據統計，國內企業在產品生產的整個過程中，有5%的時間用于加工和制造，95%的時間用于存儲、裝卸、等待加工和輸送。從產品成本分析來看，在美國，直接勞動成本所占比例不足生產成本的10%，且這一比例還在不斷下降，而儲存、運輸所占費用卻占生產成本的40%。在我國制造業的生產環節，單元工藝設備的自動化水平非常高，應該說很難再提高效率了。而生產物流相對落后，已經成為制約生產效率提高的瓶頸，有很大的改善空間。因此，近年來，生產物流自動化成為制造企業提高生產效率、降低生產成本的重要手段，而物流機器人在生產物流升級優化過程中扮演的角色越來越重要。在物流自動化系統中，各種類型的機器人各顯其能，如AGV自動搬運機器人、碼垛揀選機器人、并聯機器人揀選、自動包裝機器人應用越來越較為廣，成本也得到有效降低，企業投資回報率不斷提高。勃肯特機器人有限公司是一家專業提供機器人本體及高速高精度自動化解決方案的公司，歡迎您的來電！無錫并聯六軸機器人廠家直供

近年來，隨著同行業內各個企業之間的競爭形勢日益激烈，人力成本的不斷上升，越來越多的傳統制造企業愿意把更多工業機器人引入工廠，進一步提升工業生產效率，促進產業結構的智能化調整。在這個過程中，并聯機器人因其剛度高、速度快、柔性強、重量輕等優點，在食品、藥品、3C、電子等輕工業中應用比較為比較廣，在物料的理料、分揀、裝箱、轉運等方面有著無可比擬的優勢。常見的分揀工藝，并聯機器人結合傳感器、工業相機、編碼器等外界感應識別系統，對來料按照特定條件進行快速分揀，上海工業機器人市場前景如何勃肯特機器人有限公司機器人本體及高速高精度自動化解決方案獲得眾多用戶的認可。

自工業機器人問世以來，采用串聯機構的機器人占主導位置。串聯機器人具有結構簡單、操作空間大，因而獲得廣泛應用。由于串聯機器人自身的限制，研究人員逐漸把研究方向轉向并聯機器人。和串聯機器人相比，并聯機器人有以下特點：并聯結構其末端件上同時由6根桿支撐，與串聯的懸臂梁相比剛度大，結構穩定。由于剛度大，并聯結構較串聯結構在相同的自重或體積下，有高的多的承載能力大。串聯機構末端件上的誤差是各個關節誤差的積累和放大，因而誤差大、精度低，并聯式則沒有那樣的誤差積累和放大關系，微動精度高。串聯機器人的驅動電機及傳動系統大都放在運動著的大小臂上，增加了系統的慣量，惡化了動力性能，而并聯機器人將電機置于機座上，減小了運動負荷。在位置求解上，串聯機構正解容易，但反解困難。而并聯機構正解困難，反解非常容易，而機器人在線實時計算是要計算反解的。

工業機器人是具有超凡能力的設備，但是沒有一臺機器人適用于所有的使用應用場所。所以為特殊的場所選擇合適的機器人是一項工程成功的關鍵。工業機器人的選擇需要對應用場合具有充分的了解，即機器人是用于什么工作，而應用本身是所采用機器人的類型。首先要知道的是你的機器人要用于何處。這是你選擇需要購買的機器人種類時的首要條件。如果你只是要一個緊湊的拾取和放置機器人，Scara機器人是不錯的選擇。如果想較快放置小型物品，Delta機器人是比較好的選擇。如果你想機器人在工人旁邊一起工作，你就應該選擇協作機器人。勃肯特機器人為您提供機器人，歡迎新老客戶來電！

工廠采用先進MES系統，運用互聯網和設備監控技術實現工廠內所有設施、設備與資源(機器、AGV、產品等)的互通互聯；其生產線的特殊之處在于，所有工位環節都有一個RFID識別碼并配備監控，能同沿途關卡自動“對話”。每經過一個生產環節，讀卡器會自動讀出和錄入相關信息，反饋到控制中心進行相應處理，從而提高整個生產效率，實現自主查詢、追溯每一臺機器人的生產過程，合作客戶也可通過實時共享參與到產品“智造”全過程。生產車間配備多臺大型進口機床設備，對原材料進行時效處理、精細處理理等多項特殊處理，裝配工序采用AGV運輸關鍵部件，每臺產品在安裝完成后，均由AGV小車自動裝運送往產品檢測區進行角度、速度、精度、溫升等性能測試、系統通過自動記錄本體在120次/min、140次/min、160次/min、180次/min、200次/min、220次/min的及制動電阻的溫升、定位精度及重復定位精度數據，做出對于本體每個零部件的使用壽命預測，檢測合格后才可放入庫。產線能在20分鐘內完成對一臺機器人本體的生產裝配，其產能預計可達到5000臺/每年。勃肯特機器人廠家直供。福州并聯三軸機器人按需定制

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在勃肯特3D視覺混聯六軸檢測系統中，運用3D相機完成立體物料的視覺信息捕捉后，機器人根據物料在三維空間內的位置與角度判斷，解決了以往機器人只能進行平面抓取的弊端，可實現對堆疊來料的快速理料，同時也開拓了對不規則、不平整來料進行涂膠、注塑等工藝，豐富了更多應用場景。而在勃肯特統籌分配系統中，通過搭載自主研發的BeMotion運動控制器,將視覺實時獲取的物料密度、多臺機器人的抓取速度節拍、傳送帶實時速度等實際因素作為模型輸入因子，采用卷積神經網絡+決策樹作為算法模型，通過大量訓練樣本進行無監督式學習，不斷提升算法模型的準確度，終將任務準確合理地動態分配給多臺機器人，實現了物料完整、有序地抓取和多臺機器人合理較為有效地利用。無錫并聯六軸機器人廠家直供