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助产业升级转型,工研院发表 ROBOT inside 五轴同动控制器及智慧产线系统技术

2024-12-27 207

工业 4.0 口号喊了许多年,全方位智慧化发展已是必然趋势。以制造业为经济命脉的台湾正面临转型挑战,连最先进的台积电都谦称只有到工业 3.8 的程度,那么其他企业进展又到哪里了呢?在本届(11/7~11/11)台湾国际机床展上,工研院便发表多项 5+2 产业创新政策的智慧机械成果,包括全球首创具复合功能的 ROBOT inside 五轴同动控制器、智慧化双系统车铣复合控制技术;以及导入 AI 算法的生产排程管理系统、可远端监控的稼动率监控系统等,供台湾企业依据自身属性、规模跟需求,打造升级方针,开拓智慧机械新蓝海。

根据 Mind Commerce 统计,制造业在工业 4.0 趋势带动下;市场规模将从 2016 年的 3,240 亿美元成长到 2021 年的 5,680 亿美元,复合成长达 21%;尤其传统机床将摇身一变,往高阶、多功能迈进,亦即具备可自我检测与环境感知能力的智能生产设备。

工研院智慧机械科技中心主任陈来胜表示,智慧制造带来庞大商机,不仅可解决产业少量多样、生产快速且周期短之生产需求,也为缺工问题带来转机。此外,台湾制造业多数仍为中小企业,往往面临规模不大、资金及技术人才短缺的问题,难以快速导入国外大厂的相关解决方案,所以工研院致力研发并提供厂商客制化及智慧化加值模组等先进技术,同时具备成本较低、容易导入等特性,协助国内机床厂商转型,抢攻国外机床金字塔顶端市场。

本次工研院发表的多项智慧化产线系统,可适用于国内的航太、汽机车、自行车、精密机械零组件等不同产业,并借由台中示范产线中的整合模拟分析、虚实整合系统(CPS)、物联网、云端、巨量资料、智慧机械手臂系统与资讯可视化等工业 4.0 核心技术与验证平台,优化生产管理排程。陈来胜强调,能够在不用扩厂的前提下提升产能,将能帮助厂商排除大量风险,为产业创造最大效益。工研院本次发表多项智慧机械成果,包含以下亮点:

ROBOT inside 五轴同动控制器

ROBOT inside 五轴同动控制器,为全球首创二合一解决方案,同时兼具控制机床与机械手臂双重功能,将铣削机床与机械手臂的控制整合于一套控制器内,搭配一键切换的图像化操作界面,以及可自动协助上下补料的机械手臂,让使用者更有效率操控,节省近 50% 控制器取得成本,可实际应用在汽车涡轮叶片产线以及自行车花鼓产线中。目前 ROBOT inside 五轴同动控制器技术能以 6 分多钟便完成 1 颗汽车涡轮叶片铣削,媲美德国五轴控制器领导厂商实际加工效率。目前也已技转给友嘉实业进行系统整合,协助导入企业产线中。

▲ ROBOT inside 五轴同动控制器,同时兼具控制机床与机械手臂双重功能。(Source:工研院)

智慧化双系统车铣复合 B 轴走心式加工控制器技术

抢搭“制程复合化”最夯趋势,智慧化双系统车铣复合 B 轴走心式加工控制器技术同时兼备车削与铣削功能,用一台机器同步进行两条加工路径,并用机器自动将第一只主轴加工完的工件换至第二只主轴,使正反面加工一次到位,将可提升加工效率 50%,可应用于汽车零组件(传动轴、轮圈)加工及自行车花鼓产线中,大幅降低工时与人力成本,达到 1+1 大于 2 的效果。如今台达、宝源及程泰科技均已导入生产线。

▲ 智慧化双系统车铣复合 B 轴走心式加工控制器技术兼备车削与铣削功能,使正反面加工一次到位。(Source:科技新报)

稼动率监控及生产排程管理系统

透过稼动率监控系统的可视化界面,能实际反应工厂生产状况,以资讯串流云端平台,管理者可远端监控世界各地工厂的生产线安排与运作效率,让资讯无缝接轨,提升智能工厂整体生产力和投资报酬率。

而生产排程管理系统如同智能工厂的大脑,帮管理者考量工厂机台、人员、工具等资源限制,整合企业资源规划(ERP)及制造执行系统(MES)的工单资讯,导入 AI 算法,自动产出生产排程,若中途有订单异动,还可随时插单重排。工业 4.0 的发展重心不再只是硬件设施,更重要的还包含软件与服务平台,尤其是资料的分析与应用,透过 ERP 跟 MES 的控制,并透过云端平台和 APP 来执行,而其间所收集的资料数据也可进一步进行研究和分析,并再回过头来改善生产与设计,能建立一个包含硬件、软件与平台的完整解决方案。

工研院在本次机床展中展示的相关技术,应用领域扩及航太、自行车、汽机车加工与模具加工等产业,充分展现软硬虚实整合的研发能量,预期能为台湾机床产业提升竞争力,创造更多市场机会。

▲ 稼动率监控系统示范远端监控台中智慧制造示范产线,透过可视化界面让资讯无缝接轨。(Source:科技新报)

▲ 生产排程管理系统导入 AI 算法,能自动产出排程,较传统人工排单提升 50% 的生产效率。(Source:工研院)

(首图来源:工研院)

2019-03-11 23:31:00

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