暑期实习生的研究
一个令人兴奋的数据可视化和定制机器人制造的夏天
2018年夏天对Zahner研发团队来说非常有成效，有两名来自美国两端的实习生加入。Burcin Nalinci是加州理工学院的研究生，Michelle Menkiti是麻省理工学院的本科生，在我们的研发部门和先进制造部门实习。他们的项目,机器人辅助焊接和移动的金属在大规模定制的背景下，解决了制造的复杂性。
机器人辅助焊接
人类+机器人协作
焊接是一项困难的任务，包括复杂的热量、速度和隐性材料知识的平衡。 Zahner利用技艺高超的工匠，其中一些拥有数十年的经验，创造出具有较高美学和结构价值的非重复焊接。在机器人辅助焊接项目实习Burcin Nalinci一个协作的机器人焊接方法是否可以结合机器人的速度和精度与我们现有的焊工的知识和工艺。这种方法既增加了Zahner焊接的可能性，同时也消除了复杂部件所需的昂贵布置和跳汰装置。
通过利用每一组的优势，结合人类和机器人的焊接方法能够简化复杂装配件的制造过程吗?
开源的钳子
第一个项目任务是给机器人一种固定焊接零件的方法。对低成本(< 1000美元)的机器人抓手的研究没有结果，所以Burcin设计并3D打印了一个空气驱动的机器人“抓手”来处理零件。Burcin的夹持工具(末端执行器)提供了超过100磅的夹持强度，累计成本不到100美元。Burcin发现这个设计很有帮助，于是她把它和开源材料清单一起发布了可用。
工作流
一旦机器人有了掌握材料的方法，工作流程和各自的焊工/机器人任务就被限定了。这个过程需要一个机器人操作员、一个焊工和机器人手臂之间的协调工作。
操作开始时，机器人移动到“装载位置”，打开夹持器，让焊机排队，以便装载部件。然后，焊工根据指令将适当的零件装到机器人吊坠上。加载后，焊工向机器人发出信号，告诉它是时候放置标签了。机器人沿着管道定位零件，并在焊接过程中保持其位置。焊接完成后，焊工向机器人发出信号，释放零件并返回到加载位置。这一过程重复进行，直到所有部件都焊接好。
Burcin发现这种工作流程删除了许多传统的工程和制造任务。焊工不需要图纸或车间指示，也不需要布局、图纸解释或跳装/夹紧。一旦制造完成，机器人通过“验证通过”来协助质量控制，即反复检查所有零件是否放置在正确的方向上。对于像扎纳这样的地方，通常有1000种独特的组装，这些节省很快就会积累起来。
迎接大规模定制的挑战
在非重复部件上使用机器人的挑战之一是物理部件和数字表示之间的校准。两者之间的偏差可能导致机器人碰撞和/或产生坏的零件，两者都不是理想的结果。为了解决这一问题，开发了一种工作流，以快速重新定位机器人指令文件，使其大致定位结构管道，以便它们能够快速适应制造和定位公差。简单地说，只要物理部件的位置接近，机器人可以使它们完美，而不需要额外的工程。
每个新的建筑项目都给Zahner带来了新的和不同的挑战，我们必须开发一个敏捷的生产策略来应对不同的项目需求和雄心。机器人天生灵活，是能够执行多种任务的“多面手”机器。改变机器人的末端执行器立即改变其功能，同时保持相同的编程逻辑。Zahner的研发团队努力提高他们对机器人编程的熟练程度，使低成本、快速的自动化技术如机器人辅助焊接成为可能。这种灵活的制造方法进一步扩大了Zahner的制造技能，反过来又可以建造什么。
移动的金属
定制零件的精益制造
实习生米歇尔·a·Menkiti她是麻省理工学院建筑系的本科生，她加入了这个团队，花了10周的时间研究金属和材料是如何在Zahner设施周围移动的。随着Zahner不断扩大的工作组合和有限的生产空间，Menkiti面临的挑战是观察当前的存储和移动方法，然后探索改善它们的方法。整个夏天，门基提的主要案例研究是一个1M+平方英尺的活跃生产项目——门基提面临的主要问题是——一切都在哪里?
在任何一个时间点，Zahner积极地生产50-80个建筑项目，通常由数万个独特的部分组成。Michelle的项目“移动的金属”将这些移动的实体作为原材料和成品进行可视化。
一切都在哪里?
为了可视化Zahner项目的当前状态，来自传统独立工作流的数据需要合并。通过映射我们的库存数据库、运输系统和生产计划- Michelle能够及时生成一个公司的横截面。亚博app 手机客户端下载这些可视化图像随后被用作查纳每分钟变化的现状的三维图表。
Michelle通过使用Python、Rhino和Grasshopper开发工具来筛选不同的材料和计划好的生产活动。与塞纳的亚博app 手机客户端下载t公司数据库,这些工具产生了关于材料位置、加工信息、进度和重叠活动的近乎实时的信息。
的为移动的金属项目有助于提高扎纳部门之间的透明度，使扎纳更有效率和更具竞争力。未来的工作将建立在Michelle的概念验证工具上，这些工具将被更大的工程团队所使用。
