မော်တော်ကားဆေးသုတ်စက်ရုပ်စနစ်ဈေးကွက်သည် နည်းပညာတိုးတက်မှုများ၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုတို့ကြောင့် အပြောင်းအလဲကာလသို့ ရောက်ရှိနေပါသည်။ ဤဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်တွင် သိသာထင်ရှားသော မှတ်တိုင်တစ်ခုမှာ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုရှိ GM ၏ Spring Hill တပ်ဆင်စက်ရုံတွင် General Motors နှင့် 3M မှ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ရိုဘော့တစ်ဆေးသုတ်ပြုပြင်သည့်စနစ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြစ်သည်။
ဤအပလီကေးရှင်းသည် FANUC M-710iC/70 စက်ရုပ်ကို 3M ၏ SMARTInspect ရူပါရုံနည်းပညာ နှင့် ပေါင်းစပ်ထားပြီး inline အလိုအလျောက်ဆေးသားပြင်ဆင်ခြင်းစနစ်အတွက် ကမ္ဘာ့ပထမဆုံးပုံစံငယ်ကို တည်ထောင်ထားသည်။ ဤတော်လှန်သောစနစ်သည် ၀.၂ မီလီမီတာအထိရှိသော ဆေးသားချို့ယွင်းချက်များကို ၉၉.၇% တိကျမှုဖြင့် ရှာဖွေပြုပြင်နိုင်ပြီး ပြန်လည်အလုပ်လုပ်နှုန်းကို ၃၀% လျှော့ချပေးနိုင်သည် ။ ဆေးသားစနစ်များသည် အော့ဖ်လိုင်းပြင်ဆင်မှုမှ အချိန်နှင့်တပြေးညီ၊ inline ပြုပြင်မှုသို့ ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းသည် အရေးကြီးသောအလှည့်အပြောင်းတစ်ခုကို အမှတ်အသားပြုသည်။
နောက်ထပ်ထင်ရှားသော လမ်းကြောင်းတစ်ခုမှာ ဖြန်းဆေးအသုံးချမှုများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်ထိန်းချုပ်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် Artificial Intelligence (AI) နှင့် machine vision နည်းပညာများကို လျင်မြန်စွာပေါင်းစပ်ခြင်းဖြစ်သည် ။ BMW Regensburg စက်ရုံသည် ဈေးကွက်ဦးဆောင်သူအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ ၎င်း၏ AI တပ်ဆင်ထားသော စက်ရုပ်များသည် စိုထိုင်းဆ၊ ဆေး၏ viscosity နှင့် အပူချိန်ကဲ့သို့သော လက်ငင်းကိန်းရှင်ထောင်ပေါင်းများစွာကို တုံ့ပြန်သည့်အနေဖြင့် ဖြန်းဆေး parameters များကို အလိုအလျောက်ချိန်ညှိရန် deflectometry sensors နှင့် machine learning ကို အသုံးပြုသည်။
ဤဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းလဲမှုသည် လွှဲပြောင်းမှုစွမ်းဆောင်ရည်တွင် ၁၅% တိုးတက်မှု နှင့် မျက်နှာပြင်ချို့ယွင်းချက်များတွင် ၄၀% လျော့ကျမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည် ။ ထိုကဲ့သို့သော အကောင်အထည်ဖော်မှုများက AI မောင်းနှင်သည့် အလိုအလျောက်စနစ်သည် ခန့်မှန်းနိုင်သော စွမ်းဆောင်ရည်မှ အဆင့်မြင့်ထုတ်လုပ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်ပြီး ကိုယ်တိုင်ထိန်းညှိနိုင်သော ဆေးဆိုင်များ ဖန်တီးခြင်းသို့ မည်သို့ကူးပြောင်းနေသည်ကို သရုပ်ပြပါသည်။
ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုသည် ဈေးကွက်တွင် နောက်ထပ်အဓိကပြောင်းလဲမှုတစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုပြီး "အလွန်အကျွံဖြန်းစရာမလိုသော" အသုံးချနည်းပညာများသည် အလျင်အမြန်ရေပန်းစားလာပါသည်။ ABB ၏ PixelPaint နှင့် Dürr ၏ EcoPaintJet Pro တို့သည် ဆေးအလဟဿနှင့် ပျံ့လွင့်လွယ်သော အော်ဂဲနစ်ဒြပ်ပေါင်း (VOC) ထုတ်လွှတ်မှု လုံးဝမရှိသလောက်ဖြစ်သည်။
ABB ရဲ့ ဖြေရှင်းချက်က မျက်နှာဖုံးအုပ်စရာမလိုဘဲ အလွန်ရှုပ်ထွေးတဲ့ မျိုးစုံအရောင်ဒီဇိုင်းတွေကို ထုတ်လုပ်နိုင်စေပါတယ်။ အလားတူပဲ၊ parallel spray နည်းပညာကို အခြေခံထားတဲ့ Dürr ရဲ့ စနစ်က ဆေးသုံးစွဲမှုကို ၃၀% အထိ လျှော့ချပေးနိုင်ပါတယ် ။ ဒီနည်းပညာတွေကို Audi နဲ့ BMW လို ဥရောပကားထုတ်လုပ်သူတွေက ပိုမိုအသုံးပြုလာကြပါတယ်၊ ဘာကြောင့်လဲဆိုတော့ တိုးတက်ပြောင်းလဲနေတဲ့ ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းတွေနဲ့ "စိမ်းလန်းတဲ့ ထုတ်လုပ်မှု" အတွက် စားသုံးသူဝယ်လိုအားက ဈေးကွက်လိုအပ်ချက်တွေကို ပြန်လည်ပုံဖော်ပေးနေလို့ပါ။
စက်မှုလုပ်ငန်း ၄.၀ နည်းပညာများ ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ဤဈေးကွက်အသွင်ပြောင်းလဲမှုကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေသည်။ IoT ချိတ်ဆက်မှုပါရှိသော ဆေးသုတ်ရိုဘော့စနစ်များသည် ယခုအခါ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဒေတာများကို အဆက်မပြတ်စုဆောင်းပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် cloud-based analytics platform များသို့ ပေးပို့သည်။ ဤဒေတာကို အသုံးချခြင်းဖြင့် မမျှော်လင့်ထားသော လည်ပတ်မှုအချိန်ကို ၃၅% အထိ လျှော့ချပေးနိုင် ပြီး စက်ပစ္စည်းသက်တမ်းကို သိသိသာသာ တိုးချဲ့ပေးနိုင်ကြောင်း ပြသထားသည်။
ရိုဘော့အမျိုးအစားအလိုက် ဈေးကွက်ခွဲခြားခြင်း- Articulated Systems များ၏ လွှမ်းမိုးမှုစက်ရုပ်အမျိုးအစားအလိုက် မော်တော်ကားဆေးသုတ်စက်ရုပ်စနစ်ဈေးကွက်ကို Articulated ၊ Cartesian ၊ SCARA နှင့် Collaborative Robots (Cobots) အဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားထားသည် ။ Articulated robot ကဏ္ဍသည် လက်ရှိတွင် ဈေးကွက်ဝေစု၏ ၆၉% ခန့်ရှိပြီး ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် ဈေးကွက်ဝေစုကို လွှမ်းမိုးထားပြီး ၂၀၃၄ ခုနှစ်အထိ ၅.၂၆% ကျော် CAGR ဖြင့် တိုးချဲ့ရန် ခန့်မှန်းထားသည် ။
ရှင်းလင်းပြတ်သားသော အားသာချက်- ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိမှုနှင့် တိကျမှုအဆစ်ပါသော စက်ရုပ်ကဏ္ဍ၏ ဦးဆောင်မှုကို ၎င်း၏ ထူးကဲသော ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိမှု၊ အကွာအဝေးနှင့် ခေတ်မီယာဉ်များ၏ ရှုပ်ထွေးသော ဂျီသြမေတြီများကို လမ်းညွှန်နိုင်စွမ်းတို့က မောင်းနှင်ပါသည်။ ပုံမှန်အားဖြင့် ဝင်ရိုးခြောက်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပို၍ တပ်ဆင်ထားသော ဤစက်ရုပ်များသည် လူ့လက်မောင်း၏ ချောမွေ့သောလှုပ်ရှားမှုကို လက်ဖြင့်လုပ်ဆောင်နိုင်သော စွမ်းရည်ထက် များစွာသာလွန်သော ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်နိုင်သော အဆင့်ဖြင့် တုပပါသည်။
