移动自动化如何改变金属制造？
【机床商务网栏目 科技动态】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。
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。
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。
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。”
第一步
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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