专栏名称: 产业智能官
用新一代技术+商业操作系统(AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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【机器人】曹晓刚:智能机器人助力制造物流升级

产业智能官  · 公众号  ·  · 2019-06-09 06:55

正文

原创: 王玉整理 物流技术与应用

近年来,“智能制造”成为制造行业的热门词汇,也成为推动制造物流智能化发展的重要引擎。 与此同时,随着人工智能、物联网、5G等技术的发展,制造业的供应链效率提升有了新的实现路径,以网络化、智能化、柔性化为主要特征的智慧型供应链成为发展方向。 越来越多的制造企业开始从机械化逐渐向自动化、柔性化、智能化转型,并着手开展智能物流系统及智慧供应链建设。 而在今年的全国“两会”上,“人工智能”被写入政府工作报告,“智能+”成为制造业转型升级的关键词,面向制造领域的智慧物流再次掀起蓬勃发展新浪潮。


在此背景下,作为亚太物流领域权威媒体,《物流技术与应用》杂志积极响应国家号召,紧随“智能制造”前进步伐,基于推动智慧物流深入发展初衷,于5月23日在美丽的苏州举办了以“智能+  生态”为主题的“第四届全球制造业供应链与物流技术研讨会”。


会上,北京极智嘉科技有限公司全球供应链解决方案专家曹晓刚以“智能机器人助力制造物流升级”为题发表了演讲,深入分析了目前制造业面临的诸多挑战,并针对痛点介绍了智能机器人解决方案,给参会代表带来了极大的参考价值。


以下内容根据演讲速记整理:



北京极智嘉科技有限公司(Geek+)全球供应链解决方案专家曹晓刚

《智能机器人助力制造物流升级》


一、新时代智能物流面临的需求



“智能+”,今年政府工作报告再次提出智能发展战略,是连续三年提出的报告,这是我们国家大力倡导发展的。




我们从制造发展过程来讲,从最初人工供应链,到上个世纪初福特发明了流水线,我们在快速生产上已经发展了一个世纪。 我们认为今后的发展一定是往更柔性、更智能化的供应链制造过程发展,目标是摆脱劳动力供给桎梏。


二、制造业面临的挑战


1.行业挑战,市场变化加剧



从行业挑战来讲,我在汽车行业,对汽车行业比较熟悉,以汽车行业为例。

对于市场端来说: 计划频繁的调整,无论是整车企业讲还是零部件企业,现在计划波动非常频繁,我们的产能要么是不足,要么是浪费,这种情况非常常见; 市场需求趋势不明,现在汽车发展遇到比较大的波动,相对于原来的高速发展,增速降低很多,今后的投资决策也是很困难; 另外是不断严格的环保审,; 还有政策调整以及产业升级的需求,这些对我们制造业都是非常大的挑战。


对于制造端来讲: 第一,产品迭代加速,定制化产品在不断的、激烈的市场竞争当中越来越多; 第二,对制造端多产品共线高柔性的需求越来越强烈; 第三,人员流动特别快,管理难度和培训难度在不断的提升。


右边的表是,去年整车车企基本上呈现两极化的趋势,很多的车企没有完成年度的销售目标,但是很多的车企超额完成销售目标,这里面就存在很多产能不足的影响。


2.经营挑战: 制造及物流成本不断增高




除了刚刚说的挑战,人力成本也是在不断提升。 过去几年,人力成本上升了5倍。 随着人口的增长以及市场变化的需求,在冰山下面隐藏更多的是管理成本。 做过生产一线的领导们都比较清楚,我们的管理成本耗费了现场中低层管理人员大量的精力,存在执行力低、异常频发、数据缺失、安全隐患的管理,这些都是基层管理人员非常头疼的事情,也是困扰我们制造性企业多年以来的问题。


三、智能机器人应对策略


1.智能机器人应对策略


作为一个智能机器人的供应商,我们如何解决这些问题?


