Международная федерация робототехники собирает лучшие кейсы роботизации производства

Конструкторы для обучения детей робототехнике

Share Button

IFR ищет лучшие практики крупных компаний, а также среднего и малого бизнеса.

Международная федерация робототехники собирает лучшие кейсы роботизации производства

Международная федерация робототехники (IFR) собирает лучшие кейсы роботизации производства по следующим приоритетным направлениям:

  • Lower cost of quality through networked robots;
  • Traceability;
  • Building internal knowledge-base (through analysis of robot data);
  • Needs to be a digital context (internet-of-things, AI etc.).

IFR ищет примеры реальных кейсов от крупных компаний, а также среднего или малого бизнеса, если те улучшили производственные показатели за счет интеграции роботов в производство. Компании и робототехнические решения должны отвечать одному или нескольким из следующих критериев.

Критерии для робототехнических решений:

  • Осуществляется передача данных о производительности роботов, которые анализируются с целью оптимизации;
  • Робот связан с одним или несколькими другими роботами или производственными машинами, с которыми осуществляется обмен данными;
  • Робот может чувствовать и реагировать на окружающую среду и на собственное внутреннее состояние;
  • Робот может быть запрограммирован через интерфейс с CAD-моделью;
  • В робототехническом решении используется технология digital twin.

Критерии для компаний:

  • Собирает данные о производительности робота, анализирует их в автономном режиме;
  • Интегрирует роботов в более широкую цифровую производственную инфраструктуру и анализирует данные роботов с помощью данных с других машин, чтобы повысить производительность всей производственной линии;
  • Использует облачные технологии (удаленный анализ данных либо в автономном режиме, либо в режиме реального времени);
  • Внедряет адаптивные робототехнические решения, которые не требуют программирования от оператора робототехнического комплекса;
  • Использует роботов, которые способны обнаруживать и реагировать на дефекты (например, останавливать производственный цикл или отправлять предупреждение);
  • Использует машинное обучение для анализа данных робота;
  • Использует цифровых роботов-близнецов, например, в прототипировании (программное обеспечение используется для моделирования реальных производственных процессов);
  • Использует роботов, которые общаются с другими роботами напрямую или через центральный контроллер (например, мобильные роботы, которые могут сообщать о своем положении и загрузке), и внедряет роботов, которые могут корректировать запланированные действия (например, если сварной шов не соответствует спецификациям, когда он оставляет одного робота на линии, следующий робот может исправить);
  • Интегрирует роботов с системами CAD / CAM (например, чтобы программа робота генерировалась путем маркировки точек или была интегрирована с системой технического зрения для автоматического распознавания детали и дальнейших действий с ней).

Кейсы должны быть представлены на английском языке, с фотографиями и ссылкой на видео. В описании кейса должны демонстрироваться преимущества от внедрения робототехнического комплекса, приводиться метрики для оценки эффектов.

Описания кейсов направляйте до 29 ноября:

  • Sibylle Friess из секретариата IFR (sf@ifr.org)
  • Алисе Конюховской, исполнительному директору Ассоциации (ak@robotunion.ru)
Share Button

Нет комментариев.

Оставить комментарий

© 2014-2019 Занимательная робототехника, Гагарина Д.А., Гагарин А.С., Гагарин А.А. All rights reserved / Все права защищены. Копирование и воспроизведение в любой форме запрещено. Политика кофиденциальности. Соглашение об обработке персональных данных.
Наверх