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柔性生产物流系统 |​5G下的智慧物流

发布时间:2021-07-16 16:29:15     作者:显扬科技

      随着经济的发展,制造一直面临着劳动力成本迅速攀升、产能过剩、竞争激烈、客户个性化需求日益增长等问题。另一方面招工难,以及缺乏专业人才,制造业转型迫在眉睫。现在,5G、物联网、协作机器人、机器视觉等新兴技术迅速兴起,为企业推进智能工厂建设提供了良好的技术支撑。其中,智慧物流解决方案成为业界关注的焦点话题。

【01 智慧物流下的机器人】

      相关数据显示,2017年中国智能物流行业市场规模达3375亿元人民币,同比增长21.18%。专家预测,预计到2022年中国智能物流行业市场规模将增长至7938亿元人民币。在这种需求刺激下,各种物流机器人迅速面世,并在搬运、码垛、拣选等物流环节得到应用,可以分为AGV、码垛机器人、分拣机器人等多种。

      码垛机器人不仅能搬运重物,而且作业速度和质量远远高于人工;每一台码垛机器人都有独立的控制系统,极大地保证了作业精度。 复合机器人一般具备传感器、物镜、图像识别系统和多功能机械手,可根据图像识别系统“看到”物品形状,用机械手抓取物品,然后放到指定位置,实现货物快速分拣。

      AGV,当下智慧物流运用较多的一种物流搬运设备,国外从上世纪50年代在仓储业开始使用。   

【02 智慧物流在3C行业的应用】

      随着消费者的需求趋于多样化和个性化,企业生产也呈现出“多品种、小批量、多批次、高时效”的特点。3C行业面临的生产也是如此,所以针对这种情况,3C行业智慧物流形式主要以柔性化物流搬运机器人为主。

      以某3C电子SMT贴片车间为例,其生产的大量电子元件外形相似,靠人眼分辨容易混淆,虽然已经上了智能仓储系统,但是每条产线依然靠人工到仓库依靠产品代码依次提取原料,非常不便利,且由于环境复杂、信息不通畅(不在5G信号状态下),经常会不清楚库存情况,多条产线排队取料的情况,这样导致产线成本高昂且效率低下,与其自动化的生产模式不相匹配。

      基于5G网络,通过采用AGV+小助协作机器人+产线终端接口结合实现整个车间的生产原料自动配送,形成安全可靠柔性的生产物流供应系统。


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      根据案例来定义柔性的生产物流供应系统,就是以5G、云数据、柔性机器人为核心,通过形成自动化物流系统将其联接,统一由主控计算机和相关软件进行控制和管理,组成多品种变批量和混流方式生产的自动化制造系统。
 

显扬科技优势:

      显扬科技是国家高新技术企业,在机器人、机器视觉方面有多年的研发与产业化经验,可为你提供完善的售后与保修服务,以及其他研发方面协作,并且提供专用移动机器人工作台。

      显扬科技已成功销售Franka机器人、UR机器人、Robotiq夹具等产品给浙江大学,清华大学,哈尔滨工业大学等,获得了非常好的评价。显扬科技研发人员超过50人,精通UR,Franka,遨博机器人安装、调式、二次开发等,对基于协作机器人的各种应用开发已有超过8年经验。

关于显扬科技:

      显扬科技(www.hinyeung.com)专注研发并产业化高速高清三维机器视觉设备、智能协作机器人系统。显扬科技创建了一个集高精度视觉传感器、智能协作机器人、智能感知与控制系统平台,让机器人更加智能、可靠,适用于更多复杂的应用场景。显扬科技研发的三维机器视觉设备精度能达亚微米级,三维数据采集帧率高达300帧,具有高精度、大景深、高稳定性的优势,已在多个领域成功替代进口同类产品。目前,显扬科技产品已成功应用于食品、电器、陶瓷、物流、教育科技、新零售等行业。显扬科技创始团队由香港中文大学数名博士组成,公司研发人员均来自海内外名校。公司知识产权超过50项,产品已经通过欧盟CE认证。显扬科技已完成投资与融资约5000万人民币。

显扬生态: UR优傲协作机器人 | AUBO遨博移动机器人 | Franka 协作机器人 | 艾利特协作机器人 | Kuka iiwa 协作机器人 | ABB工业机器人 | 海康工业镜头 | 海康工业相机 | 伯朗特工业机器人 | 爱普生Epson工业机器人 | robotiq夹爪 | robotiq真空吸盘 | robotiq腕部相机| 慧灵机器人电爪 | 研华工控机 |超恩工控机 | 创想三维3D打印机 | AGV | 机器人关节 | 精密机械加工服务

应用案例方向:1.三维机器视觉机器人引导系统 2.工业检测与测量系统3.教育行业解决方案4.智慧零售解决方案

应用场景:汽车制造行业 | 3C行业 | 电子电气 | 机械加工 | 液晶半导体 | 食品加工行业 | 医药行业 | 化工行业 | 教育行业 | 生活 | 其他行业

详询:18670025215(丁先生)   www.hinyeung.com


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