在高混合、低产量制造业的快节奏环境中,能否在不同零件尺寸之间灵活切换,直接决定着企业的盈利能力与发展潜力。
多年来,机械加工车间一直依赖气动系统。这类系统虽然具备基本功能,却缺乏现代自动化所需的智能性与适应性。
专注于CNC自动化普及的自动化服务商AWR(前身为Gosiger Automation)意识到,要真正赋能客户,必须突破过去机械系统的局限。
为此,AWR将原先使用的六种不同气动夹爪替换为OnRobot的3FG25夹爪,作为其新一代车床管理单元的标准末端执行工具。
3FG25是一款电动三指夹爪,凭借其大行程、高负载能力以及数字化力度与位置控制功能,有效解决了高混合制造商长期面临的核心难题——每次切换新零件尺寸时都需要手动调整夹爪。
为最大化生产效率,AWR设计了双夹爪配置方案,采用两个3FG25夹爪协同工作,使机器人能够在单一作业周期内完成取出成品件与放入毛坯件的操作,从而缩短生产时间、提升投资回报率。
在引入OnRobot之前,AWR在CNC单元的车床管理中一直使用气动夹爪。AWR机械产品设计工程师Tyler This回顾了客户在生产多种少量零件时面临的重重挑战。
"气动夹爪通常只能提供'全开或全闭'的行程与力度控制,缺乏手指位置反馈,还需要定制复杂的专用手指,才能避免损伤精密零件。"他说道。
每当制造商切换至不同尺寸的零件时,往往需要进行机械调整,甚至更换全套夹爪,导致生产停滞、人力成本上升。对气动系统的依赖还使客户饱受气压损失问题的困扰。
"客户对换型效率低和气压损失的持续投诉,是我们转向OnRobot夹爪的重要推动因素。"AWR设计工程师总结道。
AWR选择3FG25夹爪,主要基于其高负载能力、紧凑的体积以及数字化夹持力与位置控制功能。
与气动夹爪不同,3FG25在切换零件尺寸时无需任何人工调整,行程与夹持力均可针对每种零件精确编程设定。
技术层面的转型同时简化了整个自动化生态系统。切换至电动夹爪后,AWR得以省去电磁阀和外部气管等辅助设备,减少了CNC自动化单元的整体零部件数量,同时也使系统的维护与服务更加便捷。
"AWR选择OnRobot 3FG25夹爪作为新一代车床管理产品的标准配置,是因为它体积小、重量轻、负载能力强,内置力度监测与调节功能,具备位置反馈,可靠性高,与同类气动夹爪相比优势显著。"Tyler This表示。
使用3FG25时,工件可自动定心,实现稳固可靠的夹持以及在机床卡盘中的精确定位。正如其名称所示,该夹爪最大可处理25千克(约55磅)的负载,夹持行程可在137毫米范围内全程调节,夹持力可在50至450牛顿之间灵活调整。
3FG25支持外部夹持与内部撑开两种模式,并配备智能夹持反馈功能,可自动检测零件是否已被成功夹取。
在正式推广应用之前,AWR对3FG25夹爪进行了严格测试,重点验证其高负载性能、伸展能力以及长零件夹持时的"下垂"情况。
"当我们让夹爪水平夹持较长的零件时,几乎观察不到任何下垂现象。"Tyler This解释道,"其表现完全超出了我们的预期。"
转向OnRobot方案后,AWR已取得立竿见影的运营成效。据悉,零件拾取精度提升,零件表面划痕明显减少,产品质量得到直接改善。
对于客户而言,3FG25带来的最大价值在于其"出色的灵活性",Tyler This如此评价。
通过多样化的零件接触工具选项(如滚花表面或橡胶套筒),以及无需机械干预即可处理各种直径零件的能力,投资回报率得到了显著提升。
"市面上没有任何其他夹爪能在合理的尺寸范围内,同时具备相同的负载能力、易用性和功能性。"Tyler This说道。
Q&A
Q1:AWR为什么要将气动夹爪替换为OnRobot 3FG25电动夹爪?
A:气动夹爪存在明显局限:行程与力度控制只能"全开或全闭",缺乏位置反馈,每次换型都需要手动调整甚至更换夹爪,导致生产停滞和成本上升,同时还面临气压损失问题。而3FG25电动夹爪支持数字化精确控制夹持力与行程,切换零件尺寸时无需任何人工干预,大幅提升了换型效率和生产灵活性。
Q2:OnRobot 3FG25夹爪的核心技术参数有哪些?
A:3FG25是一款电动三指夹爪,最大负载能力为25千克(约55磅),夹持行程可在137毫米范围内全程调节,夹持力可在50至450牛顿之间灵活设定。它支持外部夹持与内部撑开两种模式,内置智能夹持反馈,可自动检测零件是否被成功夹取,同时支持自动定心,确保零件在机床卡盘中精确定位。
Q3:AWR采用双3FG25夹爪配置的目的是什么?
A:AWR开发了双夹爪配置方案,在同一机器人末端安装两个3FG25夹爪,使机器人能够在单一作业周期内同时完成取出已加工成品件和放入新毛坯件的操作。这种设计有效减少了机器人的运动次数和等待时间,最大化了生产吞吐量,并显著提升了客户的投资回报率。
好文章,需要你的鼓励
今天讲的出海案例是深圳的精品纸包装龙头裕同科技,把工厂开到墨西哥瓜达拉哈拉,紧贴着北美的服务器与AI硬件客户做本地化交付。
英伟达推出OmniDreams,一个基于Cosmos扩散模型微调的自动驾驶生成式世界模型,可实时生成逼真驾驶视频,支持极端天气等长尾场景的闭环仿真测试。
Google于今年4月推出了Gemini Mac专属应用,但两个月后来看,该应用存在明显不足。作者更倾向于使用Safari的"添加到Dock"功能来运行Gemini网页版,原因包括:支持Command+N快速开启多个聊天窗口、部分对话线程在Mac应用中无法正常使用,以及Mac应用存在图标显示问题。更严重的是,Gemini Mac应用会在用户不知情的情况下安装后台程序,且被删除后还会自动恢复,引发用户强烈不满。
谷歌研究院与康奈尔大学联合提出"Sleep"框架,受人类睡眠启发,通过记忆巩固与做梦两阶段让AI大模型持续学习、抵抗遗忘并自我提升。