对于今天的制造商而言，拥有灵活的工厂车间是企业的当务之急。随着产品 SKU 的不断增加，制造设备必须更加灵活，以适应更多的比以往更快的产品变化。
为了满足灵活的“多品类、低产量”生产环境的需求，越来越多的 OEM 正在摆脱固定的机械系统，并开发创新的方法来整合机器人技术。这种趋势在材料处理、取放和装配应用中尤为普遍。
原因是什么？ 传统系统在单个水平面上运行，并基于与处理大量相同或类似产品相关的固定变量。另一方面，倾向于模仿人类运动的机器人技术可以在整个 3D 工作范围内移动。
这种打破平面并完全在三维空间运作的能力改变了游戏规则。“抓取”和“放下”选项可以无限变化——并且可以包括水平和垂直高度。机器人确定适当的路径。无需进行复杂的机械改线。
得益于可定制和可互换的末端执行器，同一个机器人可以处理各种形状和尺寸的产品。
机器制造商当然认识到了机器人技术的优势及其制造需求。但直至最近，一直很难以具有成本效益的方式来整合机器人技术。
历史上，原始设备制造商依赖第三方机器人供应商，他们提供的设备在定制的高端处理器上运行，不同于运行机器其余部分的控制平台。对机器人进行编程通常需要 OEM 员工不具备的技能。由于涉及两个控制平台，将机器人应用程序与上游和下游流程集成起来很麻烦。
最新的机器人技术已经改变了 OEM 的方程式。事实是，得益于机器学习技术，当前机器人的编程往往比传统的机械系统更简单。
例如，“模仿学习”，使机器人能够重复它所看到的任务。我最近参与了一项装箱机打包应用，充分利用了这种技术。为了教机器人拾取、提起和放下产品，我们仅需将机械臂移动到三个合适的位置即可。
机器人控制器插入信息，并生成自己的移动路径或计划。换而言之，路径计划——以及大约 80% 的所需机器人编程——均是自动生成的。
根据应用的复杂性和可变性，可以使用类似的机器学习技术来部署和编程视觉引导的机器人或协作机器人。
虽然机器学习简化了机器人编程，但最新的可编程自动化控制器 (PAC) 技术对 OEM 来说是一个转型的转折点。由于处理器速度和性能增强，机器人应用程序现在可以在控制机器其余部分的标准 PAC 上运行。
例如，这款 PAC 的处理器可以提供比前几代产品多 45% 的容量，以满足机器人的高速通信和运动控制需求。
同样重要的是，OEM 可以在 PAC 平台内实现机器人应用所需的高级安全功能，并在整个机器上将安全方法标准化。
当然，使用单一和统一的机器人和机器控制平台可以加快 OEM 设备的开发、集成和部署。此外，OEM 可以更轻松地在其完整产品组合中扩展创新，并对其机器的所有方面进行更多的控制。
每年，我们都会看到越来越多的机器制造商利用统一的控制平台来开发灵活的机器人设备，并优化生命周期管理。让我们看看以下例子。
详细了解机器制造商如何使用最新技术来开发创新机器。
发布时间 2018年12月24日
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