行碳中和供应,满足了涂装车间80%的热量需求。将近3/4的汽车行业调查对象表示,大数据和分析方法也将具有相关性。大部分汽车公司已经在涂装车间中

开始了利用大数据。其目的是对数据进行分析,以确定导致油漆工作中出现差异的各种因素,进而提高质量。

5 车身车间

各汽车公司正在采用新技术来提高车身车间的灵活性。超过80%的汽车行业调查对象表示,到2030年,智能机器人及生产模拟将与车身车间密切相关。

汽车制造商已经在利用可以与车身进行通讯并根据接收到的信号相应地调整自身行为的机器人,同时模拟还可协助车间布局的规划与配置。

库卡和微软两家公司针对生产Jeep牧马人的车身车间开发出了一款智能系统,不仅可以连接所有机器人,而且还可以对机器人的磨损情况进行监测。

麦格纳实施了西门子开发的一款模拟程序,该程序可促进数字化规划,同时还可复制车间操作流程,例如高达6个机器人的互动化协作。

6 总结

制造商已经开始与我们的未来工厂愿景相靠近。但要实现这一愿景,需要的不仅仅是各种使用案例的零散实施。

通过对新设计原则和数字技术的整体应用,主要制造商可智能地协调其工厂运行的各个方面,同时实现从供应商到最终客户之间这条价值链的一体化。

第一批成功过渡到大规模采用阶段的制造商,将引领工业运营的新时代。以客户为中心。制造商对客户需求有了更深的了解,比如通过大数据分析,他们能够获得客户的产品应用反馈。

反之,公司也可使用这些客户反馈来改善产品设计和生产流程。很多公司还希望能够利用新技术,了解客户在汽车生产方面的意见。

在戴姆勒,客户可以在最后一刻提出修改要求,比如在车辆进入涂装车间前要求更换颜色。

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