Как обеспечить эффективную совместную работу людей и новых технологий на сборочной линии

Коботы

Кобот, или коллаборативный робот, – это робот, предназначенный для управления и выполнения своих задач вместе с человеком или в непосредственной близости от него. В отличие от коботов многие промышленные роботы требуется изолировать от физического контакта с людьми для предотвращения несчастных случаев.В контексте интеллектуального производства коллаборативные роботы могут воспринимать неопределенность информации, изменять управление расписанием и корректировать свое поведение, чтобы самостоятельно справляться со сложными производственными задачами. Использование распределенных алгоритмов для изменения конфигурации самонастраиваемых роботов значительно упрощает их настройку. Коботы могут работать с подключенными линиями сборки в условиях гибкого расписания интеллектуального предприятия.Интеллект оборудования играет важную роль в совместной работе людей и инструмента. Это связано с тем, что оно будет оказывать помощь при выполнении любых работ, функций и действий на производственных площадках, где существуют динамические ситуации, например на современных сборочных линиях. Таким образом, интеллектуальное взаимодействие человека и оборудования может быть реализовано в сложной производственной среде для повышения эффективности гибкого производства.Гибкая сборочная линия становится все более важной на производстве, где сегодня продукция персонализируется в соответствии с требованиями потребителей на гораздо более высоком уровне. Коботы могут помочь с переналадкой сборочной линии, а также могут корректировать свое поведение в зависимости от ситуаций.

Дополненная реальность

Устройства дополненной реальности для сотрудников, например, планшеты, шлемы или очки, оптимизируют взаимосвязь интерпретированных данных. Эта технология с помощью наглядной визуализации позволяет сервисному персоналу увидеть целостность картины изделия, в том числе невидимых поверхностей, для определения точного места выполнения ремонтных операций. Зачастую алгоритмы, которым обучается оборудование, используются для анализа данных Интернета вещей, маркировки отклонений от нормы или для создания рекомендаций лицам, принимающим решения. Персонал предприятия сможет получать доступ к уникальным наборам метаданных для каждого инструмента и консультироваться с экспертом в случае незнакомой ситуации.