SEAT demonstriert Alltagsroutine mit autonomen Robotern: Transport von 23.800 Teilenüber mehr als 1.600 km
- 125 fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) teilen sich den
Arbeitsbereich im SEAT-Werk in Martorell t
Mitarbeitern.
- Diese intelligenten Roboter transportieren t
legen dabei j
Entfernung zwischen Erde und Mond entspricht
- Der Transport auf Roboterbasis erleichtert und optimiert die
Arbeiten der Fabrikarbeiter und reduziert die Produktionszeit um 25
%
Um f
Es geh
der Werkshallen im SEAT-Werk in Martorell aufnehmen. T
absolviert er hier bis zu 2.800 Runden. Und so funktionieren diese
mobilen Roboter:
- 125 Roboter und 7.000 Werksarbeiter: Die Roboter lesen einen
Barcode, um sich zu vergewissern, dass sie das richtige Teil
transportieren. Ein Sensor
ihrer Transportroute folgen k
ihren Arbeitstag und begegnen auf ihren Routen anderen Robotern sowie
den 7.000 Werksarbeitern. Der ganze Ablauf erinnert an die Auff
eines perfekten Synchrontanzes. Die automatischen Roboter
transportieren Motoren, Getriebe, Sto
besitzen eine Einzeltragf
- Eine Reise zum Mond mit Verkehrsampeln und Fu
legen die FTF eine Strecke von
als die Entfernung zwischen Erde und Mond. Wenn sie ihren
vorgegebenen Routen folgen, wissen sie dank ihrer 360
genau, wann sie anhalten m
Arbeiter vor ihnen den Weg
- Navigation in der "Robotergalaxie": Die FTF im Werk Martorell
folgen den 40 F
Magnetschienen ausgelegt sind. F
einer und sieben Minuten. W
F
Geschwindigkeit, um ihre Stabilit
schwere Lasten transportieren. Au
Sicherheitsabstand einhalten.
- Fernsteuerung: In einem Kontrollraum konfigurieren f
Mitarbeiter aus der Ferne die Wegeinstellungen f
modifizieren diese auch, falls erforderlich. Ein zentraler Server
erfasst die Informationen aus der in jedem Roboter installierten
Software. Die exakte Position jedes Roboters wird mit einem
numerischen Symbol auf den Bildschirmen im Kontrollraum angezeigt.
- Intelligente Aufgabenteilung im Zeitalter von Industry 4.0: Die
vierte industrielle Revolution erm
Prozesse zu steuern, um die Entscheidungsfindung zu optimieren und
die schwersten k
kollaborativen Robotern ausf
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