亿迅智能制造网
工业4.0先进制造技术信息网站!
首页 | 制造技术 | 制造设备 | 工业物联网 | 工业材料 | 设备保养维修 | 工业编程 |
home  MfgRobots >> 亿迅智能制造网 >  >> Manufacturing Equipment >> 工业机器人

2021年工业机器人主要应用领域与未来展望

2021年工业机器人主要应用领域与未来展望

2021年,自动化解决方案提供商经历了重大的市场转变。新冠疫情在包括工业制造业在内的各个商业领域创造了自动化需求。推动自动化协会(A3)发布的统计数据显示,2020年北美机器人销售额增长了3.5%,并持续保持正增长。疫情给企业带来了供应短缺、新安全防范措施和严重就业缺口等诸多挑战。企业不得不重新设计商业模式和供应链管理,开发精益生产流程以提高产出,从而应对这些挑战。面对众多产品供应短缺,制造业、生命科学、食品加工、零售和配送/履约等行业纷纷将自动化视为解决方案。这催生了新应用的自动化,也推动了常见应用的进步。

分拣应用

由于新冠疫情导致的医疗和食品供应短缺,分拣和整理技术的销量大幅增长。消费者购买习惯的突然变化提高了跨行业企业自动化的价值。分拣应用自动化为劳动力短缺、社交距离要求和供应链改造提供了长期解决方案。分拣应用带来的机器人市场收入增长催生了基于视觉的分拣和洁净室机器人等复杂创新解决方案。企业正将视觉和机器学习与工业机器人结合,执行涉及视觉决策的分拣任务。机器人公司推出了用于需要卫生环境的洁净室机器人,如注射器涂层制备、药丸装瓶封盖和食品包装处理。分拣机器人持续获得关注并扩展能力,显著改善生产运营和产品产出。

质检应用

质量控制用于消除缺陷,确保客户收到符合预期的产品。这一应用推广至所有制造业,以提高产品质量。前沿视觉技术为自动化接管并改进这一任务打开了大门。现在运营可在新领域实施质量控制,消除肉眼不可见的缺陷。该技术的一个例子是光谱成像,可检测人类工人无法感知的色谱。这些相机用于鲜农产品检测,识别货物中的腐烂区域或异物。因质检不足导致的错误可能危险、昂贵且损害公司形象。视觉技术为确保所有出厂产品均为最高质量提供了额外保障。

协作应用

协作机器人在因新冠疫情导致工厂关闭而表现不佳两年后强势回归。如前文分拣应用部分所述,企业复苏阶段需要快速高效的解决方案来应对供应短缺和安全限制。企业正以战略方式实施协作技术,克服就业缺口、社交距离限制和对精益生产流程的迫切需求。协作机器人较流行的用途包括与工人协作进行检测、分拣和包装。安川等机器人制造商近期发布了新的"Smart Series"协作机器人系列,通过提供投资者所需的所有配件,缩短了研究流程,保证快速部署。更多行业(制造业和非制造业)正将协作机器人作为快速、经济的交钥匙解决方案集成。

移动机器人应用

全球疫情后电商销售的惊人增长,成为供应链行业最重要的影响因素。机器人用于供应链的各个环节,但随着电商履约增加,仓库和配送中心的移动机器人应用势在必行。这些机器人无需人工干预即可自主改变路线,并能与工人协作执行任务。此外,语音拣选等技术为企业提供了更快的生产时间和工作流灵活性。语音拣选是赋予AMR(自主移动机器人)通过语音指令操作的软件。使用语音拣选AMR的企业报告称生产力即时提升,年度劳动力成本节约。移动机器人因其提供其他自动化解决方案和人工无法比拟的灵活任务处理能力而声名大噪。

未来自动化能力展望

近期自动化激增是为克服新冠疫情导致的供应短缺而做出的反应。短时间内需求剧增使供应商难以在不自动化的情况下跟上。2020年,A3报告生命科学行业机器人订单同比激增69%。市场分析师预测,生命科学等行业将在未来几年持续看到更多企业实现自动化。随着更多投资注入自动化,技术进步将加速。自动化正将传统工业机器人与物联网(IoT)技术融合,进一步创建精益生产流程,并收集数据供系统自主提高效率。将这两种技术融合为一个系统,既能物理自动化,又能数字化记录数据,用于机器学习和流程改进。未来自动化将更多采用这种融合技术,为消费者提供前沿自动化,进一步优化供应链流程。

工业机器人

  1. 区块链在工业自动化中的机遇与挑战:从供应链到控制系统
  2. 变频驱动器:守护食品、医药等工业制冷降温
  3. 机器人电池选型全攻略:四大主流可充电体系性能对比与参数详解
  4. 清洁消毒机器人:原理、应用场景、局限性与采购全攻略
  5. 六轴工业机器人:实战应用、核心优势与成本拆解全指南
  6. 12大主流工业机器人应用:提升效率与安全
  7. 延长机器人寿命:工业机器人预防性维护专家策略
  8. 面向极端仓储环境的稳健工业机器人解决方案
  9. 机器人自动化:驱动工业 4.0 效率与增长
  10. 机器人机械防护:先进标准与定制解决方案
  11. 协作机器人(Cobot)详解:工业应用四大核心类型
  12. 连接传感器与智能处理器如何驱动工业4.0