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丹麦南方大学如何将Visual Components用于学术研究和课堂教学

丹麦南方大学(SDU)总共有27,000名学生,其中约3,000名学生报名了其工程学习项目。它的主要校园位于丹麦欧登塞市,这里是丹麦机器人技术研究与创新中心,以及协作机器人UniversalRobots和移动工业机器人(MiR)等公司的发源地。丹麦南方大学SDU的MadsClausen研究所的技术创业与创新部门在数字化生产领域进行了广泛的研究,并高度专注于开发可以解决社会相关问题的智能自主系统,其中一个研究方向就是自适应生产系统。在本...

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丹麦南方大学(SDU)总共有27,000名学生,其中约3,000名学生报名了其工程学习项目。它的主要校园位于丹麦欧登塞市,这里是丹麦机器人技术研究与创新中心,以及协作机器人Universal Robots和移动工业机器人(MiR)等公司的发源地。

丹麦南方大学SDU的Mads Clausen研究所的技术创业与创新部门在数字化生产领域进行了广泛的研究,并高度专注于开发可以解决社会相关问题的智能自主系统,其中一个研究方向就是自适应生产系统。

在本案例研究中,我们将研究由丹麦南方大学SDU和丹麦RoboCluster公司赞助的自适应生产系统的最新研究项目,并向您展示SDU如何将Visual Components用于学术研究和课堂教学。

探索协作机器人在自适应生产中的潜力
丹麦南方大学SDU的助理教授Elias Ribeiro da Silva说:“ 当今的工业装配系统需要快速调整及配置,以满足快速变化的客户需求。为了探索使用移动机器人单元来满足这些不断变化的需求的潜力,我们开发了一套电子产品组装过程演示系统,将物理和数字系统结合在一起,同时通过连续模拟来评估其可行性。”

该项目涉及丹麦工业界和学术界的多个合作伙伴,他们贡献了不同的资源和专业知识。奥尔堡大学负责创建系统的物理场景,以及提供工装模块和不同的机器人硬件等设备。丹麦南方大学SDU负责使用连续仿真来测试和显示生产系统中使用协作机器人的不同场景。

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Integrate DK公司负责使用离散事件模拟软件对所开发的不同方案的潜力进行统计分析。4Tech Apps公司负责设计机器人工具快速更换。Plus Pack公司负责在生产系统中包装系统设计。

物理和数字系统结合
演示的第一步是创建模块化的生产系统,该系统可以容纳移动机器人单元和人工单元。移动机器人单元由移动小车和协作机器人组成,并配有快速工具更换器和三个工具。

根据要组装的产品的变更,生产执行系统(MES)会自动选择生产系统的配置或方案。MES具有在机器人中调用不同工具的能力。然后基于MES系统,移动机器人单元知道自己在哪里定位以及需要执行哪些生产过程。

该演示的基准方案是一条全自动化生产线,并且所有操作均在机器人单元中进行。在其他情况下,如果需要额外的流程(例如,将保险丝装配或涂胶等工艺),则MES系统将由机器人工位和人工人员执行的任务并排分配。项目团队评估了五个主要的生产方案。
方案1:在标准系统基础上,增加1个移动机器人单元实现全自动
方案2:在标准系统基础上,增加2个移动机器人单元实现全自动
方案3:在标准系统基础上,增加1个移动机器人单元和1个人工装配单元
方案4:在标准系统基础上,增加1个人工装配单元
方案5:将原有标准系统中的机器人单元替换为人工单元

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生产扩大规模的可行选择

该项目的结果已于2020年3月在奥尔堡大学展示。“ 该演示的目的是展示工业生产中自适应生产系统的潜力,特别是具有工具快换装置的移动机器人工站如何无缝地加入生产系统以提供额外的能力或执行其他任务。”Elias说。“我认为我们实现了这一目标。”该项目团队发现,利用快速换刀的移动机器人工站可以帮助提高生产线的生产率和灵活性,尤其是在多品种和小批量的生产系统。与方案5(完全手动,没有机器人)相比,方案2(增加2个移动机器人工站的全自动方案),方案2的
生产率提高了18%。

他们还表明,移动机器人工站是一种可行的替代方案,可以快速灵活地扩大生产规模,并且可以在自适应生产系统中利用协作机器人。Visual Components案例4.png

“使用这些类型的生产系统的中小型公司通常会将机器人固定安装在生产线系统中生产流程在固定的机器人单元中进行而不是由移动机器人单元完成,这使得系统的灵活性和扩展性受限” Elias说。“我们证明,可以设计一个装配系统来容纳按需资源,例如移动机器人工站,并且这些资源可以由MES自动安排,调用和分配任务。”

培养下一代工程师
除研究兴趣外,Ribeiro da Silva教授还为SDU的研究生和本科生教授课程。SDU的两门课程:工程运营管理的本科课程和自动化与数字化的研究生课程,将Visual Components作为其课程的一部分。

Elias说:”Visual Components很容易上手,我们发现它是学术环境中的绝佳工具。仅用几个小时,我们的学生就可以在Visual Components中创建不同的场景并讨论生产系统的不同方面,这比我们过去测试过的其他工厂模拟产品要快得多。“