隨著工業化進程的加快，傳統生產制造模式已經不再能“一招吃天下”，訂單類型已由“單一、少批次、大批量”轉化成“多類型、小批次、個性化、高頻多變”。
因此，制造企業需要通過運用先進技術與智能設備，來應對快速變化的市場需求和工廠生產的結構性轉變，必須通過自動化、數字化的升級手段，來滿足現代制造快速、高效、柔性的生產需求。
KUKA AMR作為全球領先企業，為客戶提供全系列移動機器人產品及多行業解決方案，是柔性、跨場景、全流程智能制造和智慧物流解決方案提供商。今天我們就來詳細了解下KUKA AMR的一體化智能制造解決方案，看看到底如何打造智能工廠。
智能制造解決方案
KUKA AMR擁有領先的AI算法、SLAM導航技術、強大的全球研發團隊及深厚的工程實施經驗，覆蓋搬運、揀選、存儲、出入庫四大場景，結合KUKA機器人(工業六軸機器人)產品及系統優勢，將工廠入庫、上下料、分揀、搬運、組裝、回收和出庫全環節打通，為工業客戶量身打造解決方案。
方案組成
KUKA AMR +K-MReS系統+叫料系統+智能充電站+輔助設備
方案優勢
01 適用性強、擴展靈活
可以滿足任何工廠自動化階段各制造環節的搬運自動化，后期生產管理系統完善后，可快速實現系統對接;
02 調度靈活、效率提升
支持跨樓層/跨區域智能轉運，實現多車群體調度，提高生產效率;
03 簡易配置、靈活應用
系統配置簡單，可快速實現車間內點對點搬運，減少人力，提高效率;
04 智能充電、全年無休
搭配AMR智能充電系統可實現AMR智能充電，根據任務情況，自主充電，24H全天候作業;
05 數字監控、智能運維
后臺實時監控機器人運行、任務、電量、位置等信息,真正實現時效性、數據化智能運維。
客戶價值
1、提升搬運效率
原材料、半成品、成品實現智能搬運，AMR靈活、高效執行任務，提升產線效率至少30%以上;
2、降低人力成本
快速部署智能物流系統，有利于傳統制造業企業轉型，實現高效、柔性生產，節省人力成本50%以上;
3、提高任務準確率
全流程智能化作業，多臺AMR高效協同作業，任務準確率可達到99.99%。
某家電行業國外工廠智能制造項目
該工廠為了提升自動化水平，提高生產及管理效率，想尋求一整套解決方案，來解決目前人工負荷繁重，生產環節多，管理不透明，信息化水平不足，場景復雜、工藝繁多的問題，KUKA提供的一整套數字化智能制造解決方案為客戶解決了以上難題。
01 項目需求
1、減少人工負荷，完成自動化搬運作業
2、生產環節多，上料節點多，需要全流程、信息化管理
3、減少人工干預，通過一套調度系統實現載具的自動操作
4、減少人機混行，降低安全隱患
5、項目場景多，每一場景需要不同的工藝方式
6、信息化流程較多，系統對接存在難題
7、產線工位上料點空間有限，但同一時間上料小車較多
8、異常流程(抽檢、高峰期工藝、人機接駁)
02 解決方案
KUKA在客戶現場部署了3種不同負載要求的潛伏舉升KUKA AMR，連接工廠兩大廠區，規劃6個不同生產場景，共計7種不同搬運載具，融合機械臂上料、包裝機物料打包、自動門、風淋門自動交互等，實現物料出入庫、生產上線、密集倉儲等全流程自動化智能對接和閉環運營管理。
03 客戶價值
1、滿足定制化需求，實現無人化作業
滿足物料不同類型載具、不同配送需求、不同產線叫料模式下的全流程自動化任務執行，實現無人化高效作業;
2、密集式存儲，提高利用率
車區采用密集存儲模式，最大化利用現有存儲空間，提高倉庫面積利用率;
3、多流程智能化物流
實現線邊倉、工作站、產線及倉儲物流多流程搬運的自動化和智能化;
4、柔性、跨區域運輸
實現二器、注塑、電子、組裝等多個區域AMR自動化轉運，實現柔性、跨多區域靈活、智能轉運;
5、提升信息化水平
實現物流和信息流對齊，全流程信息化管理,提高信息化程度，提升管理水平。
KMP 600I是基于德國先進的激光Slam導航技術打造的全新AMR產品，以智能靈活、穩定高效、安全可靠為特征，賦能客戶智慧物流、智能制造升級。
KMP 1500I基于KUKA Navigation Solution 導航解決方案，融合激光SLAM、二維碼導航與視覺SLAM導航，更柔性，更智能，更高效。
K-MReS軟件平臺即KUKA Mobile Robot Expert System，是庫卡移動機器人專家管理系統，基于多種復雜AI調度算法、靈活流程編排及外設對接全覆蓋能力，實現各類型移動機器人在廠內全流程各環節群體智能、任務執行、高效協同，支持各種工業場景，打造無人化、數字化的智慧工廠。
隨著技術升級、產品迭代，自動化、數字化進程加速，放眼未來，制造業正朝著高質量方向快速發展。為滿足現代制造業柔性、跨場景、全流程智能制造的需求，KUKA AMR將乘勢而為，以領先的技術、可靠的產品、高性價比的方案和卓越的服務，助力全球制造業數智化升級。
（來源：KUKA AMR）
