工业机器人加AIoT 智能制造转型的必备基础
- 魏淑芳
无庸置疑,对制造业而言,近年来几个比较重要的数码转型命题,无非就是工业4.0、智能制造或智能工厂,它们皆是攸关制造业者未来生存与发展的关键趋势,要迎合这些趋势,免不了需要倚靠许多前置基础来堆叠,其中一个不可或缺的前置基础正是自动化生产系统,其中最重要的元素就是工业机器人。
英国经济学家Paul Markillie就曾说过,以网际网络、新材料和新能源为基础的「智能制造」,将是下一波工业革命的核心,而主体就是工业机器人。由此可见,企业若想转型工业4.0,机器人绝对是不可或缺的要素。
何谓工业机器人?根据美国机器人协会(RIA)的定义,此类机器人(机械手臂)可经由程序的重复改变,展现多重功能,进而执行移动工件、物料或工具的任务,甚或其他特殊装置的工作。
大致来说,工业机器人分为单轴机器人、直角坐标机器人、水平多关节(SCARA)机器人、垂直多关节机器人,及并联式(DELTA)机器人等五大类,各擅胜场。比方说 SCARA(Selective Compliance Assembly Robot ARM),拜轻巧、快速、灵活性高等优势所赐,得以在许多应用场域展现运用价值,尤其是需要快速执行分拣、装配的制造业者,不论是晶圆厂、面板厂、PCB厂、3C组装厂甚至是食品厂,对于SCARA机器人的需求度都很高。
此外例如DELTA机器人,则拥有构造简单、移动路程短、速度快,以及精密度高等优点,每一台通常可扛下原本4?6人的工作量,足以帮助企业充分满足降低人力成本、增进生产效能等需求;DELTA胜任的应用场景,除了电子工厂的检料作业外,像是制药、食品等带有较高产品包装需求的厂房,也相当倚重这类型机器人。
事实上,谈及用途最广泛的自动化机械装置类型,要算是垂直多关节机器人,它的强项在于提供极高的自由度,几乎能在电子业、汽车零组件业等等任何有轨迹角度的环境中执行任务,加上透过机械手臂的多关节连结,带有允许三维运动的特性,故而能够实现高端非线性运动。
机器人搭配传感技术 精准识别重要制程信息
也许有人认为,尽管机器人可以把诸如上下料、胶合、包装堆叠、喷涂、打磨等许多工作做得非常好,充其实不过是取代传统的人力与工时,还是不太能理解机器人与工业4.0之间是否有更深层的连结。其实最简单易懂的,即是拜传感技术的大幅精进所赐,以致机器人可在执行前述任务的过程,一并精准地识别过程当中的重要信息,再将相关数据输送到控制单元,以利后续的分析、调整,堪称是促进制程最佳化的重要基础,单凭这点,便不难看出机器人与工业4.0的关联性。
正因如此,现在的工业机器人,不仅能将具有高度重复性、一致性的工作快快做好,另可透过网络、及传感技术,轻松实现线上控制及设定,甚至还可进一步支持高度动态控制;在此前提下,不管制造厂的产品测试、组装、加工等任何工序当中,只要有过去靠人工难以达成、甚或无法达成的工作项目,都可藉由工业机器人搭配传感技术来达成目标,大幅提升生产效率和良率。
属于工业机器人四大家族其中之一的发那科(FANUC),不仅懂得开发与贩售机器人产品,其位在日本山梨县的生产基地,某种程度算是因Robot Cell的辅助所造就的工业4.0示范厂;厂内的机器人日复一日24小时不停工,不需要预先被输入任何程序,仅需由人员直接指导,立刻就能上线作业,接着在无人监控的状态下连续运行一个月,且不会把工作做错或做慢,相当不容易。
整合视觉、力觉 打造适应少量多样的聪明手臂
深究工业4.0,其当初之所以应运而生,背后有一个相当大的实践目标,就是「弹性生产」,所以需要透过工业4.0目标的实现,帮助企业建立「少量多样」的定制化生产与销售能力,可依不同客户的喜好量身打造各种专属商品或服务。
伴随少量多样趋势成形,代表大多数工厂都有混线生产的需求,也就是必须经常更换生产线,一天换个3?5次并不为过,如果换线换模的速度太慢,意谓企业在一天内将承受好几次产能损失,就算每一段损失都不大,但积少成多,对营运绩效肯定有伤,因此如何达到「快速换线」,可谓重大课题。
持平而论,意欲实现快速换线换模,可能有许多因素都需要同时配合,不是靠机械手臂单方面有什麽功能上的精进,便可帮助企业立即打造快速出换线换模流程,但可以肯定的是,透过机械手臂结合一些传感技术所孕育的新应用方式,的确有助于缩短换线换模时间。
比方说,目前已有机械手臂整合了视觉传感器、影像识别软件的安装与应用,一方面成功地减少了手臂与视觉通讯串接程序的开发时间,另一方面,也藉由移动式手臂机架搭配标准视觉模块化,达到了手臂快速换线目标,且经由视觉自动教点,连带也减少工程师开发时间,让实现自动化更加轻而易举。
另一种例子,则不只运用到机械手臂、3D视觉,还借重了力觉传感器。藉由3D自动识别,得以迅速识别产品的位置与方向,再利用力觉传感,达到与人类相近的力道控制,从而完成非常精密的组装作业,辅以智能系统在一旁快速学习工作物件、接收各种工作情境参数设定,让机器人得以执行更广泛多元的工作,更容易变换工作物件、也更容易搬移机器人本体,连带帮助企业顺利因应少量多样的产线作业需求。
藉由这个应用情境,已经把机器人如何整合运用AIoT技术能量、发挥智能制造运用价值,清楚地表露无遗。
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