涂料制造商已经在工业涂料领域找到了稳定的收入,但对许多公司来说,缺乏投资和应用商和客户公司的潜在挑战可能会导致该行业在不必要的时候增长滞后。在这些情况下,许多涂布商面临着各种挑战,如寻找和留住熟练工人,在不影响质量的情况下满足需求,或在不需要不断返工的情况下保持高生产率和吞吐量。

在所有这些情况下,机器人技术提供了使这些制造商做更多工作的潜力。但是考虑到这些公司中很多都是高度混合的,考虑到正确处理它们所处理的所有不同部件所需要的编程要求和生产限制,大多数都没有任何实际机会使用机器人。

在这种情况下,自编程机器人为高混合涂布工提供了一个改变游戏规则的机会,最终获得自动化的全部好处。他们承诺帮助缓解他们面临的熟练劳动力短缺,同时提高生产率、质量和盈利能力。与此同时,虽然自编程可以减少浪费,但它们也为涂料制造商提供了机会,通过鼓励使用这种先进的应用技术来促进工业涂料市场的增长。

什么是自编程机器人?

自编程机器人是能够生成精确、高效的机器人运动程序以实现特定目标的任何机器人系统,同时尊重机器人及其工作单元的物理约束。这种自编程框架需要一些传统工业机器人无法单独提供的关键功能,即:3D视觉控制系统、基于人工智能的任务规划能力,以及用现有工业机器人能够理解的语言理解和生成程序的能力。

实际上,随着这项技术的启用,一个工业机器人不需要被告知“如何”做某事,只需要被告知“做什么”。例如,可以设置一个参数来绘制CAD文件中定义的特定零件表面,然后根据3D视觉扫描仪获得的信息和在Digital Twin环境中重构的信息,识别并生成该零件的程序并实时绘制该零件。

这些功能可进一步实时应用于静止物体和运动中的系统,如架空传送带。由于这种3D视觉实时识别零件的能力,零件的方向和定位不会对产出质量或整体生产率产生影响,这意味着当零件通过生产环境时,不需要规划和调整零件。

有了自动编程的机器人,涂布工基本上可以获得类似人类的适应性,但同时具有机器人系统所具有的一致性、可重复性和吞吐量。

涂料行业在增长,但劳动力却跟不上

这种自编程解决方案正好在涂布者最需要它的时候出现。聪明的制造商知道涂料制造商提供的产品的好处,他们正在寻找越来越多的方法来使用它们,以增加产品的耐用性,提高他们为消费者提供的价值。

然而,即使在目前高失业率的情况下,熟练工人仍然很难找到。如果企业急于培训工人或提高产量,质量和盈利能力往往会受到影响。虽然需求可能会暂时放缓,但许多这类公司一直难以维持盈利能力,或将涂装工序视为生产瓶颈——这两者都是对工业涂料制造商的威胁。

长期以来,寻找熟练劳动力的挑战一直在增加,来自美联储的数据显示,在危机到来之前,制造商的单位劳动力成本一直处于上升趋势(图1)。虽然招聘和培训新的操作员将帮助申请人弥补部分短缺,但这些操作员提供的工作效率和质量很难弥补他们当前的需求。

在这种环境下,涂料制造商和涂料制造商都需要在提高涂料使用效率和从中获利方面面临的最大瓶颈问题上达成一致:寻找和留住熟练工人。在可预见的未来,人类劳动力面临的挑战仍然很高,而自动编程的机器人似乎是前进的方向。

解读最新机遇涂料制造商

这种新的、独特的技术最终可以成为扩大工业涂料长期市场的大好机会。首先,机器人可以在保持相同的精度、速度和质量水平的情况下全天候运行——这是我们永远不应该期望人类做到的,即使他们能做到。虽然减少浪费是该技术带来的另一个好处,但涂料制造商也可以受益于更高的吞吐量、更少的返工、更大的综合生产力和盈利能力,这意味着他们的绝对材料需求可以提高,以满足每一个需求——特别是当粉末涂料制造商已经开始回收材料的情况下。

一些涂布工可能已经在使用往复式臂或自动喷雾室,但这些往往需要人工补漆,其精度超出了自动编程机器人所能提供的实时精度。除此之外,能够以一种与现有生产流程相协调的方式,指定特定类型的应用程序到特定的表面和零件侧面,对于大大小小的涂布商来说都是一个巨大的效率效益——无论他们是车间还是财富500强制造商。

帮助涂布工在他们最需要的时候获得帮助

近年来,工业涂料市场逐渐扩大。就我个人而言,我还记得以前一个焊接动力架(用于举重)本身就足够贵的日子。现在它们已经变得越来越普遍,Rogue等品牌专门做广告高质量的粉末涂层或Cerakote作为特色的动力架上出售。

尽管由于新冠肺炎封锁措施,家庭健身房设备已经售罄,但其他农业、重型设备和装配式组件正在继续以更独特的方式使工业涂料更接近最终消费者。各行各业的制造商都在寻找更多使用涂料的方法,但他们往往无法找到成本效益高、可扩展或适应高混合环境的方法。

自编程机器人为涂料行业提供了最终的过渡,以服务更多的日常面向消费者的业务,推动我们的经济增长。随着需求回升和消费者发展出新的口味,涂布商可以使用正确的技术轻松、高效和有效地应用工业涂料,为所有相关人员提供巨大的利益。

欲了解更多信息,请联系sales@omnirobotic。

参考文献

1https://fred.stlouisfed.org/series/ULCMFG