အဆစ်ပါသော စက်ရုပ်များသည် ကိုယ်ထည်အစိတ်အပိုင်းများ၊ တံခါးဘောင်များနှင့် ဘီးတွင်းများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသော အတွင်းပိုင်းအစိတ်အပိုင်းများကို ရောက်ရှိရာတွင် ထူးချွန်ပြီး ခေတ်မီသော ကိုယ်ထည်ဒီဇိုင်းများတွင် အရည်အသွေးမြင့် အပြီးသတ်မှုကို သေချာစေသည်။
မော်တော်ကားမျက်နှာပြင်များ ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာပြီး ထုတ်လုပ်သူများသည် အပေါ်ယံအထူနှင့် တစ်ပြေးညီဖြစ်မှုအတွက် ပိုမိုတင်းကျပ်သော စံနှုန်းများကို ပြဋ္ဌာန်းလာသည်နှင့်အမျှ၊ အဆစ်စနစ်များ၏ စွယ်စုံရအသုံးပြုနိုင်မှုသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်လာပါသည်။ မကြာသေးမီက ကွင်းဆင်းသုတေသနပြုချက်များအရ အင်ဂျင်နီယာပိုင်းဆိုင်ရာ အနေအထားထိန်းချုပ်မှု နှင့် လမ်းကြောင်းအကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည့် အဆစ်ရိုဘော့များသည် မြန်နှုန်းမြင့်များတွင်ပင် အလွန်တိကျသော အနေအထားကို ရရှိစေပြီး လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တစ်လျှောက်တွင် ၎င်းတို့ကို ဆက်လက်အသုံးပြုလာစေရန် အထောက်အကူပြုပါသည်။
စက်မှုလုပ်ငန်း ဥပမာ- မော်တော်ကားထုတ်လုပ်ရေးတွင် ကမ္ဘာ့ဦးဆောင်ကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်သော BMW သည် multi-nozzle စနစ်များတပ်ဆင်ထားသော articulated ဆေးစက်ရုပ်များကို အသုံးပြုမှုကို ရှေ့ဆောင်လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ဤစက်ရုပ်များသည် ရှုပ်ထွေးသော multi-color ဒီဇိုင်းများကို တစ်ကြိမ်တည်းတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် အစုလိုက်အပြုံလိုက်ထုတ်လုပ်မှု နှစ်မျိုးလုံးတွင် articulated စနစ်များ၏ သာလွန်ကောင်းမွန်သော လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ပြသနေသည်။
အထူးပြုကဏ္ဍများတွင် အခြားရွေးချယ်စရာ ရိုဘော့တစ်ဖြေရှင်းချက်များပူးတွဲတပ်ဆင်ထားသော စက်ရုပ်များသည် ဈေးကွက်၏ အများစုဝေစုကို ရယူထားသော်လည်း၊ အခြားဖွဲ့စည်းပုံများသည် သီးခြားစက်မှုလုပ်ငန်းနယ်ပယ်များတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်-
Cartesian Robots: linear X၊ Y နှင့် Z ဝင်ရိုးများတွင် အဓိကလည်ပတ်သည့် ဤစနစ်များသည် ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်သော ရွေ့လျားမှုပုံစံများ လိုအပ်သည့် ထရပ်ကားကိုယ်ထည်များ သို့မဟုတ် ဘတ်စ်ကားပြားများကဲ့သို့သော ကြီးမားပြီး ပြားချပ်သော မျက်နှာပြင်များကို ဆေးသုတ်ရန်အတွက် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။
SCARA စက်ရုပ်များ- ဘေးမှန်များ၊ ဘမ်ပါများ သို့မဟုတ် အလှဆင်အနားကွပ်များကဲ့သို့သော သေးငယ်သော အစိတ်အပိုင်းများအတွက် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်သော SCARA စက်ရုပ်များသည် ရှုပ်ထွေးသော 3D လှုပ်ရှားမှုမပါဘဲ မြန်ဆန်သော throughput လိုအပ်သည့် အစိတ်အပိုင်းများအတွက် မြန်နှုန်းမြင့်အသုံးချမှုကို ပေးစွမ်းသည်။
ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သော စက်ရုပ်များ (Cobots): ဆေးသုတ်ခြင်းပတ်ဝန်းကျင်တွင် ပေါ်ပေါက်လာသော အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည့် Cobots များကို လူ-စက်ရုပ်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု လိုအပ်သည့် ပမာဏနည်းသော ထုတ်လုပ်မှု၊ စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် သိမ်မွေ့သော အပြီးသတ်လုပ်ငန်းများအတွက် ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။ ဤအခြေအနေများတွင် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိမှုနှင့် ဘေးကင်းရေးသည် အဓိကထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များဖြစ်သည်။
မော်တော်ကားဆေးသုတ်ရိုဘော့စနစ်ဈေးကွက်ကို တပ်ဆင်မှုအလိုက် ကြမ်းခင်းတပ်ဆင်ခြင်း ၊ နံရံတပ်ဆင်ခြင်း နှင့် ရထားလမ်းတပ်ဆင်ခြင်း စနစ်များအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားထားသည်။ ကြမ်းခင်းတပ်ဆင်ခြင်းကဏ္ဍသည် ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် ဈေးကွက်ဝေစု ၅၅% ကို လွှမ်းမိုးထားပြီး ၂၀၃၄ ခုနှစ်အထိ CAGR ၅.၆၃% ဖြင့် တိုးတက်လာရန် ခန့်မှန်းထားသည် ။
ကြမ်းပြင်တပ်ဆင်ထားသော စက်ရုပ်များ- ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ သာလွန်ကောင်းမွန်သော တည်ငြိမ်မှု၊ တပ်ဆင်ရလွယ်ကူမှုနှင့် ရိုးရာထုတ်လုပ်မှုပုံစံများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်မှုကြောင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုလာကြသည်။ ခိုင်မာသော အခြေခံအုတ်မြစ်ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ကြမ်းပြင်တပ်ဆင်ထားသော စနစ်များသည် မြန်နှုန်းမြင့် လည်ပတ်မှုများအတွင်း အထူးသဖြင့် ယာဉ်ကိုယ်ထည်ကြီးများအတွက် လေးလံသော ဝန်များကို ကိုင်တွယ်သည့်အခါ တိကျမှုကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေသည်။ ABB၊ FANUC နှင့် Dürr ကဲ့သို့သော စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးများသည် ၎င်း၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် လည်ပတ်မှုသက်တမ်း ရှည်လျားမှုအတွက် ဤဖွဲ့စည်းပုံကို နှစ်သက်ကြသည်။
နံရံတွင်တပ်ဆင်ထားသော ရိုဘော့များ- နေရာကန့်သတ်ထားသောပတ်ဝန်းကျင်တွင် ဆွဲအားကိုရရှိစေပြီး ဒေါင်လိုက်တပ်ဆင်ခြင်းသည် ပြတင်းပေါက်လည်ပတ်မှုထိရောက်မှုကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေပြီး አዲስနေရာလွတ်ကို လျှော့ချပေးပါသည်။
ရထားလမ်းတွင်တပ်ဆင်ထားသော ရိုဘော့များ- အဓိကအားဖြင့် အဆင့်မြင့် သို့မဟုတ် ကြီးမားသော အဆောက်အအုံများတွင် အသုံးပြုကြပြီး ဤရိုဘော့များသည် အလုပ်ရုံများစွာ သို့မဟုတ် ယာဉ်တစ်စီးလုံး၏ အရှည်ကို လွှမ်းခြုံရန် လမ်းကြောင်းတစ်လျှောက် အလျားလိုက် ရွေ့လျားကြပြီး မတူညီသော ကားမော်ဒယ်များအတွက် အမြင့်ဆုံးလွှမ်းခြုံမှုနှင့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိမှုကို ပေးဆောင်ပါသည်။
၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် ၁၀-၂၀ ကီလိုဂရမ် ဝန်တင်ယာဉ်အပိုင်းသည် ဈေးကွက် ဝေစု ၄၁% ဖြင့် လွှမ်းမိုးခဲ့သည် ။ ဤအမျိုးအစားသည် ဝန်တင်စွမ်းရည်နှင့် အမြန်နှုန်းကို ပြီးပြည့်စုံစွာ ဟန်ချက်ညီစေသောကြောင့် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် "sweet spot" အဖြစ် သတ်မှတ်ခံရသည်။
၁၀–၂၀ ကီလိုဂရမ် (ဈေးကွက်ဦးဆောင်သူ): ဤရိုဘော့များသည် အလတ်စားမှ အကြီးစားအစိတ်အပိုင်းများ (တံခါးများ၊ ဦးထုပ်များ၊ ဘမ်ပါများ) ကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည့်အပြင် အရည်အသွေးမြင့် အပြီးသတ်များအတွက် လိုအပ်သော တိကျမှုကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် FANUC P-250iB/15 (15kg ဝန်တင်နိုင်မှု၊ 2800mm လက်လှမ်းမီမှု) နှင့် Kawasaki KJ244 နှစ်မျိုးလုံးသည် ထပ်ခါတလဲလဲ တိကျမှုလိုအပ်သော မြင့်မားသော throughput ပတ်ဝန်းကျင်များအတွက် အင်ဂျင်နီယာပြုလုပ်ထားသည်။
၅ ကီလိုဂရမ်အောက်- မှန်အိမ်များ သို့မဟုတ် အတွင်းခန်းအနားကွပ်ကဲ့သို့သော အစိတ်အပိုင်းငယ်များတွင် အလွန်တိကျမှုအတွက် သီးသန့်ထားရှိသည်။
၂၀ ကီလိုဂရမ်အထက်- အလွန်အမင်းပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ထက် ဝန်အားမြင့်မားမှုကို ဦးစားပေးသည့် ကိုယ်ထည်တစ်ခုလုံးအောက်ခံအလွှာကဲ့သို့သော လေးလံသောအလုပ်များအတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသည်။
အပြည့်အဝ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သည့် အပိုင်းသည် ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် ဈေးကွက် ဝေစု ၈၅% ဖြင့် ဦးဆောင်ခဲ့သည်။ AI၊ Machine Learning နှင့် IoT တို့တွင် တိုးတက်မှုများကြောင့် ဤစနစ်များသည် အာရုံခံကိရိယာအခြေပြု မြင်ကွင်းနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ရောဂါရှာဖွေရေးကို အသုံးပြု၍ အလိုအလျောက် လည်ပတ်သည်။
၂၀၂၃-၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုတစ်ခုမှာ AI-assisted motion control နှင့် self-learning functions များကို မိတ်ဆက်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည် ။ ဤနောက်မျိုးဆက် စက်ရုပ်များသည် စွမ်းအင်နှင့် ပစ္စည်းသုံးစွဲမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးနေစဉ်တွင် ယခင်မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၅၀% ကျော် အလွှာလိုက်တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးခဲ့သည် ။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေဖြင့်၊ Semi-automated စနစ်များကို လူကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုသည် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစေရန် လိုအပ်ချက်ဖြစ်သော်လည်း အပြည့်အဝ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရှိသော လိုင်းများ၏ ባህሪမှု ချို့တဲ့သည့် ပမာဏနည်းသော သို့မဟုတ် စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ထားသော အသုံးချမှုများသို့ လျှော့ချထားသည်။
