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智能協作機器人在工廠的應用價值

更新時間:2025-02-28   點擊次數:142次
現如今隨著科技的進步,越來越多的勞動都有機器來代替,一方面是方便不浪費時間,另一方面則可能是減少成本。在工廠也是一樣,現在的工廠很多都有機器人來代替做工。今天主要給大家介紹智能協作機器人在工廠的應用價值

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1、重物托舉牽引
重物托舉牽引在垂直高度較高的生產車間會遇到重復性的重物抬升,在傳統車間中往往利用升降平臺來定點托舉物品,但升降平臺存在重物托舉后的就近搬運問題,所以機器人在抬升和牽引物品后可以繼續向物品的所需地移動,解決升降平臺的點對點難題。

2、流水線操作
流水線操作在于機器人可以代替人工進行流水線環節的中介操作,例如因為流水線設計或工程制造環節設計等問題,流水線之間需要人工進行加工操作時就可以使用機器人代替中間環節,進而在流水線工作環節的銜接中發揮出機器人穩定長久的工作特點。

3、重復物品搬運
重復物品搬運在于場地較大的生產工廠中往往需要來回搬運物品,在傳統的生產流程中通常會雇傭叉車或其他輕體力的操作工具,將物品搬運的重復操作交由機械進行完成,所以可以選擇在場地較大的工廠中使用機器人代替叉車等平行運輸工具來減輕人工。

在枯燥的流水線、重復搬重物品和重物托舉牽引都是人工無法與協作機器人比的。智能協作機器人可以代替人工的工作內容,且機器人不會出現疲憊以及情緒化上的影響,提高工作效率。較大型機械在做切割或彎折等工程操作時,可以使用機器人在旁輔助穩定的工程操作,有利于人工安全性的保護。智能協作機器人在工廠的應用價值如此之大,越來越多的傳統制造業業將逐步使用。深圳大族機器人公司專業制作智能協作機器人、六軸機器人、國產協作機器人。更多有關協作機器人相關問題或報價可或留言。
協作機器人主要應用在哪些領域
協作機器人因為具備高安全性、高靈活性和高精度,且滿足即插即用、編程簡單直觀、操作簡單,讓非專業人員也能快速掌握并使用的特征,因此也成為成為推動工業機器人市場高速發展的重要驅動力。那么協作機器人主要應用在哪些領域呢?

1、傳統工業應用

許多傳統應用都因能夠重復作業、完成繁重體力勞動的協作機器人而受益無窮,例如:裝配、裝載/卸載、包裝、分揀、分發、打磨和拋光應用。隨著機器人在各種規模的企業中的采用率日漸增加,機器人不再僅為大型工業制造商所用。借助如今的協作技術,許多機器制造商發現投資回報期短至不到1年。除了帶來了勞動力成本削減,產品生產率提高等好處以外,這些機器人還可支持各工廠縮小裝配線規模,而且能夠直接在其操作員旁邊同地協作。最后,某些協作機器人可以在復雜的人類環境中作業,而無需安裝大型的外部傳感器和屏障。這可支持工廠按照當前工作環境所需,部署、撤除機器人或部署人力。此舉可實現大量多品種小批量制造設施所需要的靈活性。

2、倉儲和物流
倉儲和物流行業已使用了多年的自動導引車(AGV),但是傳統上,需要投資大型設施,以支持操作這些車輛。而新導航技術支持在倉庫或者工廠內操作AGV,而無需使用反射器或者標記。除了新導航技術以外,通過結合移動機器人和關節型機器人,還開發了一種新興技術。這種結合展現了一個激動人心的新機會,即可以在設施周圍操縱機器人,以及在人類環境中作業時,通過機器人揀選和包裝產品。

3、遠程安全和監控
協作機器人將在遠程安全和監控領域帶來一個振奮人心的機遇。此應用結合了各種不同的技術,包括移動機器人、傳感和視頻監控。這些機器人所面臨的機遇包括國家邊界,以及其他大面積的開闊區域,例如:農場、太陽能電站、倉庫、機場停車場或者軍事基地的應用。協作機器人無需外部安全屏障,隨著此類機器人的部署數目不斷增加,從中受益的應用也日漸增多。如今,我們已看到了協作機器人給工業設置、復雜/危險應用、倉儲和物流,以及安全和監控領域帶來的明顯益處。

4、復雜且危險的應用
協作型、復雜感測機器人不僅能夠在操作員身邊協作,還支持在難以部署傳統機器人的復雜、危險應用場合中作業。在諸如噴涂或去除大型艦船的油漆等應用中,通常操作員通常面臨各種危險,包括化學品和高空墜落。而現在,可以部署機器人完成此工作,而無需執行在艦船上安裝導桿、軌道或傳感器這樣過于復雜的任務。另一個應用是災難恢復機器人,即部署機器人在陌生且險峻的地形中執行任務。

5、應用
降低風險、縮短手術時間和恢復時間依然是機器人的關注焦點。通過改善常規檢查和檢查技術,機器人在手術室人員身邊以及對患者進行安全作業的同時,能夠為外科醫生提供更高的可見性、敏捷度、準確性和舒適度。如今的機器人能夠減少手術創傷,改善患者療效,縮短接受前列腺、心臟、婦科手術和其他手術的患者的術后住院時間。隨著新的開發、需求的增加,以及協作技術繼續創新,機器人發展潛力無限。

協作機器人因為具有因為的優勢廣泛運營在多個領域, 促進了新時代的發展。深圳大族機器人提供智能協作機器人、六軸機器人、國產協作機器人。
來源:大族機器人


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