النقل / قطفحمل، اخراج، اخماد. نحن نتعامل مع العمليات التي كان البشر يتعاملون معها سابقًا.
يعتبر النقل والانتقاء من المهام التي تستهلك معظم وقت الإنسان وهي الأقل احتمالاً لإضافة قيمة. يمكن تكليف المناول المتنقل الذي يمكنه التعامل مع كل من الحركة والتلاعب بالأشياء ليس فقط بالنقل، ولكن أيضًا بالتقاط العناصر وتحميلها وتفريغها في مواقع التخزين.
التشاور حول النقل / الانتقاء
من الصعب أتمتة أعمال النقل إذا تم فصلها.
تُستخدم بالفعل المركبات الموجهة الأوتوماتيكية مثل AGV وAMR على نطاق واسع لأتمتة النقل. ومع ذلك، فهي مخصصة للنقل، ويتم تنفيذ أعمال التحميل والتفريغ بشكل عام من قبل الناس. ونتيجة لذلك، يبقى البشر في الموقع لانتظار الروبوت.
تعمل المناورات المتنقلة على التخلص من هذا الفصل لأنها تحتوي على آلية حركة وذراع كوحدة واحدة. يمكن التعامل مع عملية أخذ عنصر ما من الرف ونقله ووضعه في العملية التالية على أنها سلسلة من العمليات.
في مجال يتغير فيه شكل الأشياء وموضعها في كل مرة، يكون من الصعب تدوين الحركات مسبقًا. في هذه العمليات، يكون نهج التعلم بالتقليد فعالاً، والذي يتضمن إظهار عمل الأشخاص والتعلم منه.
العمل المستهدف
نقل الأجزاء بين العمليات
العمل الذي ينقل الأجزاء بين العمليات مثل المعالجة والتجميع والفحص. كلما زادت المسافة والتردد، كلما زادت فعالية الرؤية.
الإزالة من الحاوية
مهمة إزالة الأشياء من الصناديق أو الحاويات. الإدراك البصري والتعلم مطلوبان عندما تكون طرق التوجيه والتكديس غير متناسقة.
التحميل والتفريغ إلى منطقة التخزين
التحميل والتفريغ على الرفوف والمنصات. سوف يتأثر تأثير توفير العمالة بشكل كبير بما إذا كان من الممكن تكليف العمل بأعمال النقل.
اختيار في المستودع
مهمة جمع الأشياء حسب التعليمات. مناسبة للمواقع التي تحتوي على العديد من العناصر والمسافات الطويلة التي يسافرها الأشخاص.
عربات/عربات متحركة
دفع/سحب العربة الموجودة. يمكن تشغيله حاليًا دون استبدال المعدات.
جمع النفايات والمواد المساعدة
أعمال التجميع التي تحدث بانتظام. العمليات التي تكرر مسارًا ثابتًا هي مناطق سهلة للبدء بها.
الأشياء التي يجب التحقق منها قبل التحقق
يعتمد ما إذا كان هذا صحيحًا أم لا في الغالب على ظروف الكائن والموقع.
- شكل الكائن وتنوعه
- هل هو نفس الشكل أم أنه يتغير في كل مرة؟ كلما زاد الاختلاف، تم التركيز بشكل أكبر على الإدراك البصري والتعلم.
- الوزن وسهولة الإمساك
- بالإضافة إلى سعة الوزن، تحقق مما إذا كان هناك سطح يمكن الإمساك به أو إذا كان مشوهًا. ويرتبط هذا مباشرة باختيار اليد.
- مسافة النقل والطريق
- أسطح الأرضيات والدرجات والأبواب وحركة السير. سيؤثر هذا على اختيار طريقة النقل.
- الوقت التكتيكي المطلوب
- هل من الضروري أن يكون لديك نفس سرعة الإنسان أم يمكن تحقيق ذلك حتى لو كان أبطأ؟ سيعتمد قرارك على ما إذا كان هذا واقعيًا أم لا.
- تأثير الفشل
- لو أسقطته هل سينقطع أم سيتوقف الخط؟ ويصبح المعيار لتحديد شروط السلامة وكيفية المضي قدما في عملية التحقق.
- نظام تشغيل الموظفين
- من سيكون مسؤولاً عن البدء والشحن والاستجابة للتشوهات؟ يعتمد على ما إذا كان سيستمر بعد التنفيذ.
الأسئلة المتداولة
ما هو الفرق بين AGV و AMR؟
إن مركبات AGV وAMRs متخصصة في النقل، ويتم تنفيذ مهام التحميل والتفريغ عمومًا بواسطة البشر. يمتلك المتلاعبون المتنقلون أذرعًا، حتى يتمكنوا من التعامل مع كل شيء بدءًا من التقاط العناصر ونقلها ووضعها. يعتمد الخيار الأكثر ملاءمة على العملية، لذلك نقترح أيضًا تكوينات تستخدم المعدات الموجودة.
ما مقدار الوزن الذي يمكنه تحمله؟
يختلف اعتمادًا على الروبوت وتكوين اليد. إذا أخبرتنا بوزن الجسم وشكله، فسنقترح عليك تكوينًا يمكنه التعامل معه. بالإضافة إلى سعة الحمولة، يعد وجود سطح قابض أيضًا شرطًا مهمًا.
يتغير شكل الكائن في كل مرة. هل يمكنك التعامل مع هذا؟
هذه منطقة يصعب التعامل معها من خلال تدوين الحركات مسبقًا. قد تكون أساليب التعلم المقلدة/VLA، التي تتعلم الحركات من عروض العمل البشري، فعالة. أولاً، سوف نتحقق من الجدوى على جهاز فعلي.
هل يمكنني التحقق دون إيقاف الخط الموجود؟
هناك طريقة للدخول من خلال التحقق من المحاكاة. نحن نستخدم NVIDIA Isaac Sim/Isaac Lab لإعادة إنتاج البيئة وتحسين الظروف قبل نقلها إلى الجهاز الفعلي. سيتم إجراء التأكيد النهائي على الجهاز الفعلي.
التحقق الآلي الفعلي من النقل والاختيار
يرجى إعلامنا بالكائن وطريق النقل والعدد الحالي للعمال. من خلال التركيز على إثبات المفهوم (PoC) على عملية واحدة، نحدد الشروط التي ستكون صحيحة.
التشاور حول النقل / الانتقاء