가전제품 공장 내부에 발을 들여본 적이 있다면 바닥이 얼마나 혼란스러울 수 있는지 아실 것입니다. 부품은 쉬지 않고 이동하고- 배치는 몇 시간마다 변경되며, 배송이 5분이라도 늦어지면 전체 생산 라인이 중단될 수 있습니다. 수년 동안 대부분의 공장은 창고와 라인 사이를 오가며 무거운 카트를 밀고 있는 작업자 팀에 의존했습니다. 간신히 작동했지만-일관되지 않았고 지쳤으며 생산량이 증가할 때 항상 가장 먼저 중단되는 문제였습니다.
나는 작년에 중국 남부의 한 대형 전자제품 제조업체와 일하면서 이를 직접 목격했습니다. 그들은 새로운 자동화 SMT 라인에 수백만 달러를 투자하여 생산량을 60% 늘릴 것으로 기대했습니다. 하지만 3개월이 지나도 목표의 40%를 간신히 달성했습니다. 문제는 기계가 아니라-사람이었습니다. 창고 팀은 빨라진 생산 속도를 따라잡을 수 없었습니다. 작업자들은 12시간 교대 근무를 하고 있었고 매일 실수가 발생했으며 부품은 항상 너무 이르거나 너무 늦게 도착했습니다.
그때 그들은 우리를 시험해 보기로 결정했습니다.Reeman AMR 배송 로봇.
우리는 한 생산 구역에서 8대의 로봇으로 구성된 소규모 파일럿으로 시작했습니다. 각 로봇은 최대300kg표준 카트를 지면에서 직접 들어 올리므로 기존 랙이나 컨테이너를 교체할 필요가 없습니다. 이것이 큰 판매 포인트였습니다.-대부분의 자동화 프로젝트에서는 시설의 절반을 철거하고 재구축해야 했지만 우리는 이러한 로봇을 단 1일 만에 매핑하고 테스트하고 실행했습니다.
로봇은 LiDAR와 기타 센서 제품군을 사용하여 스스로 탐색합니다. 클라이언트를 가장 놀라게 한 것은 실제 공장 현장의 혼란을 얼마나 잘 처리했는지였습니다. 작업자가 앞으로 걸어갈 때 속도를 늦추고, 지게차가 지나갈 때 멈춰서며, 심지어 통로에 남겨진 임시 팔레트를 돌아다닐 때도 있습니다. 자기 띠도 없고, 바닥 테이프도 없고, 지속적인 감독도 없습니다.
소프트웨어 측면에서 우리 시스템은 MES에 직접 연결됩니다. 특정 부품의 라인이 부족해지면 자동으로 로봇을 창고로 보내 부품을 픽업합니다. 이전에는 작업자가 창고까지 걸어가서 부품을 찾고, -통행당 평균 18분 만에 다시 가져와야 했습니다. 이제는 7분이 소요되며 라인 작업자는 자신의 스테이션을 떠날 필요가 없습니다.
우리가 직면한 가장 큰 과제는 여러 층의 레이아웃이었습니다.- 창고는 1층에 있지만 생산은 2층부터 4층까지 이어집니다. 우리 로봇은 이 일을 완전히 스스로 처리합니다.{4}}엘리베이터를 호출하고 올라가며 심지어 각 입구의 자동문과도 인터페이스합니다. 첫 주 동안 엘리베이터 통합을 약간 조정해야 했지만 일단 제대로 작동하자 완벽하게 작동했습니다.
파일럿이 성공한 후 그들은 시설 전체에 32대의 로봇을 배치했습니다. 결과는 놀라웠습니다:
전반적인 물류 효율성이 향상되었습니다.112%(효과적으로 두 배로 증가)
평균 자재 배송 시간이 18분에서 7분으로 단축되었습니다.
부품 누락으로 인한 라인 가동 중단 시간 감소87%
22명의 직원을 수동 카트에서 더 숙련되고 더 높은 급여를 받는 직위로 재배치했습니다.-
공장 관리자는 지난달 나에게 가장 큰 변화는 속도만이 아니라-예측 가능성이라고 말했습니다. 이전에는 부품이 언제 도착할지 정확히 알 수 없었습니다. 이제 시스템은 분 단위로 알려줍니다. 그들은 자신있게 생산 일정을 계획할 수 있으며 더 이상 배송 지연을 대비하기 위해 몇 주 동안 추가 재고를 보유할 필요가 없습니다.
Reeman에서는 제어 보드부터 바퀴까지 선전 공장에서{0}}로봇의 모든 부분을 직접 제작합니다. 우리는 선반 구성 요소를 그냥 사서--그 위에 로고를 붙이지 않습니다. 이것이 바로 우리가 지난 5년 동안 40개 이상의 국가에 12,000개 이상의 로봇을 배송할 수 있었던 이유입니다. 우리는 냉장 창고부터 먼지가 많은 자동차 공장까지 상상할 수 있는 모든 환경에서 테스트를 거쳤으며 계속해서 작동하고 있습니다.
자동화는 복잡하거나 비용이 많이 들 필요가 없습니다. 그냥 작동해야합니다. 그리고 이 전자 제조업체의 경우 수동 카트 푸셔를 Reeman 배송 로봇으로 교체한 것은 수년 만에 운영에 적용한 가장 간단하고 효과적인 변화였습니다.
