Revoluce v rychlosti a flexibilitě

FANUC před nějakým časem doplnil svoji širokou řadu robotů také o roboty s paralelní kinematikou. Tzv. „Genkotsu“ (jap. “pěst“) roboty představují modely M-1iA a M-3iA ve variantách se čtyřmi nebo šesti stupni volnosti. Paralelní kinematika ze svého principu umožňuje daleko rychlejší pohyby než sériová, používaná u našich dobře známých robotických „ramen“. FANUC z tohoto konceptu vytěžil maximum hlavně vyvinutím jedinečného zápěstí pro větší flexibilitu pohybu.

Větší roboty M-3iA dokážou manipulovat s nosností až do 6 kg, což otevírá daleko větší možnosti pro zvyšování produktivity použitím vícenásobného chapače. Ve variantě s kompaktním zápěstím a šesti osami dokáže flexibilně otáčet sebrané výrobky a eliminuje tak další složité mechanické prvky v systému. U modelu M-1iA, který je jedinečný svým konceptem, otevřel FANUC další možnosti v aplikování robotů při manipulaci s drobnými díly do 0,5 kg (max. 1 kg jako softwarová opce).

Robot M-1iA je již od počátku navržen, aby nahradil nebo doplnil lidskou práci ve výrobních linkách. Má kompaktní rozměry – jeho zástavbová šířka odpovídá šíři lidských ramen a jeho rozsah pohybu rozevřené lidské ruce. Díky své konstrukci, nezasahuje do vedlejšího pracovního prostoru a tak dokáže bezpečně pracovat i v těsné blízkosti člověka. Navíc díky svým rozměrům a velmi nízké hmotnosti (< 17 kg) ho lze využít i jako mobilní řešení nejrůznějších operací na lince.

fanuc-02
fanuc-03

Výkonný řídící systém R-30iA Mate s integrovaným iRVision systémem dokáže doplnit rychlost a flexibilitu tohoto robotu o vizuální adaptivitu. K řízení je možné připojit i 6D Force sensor – senzor síly pro velmi jemné operace montáže, odjehlování apod.

Roboty FANUC jsou určeny pro svařování, manipulaci, paletizace, lakování a mnoho dalších aplikací a to téměř ve všech průmyslových odvětvích.

Nový FANUC M-1iA díky svým vlastnostem mění pohled na zažitý způsob využití robotizace – z drahé a prostorově náročné záležitosti na snadnou a rychlou automatizaci výroby, šetřící náklady a zároveň v současné době tak cenný výrobní prostor s možností integrace mezi pracovníky výroby.

Paralelní kinematika není novinkou v oblasti průmyslové automatizace, nicméně její využití v šestiosém provedení, integrovaného do jediného celku, spolu s možností adaptivních systémů jako například iRVision, nebo ForceSensing je unikátní a nemá na současném trhu přímou konkurenci.

Díky zástavbovým rozměrům a možné šířce aplikace již od 500 mm je možná bezpečná integrace do manuálních výrobních linek mezi operátory výroby a spolupráci s nimi.

Rychlost, preciznost, flexibilita a nízké provozní náklady jsou důvodem proč M-1iA nalezne své místo ve výrobních závodech, kde až do této chvíle byla aplikace standardního průmyslového robota obtížná.

Popis možných způsobů uplatnění/aplikace

  • Montáž drobných dílů nebo elektronických součástek
  • Sbírání a třídění, také za pomoci vizuální kontroly
  • Manipulace s drobnými díly do 1 000 g
  • Operace na manuálních linkách – kontrola, rework, třídění atd.
  • Pájení, šroubování, odjehlování plastových dílů
  • Etiketování a značení produktů

 

 

KINALI – nižší výrobní náklady, kvalita bez kompromisů
Polyworks
Obal roku

Související články

Trubky a hadice pod kontrolou. Správné uchycení omezí pohyb i vibrace

Jak správně upevnit hydraulické trubky, hadice a kabely, aby odolaly vibracím i náročnému provozu? Držáky podle DIN 3015 nabízejí různé varianty pro lehké, těžké i speciální aplikace.

Největší konkurencí AI není lepší aplikace, ale Excel a zaběhnutá rutina – adopce AI – technologie není problém, jsou to lidé

Adopce AI ve firmách často nestojí na technologii, ale na změně pracovních návyků. Rozhovor s Kateřinou Çakin ukazuje, proč samotné AI školení nestačí, co patří do základní AI gramotnosti zaměstnanců a jakou roli při zavádění AI hrají ambasadoři, vedoucí pracovníci a firemní kultura.

Vlastní server, nebo cloud? Firmy si kladou špatnou otázku

Vlastní AI server, nebo cloud? Ing. Lukáš Orčík vysvětluje, kdy se firmám vyplatí vlastní AI infrastruktura, kolik stojí, jaké má skryté náklady a proč je často lepší nejdřív AI otestovat v cloudu.