နောက်ဆုံးအသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ- OEM လွှမ်းမိုးမှုနှင့် တိုးတက်ပြောင်းလဲနေသော AftermarketOEM ဆေးဆိုင်များ (ဈေးကွက်ဝေစု ၆၄%): မူရင်းပစ္စည်းထုတ်လုပ်သူများသည် စက်ရုပ်အသုံးပြုမှု၏ အဓိကမောင်းနှင်အားများအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေပါသည်။ ၎င်းတို့၏ ကြီးမားသော ထုတ်လုပ်မှုပမာဏနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုစွမ်းအားသည် အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုလုံး၏ ညီညွတ်မှုကို သေချာစေသည့် အပြည့်အဝပေါင်းစပ်ထားသော၊ AI မောင်းနှင်သော ဆေးလိုင်းများကို ခွင့်ပြုသည်။
အဆင့် ၁ ပေးသွင်းသူများ- SRG Global ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများ သည် အပြင်ဘက်အစိတ်အပိုင်းများ (ဂရစ်များ၊ မှိုများ) ကို တင်းကျပ်သော OEM သတ်မှတ်ချက်များအတိုင်း ဆေးသုတ်ရန် ပမာဏများစွာပါဝင်သော ရိုဘော့တစ်လိုင်းများကို အသုံးပြုကြသည်။
နောက်ဆက်တွဲဈေးကွက်နှင့် တိုက်မှုပြုပြင်ခြင်း- ဤသည်မှာ ပေါ်ပေါက်လာသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ယခုအခါ ပြုပြင်ရေးဆိုင်များအတွက် "စမတ်" ရိုဘော့စပရေးစနစ်များကို ပစ္စည်းဖြုန်းတီးမှုအနည်းဆုံးဖြင့် စက်ရုံအဆင့်ပြီးစီးမှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်လျက်ရှိသည်။
အထူးယာဉ်ထုတ်လုပ်ခြင်း- ပမာဏနည်းပါးသော်လည်း၊ အထူးပြုယာဉ်နှင့် စိတ်ကြိုက်ယာဉ်တည်ဆောက်သူများသည် ပရီမီယံအရည်အသွေးနှင့် အမှတ်တံဆိပ်ဂုဏ်သတင်းကို ထိန်းသိမ်းရန် ရိုဘော့တစ်များကို အားကိုးကြသည်။
အာရှ -ပစိဖိတ် (APAC) ဒေသသည် မော်တော်ကားဆေးသုတ်စက်ရုပ်စနစ်ဈေးကွက်ကို လွှမ်းမိုးထားပြီး ၅၀% ရှယ်ယာကို ပိုင်ဆိုင်ထားပြီး ၂၀၂၄ ခုနှစ်ဝင်ငွေမှာ အမေရိကန်ဒေါ်လာ ၁.၂၅ ဘီလီယံ ခန့်ရှိသည် ။
တရုတ်- ဒေသတွင်း အကြီးဆုံးဈေးကွက်နှင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ထုတ်လုပ်ရေး စွမ်းအားကြီးနိုင်ငံ။ ၂၀၂၃ ခုနှစ် တစ်နှစ်တည်းတွင်ပင် တရုတ်နိုင်ငံသည် ဆေးသုတ်ရိုဘော့အသစ် ၁၈၀၀၀ ကျော်ကို တပ်ဆင်ခဲ့ပြီး စမတ်စက်ရုံများနှင့် AI-enabled တသမတ်တည်းရှိမှုဆီသို့ ကြီးမားသော ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုကို ညွှန်ပြနေသည်။
ဂျပန်နှင့် တောင်ကိုရီးယား- ဂျပန်နိုင်ငံသည် အလုပ်သမား ၁၀၀၀၀ လျှင် စက်ရုပ် ၃၉၀ ဖြင့် စက်ရုပ်သိပ်သည်းဆတွင် ကမ္ဘာ့ဦးဆောင်နိုင်ငံဖြစ်သည် ။ ဂျပန်ထုတ်လုပ်သူများသည် လွှဲပြောင်းမှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို အမြင့်ဆုံးရရှိစေရန်အတွက် AI၊ IoT နှင့် အဆင့်မြင့်ရွေ့လျားမှုထိန်းချုပ်မှုတို့ကို ပေါင်းစပ်ရာတွင် အထူးပြုကြသည်။
