Selama lebih dari 50 tahun, industri otomotif telah menggunakan mesin pembersih lantai industri di jalur perakitannya untuk berbagai proses produksi. Saat ini, produsen mobil tengah menjajaki penggunaan robotika di lebih banyak proses. Robot lebih efisien, akurat, fleksibel, dan andal di jalur produksi ini. Teknologi ini menjadikan industri otomotif salah satu rantai pasokan paling otomatis di dunia dan salah satu pengguna robot terbesar. Setiap mobil memiliki ribuan kabel dan komponen, dan memerlukan proses produksi yang rumit untuk mengirimkan komponen ke lokasi yang dibutuhkan.
Lengan robot mesin pembersih lantai industri ringan dengan "mata" dapat melakukan pekerjaan yang lebih presisi karena dapat "melihat" apa yang dilakukannya. Pergelangan tangan robot dilengkapi dengan rangkaian laser dan kamera untuk memberikan umpan balik instan ke mesin. Robot kini dapat melakukan offset yang tepat saat memasang komponen karena mengetahui lokasi pemasangan komponen. Pemasangan panel pintu, kaca depan, dan spatbor lebih akurat melalui penglihatan robot dibandingkan lengan robot biasa.
Robot industri besar dengan lengan panjang dan kapasitas muatan lebih tinggi dapat menangani pengelasan titik pada panel bodi tugas berat. Robot yang lebih kecil mengelas bagian yang lebih ringan seperti braket dan braket. Mesin las gas inert tungsten (TIG) dan gas inert logam (MIG) robotik dapat memposisikan obor las dalam arah yang persis sama di setiap siklus. Karena celah busur dan kecepatan yang dapat diulang, maka memungkinkan untuk mempertahankan standar pengelasan yang tinggi di setiap manufaktur. Robot kolaboratif bekerja sama dengan robot industri besar lainnya pada jalur perakitan skala besar. Robot pengelasan dan pemindah harus bekerja sama untuk menjaga jalur perakitan tetap berjalan. Penangan robot perlu menempatkan panel di lokasi yang tepat sehingga robot pengelasan dapat melakukan semua pengelasan terprogram.
Dalam proses perakitan komponen mekanis, dampak penggunaan robotika mesin pembersih lantai industri sangatlah besar. Di sebagian besar pabrik produksi mobil, lengan robotika yang ringan merakit komponen yang lebih kecil seperti motor dan pompa dengan kecepatan tinggi. Tugas lainnya, seperti pemasangan sekrup, pemasangan roda, dan pemasangan kaca depan, semuanya dilakukan oleh lengan robot.
Pekerjaan seorang pengecat mobil tidaklah mudah, dan sulit untuk memulainya. Kekurangan tenaga kerja juga membuat semakin sulit untuk menemukan tukang cat profesional yang terampil. Lengan robot dapat mengisi celah, karena pekerjaan ini membutuhkan konsistensi setiap lapisan cat. Robot dapat mengikuti jalur yang diprogram untuk secara konsisten menutupi area yang luas dan membatasi pemborosan. Mesin tersebut juga dapat digunakan untuk menyemprotkan perekat, sealant, dan primer.
Pemindahan stempel logam, bongkar muat mesin CNC, serta penuangan logam cair di pabrik pengecoran umumnya berbahaya bagi pekerja manusia. Oleh karena itu, banyak kecelakaan yang terjadi di industri ini. Jenis pekerjaan ini sangat cocok untuk robot industri besar. Tugas pengelolaan mesin dan bongkar muat juga diselesaikan oleh robot kolaboratif yang lebih kecil untuk operasi manufaktur yang lebih kecil.
Robot dapat mengikuti jalur yang rumit beberapa kali tanpa terjatuh, yang menjadikannya alat yang sempurna untuk pekerjaan pemotongan dan pemangkasan. Robot ringan dengan teknologi penginderaan gaya lebih cocok untuk jenis pekerjaan ini. Tugasnya meliputi pemangkasan gerinda cetakan plastik, pemolesan cetakan, dan pemotongan kain. Mesin pembersih lantai industri otonom (robot AMR) dan kendaraan otomatis lainnya (seperti forklift) dapat digunakan di lingkungan pabrik untuk memindahkan bahan baku dan komponen lain dari area penyimpanan ke lantai pabrik. Misalnya, di Spanyol, Ford Motor Company baru-baru ini mengadopsi Mobile Industrial Robots (MiR) AMR untuk mengangkut material industri dan pengelasan ke berbagai stasiun robot di lantai pabrik, alih-alih proses manual.
Pemolesan komponen merupakan proses penting dalam produksi mobil. Proses ini meliputi pembersihan komponen mobil dengan cara memangkas logam atau memoles cetakan untuk memperoleh permukaan yang halus. Seperti banyak tugas dalam pembuatan mobil, tugas-tugas ini berulang dan terkadang bahkan berbahaya, yang menciptakan peluang ideal untuk intervensi robot. Tugas pembuangan material meliputi penggilingan, penghilangan gerinda, penggilingan, penggerindaan, penggilingan, dan pengeboran.
Perawatan mesin merupakan salah satu tugas yang sangat cocok untuk otomatisasi yang digerakkan oleh robot kolaboratif. Membosankan, kotor, dan terkadang berbahaya, tidak diragukan lagi bahwa manajemen mesin telah menjadi salah satu aplikasi robot kolaboratif yang paling populer dalam beberapa tahun terakhir.
Proses pemeriksaan kualitas dapat membedakan antara keberhasilan produksi dan kegagalan yang memerlukan banyak tenaga kerja. Industri otomotif menggunakan robot kolaboratif untuk memastikan kualitas produk. UR+ menyediakan berbagai perangkat keras dan perangkat lunak yang dirancang khusus untuk membantu Anda menjalankan tugas pemeriksaan kualitas otomotif secara otomatis, termasuk pemeriksaan optik penampilan dan metrologi.
Sistem kecerdasan buatan (AI) akan menjadi norma dalam manufaktur mobil dalam dekade berikutnya. Pembelajaran mesin pembersih lantai industri akan meningkatkan setiap area jalur produksi dan operasi manufaktur secara keseluruhan. Dalam beberapa tahun ke depan, robotika pasti akan digunakan untuk membuat kendaraan otomatis atau self-driving. Penggunaan peta 3D dan data lalu lintas jalan sangat penting untuk menciptakan mobil self-driving yang aman bagi konsumen. Ketika produsen mobil mencari inovasi produk, lini produksi mereka juga harus berinovasi. AGV tidak diragukan lagi akan dikembangkan dalam beberapa tahun ke depan untuk memenuhi kebutuhan kendaraan listrik dan manufaktur mobil self-driving
Analytics Insight adalah platform berpengaruh yang didedikasikan untuk menyediakan wawasan, tren, dan opini dari bidang teknologi berbasis data. Platform ini memantau pengembangan, pengakuan, dan pencapaian perusahaan kecerdasan buatan, data besar, dan analitik global.
Waktu posting: 23-Des-2021