제조 및 조립

산업 상황

제조에는 정밀도, 반복성 및 가동 시간이 필요합니다. 기존 자동화는 대용량, 저혼합에 탁월합니다. 학습 기반 시스템은 자동화를 가변 부품, 유연한 레이아웃, 복잡한 시퀀스로 확장합니다. 격차는 훈련과 검증을 위한 데이터와 환경입니다.

우리가 제공하는 것

• 데이터 수집 — 조립, 나사 조이기, 삽입 및 검사에 대한 시연입니다. 다단계 시퀀스, 오류 복구 및 힘에 민감한 작업.
• 서비스로서의 RL 환경 — 프로덕션 팀을 위한 실제 RL 환경. 라인을 차단하지 않고 정책을 교육하고 평가합니다. 지속적이며 계측된 설정.
• 두려움 없는 데이터 플랫폼 — 조립 실패, 정렬 불량 및 주기 시간 이상값을 업로드합니다. 정책을 재생하고 벤치마킹하고 반복합니다.
• 수리 및 유지보수 — 로봇을 계속 작동시키십시오. 교정, 진단 및 부품. 가동 중지 시간을 최소화하세요.

우리가 전달하는 가치

• 유연성 — 전체 재프로그래밍 없이 부품 변형, 새 SKU, 레이아웃 변경을 처리합니다.
• 더 빠른 진입로 — RL 및 모방 학습은 신제품의 통합 시간을 단축합니다.
• 가동 시간 — 유지보수 및 수리로 생산 흐름이 유지됩니다.
• 품질 — 학습된 검사 및 오류 복구는 결함이 전파되기 전에 찾아냅니다.

사용 사례 예시

• 조립: 스냅핏, 나사 체결, 케이블 라우팅
• 검사: 시각 및 촉각적 결함 감지
• 혼합 모델 라인을 위한 키팅 및 시퀀싱
• 디버링, 마무리 및 후처리 처리