Mir:对于内部物流的用户来说,AGV和AMR有什么区别

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Fernando Fandi?,移动工业机器人制造商-MiR的南欧业务开发经理

食品行业内部物流自动化是大中型企业经常遇到的问题。既然这些任务可以通过Industry 4.0提供的协作式自主移动机器人实现自动化,让员工专注于价值更高的活动,为什么还要利用员工资源搬运物料呢?

工厂物流自动化是大中型企业经常遇到的问题。既然这些任务可以通过Industry 4.0提供的协作式自主移动机器人实现自动化,让员工专注于价值更高的活动,为什么还要利用员工资源搬运物料呢?

为了减少生产瓶颈,提高车间效率,解决方案来自工厂的物料运输自动化,使组织能够优化生产率,更有效地安排交货。

直到最近,传统的自动导引车还是内部运输任务自动化的唯一选择。在大型固定设施中,它们是常见的固定设备。在这些设施中,需要重复和稳定的材料交付,并且可以承受巨大的前期成本和长期投资回报。

然而,如今这些车辆正面临着自主移动机器人这一更先进、更灵活、更经济的技术的挑战。这些和引导车都是将材料从一个地方移动到另一个地方,然而,这是相似性的结束。

固定路线和智能导航

传统的导引车(AGV)内置智能低,只能服从简单的编程指令。如果你想导航,你必须使用电线、磁条或传感器来引导,这通常需要昂贵和大量的设施升级,在此期间生产可能会中断。所以仅限于固定的路由,如果以后需要更改,就需要额外的成本和干扰。诚然,它可以探测到前方的障碍物,但它无法绕过障碍物,所以它只会停留在原地,直到障碍物被清除。

相比之下,AMR通过其软件在现场创建的地图或通过预安装的设备图纸进行导航。即使是最近,人工智能的能力也得到了发展。通过改进导航和优化规划,它可以完全自主运行,从而将移动机器人技术提升到一个新的水平。也就是说,对人、叉车等障碍物的分辨和反应能力,使其高效。

MiR的AMR已经将这些人工智能能力构建到复杂的软件中,其战略性放置的摄像头被用作机器人传感器的扩展集,可以优化路线规划和驾驶行为。这些摄像头——称为Mir AI摄像头——使机器人能够检测和识别不同的移动障碍物,并做出相应的反应。

比如机器人如果探测到有人,会停下来继续自己的路线,但如果探测到传统的自主引导车,会让出一条路让它通过。机器人还可以提前预测堵塞或繁忙区域,并转向而不是进入堵塞区域,转向并使用最佳替代路线。这将确保物流按计划进行,从而优化生产率。

自动抄表的高灵活性

这种自主操作也让AMR比传统AGV更加灵活,因为这些引导车只限于按照严格的路线行驶,它们集成在设备中,通常安装在工厂的地板上。这意味着应用程序是有限的,它在整个生命周期中执行相同的交付任务,因为更改太昂贵、太具破坏性和不经济。

但AMR只需简单的软件调整就能改变任务,因此同一机器人可以在不同的地方执行各种任务,并自动调整以适应不断变化的环境和生产要求。

这种协同AMR的任务可以通过机器人接口控制,也可以通过车队控制软件配置多个机器人。根据位置和可用性,可以自动确定订单的优先级和最合适的机器人来完成任务。任务一旦确定,员工就不必花时间协调机器人的工作,让他们专注于有助于公司成功的高价值工作。

AMR的灵活性对于现代制造环境非常重要,如果产品或生产线需要修改,就需要敏捷性和灵活性。适应性强,适合任何规模设施的敏捷生产。如果移动生产单元,或者添加新的单元或流程,可以快速方便地在现场加载或重绘新的建筑图,因此可以立即用于新的任务。

这种能力使组织能够完全拥有协作机器人及其功能。由于车主不需要受限于呆板的传统引导式车辆基础设施,他们可以根据业务需求的变化轻松地重新部署机器人,帮助他们在高度动态的环境中优化生产。

机器人盈利能力

虽然AMR包含比传统AGV更先进的技术,但它通常是一种成本更低的解决方案。AMR不需要电缆、磁条或其他昂贵的建筑基础设施改造,因此安装速度更快,成本更低,从而消除了生产过程中昂贵的中断。

自主移动机器人具有协作性强、速度快、易于集成到生产线上的特点,企业在集成机器人时不需要改变工厂布局,这意味着企业的前期成本非常低。加上它们可以连续运行12-15个小时。另一方面,当他们没有任务要执行时,会自动加载,保证了工作流程的顺畅,优化了内部物流。

由于这种简单的集成,投资回报通常不到一年,因为一个机器人通常——取决于应用——可以腾出两名全职员工来执行更高价值的任务。

随着公司的发展,这些AMR的实施可以以最小的额外成本同时扩大。在某个时刻,所有公司都要问自己:我们能不能不用自主移动机器人?

事实是,现代制造环境不能再依赖昂贵且不灵活的传统技术。他们不能继续进行非生产性的人工运输材料,尤其是在劳动力市场紧张的今天。此外,自主移动机器人在灵活性、成本效益、投资回报和生产效率优化方面优于传统的引导车。

如今,我们看到了一个明显的趋势,即大型跨国公司已经开始在世界各地的设施中部署越来越多的协作式AMR。许多人仍然在测试不同的应用程序,通常是在一个设施中,他们得到的机器人越多,他们发现的新应用程序就越多。

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