未来无人工厂:只有机器人还不够 还要AGV

时间:2016-03-01 08:53:59 来源:机器人网 性质:转载 作者:机器人网【推荐给朋友

  不知道你是否曾经有这样的错觉,只要有了机器人,生产线立马变得高大上,工厂就进入了工业4.0时代。实际上,这还远远不够,至少AGV是不可或缺的。
  工业4.0时代的工厂应该是怎么样的?让我们试着在脑中勾勒出这样的画面:工厂里,人、机器和资源如同在社交网络里一样沟通协作。产品能理解制造的细节以及自己将被如何使用。同时,它们能协助 生产过程,回答诸如“我是什么时候被制造的”、“哪组参数应该被用来处理我”、“我应该被传送到哪”等等问题。工厂拥有智能移动、智能物流和智能系统网络,从生产到最后的产品回收服务,都能实时监控。而实现智能物流的硬件设备正是现在机器人领域不那么受重视的AGV。
  无人自动搬运车(Automated Guided Vehicle,简称AGV) 指装备有电磁或光学等自动导引装置,能够沿规定的导引路径行驶,具有安全保护以及各种移载功能的运输车,工业应用中不需驾驶员的搬运车,以可充电之蓄电池为其动力来源。一般可通过电脑来控制其行进路线以及行为,或利用电磁轨道(electromagnetic path-following system)来设立其行进路线,电磁轨道黏贴於地板上,无人搬运车则依靠电磁轨道所带来的讯息进行移动与动作。
  由于核心技术缺失的限制,广泛应用的平面关节型机器人和多关节型机器人的国产品牌占有率仅为10%左右,AGV作为国产工业机器人的翘楚,国产化达到了78.13%,也已经做到了全球领先的水平,据了解,不管是国内还是国外,汽车总装只要用AGV模式的,几乎都是新松的产品。

  工厂里用哪种AGV更好
  AGV从发明至今已经有50年的历史,随着应用领域的扩展,其种类和形式变得多种多样。常常根据AGV自动行驶过程中的导航方式将AGV分为以下几种类型:
  1、电磁感应引导式AGV
  电磁感应式引导一般是在地面上,沿预先设定的行驶路径埋设电线,当高频电 流流经导线时,导线周围产生电磁场,AGV上左右对称安装有两个电磁感应器,它们所接收的电磁信号的强度差异可以反映AGV偏离路径的程度。AGV的自动控制系统根据这种偏差来控制车辆的转向,连续的动态闭环控制能够保证AGV对设定路径的稳定自动跟踪。这种电磁感应引导式导航方法目前在绝大多数商业化的AGVS上使用,尤其是适用于大中型的AGV。
  2、激光引导式AGV
  该种AGV上安装有可旋转的激光扫描器,在运行路径沿途的墙壁或支柱上安 装有高反光性反射板的激光定位标志,AGV依靠激光扫描器发射激光束,然后接受由四周定位标志反射回的激光束,车载计算机计算出车辆当前的位置以及运动的方向,通过和内置的数字地图进行对比来校正方位,从而实现自动搬运。
  目前,该种AGV的应用越来越普遍。并且依据同样的引导原理,若将激光扫描器更换为红外发射器、或超声波发射器,则激光引导式AGV可以变为红外引导式AGV和超声波引导式AGV。
  3、视觉引导式AGV
  视觉引导式AGV是正在快速发展和成熟的AGV,该种AGV上装有CCD摄像机和传感器,在车载计算机中设置有AGV欲行驶路径周围环境图像数据库。AGV行驶过程中,摄像机动态获取车辆周围环境图像信息并与图像数据库进行比较,从而确定当前位置并对下一步行驶做出决策。
  这种AGV由于不要求人为设置任何物理路径,因此在理论上具有最佳的引导柔性,随着计算机图像采集、储存和处理技术的飞速发展,该种AGV的实用性越来越强。
  此外,还有铁磁陀螺惯性引导式AGV、光学引导式AGV等多种形式的AGV。
  智能制造企业为何选择AGV
  1、工作效率高
  传统的叉车和拖车作业,需要有人驾驶。而叉车或拖车司机在工作期间需要吃饭喝水、休息,还可能发生怠工等影响作业效率的事件,另外,叉车和拖车工作到一定 时间还需要开到充电间进行充电,导致实际工作负荷不足70%;而AGV作为自动化物料搬运设备,可在一两分钟完成电池更换,或者自动充电。可实现近乎24 小时的满负荷作业,具有人工作业无法比拟的优势。
  2、成本费用较低
  近年来随着AGV技术的发展与成熟,AGV的购置费用已降低到与叉车比较接近的水平,而人工成本的不断上涨。两者相比较,少人化、无人化的改革的工业转型升级优势日益明显。
  3、节省管理精力
  叉车或拖车司机作为一线操作人员,通常劳动强度大、收入不高,员工的情绪波动较大,离职率也比较高,给企业管理带来较大的难度。而AGV可有效规避管理上的风险,特别是近年来频现的用工荒现象。
  4、可靠性高
  相对于叉车及拖车行驶路径和速度的未知性,AGV的导引路径和速度却是非常明确的,定位停车精准。因此,大大提高了物料搬运的准确性;同时,AGV还可做到对物料的跟踪监控,可靠性得到极大提高。

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