移动自动化如何改变金属制造?

刘辈 88 0

客户从来无需为零件在车间内的运输付费。但假如不移动零件,那么那些创造价值的工序——切割、折弯、焊接、涂装——就都不可能实现了。没有内场运输,什么后续作业都不会发生。更糟糕的是,不当的材料处理方法会增加不可预测性,这就需要在流程之间设置更大的在制品(WIP)缓冲区。然而,WIP缓冲区越大,交货时间就越长,制造商的竞争力就越低。这个恶性循环需要打破。

80-20规则

根据LogisticsIQ研究报告,到2026年,全球AGV和AMR市场预计将达到140亿美元,将有270多家供应商服务于制造和物流领域。其中AMR势头特别强劲,2020年至2026年期间年增长率约为45%。

与自动化领域一样,AGV和AMR技术还在不断发展中。例如,AGV也开始拥有与机器交互的性能了。德国AGV供应商永恒力(Jungheinrich)公司与德马吉森精机(DMG MORI)公司就AGV系统建立了合作伙伴关系。该系统能够装载零件,实现技术交互,还能简化机加工车间的工序。

移动自动化如何改变金属制造?  第1张

自动化车辆制造商需要与机械制造商达成协议。例如,永恒力公司与通快公司建立了合作伙伴关系,但后者也同时拥有能与各种MES及生产控制系统通信的中间软件。“现在,自动驾驶车辆供应商需要遵循客户的要求,而不是反过来。”MCJ供应链解决方案公司总裁Kai BeckhausBeckhaus说,该公司是三菱Logisnext Americas公司和永恒力公司的合资企业。

移动自动化如何改变金属制造?  第2张

在芝加哥附近的通快智能工厂,一辆带货叉的自动导引车(AGV)随时准备取回一托盘零件。照片来源:MCJ供应链解决方案。

今天,通快公司位于芝加哥郊外的智能工厂拥有一支永恒力公司出品的AGV车队,用于运送、取回切割坯料和成型零件。通快智能工厂主管Kartik Iyer解释说:与金属制造领域一样,80-20规则也适于自动驾驶车辆。“不要在开展一个项目时,认定自动化程度会达到百分百。您需要运用80-20规则,找到需要频繁运输的工序或大批量零件,尝试创建自动运输这些零件的流程。”

他补充说:您要考虑的一大要素就是零件尺寸。“零件尺寸越大,您需要的AGV就越大,需要的过道也越宽,安全区也越大。”

Beckhaus告诉我们,一旦车间确定了将要自动化的产品,就需要知道在产能高峰期间需要处理什么样的材料,以及高峰出现的频次。大多数自动驾驶车辆都是电池充电的,不用时会自动返回充电站。因此,确定是偶尔出现高峰需求,例如每周一次或每轮班一次,还是每隔几个小时一次,对于使用AGV的数量来说尤为重要。

还有一个自动驾驶车辆总体配置策略,就是通过减少不确定性来避免复杂性。AGV上有各种各样、花里胡哨的功能,但只要流程稳定且需运送的零件固定、尺寸精准,就没必要配置很多。

例如,AGV上配有液压传感器,可以估计所载重量(确保所载物品能够安全升降),但它不是精密秤。理论上讲,可以将精密秤集成到AGV上以称量顶部托盘里的物品,如果某个批次的重量不对头,它可以向MES报告,因为某些零件很可能缺失了。

车间里的作业识别应用的也是类似理念。Beckhaus描述说:一些制造应用是利用托盘的被动识别进行的。尽管托盘上的各项作业都有带QR或条形码的工单,但托盘本身很可能不带识别条形码。因为在任何给定情况下,收到MES指令的AGV只需要取回一个托盘。“您知道托盘的位置,指示AGV将托盘从A处带到B处。因为您只生产了一种零件,所以只会有一个托盘,不会混淆。”这体现了单一零件流程的优势。需操作的在WIP缓冲区越少,就越容易识别。

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在芝加哥附近的通快智能工厂,一辆带货叉的自动导引车(AGV)随时准备取回一托盘零件。照片来源:MCJ供应链解决方案。

当然,某些操作可能需要更复杂的分段运输方法。对此Beckhaus表示,AGV可以与条码扫描仪或RFID配合使用,“但用户也同样不希望此类应用过多,因为应用越复杂,失败的概率也会增加。”

一个整洁的环境是引入AGV与AMR的首要条件。理想情况是,车间过道秩序井然,干净没有杂物。如果需要AGV从货架上取下物料,那么货架本身需要位置固定;某些货架梁柱在承重条件下会发送弯曲,可能出问题。“您需要一个可靠的环境,以确保AGV稳定运行。”Beckhaus说。

AMR依赖传感器,因此需要相当光滑的地板。Robex公司专注于业绩增长的副总裁Cal Bowers说:“如果AMR在非常不平整的地面上行驶,就可能触发传感器,因此我们在初次拜访客户的生产现场时就会查看其地板条件。”

Beckhaus补充说:一些尘土飞扬的环境可能不适合应用AGV,主要因为脏空气有可能妨碍车辆传感器的使用。尽管如此,大多数拥有适当通风、除尘条件的精密钣金环境是完全适合自动驾驶车辆的。如果有灰尘覆盖了车辆的传感器,车辆“失明了”,只要停下来就好。最糟糕的情况也不过是安排人员定期用干净的布擦拭车辆传感器。

应用移动自动化需迈出的另一步,就是设置装载单元——在钣金工厂环境中,指的就是作业零件所在的托盘。“我们关心装载单元,”Beckhaus说,“但我们并不关心它里面装了什么。自动驾驶车辆会按照指令拿起一个装载单元,将其从A处带到B处。”

所装载的重量不能超过最大载重,也不能偏离中心位置,那会让车辆倾翻。装载的零件也不能是会在运输过程中松动的。工件本身不会意外地悬垂在托盘上,干扰车辆安全系统的运行。Beckhaus解释说,AGV可以应对某些零件的悬垂问题,但“悬垂出很多很可能不行。”

Beckhaus还补充说:任何涉及安全的操作“都必须为AGV应用留出冗余量。”传感器可能发生故障,因此必须有备用传感器,确保自动驾驶车辆及其运送的物品均不会受损。

这就是保证流程持续稳定以及简单是非常重要的原因。一个流程工序的可预测性越低,需要的传感器就越多。如果这些传感器还涉及安全领域,那么它们也需要有内置冗余量。最好提前就将不安全的情况“设计出来”,从一开始就杜绝危险。

简化间接流程

移动自动化为简化零件流程方案打开了大门。人工智能和机器学习的新兴发展,为移动自动化如何与周围环境交互学习提供了新的可能性。但在短期内,将零件托盘从一个工作站移到另一个工作站的自动化操作,可以缓解雇不到足够的叉车司机以及其他材料处理人员的危机。

Iyer说:目标是简化间接流程。“间接流程是隐藏于生产中的迟滞因素,制造更快的机器也解决不了这些问题。”

他说:总的来说,只有大约20%的金属制造涉及直接加工流程——激光切割、折弯、焊接——大约80%的金属制造流程都是间接的。“材料管理是其中的重要组成部分。”

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