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柔性生产切线难题:机械臂闲置背后的机会与挑战,板材网站推广哪个品牌好

2024-12-26
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    柔性生产切线带来的问题和机遇。

    作者|赵健

    2023年,唯一智造CEO张志奇参观工厂时,经常看到这样令人困惑的场景:一群工人在生产线上忙碌,而工人的不远处有一个或几个闲置的机械臂。静静地在工厂的角落里“吃灰”。

    机械臂作为工厂自动化生产线的重要组成部分,在焊接喷涂、装配搬运、机床上下料等方面发挥着重要作用,在工厂应该有非常成熟的实施场景。为什么工厂不使用这些花了很多钱来做工作的机械臂呢?

    与厂长沟通后,张志奇恍然大悟,他把这个问题概括为“柔性生产的切线问题”。

    柔性生产是指为适应不断变化的市场需求和激烈的市场竞争而采取的多品种、小批量的按需生产方式。在柔性生产模式下,工厂将在几周或几天内收到新产品的生产需求。当产品的尺寸和规格不断变化时,工厂的生产线需要重新布置——这个过程称为“坦克”。

    如果使用机器人进行工作,则每次生产线切割都需要重新调整生产线和机器人系统。更要命的是,本周刚刚调试好的机械臂,下个月可能就不再适合切线了。对于工厂,尤其是中小型工厂来说,这是难以承受的成本。

    随着时间的推移,这些工厂干脆放弃了机械臂,转而喜欢手工劳动的灵活性和便利性,许多机械臂最终在工厂里落满了灰尘。

    张志奇看到的并不是某家工厂的个案,而是大多数中小型工厂正在经历的普遍情况。张志奇告诉《甲子光年》,直到今天,柔性生产的切线仍然是一个普遍问题,没有通用的解决方案。

    放眼全球,机器人设备的普及率仍然较低。截至2022年,虽然中国已经是全球最大的机器人市场,但每万名工人拥有工业机器人数量为392台,低于韩国(1012台)、新加坡(730台)、德国(415台)和日本。 (397台)成为工业强国后仍有很大提升空间。

    哪里有市场需求,哪里就有市场机会。柔性生产这个切题的问题,正是伟一智造抓住的进军工业制造大市场的机会。

    1、解决2000人工厂的生产力问题

    江苏省常州市是重要的工业城市。常州有一家“国联”公司,专门生产手机充电器。 2017年,在这家水果连锁公司3000多人的工厂里,有2000人专门负责外观缺陷的检测。

    产品外观缺陷质量检验是3C、汽车等工业产品出厂前必不可少的一道工序。在过去的几十年里,用于质量检测的工业视觉是今天看来非常简单的传统机器视觉算法。只能识别长、宽、高、有无等简单的基本要素,如果涉及到更多维度的外观检测,比如手机屏幕表面缺陷的检测,是否是凹凸、划痕、裂缝,只能依靠人的经验来识别。

    随着2015年后深度学习的兴起,深度学习算法作为机器视觉领域的主要算法,已经成为工业视觉技术迭代的一大趋势。 2018年,为一智造成立,抓住深度学习算法在工业质检场景落地的机遇。

    当时,常州“果链”公司工厂每天出货200万件,每个质检员每天检验1万件左右。长时间的工作往往会对质检人员的眼睛造成不可逆转的伤害,而且人员的流动率也很高。因此,他们正在市场上寻找用人工智能质检代替人工的方法。维易智造团队凭借更高效的混合视觉算法赢得了客户的青睐,双方就此展开了长期合作。

    这家“水果连锁”公司也是唯一智造的首个种子客户。伟一智造为此设定了一个小目标:首先利用AI技术解放这家工厂2000人的生产力。

    虽然伟易智造拥有强大的算法团队,但产品外观缺陷质量检测需要的不仅仅是算法,而是包括算法和硬件设备在内的一整套解决方案。为此,伟一智造需要根据产品特性和质检需求定制智能质检设备,完成不同场景的开发和应用。

    这个复杂的方案确实一开始就解决了实际问题,一台机器最多可以替代16个人。

    但新的要求很快就接踵而至。以最常见的消费电子产品手机为例。手机制造商每年都会推出多种型号,尺寸和结构都有所变化。如果产品型号需要改变,生产线也需要重新切割,光学设备、AI算法以及整机设备都需要重新适配。

    特别是考虑到工厂对柔性生产的需求不断增加,许多工厂可能必须每隔几周或仅仅几天就更换一次生产线。如果每次修线都需要重新适配质检设备,成本将不可控。

    经历了几次这样的过程后,张志奇意识到质检计划需要升级迭代。

    2. 当算法公司开始玩机械臂时

    如何解决切线问题?

    第一个想法是与自动化设备集成商合作,让这些“能工巧匠”开发出更灵活、适应性更强的设备,可以兼容更多的产品型号,以应对每次线切割带来的调试过程。 。但这不仅带来了很大的技术挑战,而且从长远来看只能是一个过渡方案。

    想了想,回到第一原理,什么样的自动化产品既能满足质检场景的检测需求,又能通过软件程序灵活控制?在与机器人行业的一些专家交流后,微翼智造团队将目光投向了机械臂。

   


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