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【盘点】ABB、FANUC、KUKA在物联网领域“屯兵养马”

时间:2017-01-22 来源:机器人在线 阅读:9167

众所周知,物联网与机器人技术能带来生活及产业变革的技术,在未来,机器人和物联网将相互融合、不可分割。

机器人可以作为物联网的一个重要节点,执行诸如移动巡检、智能安防等任务。同时,高性能的机器人也可以是物联网控制决策中心,可以对整个物联网系统进行数据处理、控制决策。

ABB、FANUC、KUKA作为目前智能化水平最高的工业机器人企业之一,早已在物联网领域屯兵养马,蓄势待发。

ABB

2017年1月1日,ABB将事业部进行了彻底的精简,打造以市场为导向的4大事业部架构,即电气产品、机器人及运动控制、工业自动化和电网事业部。         

中国是ABB机器人全球最大的生产基地,也是销量最大的市场。ABB集团方面称,通过关注快速增长的机器人市场,并充分利用ABB的技术平台和全球规模,公司目标是在这个具有高度吸引力的市场中,将领先位置从目前的第二位提升至第一位。 

对于物联网方面的投入,ABB也是绝不手软。ABB此前曾向业界阐释其对智能制造的独到见解,即“物联网(IoT)”、“务联网(IoS)”、“人(People)”三者融汇统一组成的“物、服务与人互联(IoTSP)”的ABB未来战略。
 


ABB认为,如果每个机器人都能存储和分析自己的数据,就能带来意想不到的好处,这样机器人就能够“聪明”的与其它连接设备沟通数据。举例来说,这就意味着ABB无需再继续使用老套的傻瓜式维修命令:“工作10,000小时机器人必须停机检修”。相反,工业机器人本身可以监视自己的实际使用情况,并报告性能。而且,ABB还可以根据机器人的日常使用记录,灵活安排机器人在闲暇时间的维护,避免妨碍生产操作。未来是完美的,当机器人的问题还没发展成问题之前,ABB就已经发现并解决了它。

在成立125周年庆祝活动中,ABB公司进一步公布了“ABB Ability”数字化解决方案,整合现有的ABB产品组合和服务方案,覆盖所有客户行业。        

据介绍,ABB在众多行业的技术专长和经验,将与微软的Azure智能云系统、B2B工程能力相结合,旨在为客户创造更大价值。结合ABB在全球安装的7,000多万台互联设备以及70,000多个正在运行的控制系统,ABB与微软将联手打造世界上最大的IIoT工业云平台之一。
 


值得关注的是,物联网专家Guido Jouret(曾任思科物联网部总经理)已于2016年10月1日出任集团首席数字官。这标志着,ABB正在加速数字化转型,全面构建“物联网+”新生态系统。ABB也希望由此获得更高的收益,提出了2015-2020年的财务目标为税前利润增长达11%-16%。  

FANUC

发那科FANUC最新设立了物联网平台Fanuc Intelligent Edge Link and Drive(FIELD),并采用NVIDIA人工智能系统。FIELD能实现自动化系统中的机床、机器人、周边设备及传感器的连接并可提供先进的数据分析,提高生产过程中的生产质量、效率、灵活度以及设备的可靠性——从而提高设备综合效率(OEE)并促进生产利润的提升。   

该系统还可透过人工智能来提升机器人的生产力,并且为全球自动化工厂机器人带来自主学习功能。而FANUC将透过一系列 NVIDIA 设计生产的GPU、深度学习软件,使得AI人工智能能够运用在云端、数据中心及嵌入式设备当中。             

NVIDIA共同创办人兼CEO黄仁勋谈到与FANUC的合作时表示,AI人工智能的时代正式来临,透过 GPU 的深度学习功能,将可激起新一波软件学习与机器推理运算的浪潮。其中,最令人兴奋的莫过于机器人能够了解其周遭环境,并且与人类进行互动。NVIDIA十分高兴,能与全球自动化工厂与机器人领导者FANUC共同打造智能机器,以造福人类的未来。       

据悉,FIELD延续了现有发那科ZDT(零停机功能)的成功,ZDT有效结合了思科云端技术、IOT数据收集软件以及点对点的安全性。通过使用工业以太网交换机连接机器人后,再连接思科公司的UCS服务器–系统的运行基于发那科和思科的ZDT数据收集软件。汽车行业用户在使用了该系统后就立即能实现停机时间的减少和费用的节省。  

FIELD能为用户和应用开发者提供先进的机器学习和人工智能功能并将制造业引入到生产力和效率的新高度。目前,发那科已将这些新技术应用于机器人散堆拾取、生产异常检测和故障预测。由于FIELD结合了人工智能和尖端计算机技术,使得分布式学习成为可能。机器人和设备的运行数据在网络上被实时的进行处理,这也使各种设备之间能更智能协调生产,令原来难以实现的复杂生产协调轻松完成。
 