အိန္ဒိယ- ထွန်းသစ်စ ဧရာမကုမ္ပဏီကြီးတစ်ခု။ ပြည်တွင်းမော်တော်ယာဉ်ထုတ်လုပ်မှု တိုးတက်လာခြင်းနှင့် "Smart Manufacturing" အတွက် အစိုးရ၏ လှုံ့ဆော်မှုများသည် အရည်အသွေးနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ကိုက်ညီမှု နှစ်မျိုးလုံးအတွက် ရိုဘော့တစ်ဆေးလိုင်းများတွင် သိသာထင်ရှားသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို တွန်းအားပေးနေပါသည်။
မြောက်အမေရိက (၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် အမေရိကန်ဒေါ်လာ ၄၁၆.၅ သန်း): တင်းကျပ်သော ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများနှင့် မြင့်မားသော အလုပ်သမားကုန်ကျစရိတ်များကြောင့် မောင်းနှင်အားဖြစ်သည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် အမေရိကန် ကားထုတ်လုပ်သူများသည် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး စက်ရုပ် ၁၃,၇၀၀ နီးပါးကို တပ်ဆင်ခဲ့သည် ။ မီချီဂန်နှင့် အိုဟိုင်းယိုးကဲ့သို့သော အချက်အချာနေရာများသည် VOC ထုတ်လွှတ်မှုနှင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို လျှော့ချပေးသည့် စနစ်များကို လက်ခံကျင့်သုံးရာတွင် ဦးဆောင်နေသည်။ ထင်ရှားသော ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများတွင် Ford သည် မီချီဂန်တက္ကသိုလ်နှင့် ပူးပေါင်း၍ စက်ရုပ်များစွာ ပေါင်းစပ်ညှိနှိုင်းမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို တီထွင်ခဲ့သည်။
ဥရောပ (၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် အမေရိကန်ဒေါ်လာ ၅၆၈.၆ သန်း): "မော်တော်ကားထူးချွန်မှု၏ မြို့တော်"။ ဂျာမနီသည် BMW၊ Mercedes-Benz နှင့် Volkswagen တို့ကို ကျော်၍ ဦးဆောင်နေပြီး ၎င်းတို့သည် လက်ရှိတွင် အလိုအလျောက် မျက်နှာပြင်ပြင်ဆင်မှုအတွက် AI စွမ်းအင်သုံး စက်ရုပ်များကို ဖြန့်ကျက်လျက်ရှိသည်။ EU အစိမ်းရောင်စက်မှုစီမံကိန်းသည် BYD ၏ ဟန်ဂေရီစက်ရုံအသစ်သို့ Dürr ၏ ၁၉,၀၀၀ ခုမြောက် စက်ရုပ်ပို့ဆောင်မှုကဲ့သို့သော အလေအလွင့်နည်းသောစနစ်များကို ထပ်မံ၍ အမိန့်ပေးထားပြီး စွမ်းအင်ချွေတာသည့်ဆဲလ် ၁၂၀ ပါရှိသည်။
လက်တင်အမေရိက (ဒေါ်လာ ၁၅၀.၄ သန်း): ဘရာဇီးနှင့် မက္ကဆီကိုတို့သည် အလျင်အမြန် ခေတ်မီအောင် လုပ်ဆောင်နေကြသည်။ ဘရာဇီးရှိ Toyota ၏ "အနာဂတ်စက်ရုံ" တွင် ရေမလိုဆေးသုတ်စနစ်များ ပါဝင်ပြီး မက္ကဆီကိုသည် Dürr ၏ EcoRP နည်းပညာကို အသုံးပြုသည့် အလိုအလျောက် Ford စက်ရုံများအတွက် အချက်အချာနေရာအဖြစ် ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။
အရှေ့အလယ်ပိုင်းနှင့် အာဖရိက (အမေရိကန်ဒေါ်လာ ၁၃၉.၈ သန်း): တောင်အာဖရိကသည် Nissan နှင့် VW တို့သည် အဆင့်မြင့် Yaskawa နှင့် ရိုဘော့တစ်စနစ်များသို့ အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် ဒေသတွင်း ဦးဆောင်နိုင်ငံအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ UAE နှင့် ဆော်ဒီအာရေဗျ (Vision 2030) တို့သည် ဒေသတွင်း ရိုဘော့တစ်ထုတ်လုပ်မှုနှင့် စမတ်ယာဉ်တပ်ဆင်ခြင်းတွင် များစွာရင်းနှီးမြှုပ်နှံလျက်ရှိသည်။
၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် ကုမ္ပဏီခုနစ်ခုသည် ကမ္ဘာ့ဈေးကွက်၏ ၆၂% ကို ထိန်းချုပ်ထားသည် -
Dürr (၂၃% ရှယ်ယာ): ဈေးကွက်ဦးဆောင်သူ။ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် ဦးဆောင်နေသော လွှဲပြောင်းမှုထိရောက်မှုကို ရရှိစေသည့် EcoPaintJet နှင့် EcoBell4 နည်းပညာများအတွက် လူသိများသည်။
ABB: PixelPaint နည်းပညာ (100% လွှဲပြောင်းမှုထိရောက်မှု) တွင် ရှေ့ဆောင်တစ်ဦး နှင့် ၎င်း၏ Ability Connected Atomizer မှတစ်ဆင့် IoT-အခြေပြု ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းမှု ပေါင်းစပ်ခြင်းတွင် ဦးဆောင်သူ ။
FANUC: ကမ္ဘာ့အကြီးဆုံး စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး စက်ရုပ်ထုတ်လုပ်သူ။ Paint Mate စီးရီးနှင့် မိုဘိုင်းစက်ရုပ်ဆေးပြုပြင်ခြင်းတွင် မကြာသေးမီက အောင်မြင်မှုများကြောင့် ကျော်ကြားသည်။
KUKA: မြင့်မားသော ဝန်တင်နိုင်စွမ်း ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိမှု (KR QUANTEC စီးရီး) နှင့် ဘေးကင်းသော လူ-စက်ရုပ် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု (Cobots) ကို အာရုံစိုက်သည်။
Yaskawa Motoman: စွမ်းအင်ချွေတာသော servo controls နှင့် နောက်မျိုးဆက် ပူးပေါင်းဆေးသုတ်ခြင်းတွင် အထူးပြုသည်။
Kawasaki Heavy Industries: အကြီးစားစီးပွားဖြစ်ယာဉ်များနှင့် EV ဘက်ထရီအခန်းအပေါ်ယံလွှာအတွက် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှု။
Stäubli: cleanroom-regiant နှင့် ကိုက်ညီသော၊ အလွန်တိကျသော စနစ်များဖြင့် အဆင့်မြင့် ဇိမ်ခံပစ္စည်း နယ်ပယ်ကို လွှမ်းမိုးထားသည်။
၂၀၂၅ ခုနှစ်၊ ဇန်နဝါရီလ: GM နှင့် 3M တို့သည် FANUC စက်ရုပ်များကို အသုံးပြု၍ ကမ္ဘာ့ပထမဆုံး မိုဘိုင်းစက်ရုပ်ဆေးပြုပြင်သည့်စနစ်ကို စတင်ခဲ့ပြီး တစ်နာရီလျှင် ဘူတာ ၆၀ အတွက် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ချို့ယွင်းချက်ပြင်ဆင်မှုကို ရရှိခဲ့သည်။
၂၀၂၄ ခုနှစ် ဒီဇင်ဘာလ: ABB သည် ဥရောပတစ်ဝှမ်းတွင် PixelPaint ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး BMW နှင့် Audi တို့အား လက်ဖြင့်ဖုံးအုပ်ခြင်းမရှိဘဲ ရှုပ်ထွေးသော two-tone ဆေးသုတ်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေခဲ့သည်။
၂၀၂၄ ခုနှစ်၊ နိုဝင်ဘာလ: Dürr သည် BYD နှင့် NIO ကဲ့သို့သော EV ထုတ်လုပ်သူများအတွက် AI-driven လုပ်ငန်းစဉ်အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကို မိတ်ဆက်ပြီး ဆေးသုံးစွဲမှုကို ၃၅% လျှော့ချပေးခဲ့သည်။
၂၀၂၄ ခုနှစ် ဩဂုတ်လ: Yaskawa သည် ဖွံ့ဖြိုးဆဲဈေးကွက်များအတွက် စွမ်းအင်ချွေတာသည့် Motoman စီးရီးကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို ၂၅% လျှော့ချပေးခဲ့သည်။