第一,我们要描绘一个智能化物流蓝图,从卸货、入库、存储、存超市到零部件配送上线、转运还有包括成品发货、存储、项目质检都是可以通过机器人完成,工厂和工人可以专注于提供高附加值的劳动,其它物流的部分可以交给机器人完成。


第二,是数据化蓝图。 大家知道,相对于只有设备,我们更需要信息化和数据化的结合。 通过设备机器人以及不同的设备管理平台进行底层的数据搜集和管理; 上面是统一的任务管理平台; 再上面是针对不同场景的系统; 再上一层是无人仓WMS,以及其它物流服务系统。 整个都控制在广泛数据平台管理下面,同时各个平台都可以对外接口,包括对于现有的ERP、WMS、MES都可以进行各层的对接,这个就是非常灵活的系统层面的平台。


2.智能机器人优势



机器人来讲有几大优势: 快速部署,可以在短期内完成部署; 短期投资回报效率。 这些都是我们持之以恒追求的; 解决方案柔性和灵活性,还有为企业打造品牌效应; 人工效率作为投入,作业效率大幅度提升,自动化程度也可以提升。 综合会提升3倍效率,减少70%的人工,这些都可以通过智能化机器人实现。


3.案例分享


下面我从从柔性制造,智能搬运,智能拣选,无人仓库4个方面分享案例。


(1)柔性制造


——服装行业案例




既然谈到制造升级,我们首先谈到就是制造过程,之前的流水线发展了很长时间,在批量生产、快速生产方面已经发展的非常完善了,但是也存在很多的问题,比如说,流水线停线损失高、制造过程不透明、工艺调整困难,对于新建工厂来讲施工时间长。


这是服装定制的一个柔性生产案例。 大家可以看一下,这个代表今后一种柔性制造的趋势,人工专注于增值服务,其它的搬运和生产串联过程完全由机器人完成。 在这个生产过程当中顺序可以灵活调整,订单和机器人是绑定的,而且可以灵活的调整工位。 相较传统的部署和投资时间都可以大量的减少,通过AGV可以快速的调整产能。


——汽车行业案例




第二个是我们汽车企业的应用场景。


这是为某知名汽车企业做的一个AGV生产线,车身焊接可以实现和机器人的交互,今后越来越多的制造型企业实现柔性化的生产制造过程。 AGV为载体,我们用的是激光导航SLAM机器人。


(2)智能搬运




这是智能搬运激光导航产品: 相较于传统AGV以及传统搬运方式是更加智能更加柔性的; 实现了机器人的迁移,通过复核机器人实现抓取的功能配合轨道式机器人,方便生产线和轨道的对接; 所有的激光机器人都可以实现人的跟随,在人横向插入的时候也不会跟丢; 所有的激光机器人都具有安全避障的行为,这使物流以及生产更加的安全可靠; 所有的激光机器人都是在系统当中进行绘图和线路的变更,状态的监控都是可以从软件层实现的。


——汽车行业案例




我们为延锋汽车做的,AGV代替了人工的搬运和生产过程。 和延锋进行了深入的合作,多个基地都已经用我们的机器人产品,实现了柔性化生产的过程。


这个场景是二维码的导航,我们所有的机器人通过系统管制自动进行充电,电量低于70%的时候会进行浅冲,这样保证电池最大的寿命。 右边图由人工的生产串联,我们通过机器人的柔性化的改造,完全变成自动化流程化的生产,工人只要专注于加工,其他的所有的搬运都是机器人来再。 这个案例里面所有的人工降低了50%,这个是通过机器人进行的非常大的通过机器人进行成本的降低。 所有的可视化生产也可以实现。




这是另外一个汽车企业,前途汽车作为新能源跑车,前机盖,机器人可以配合卷帘门等等工业化场景和自己进行互动,实现全无人化操作,这个是二维码导航。


——机器人自动喂料的案例



这个是通过激光版的机器人完成翼子板的喂料,这样就实现了无人化的上线是,纯智能化柔性化的制作,用的是SLAM的激光机器人。


3.智能拣选


——迪卡侬案例



右边是我们为迪卡侬做的无人仓案例。 实际上在做货到人的方式上,只有一个人来维持,所有的搬运都是由机器人完成,人工拣选的效率提升3倍,相较于传统的人找货方式,提升效率是非常大的,从补货开始效率都有大幅度的提升,结合RFID的技术实现无人化的盘点。 所以大家可以看到这种货到人的模式,实际上在电商零售行业已经是很频繁的应用。


我们认为制造行业高效的方式也会大规模开展。


实施“货到人”主要优势:








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