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制造业|多品种(多SKU)生产利器——摩马机械臂智能训练平台

日益增长的个性化市场需求,使得同质化、标准化产品的市场份额被不断挤压。同样,在工厂生产端在自动化时代背景下诞生的专机生产模式,是适用于单一品种大批量生产的生产工具,只能兼容为数不多的几个料号的生产,而面对个性化的时代背景下产品多样化的生产要求,便产生了生产能力与市场需求的矛盾点。


同样,目前的工业机械臂本身也是在自动化背景下诞生的。机械臂所拥有的6个、7个轴关节,本质上是为了模拟人的手臂关节,能像人一样灵活的执行生产作业。


但是,由于机械臂没有自我思考与决策的能力,需要100%依赖机器人应用工程师根据生产工艺,对机械臂的动作进行规划部署,因而就产生了更大的矛盾点。虽然在单一品种大批量生产时,能够克服这个矛盾点。但在个性化市场需求下,面对多品种小批量生产时,这个矛盾点就难以忽视。那么应该如何克服这个矛盾点?


按照工业4.0的发展,机械臂需要一个更强大的大脑,使其拥有自我思考与决策的能力,能够模拟人类的决策机制,去做柔性化的生产,满足不同产品,不同工艺的生产要求。


摩马智能科技结合人工智能技术、环境感知技术、机械臂应用技术,帮助制造业企业实现柔性化生产,提高部署、换产效率、降低成本,尤其在面对多品种(多SKU)生产模式下,能够取代更多的人工。从而帮助企业更好的迎合个性化市场需求,更好的生存,更好的转型,积极应对时代的改变。


机械臂智能训练平台

机械臂智能训练平台


摩马智能科技旗下核心产品机械臂智能训练平台,为制造业企业解决机械臂在部署应用过程中的诸多痛点难题。尤其针对以下3点主要痛点,给出解决方案,帮助制造业企业实现柔性化生产。

痛点1、机械臂部署与应用,100%依赖工程师调试:需要专业的工程师才能操作。而工程师的成本高,专业人才有限,且管理难度大。而机械臂的工作效率,又过度依赖于工程师的个人经验。


痛点2、机械臂生产不够柔性化:对于单机械臂的,单任务的轨迹规划与部署调试都要消耗大量时间。而在面对需要频繁换线的,多SKU多任务的生产部署时,则将产生更大的人工成本与时间成本。而对于生产企业预算有限的情况下,往往面对找不到合适的集成商愿意从事。同样,集成商也会出于对投入产出比的考量,不愿意合作。


痛点3、机械臂对周围环境变化没有自适应能力:当生产环境出现变化后,不仅要停滞生产,还要请工程师参与重新调整机械臂的轨迹和位姿,又要消耗大量的时间与成本。



机械臂智能训练平台3大核心优势

优势1、机械臂部署无人化

以智能算法取代人工,在极短的时间内,就能规划出最优的机械臂运动轨迹。使原本在一定场景下,需要成百上千小时的机械臂部署时间,缩短到几分钟-几小时。


机械臂轨迹智能规划

机械臂轨迹智能规划


现实环境部署时,无需工程师花大量时间调试虚拟软件与现实之间的偏差,即可执行生产。

尤其在疫情下,能减少人员聚集,减少外来人员的输入,能够更有效的帮助企业做疫情防控。


优势2、自适应多品种/多SKU生产,快速完成换线部署

面对需要频繁换线的多SKU生产时。在部署和换线阶段在视觉传感器识别产品的外观后,可基于摩马机械臂智能训练平台的轨迹策略决策能力,根据不同产品的生产要求,即可自主规划机械臂的运动轨迹,实现面对不同产品的自适应生产,无需人工调试!极大提升机械臂的柔性化生产能力、设备利用率、缩短换线部署时间,因此能够降低企业成本、提高效率,满足个性化市场需求,极大提升企业竞争力。


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感知来料产品外观特征,根据生产需求自主调整轨迹


优势3、实时感知环境变化,自主调整机械臂轨迹和位姿

当生产环境发生变化时,通过视觉传感器,实时感知周围环境的变化。并基于智能算法的决策能力,使机械臂自主调整运动轨迹和位姿。从而无需停滞生产,调试机械臂的运动,帮助企业极大降低生产停滞与损失,提高生产效率。


感知环境变化,自主规划运动轨迹

感知环境变化,自主规划运动轨迹


机械臂智能训练平台应用领域

目前摩马机械臂智能训练平台已服务的客户不仅包括世界500强、上市公司,还有许多发展迅猛的腰部企业。涉及芯片半导体、3C电子、汽车工业、机加工、军工、航空航天、快消品等领域。


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摩马机械臂智能训练平台应用领域


关于摩马智能科技


摩马智能科技专注新工业时代的机械臂柔性化生产解决方案,创始团队起步于德国,发展于中国上海。在上海与柏林设有机械臂Ai技术研发中心。在宁波设有工程应用中心,将顶尖技术应用到工业场景,并形成生产应用与技术研发的双向循环


摩马智能科技上海、柏林、宁波办公室

摩马智能科技上海、柏林、宁波办公室


摩马智能科技由国际人工智能领军人才带队,并汇集及来自清华大学、柏林自由大学、纽约州立大学等国内外知名高校的科技精英,及世界知名科技型企业专家,专注于Ai、机械臂、软件研发、工程应用,为制造业企业解决机械臂部署痛点难题。


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