其实早在多年之前,FANUC就着手与思科合作,进行“不停工”zero downtime计划。计划中FANUC与思科联手打造一个物联网系统,让FANUC可监管工厂厂房每一个机器人,并且预测机器人异常状况,在机器人出现问题以前先加派技术人员进行维修作业。目前为止,该计划已经测试了2,500个机器人,还包括FANUC的大客户GM通用汽车。据FANUC介绍,测试计划替客户节约了3,800万美元。 

             
KUKA


2016年12月30日,美的集团透过MECCA International (BVI) Limited就全球领先智能自动化解决方案供应商德国库卡集团(KUKA)股份发出的要约收购已获得所有相关监管部门的批准。                

2017年1月12日,美的集团年会上董事长方洪波强调了美的并购KUKA的产业意义:未来美的将在家电产业之外构建第二个产业板块,即机器人和工业自动化产业板块,这是美的新的增长点。 

年会邀请刚刚进入美的体系的库卡CEO Till Reuter发表讲话。 Reuter在解读今后的核心战略目标时,提到了“智能机器”和“数字区域”这两个概念,也正是在公司业务中贯穿物联网技术的两个概念:           

智能机器:在KUKA制造的工业机器人中,相当于兼具自主性和机动性的先进机器人。很快大量工业机器人将“走出与人隔离的工作笼子”,开始与人类贴身合作,灵活度进一步提高。Reuter表示,工业机器人继续发展下去,将会出现自主性和机动性更好的智能机器。  

数字区域:则是使KUKA过去培育的各行业生产工艺的相关知识与最尖端IT相融合的解决方案。Reuter说:“我们熟知汽车和飞机等产品的生产工艺。我们要将技术经验与IT联系起来,向客户提供智能化的系统”。Reuter表示,通过优化智能系统,也就是基于大数据分析的复杂系统,削减各种生产系统的停机时间和预测性维护等,可以创造出新的商务模式,构建起高度整合的价值链。 

根据IFR的数据,在汽车制造领域,KUKA机器人的市场份额全球第一。我们不妨从汽车行业入手,带你亲眼目睹KUKA如何使用“物联网盒子”,将吉普牧马人的白车身车间构造成IIoT(工业物联网,Industrial Internet of Things)工厂。
 


由于KUKA提供的灵活性,吉普牧马人的白车身生产车间已经在系统联网和工艺控制方面成为了行业典型代表。在一条生产线上,每 77 秒钟就能生产出一台车身——无论何种型号,无论何种版型。日复一日,每天24小时不间断,10年来安全可靠。    

KUKA 通过Windows Embedded和 Microsoft SQL Server,将259个车间机器人和60,000个其他设备与高效的后端监控系统及上级数据处理系统联成一体,由此诞生了“物联网盒子”。基于这种解决方案,吉普牧马人可以生产超过8种不同的车型,每天生产的车身数量超过830个。

具体来说,车间中的259个机器人与33个控制点相连,连接到主控制器和Microsoft SQL Server服务器群。SQL Server服务器群用来管理生产数据,它也与制造执行系统共享数据。其他SQL Server服务器群支持SAP企业资源管理系统和质量保障系统。      

系统架构支持通过1,444个网络节点连接生产线中的60,000个设备,例如焊接和密封设备等。KUKA也使用Microsoft SharePoint Server 2010实现设施管理。
 


这个智能系统每天产生巨大的数据量,KUKA基于这些数据进行分析,为工厂的运营提供前所未有的洞察,实时地改变生产线的操作轨迹,为吉普车的生产带来极大的生产灵活性。                    

基于紧凑灵活的车间管理环境,系统能够迅速调整生产参数,及时响应生产需求的变化。有了灵活性的系统做支撑,牧马人可以实现8种不同的产品类型,包括左侧驾驶或者右侧驾驶、两门或者四门、全门或者半门等。
 


多年来这套设备一直是美国汽车业最高效车身生产线的典范,并成为工业 4.0 时代的探路者。直至今天,在几乎以分钟计的时间内,就有150万台吉普牧马人白车身从七条流水线上被生产出来——无论是经典的两门车,还是牧马人Unlimited系列的四门车。

有了汽车行业物联网的诸多落地应用,KUKA还进一步推出了IIoT工业云平台KUKA Connect,用户可以在任何时间任何地点查看和分析工业机器人的运行状态。KUKA Connect是一种包月服务,不需安装软件就可以获得相关功能和服务。Connect平台同时提供第三方合作伙伴的工业APP,创造围绕KUKA机器人的工业生态。KUKA Connect目前拥有两个版本:KUKA Connect Lite和KUKA Connect Plus。

 

 

(注:本文为转载,不代表机器人在线观点)

ABB FANUC KUKA

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