机械臂在自动化包装行业中越来越受到青睐

JUMU实名认证 发表于 2019-10-06 23:41 | 显示全部楼层 | 复制链接分享      上一主题  翻页  下一主题
随着生活中越来越多的食物加工品的出现,行业对包装技能和包装设备都提出了许多更新的要求,包装自动化机械在食品行业中发挥着巨大的作用。有关调查显示,在我国,食品包装设备行业正在向更加智能化的方向转型。

非标自动化在包装生产线中已占40%以上,国内很多厂家使用了机电一体化系统,进一步提高了设备的生产率、柔性和灵活性,通过添加机械手可以完成复杂的自动包装动作。机械手分别由各自的电脑操控,摄像头监控包装动作并将信息反馈到电脑以调整动作起伏以保证包装满足预期效果。


与传统包装自动化设备相比,当前对新式的食物自动化包装机提出了更高的要求,简练、高效、更加完善的配套,更加智能等特色。未来的包装自动化机械将配合工业自动化趋势,促进包装自动化设备总体水平不断发展。


据了解,国际上,包装和食物机械自动化水平高的国家主要有美国、德国、日本等发达国家。尤其德国的包装自动化机械在规划、制作及技能性能等方面则处于领先地位。


精彩评论1

 楼主| JUMU实名认证 发表于 2019-10-07 09:35 | 显示全部楼层 | 复制链接分享
与许多其他行业一样,包装行业也不断适应市场需求。变化受到监管,技能短缺和数字化转型等因素的影响。

为了将这些挑战转化为机遇,创新型公司越来越依赖人机协作和使用人工智能(AI)等解决方案来管理密集型数据处理。本文主要介绍了目前影响包装行业的四大趋势,如何塑造包装自动化的未来。

包装行业的自动化趋势

协作机器人

在大规模生产中,多样化、个性化和越来越小的批处理规模并不总是能够通过自动化的高速流程来进行处理。相应的任务通常交给人工处理,他们倾向于使用成本高昂的人力密集型资源,在小批量和高级包装上执行复杂的加工任务。因此,传统工业机器人更有可能在这一领域扮演从属地位。

一个明显的趋势是,在设有防护设备的工人身边直接使用的协作机器人(cobots,简称cobots)的需求增加:“这不是要取代传统工业机器人,而是要进行优势互补,促使行业自动化方面取得更大进步——尤其是在协同包装领域。另一方面,通过协作机器人cobots加入为减轻人工负担,提高了效率:配备视觉系统,他们可以通过例如正确定位零件或提升负载来减轻人们单调、疲劳和身体紧张的任务。通过这种方式,提高了人工工作的效率和质量。。

协作机器人从一开始就被设计用于配合人工工作,这意味着它们的操作力和加速度参数对人体无害,这些参数在ISO TS15066安全指南中有详细说明。比如:三菱电机目前正在开发一种新的协作机器人特点包括: 不会因破碎边缘而受伤,并且表面易于清洁并防止污垢陷阱,同时仍能达到与我们的工业机器人相同的重复精度±0.02 mm。目前原型机仍在测试中,但它们已经在国际展会上已经向更广泛的观众进行了展示。

协作机器人cobot的另一个特征通常是它们简单的控制和编程要求,这些要求可由最终用户公司的受过训练的人员执行。这消除了对外部系统集成商或程序员的持续需求。此外,它们可以在包装行业的许多应用领域中快速灵活地使用。三菱电机的原型为“教学”协作机器人提供了各种选择。这些范围从机械臂的力控手动移动到所需位置,到平板电脑或移动设备上用于校准和参数化的可视化编程和用户界面。

无防护屏障的机器人

对于工业机器人来说,市场需要的是能够替代栅栏、障碍物和防护单元的安全解决方案。毕竟,这些安全预防措施占据了宝贵的生产空间,意味着卫生区域的额外清洁成本高,并且妨碍与工人进行有效的合作。此外,在紧急停止或打开防护屏障后,还需要进行复杂的重启程序。相反,可以应用光学安全系统。激光扫描仪广泛用于监视机器人周围的限定区域。三菱电机提供的一项特殊功能是当有人接近工业机器人时运动速度自动降低:一旦人类进入他们的外部区域,他们就会减速。当一个人进入有直接危险的区域时与机器人接触,机器人立即停止。



整个车间越来越多地被摄像系统监控,而不是用光栅和激光扫描仪固定一个区域。将来,配备人工智能(AI)(AI)的视觉系统将识别人们何时何地进入机器人的工作空间并相应地调节其速度。通过这种方式,人们很快就能够在机器人周围自由安全地移动。为了实现这一目标,三菱电机已经积极与合作伙伴合作,开发出适合市场的实用解决方案。

人工智能(AI)

在机器人技术中,人工智能(AI)描述了对不可预见和未编程情况作出适当反应的能力。例如,如果机器人接收的产品在方向、几何形状或包装方面偏离标准,那么在没有AI的情况下,它无法识别这些不规则性并做出相应的反应。配备AI和相应视觉系统作为传感器的机器人系统现在可以学习识别这些偏差并调整其过程。

人工智能(AI)还可用于智能机器人检测待包装产品的质量缺陷,并在此过程中用无瑕疵的产品替换它们 – 即使在单个包装单元内也是如此。可手动移动或甚至安装在无人驾驶运输系统上的机器人也可以快速检测其新位置并使用人工智能(AI)调整其过程顺序。

数据挖掘

在数字化提高OEE(设备整体效能)的愿望下,对从生产中提取的数据(数据挖掘)进行分析的需求很大。在第一个实例中,有用于内部评估的配方和生产数据。此外,还可以记录机器人的伺服驱动器等部件等设备的状态和工作状态。这提供了有价值的信息,例如磨损部件的状态和任何污染。由此产生的数据库信息支持可预测的维护策略,极大地节省了维护成本。如:为了进一步改进这些策略,三菱电机正在开发一种新的边缘计算技术,称为MELIPC,它的目标是通过使用在车间边缘执行的先进分析算法来利用制造商数据的价值。

另一个重要的过程数据类别是用于可追溯性和消费者信息的数据,特别是在食品部门。例如,这可用于证明符合冷链或将原始信息附加到可通过QR码调用的食品包装上。 “在三菱电机,我们可以集中收集PLC,控制和驱动的所有数据,并使用特殊的边缘计算技术在本地处理。除了为生产控制和监控提供许多其他优势外,还可以减少云中存储空间的成本。

在包装行业,机器人远不能取代所有的手工工作,有效进行资源整合,优势互补,将有助于让提高包装行业自动化水平,使工作更舒适、更高效。

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