ZD至顶网CIO与应用频道 04月17日 北京消息:伴随着客户对于产品定制化、个性化的需求不断增长,促使制造商从标准化生产向柔性制造转型,从而快速反应市场,满足客户需求。世界最大卫浴设备零件、汽车零配件制造商之一建霖工业非常重视市场反应速度和产品质量,为此引入丹麦优傲协作机器人(Universal Robots),打造高效、灵活、可靠的生产线,在面对瞬息万变的市场需求时,能够快速实现产线升级改造、生产新订单,帮助客户抢占先机。
在过去一年中,建霖在生产线上共装配了超过60台UR机器人。凭借显著的灵活性和可靠性,UR机器人助力建霖在生产布线上更加灵活方便, 同时人力资源的合理优化,降低了长期运营成本,提升盈利能力。
观看案例视频,请访问:http://v.youku.com/v_show/id_XMjcxMjkwNzUyMA==.html?spm=a2hzp.8253869.0.0&from=y1.7-2
缩短启动周期 敏捷反应市场
UR机器人从安装、调试到投入使用, 只需很短的时间周期即可完成。一个小时就能重新部署UR机器人,而传统机器人需要至少一周时间; UR机器人只需要几周就可以开启一个新项目,传统工业机器人通常需要半年以上。快速的投产周期,有助于建霖更敏捷地应对市场需求的变化,提升产品竞争力。UR机器人目前在建霖生产线上的主要应用包括:
双臂机器人组装产品
两台UR机器人可协作完成产品组装。由于组装过程中工序较多,通常一台机器人难以达到机台利用最优化。而优傲机器人关节灵活、占用空间小的特点非常适合双臂配合应用场合。双臂运行共享工作空间,利用通信协调双臂动作的顺序,使得整个运行过程精准有序、灵活高效。
热板焊接机上下料
在执行圆盘焊接机上下料操作时,UR机器人采用双吸盘,圆盘工位一次完成取料和放料动作,整体动作连贯紧凑。UR机器人先由左侧磁铁吸取待焊接底板,焊接成品到位后,取下成品放入底板,最后将成品放置于右边堆垛。
产品装配
装配产品时,UR机器人先由震动盘出口处取螺母放入穴位,然后取放待加工产品,最后取出装配完的产品。由于装配工艺的要求,机器人TCP需多次转动方向。利用UR机器人每个关节±360度的超高自由度,轻松完成示教放置。
产品拾放
产品拾放过程中,在空间狭小的圆盘工作站上吊装UR机器人,由左右工人随机上料。螺丝拧紧后,UR机器人取下完成产品,再根据皮带线状况完成分拣投放。灵活的UR机器人使得生产线的改造和调整更加容易。
注塑取件、去浇口、热保焊及试气检测
仅仅使用一台UR机器人即可完成注塑取件、去浇口、热保焊、试气检测四道工序。在传统生产方式中,操作人员一次只能完成一道工序,半成品通过周转箱往后传递。UR机器人串联的生产工序,可有效节省人力并保证产品品质。
预放镶件
在预放镶件应用中,一台UR机器人可同时操作三台注塑机,工具端搭载六只夹爪,机器人灵活的手腕能快速切换到任意取料位置。利用肘部的超高灵活度,使工具从上方运动避免了水平方向的干涉。
机器人视觉拾取
UR机器人搭载视觉系统,用于位置杂乱零件的精确拾取,仅需将零件简单摆放在传送带上,视觉系统便能判断出零件的种类和位置,通过socket把信息传递给机器人。机器人便可完成定位拾取,大幅降低上料过程的辅助人力。
滑轨搭载优傲机器人注塑机取件
在移动滑轨上搭载轻型UR机器人,用于扩展机器人的工作空间。机台相距较远且不方便移动时,配合滑轨让机器人实现多工位操作。使用一台机器人就能够与多台注塑机实现自动化加工流程,有效节约成本,提高机器的工作效率。
打造安全工作环境 促进人机良性协作
在关注市场和客户的同时,建霖还十分注重员工的人身安全与发展。UR机器人灵巧轻便,无需添加安全围栏,并且在有高度安全的设置中,与作业人员并肩工作,成为生产线上强有力的多功能工具。
在引用UR机器人之前,建霖有大量的工位是人工作业,在高度重复作业时,人脑会产生疲劳感, 而且部分工位有一定的危险性。当这些工位由UR机器人承担后,在安全的基础上,把工人们从繁重的重复劳动中解脱出来,不仅促进了人与机器间的良性协作,更大大提升了工作效率,保证了产品良率 。
人力资源合理配置 提升盈利能力
丹麦优傲机器人公司中国区总经理苏璧凯(Adam Sobieski)表示:“UR机器人操作简单灵活,无需对现有建霖生产线进行过多调整,即可轻松融入整个装配中。而便捷的编程设置,不再需要安排固定的工作人员进行长期维护,从而节省了人力成本。 ”
UR机器人解放劳动力后,作业人员可以去从事需要发挥思考能力、更具附加值的工作,公司也不必填补其工作岗位。这样充分利用公司内部资源,实现人员的灵活调配,不仅有效降低员工流失率,更降低了人力成本,进而提升盈利能力。
建霖工业总工程师谢英伟先生认为: “人机协作机器人是工业制造中一股强大的创新力量,它为自动化生产赋予了前所未有的灵活度。随着人机协作机器人的不断发展,自动化生产将不再是长期不变、大批量、单一产品标准化制造的代名词,而是拥有了定制化、小批量、多品种制造的可能。因此,我们对丹麦优傲机器人的发展前景充满信心。”
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。
这项由中国人民大学高瓴人工智能学院研究团队发表的研究解决了大语言模型评判中的自我偏好问题。研究提出了DBG分数,通过比较模型给自身回答的分数与黄金判断的差异来测量偏好度,有效分离了回答质量与自我偏好偏差。实验发现,预训练和后训练模型都存在自我偏好,但大模型比小模型偏好度更低;调整回答风格和使用相同数据训练不同模型可减轻偏好。研究还从注意力分析角度揭示了自我偏好的潜在机制,为提高AI评判客观性提供了重要指导。
这篇研究提出了DenseDPO,一种改进视频生成模型的新方法,通过三大创新解决了传统方法中的"静态偏好"问题:使用结构相似的视频对进行比较,采集细粒度的时序偏好标注,并利用现有视觉语言模型自动标注。实验表明,DenseDPO不仅保留了视频的动态性,还在视觉质量方面与传统方法相当,同时大大提高了数据效率。这项技术有望推动AI生成更加自然、动态的视频内容。