विनिर्माण एवं संयोजन

उद्योग संदर्भ

विनिर्माण के लिए सटीकता, दोहराव और अपटाइम की आवश्यकता होती है। पारंपरिक स्वचालन उच्च-मात्रा, कम-मिश्रण में उत्कृष्टता प्राप्त करता है; शिक्षण-आधारित प्रणालियाँ स्वचालन को परिवर्तनशील भागों, लचीले लेआउट और जटिल अनुक्रमों तक विस्तारित करती हैं। अंतर प्रशिक्षण और सत्यापन के लिए डेटा और वातावरण का है।

हमारी पेशकश

• डेटा संग्रहण - असेंबली, स्क्रू ड्राइविंग, इंसर्शन और निरीक्षण के लिए प्रदर्शन। बहु-चरण अनुक्रम, त्रुटि पुनर्प्राप्ति, और बल-संवेदनशील कार्य।
• एक सेवा के रूप में आरएल पर्यावरण - उत्पादन टीमों के लिए वास्तविक दुनिया आरएल वातावरण। लाइनों को अवरुद्ध किए बिना नीतियों को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करें। लगातार, यंत्रीकृत सेटअप।
• निडर डेटा प्लेटफ़ॉर्म - असेंबली विफलताएं, गलत संरेखण, और चक्र-समय आउटलेयर अपलोड करें। नीतियों को दोबारा चलाना, बेंचमार्क करना और पुनरावृत्त करना।
• मरम्मत एवं रखरखाव — अपने रोबोट चालू रखें। अंशांकन, निदान, और भाग। डाउनटाइम कम से कम करें.

हम जो मूल्य प्रदान करते हैं

• FLEXIBILITY - पूर्ण रीप्रोग्रामिंग के बिना भाग भिन्नता, नए SKU और लेआउट परिवर्तन को संभालें।
• तेज़ रैंप - आरएल और नकल सीखने से नए उत्पादों के लिए एकीकरण का समय कम हो जाता है।
• अपटाइम - रखरखाव और मरम्मत से उत्पादन चालू रहता है।
• गुणवत्ता - सीखा हुआ निरीक्षण और त्रुटि पुनर्प्राप्ति दोषों को फैलने से पहले ही पकड़ लेता है।

उदाहरण उपयोग मामले

• असेंबली: स्नैप-फिट, स्क्रू ड्राइविंग, केबल रूटिंग
• निरीक्षण: दृश्य और स्पर्श संबंधी दोष का पता लगाना
• मिश्रित-मॉडल लाइनों के लिए किटिंग और अनुक्रमण
• डिबुरिंग, फिनिशिंग और पोस्ट-प्रोसेस हैंडलिंग