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自動化的工廠:制造業(yè)新時代

自動化的工廠:制造業(yè)新時代

2024/12/6 11:52:33

     制造業(yè)格局正在經(jīng)歷一場深刻的變革,而這場變革的驅(qū)動力主要來自于工業(yè)自動化的迅速普及。從傳統(tǒng)的裝配線到高度互聯(lián)、數(shù)據(jù)驅(qū)動的工廠,自動化正在徹底改變產(chǎn)品的制造方式。   


加速自動化在制造行業(yè)運用有多個因素:   

?提高效率和生產(chǎn)率:自動化可大幅降低勞動力成本,提高生產(chǎn)速度,并最大限度地減少停產(chǎn)時間。   

?提升品質(zhì)和一致性:自動化系統(tǒng)能夠保證產(chǎn)品質(zhì)量的一致性,減少缺陷和返工。   

?增加靈活性:現(xiàn)代自動化技術(shù)能夠讓制造商快速適應(yīng)不斷變化的市場需求和產(chǎn)品差異。   

?數(shù)據(jù)驅(qū)動式?jīng)Q策:自動化會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),通過分析這些數(shù)據(jù)可優(yōu)化流程、提高效率并發(fā)現(xiàn)潛在問題。   

?勞動力短缺:在許多地區(qū),能提供的熟練勞動力有限,因此自動化便成為可行的解決方案。   


塑造未來的新興技術(shù)

     DigiKey 一直密切關(guān)注各種技術(shù)對未來制造業(yè)已經(jīng)或即將產(chǎn)生的影響。機器人技術(shù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和增強現(xiàn)實技術(shù)正在將制造業(yè)引向一個全新時代。 


     機器人 先進的機器人系統(tǒng)能夠執(zhí)行更精確、更復(fù)雜的任務(wù),超越以往任何時候。協(xié)作機器人、自主移動機器人 (AMR) 和自動導(dǎo)引車 (AGV) 將持續(xù)普及。AMR 能夠在狹小空間內(nèi)工作,并避免有毒化學(xué)和重型機械環(huán)境可能對人體造成的危害。利用傳感器、機器視覺和人工智能,AMR 能夠根據(jù)周圍環(huán)境精確導(dǎo)航,完全不需要人來控制。AGV 是倉庫和配送設(shè)施物料搬運的理想解決方案。它們通過軟件編程和使用激光雷達等傳感器,按照預(yù)先設(shè)定的路線行駛。AGV 設(shè)計用途就是處理像托盤移動或垃圾清理這樣的任務(wù)。 


     協(xié)作機器人已經(jīng)存在了一段時間。這些機器人旨在與它們的人類同行協(xié)同工作,用于處理瑣碎甚至危險的任務(wù),同時騰出人手處理更復(fù)雜的任務(wù)。協(xié)作機器人設(shè)計帶有一系列傳感器,可檢測到人員或障礙物的存在。利用激光掃描儀,協(xié)作機器人可以在預(yù)定區(qū)域降低速度,以確保工人的安全。   


     人工智能 (AI) AI 可謂是風(fēng)靡全球,主要用于優(yōu)化生產(chǎn)流程、預(yù)測設(shè)備故障和加強質(zhì)量控制。我們發(fā)現(xiàn),AI 正在用于 PLC 和機器人編程,不僅使生產(chǎn)調(diào)度預(yù)測更加準確和順暢,還在許多其他領(lǐng)域發(fā)揮了作用。 


     在過去的幾年里,我們看到數(shù)字孿生技術(shù)在工廠車間的應(yīng)用越來越普及。數(shù)字孿生能夠讓制造商在模擬環(huán)境中精準查看整個車間。這使得制造商可以看到編程更改對實際生產(chǎn)的影響,從而減少設(shè)計周期和測試時間,并提升產(chǎn)出。通過引入 AI,利用計算機視覺、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)來分析來自傳感器、相機和其他來源的數(shù)據(jù),從而提高數(shù)字孿生的準確性和真實性。 


     AI 還能利用生成式對抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) 和其他技術(shù)生成逼真的物理對象和環(huán)境的三維模型。AI 能夠讓數(shù)字孿生技術(shù)運行模擬和場景,以優(yōu)化性能、效率和可持續(xù)性。AI 還可以幫助數(shù)字孿生技術(shù)從自身經(jīng)驗中學(xué)習(xí),適應(yīng)不斷變化的條件,并根據(jù)模擬的數(shù)據(jù)和結(jié)果提供見解和建議。   


