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【518智能装备在线】在工业自动化的广阔天地中,RGV(Rail Guided Vehicle),这个被称为有轨车辆或有轨穿梭小车的 “轨道精灵”,精准高效地完成各类物料搬运任务,正扮演着日益重要的角色。
从分类来看,RGV分为手动和自动两种模式。手动模式下,操作人员通过按住遥控按键,控制小车的前进、后退、顶升和下降等动作;自动模式则更为智能,只需按下入库或出库按钮,小车就能自动完成一个完整的动作,并且其工作方式还分为先进先出和后进先出两种,以满足不同的物流需求。
RGV在工业自动化领域有着不可替代的重要地位。在各类高密度储存方式的立体仓库中,它的身影随处可见,其小车通道可根据实际需求设计任意长度,能够与出、入库站台、各种缓冲站、输送机、升降机和机器人等其他物流系统实现自动连接,按照精心制定的计划有条不紊地输送物料 。
下面,以新松、机科、兰剑智能、宇锋智能、睿迈科、徐州考拉等企业为例,看看RGV这位 “轨道精灵” 是如何在不同企业中大展身手,助力企业提升物流效率和生产水平的。
新松:集装箱
在集装箱制造行业,新松凭借其创新性RGV输送系统,彻底摒弃了传统运输方式。在物流线车间物料输送环节,零部件物料全部由RGV负责输送,实现了门板、门框和顶侧板等物料的自动输送与对接,这一方案在行业内尚属首创 。而且,借助上层物流管理系统的集中调度管控,实现了物料的统一管理与集中配送,RGV输送与设备的无缝对接,确保了物料精准输送,高效节能。
机科:冶金行业的 “智慧工匠”
机科股份在冶金行业的智能化进程中扮演了重要角色,以安丰钢铁的项目为例,该钢卷智能输送系统以重载RGV为载体,横跨三个厂房、三条道路,通过智能调度系统,可自动平衡匹配各机组的生产负荷,实现钢卷在厂内运输过程中的智能缓存、物料跟踪及信息传递。
兰剑智能 RGV:仓储物流的 “智能引擎”
兰剑智能在仓储物流领域成绩斐然,其研发的RGV系统具有高度智能化和柔性化的特点。在电商和快递行业的大型仓储中心,面对海量订单和复杂的货物存储需求,兰剑智能RGV能够灵活应对。通过先进的算法和智能调度系统,RGV可以在高密度存储货架间快速穿梭,实现货物的高效出入库和库存盘点。
宇锋智能:全行业物流的 “数智先锋”
宇锋智能专注于为多行业提供智能物流装备与系统整体解决方案,在多个行业的物流场景中,RGV 都发挥着关键作用。
在家具行业,针对某客户产品特性、业务流程及场地布局特点,宇锋智能规划设计了以 “托盘式堆垛机立体库存储系统 + 环穿 RGV 仓储系统 + 多物流设备协同运输” 的整体解决方案。从单一的智能存储功能向涵盖物料搬运、区域配送、自动存储为一体的智能化物流系统延伸,通过智能仓储软硬件的有机融合,实现了多种规格家具套件成品的自动输送和存储,在存储容量、精益化管理以及降本增效等方面成效显著 。
在医药行业,宇锋智能为某上市药企打造的智能物流仓储系统,集成了自动化立体仓库、堆垛机、RGV、机械手、穿梭板以及自主研发的仓储管理系统(WMS)、仓储控制系统(WCS),并结合各作业环节特点及其相互之间的衔接,设计出机器人码垛区、库前区、自动库区三个功能区,实现了自动入库、自动存储、自动出库、场前自动分拣及场内自动输送,将传统的静态仓库转变为现代的动态仓库。
河南睿迈科:工厂物料搬运的 “得力助手”
河南睿迈科的 RGV 轨道车在工厂物料搬运领域表现出色,具有速度快、可靠性高、成本低等显著特点。根据功能不同,可分为装配型RGV统和运输型RGV系统两大类型,主要用于物料输送、车间装配等。
其运行路线多样化,包括环形轨道式和直线往复式。环形轨道式RGV系统效率较高,可多车同时工作,一般采用铝合金轨道,但成本也相对较高;直线往复式通常一个 RGV 系统包括一台 RGV 做往复式运动,一般采用钢轨作为轨道,成本较低,不过效率相对环形 RGV 系统稍低。RGV 系统既可以作为立体仓库的周边设备,也能独立构成系统,可在直线或环形轨道上运行,行驶速度可达 200m/min ,并能与上位机或 WMS 系统通讯,结合 RFID、条码等识别技术,实现自动化识别、存取等功能。
徐州考拉:物流系统的 “稳定卫士”
徐州考拉机器人科技有限公司在物流系统领域不断创新,其研发的RGV自动运输系统及送料小车,为物料输送的稳定性提供了有力保障。
其他企业:各显神通的 “行业尖兵”
广东顺力、昆山华恒、江苏欧标、巨佳机器人、安歌科技、郑州时空、鸿安等企业,也在各自专注的领域充分利用 RGV 的优势。
从以上案例不能看出,在众多企业的应用中,RGV展现出了多方面的显著优势。首先,RGV 极大地提高了生产和物流效率。其次,RGV 有效降低了成本。再者,RGV 提升了作业的准确性和稳定性。
尽管RGV有诸多优势,但在实际应用中也面临一些挑战。首先,RGV 的线路固定,一旦确定很难进行改造。这使得企业在后期生产布局调整或业务拓展时,RGV可能无法很好地适应新的需求。
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