Autotööstus on enam kui 50 aastat kasutanud tööstuslikke põrandapuhastusmasinaid oma tootmisliinidel erinevate tootmisprotsesside jaoks. Tänapäeval uurivad autotootjad robootika kasutamist üha enamates protsessides. Robotid on nendel tootmisliinidel tõhusamad, täpsemad, paindlikumad ja usaldusväärsemad. See tehnoloogia muudab autotööstuse üheks maailma automatiseerituimaks tarneahelaks ja üheks suurimaks robotite kasutajaks. Igas autos on tuhandeid juhtmeid ja osi ning komponentide vajalikku asukohta toimetamiseks on vaja keerulist tootmisprotsessi.
Kerge tööstusliku põrandapuhastusmasina robotkäsi, millel on "silmad", suudab teha täpsemat tööd, kuna see "näeb", mida ta teeb. Roboti randmele on paigaldatud laser ja kaamera, mis annavad masinale kohest tagasisidet. Robotid saavad nüüd osade paigaldamisel teha sobivaid nihkeid, kuna nad teavad, kuhu osad lähevad. Uksepaneelide, esiklaaside ja poritiibade paigaldamine on roboti nägemise abil täpsem kui tavaliste robotkäte puhul.
Suured pikkade käte ja suurema kandevõimega tööstusrobotid saavad hakkama raskete kerepaneelide punktkeevitusega. Väiksemad robotid keevitavad kergemaid detaile, näiteks kronsteine ja sulgusid. Robotilised volfram-inertgaasi (TIG) ja metall-inertgaasi (MIG) keevitusmasinad saavad keevituspõleti igas tsüklis paigutada täpselt samas suunas. Korduva kaare ja kiiruse erinevuse tõttu on igas tootmisprotsessis võimalik säilitada kõrgeid keevitusstandardeid. Koostöörobotid töötavad koos teiste suurte tööstusrobotitega suuremahulistel konveierliinidel. Robotkeevitajad ja -liikurid peavad konveierliini töös hoidmiseks koostööd tegema. Roboti käsitseja peab paneeli paigutama täpsesse kohta, et keevitusrobot saaks teostada kogu programmeeritud keevitust.
Mehaaniliste osade kokkupaneku protsessis on tööstuslike põrandapuhastusmasinate robootika kasutamise mõju tohutu. Enamikus autotehastes monteerivad kerged robotkäed suurel kiirusel väiksemaid osi, näiteks mootoreid ja pumpasid. Muid ülesandeid, nagu kruvide keeramine, rataste paigaldamine ja esiklaaside paigaldamine, teeb robotkäpp.
Autovärvija töö pole kerge ja sellega alustamine on mürgine. Tööjõupuudus raskendab ka oskuslike professionaalsete värvijate leidmist. Robotkäsi saab lüngad täita, kuna see töö nõuab iga värvikihi ühtlust. Robot saab programmeeritud trajektoori järgida, et katta järjepidevalt suurt ala ja piirata jäätmeid. Masinat saab kasutada ka liimide, hermeetikute ja kruntvärvide pihustamiseks.
Metallist templite teisaldamine, CNC-masinate laadimine ja mahalaadimine ning sulametalli valamine valukodades on üldiselt ohtlikud inimestele. Seetõttu on selles tööstusharus juhtunud palju õnnetusi. Seda tüüpi töö sobib väga hästi suurtele tööstusrobotitele. Masinate juhtimise ja laadimise/mahalaadimise ülesandeid täidavad väiksemate koostöörobotid ka väiksemate tootmistoimingute puhul.
Robotid suudavad mitu korda keerulisi teid mööda läbida ilma ümber kukkumata, mis teeb neist ideaalsed tööriistad lõikamis- ja kärpimistöödeks. Kerged robotid, millel on jõuandurite tehnoloogia, sobivad seda tüüpi tööks paremini. Ülesannete hulka kuuluvad plastvormide servade lõikamine, vormide poleerimine ja kangaste lõikamine. Autonoomseid tööstuslikke põrandapuhastusmasinaid (robot AMR) ja muid automatiseeritud sõidukeid (näiteks kahveltõstukeid) saab tehasekeskkonnas kasutada toorainete ja muude osade transportimiseks laoruumidest tehasepõrandale. Näiteks Hispaanias võttis Ford Motor Company hiljuti kasutusele mobiilsed tööstusrobotid (MiR) AMR, et transportida tööstus- ja keevitusmaterjale tehasepõrandal asuvatesse erinevatesse robotijaamadesse käsitsi tehtavate protsesside asemel.
Detailide poleerimine on autotootmises oluline protsess. Need protsessid hõlmavad autoosade puhastamist metalli lõikamise või vormide poleerimise teel sileda pinna saamiseks. Nagu paljud autotootmise ülesanded, on need ülesanded korduvad ja mõnikord isegi ohtlikud, mis loob ideaalsed võimalused robotite sekkumiseks. Materjalide eemaldamise ülesannete hulka kuuluvad lihvimine, ebatasasuste eemaldamine, freesimine, lihvimine ja puurimine.
Masinahooldus on üks ülesannetest, mis sobib väga hästi koostöörobotite juhitava automatiseerimise jaoks. Igav, räpane ja kohati ohtlik – pole kahtlustki, et masinahaldusest on viimastel aastatel saanud üks populaarsemaid koostöörobotite rakendusi.
Kvaliteedikontrolli protsess suudab eristada edukaid tootmispartiisid kallitest ja töömahukatest riketest. Autotööstus kasutab toote kvaliteedi tagamiseks koostööroboteid. UR+ pakub mitmesuguseid spetsiaalselt loodud riist- ja tarkvarasid, mis aitavad teil automaatselt teostada autotööstuse kvaliteedikontrolli ülesandeid, sealhulgas välimuse optilist kontrolli ja metroloogiat.
Tehisintellekti (AI) süsteemid saavad autotööstuses järgmise kümnendi jooksul normiks. Tööstuslike põrandapuhastusmasinate õppimine parandab tootmisliini iga valdkonda ja üldist tootmistegevust. Järgmise paari aasta jooksul on kindel, et robootikat kasutatakse automatiseeritud või isejuhtivate sõidukite loomiseks. 3D-kaartide ja liiklusandmete kasutamine on tarbijatele ohutute isejuhtivate autode loomiseks hädavajalik. Kuna autotootjad otsivad tooteinnovatsiooni, peavad ka nende tootmisliinid uuendusi tegema. AGV-sid arendatakse kahtlemata järgmise paari aasta jooksul, et rahuldada elektriautode ja isejuhtivate autode tootmise vajadusi.
Analytics Insight on mõjukas platvorm, mis on pühendatud andmepõhiste tehnoloogiate valdkonna teadmiste, trendide ja arvamuste pakkumisele. See jälgib ülemaailmsete tehisintellekti, suurandmete ja analüütikaettevõtete arengut, tuntust ja saavutusi.
Postituse aeg: 23. detsember 2021