     物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 通過物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)互聯(lián)的設(shè)備和傳感器可對生產(chǎn)流程進行實時監(jiān)控,從而實現(xiàn)預(yù)測性維護并提高整體效率。物聯(lián)網(wǎng)的大量應(yīng)用也推動了市場上一些最具創(chuàng)新性的傳感器技術(shù)的發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)持續(xù)推動傳感器技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)連接的提升,最終帶來的是更豐富的終端產(chǎn)品。 


     雖然預(yù)測性維護由來已久,但近年來,對工業(yè)制造過程各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)收集需求大幅增加。制造產(chǎn)品的每個環(huán)節(jié)都需要進行分析。傳感器可對振動、溫度、噪音、濕度等進行監(jiān)測,確保生產(chǎn)線以最高效率運行,從而減少浪費和損失。 


     狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)會在軸承或電機接近生命周期結(jié)束時發(fā)出警報。過去那種根據(jù)日程安排例行維護電機的做法已經(jīng)過時了。現(xiàn)在,我們能夠全面監(jiān)測電機的性能,準確預(yù)測其故障時間,并提前訂購備件進行更換。這意味著減少了生產(chǎn)線停機和產(chǎn)量下降的情形,最大限度地提高工廠產(chǎn)能。


     增強現(xiàn)實 (AR) AR 是發(fā)展最快的沉浸式技術(shù)之一,可為工人提供實時信息和指示,提高生產(chǎn)率并減少錯誤。去年,我參加了一個博覽會,親眼目睹了一位電工利用 AR 進行診斷并修復(fù)了機柜中的問題。AR 會為電工提供了一個逐步推進的指示過程,讓他們能夠在很短的時間內(nèi)解決問題并讓機柜恢復(fù)運行。像虛擬現(xiàn)實 (VR) 這樣的沉浸式技術(shù)還可用于其他方面,如對員工進行工廠運營和維護技能培訓(xùn)。這有助于縮短員工掌握技能的時間,并傳授高水平的技能、工廠知識和情境感知。   


新興技術(shù)的應(yīng)用:真實世界實例 

     在新一季《未來工廠》視頻系列中, DigiKey 與 Siemens 和 Banner Engineering 等世界級制造商合作,共同探索了塑造當今工廠車間并推動其未來發(fā)展的產(chǎn)品和技術(shù)。 


     我們參觀了密歇根州底特律市 LIFT Technologies 的 Siemens 系統(tǒng),在那里我們親眼見到了數(shù)字孿生技術(shù)在簡化制造流程中的實際應(yīng)用。通過實時仿真和分析,我們能夠看到制造過程的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正以何種方式幫助制造商獲得新的效率提升,在增加產(chǎn)能的同時減少了差錯和浪費。


     隨后,我們訪問了位于明尼蘇達州明尼阿波利斯市的 Banner Engineering 總部,進一步了解了 IIoT(工業(yè)物聯(lián)網(wǎng))的發(fā)展及其在工廠車間通信中發(fā)揮的作用。我們在 Banner Engineering 看到機器間的通信是如何提高整體效率并延長機械資產(chǎn)的使用壽命的,從而保護制造商的投資。Banner Engineering 一直在采用即插即用的設(shè)計,打造開箱即用的解決方案,讓客戶運用起來前所未有的便捷。 


工業(yè)自動化的崛起

     在我們探索塑造未來自動化工廠的技術(shù)的過程中,可以清楚地看到制造業(yè)正在經(jīng)歷一場巨大的變革。以機器人、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和 AR 等技術(shù)為推動力的工業(yè)自動化,正在重新定義產(chǎn)品的制造方式。盡管面臨初期投資和崗位變動等挑戰(zhàn),但帶來的是包括提高效率、改善品質(zhì)和增強靈活性在內(nèi)的長期效益,從而讓自動化成為希望在全球市場保持競爭力的制造商的不二之選。


     正如我們與 Siemens 和 Banner Engineering 的合作所展示的那樣,未來的制造業(yè)將是技術(shù)與創(chuàng)新的融合。數(shù)字孿生和 IIoT 正在改變工廠車間,能夠讓制造商優(yōu)化流程、降低成本并提升產(chǎn)品質(zhì)量。通過采用這些技術(shù),企業(yè)能夠挖掘新的機遇,提升盈利能力,并為在自動化工廠時代實現(xiàn)可持續(xù)增長做好準備。 


     DigiKey 深知擁有合適的產(chǎn)品對于實現(xiàn)自動化和創(chuàng)新的重要性。我們的產(chǎn)品可隨時發(fā)往世界各地。我們讓客戶的業(yè)務(wù)開展起來輕松便捷,這對整個 DigiKey 團隊而言至關(guān)重要。如需了解更多自動化信息、資源和產(chǎn)品,請訪問

 www.digikey.cn/automation。


審核編輯(
唐楠
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