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汽车汽配与3C行业由斯坦德柔性物流助力

  随着工业4.0时代的到来,人工成本的上升及产品更新周期的缩短,各行各业都在抓紧布局智能工厂,以适应快速变化的供需关系。

  本文简略描述适配斯坦德AGV的▲★-●柔性物流方案如何在工业4.0的浪潮中助力汽车汽配行业与3C行业的智能工厂改造及生产。

  汽车零部件产业具有、关联度•☆■▲高、附加▲●…△值□◁大、零部件数量多等特点,在产线转型升级方面却★▽…◇还处于探索阶段,零部件散乱、供货周期紧、仓储能力不足、人力搬运效○▲-•■□率低、供给生产车间的在制品输送路线繁忙等缺点需要解决。这对AGV在产线上提出了更高的应用要求。

  第一,当场景环境动态变化时,该技术能够感知到环境的变化而保证定位精度不受影响。

  由于先验地图是事先建立的,因此在AGV工作过程中如果其工作环境发生改变,AGV并不能通过先验地图获得改变后的环境信息,此为先验地图的滞后性。如果不加以考虑此类问题,则容易出现定位错误、定位丢失等问题。

  该技术通过比较当前传感器(激光雷达)的信息和先验地图的信息,能够及时发现并捕捉AGV周围环境中动态变化的部分,从而保证定位精度不受影响。

  第二,该技术能够自主学习环境变化的部分,并更新先验地图,保证●地图的有效性。

  由于场景环境动态变化后,先验地图不再能够真实地反映场景信息(即具有滞后性),如果场景是持续动态变化的,那么先验地图将在一段时间后完全失效,从而导致AGV无法工作。

  通过使用该技术,AGV可以将环境中动态变化的部分及时更新到先验地图内,从而保证了地图的持续有效性。

  第三,通过多机协◆■作的方式,该技术能够共享各AGV学习的结果和更新的数据,从而避免了重复更新,也极大的提高了运行效率。

  当场景中有多台AGV协同工作时,其工作场景是完全相同的,因此如果场景中出现了某些动态变化,那么所有在此场景中工作的AGV的先验地图均应该同步▲=○▼更新,从而避免地图重复更新或地图更新不及时等问题。

  通过使用该技术,当场景中的某台AGV捕捉到环境的动态变化部分后,不仅△▪▲□△会更新先验地图,并能够通过通信技术告知共同工作的其他A◇…=▲GV,从而保证所有AGV的同步学习和更新,在避免上述问题的同时,极大提高了运行效率。

  而在3C行业,应用◆●△▼●趋势有三,第一,系统兼容性与产品迭代是共性问题;第二,AGV机器人在3C行业的关注度明显提升,终端厂商主动规划物流业务;第三,自动化系▷•●统集成商加大对物流机器人集成应用探索。

  相对于传统的磁带、二维码导航AGV,无轨导航AGV高度柔性化的特点更匹配3C行业物流搬运的需求。因为在3C行业的物流搬运中,由于其产品更新换代的速度很快,所以对搬运设备的柔性化★△◁◁▽▼需求也更高。激光S★-●=•▽LAM自然导航AGV速度为传统磁条AGV3-4倍,满足物流频次的上升需求;而单台AGV出现故障、产线变更,不会影响整体AGV系统运行,把关机调试限制于局部路线,提高整体生产效率;而且还能与MES系统对接,收集工作数据,精准控制物料供应和生产节拍。

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