9月15日,全球移动机器人企业MiR(Mobile Industrial Robots)正式揭幕位于上海的中国展厅并举办技术特展,对外界近距离呈现全新的自主移动机器人。
活动现场,MiR自主移动机器人中国区销售总监张愉、中国区技术支持经理刘志豪分享了今年以来业务情况、重点技术及应用发展,展示了包括 MiR1350 AMR (Autonomous Mobile Robots)、 MiR250 Hook 牵引钩爪解决方案,以及 MiRGo 顶部模块平台的应用。
未来,该展厅将作为MiR在中国的培训与研发基地,为合作客户、经销商、技术伙伴及科研机构提供交流空间,MiR也将定期推出应用课程与主题研讨活动,加强各方互动,推进各类型制造企业的产线物流自动化进程。
MiR中国展厅技术示范空间
为中国市场带来强势产品
今年第二季度,MiR在全球创下了一千七百万美元的销售业绩,较去年上升9%,市场发展动能强劲。近期,针对应用过程中客户产生的新需求,公司也发布重要软件更新,包括焕新用户界面增加操作便捷性,优化避障能力提升运行效率以及提升新软件安全性,为用户带来更高品质体验。
产品方面,针对现阶段需求,MiR推出了MiR100、MiR250、MiR600、MiR1350等系列产品,对应不同的负载能力,基本能够覆盖一般工业场景的搬运要求,在电子、汽车、快消及OEM等领域实现大量落地。
除了AMR本体之外,MiR还通过MiR250 Hook等具针对性的解决方案以及MiRGo顶部模块平台不断满足客户在多元场景中的具体需求。
MiR250 Hook是自主挂接和释放推车的AMR解决方案,是MiR的全球专利创新,主要用于各类推车的挂接、牵引、卸载工作,能在高度动态的人员环境中顺畅高效行驶,适用于工业制造业、物流仓储,以及医疗行业场景。
MiR250 Hook牵引钩爪解决方案
MiRGo是第三方顶部模块供应商平台,汇聚了几十款合作伙伴开发的开箱即用解决方案,均通过严苛测试。通过这个平台,客户能够不断延展 AMR 的功能和应用场景,让机器人执行更多更精细的任务。
MiRGo第三方顶部模块供应商平台
自2017年进入中国市场以来,MiR已经成功服务众多行业龙头客户并获得广泛认可,帮助其对运输流程进行优化,实现工厂内部的物流自动化,与此同时,随着产线物流自动化的深入,MiR也在不断拓展中国市场,满足多样化的新需求。
以高竞争力赋予客户价值
几年来,MiR在中国市场打造了大批成功案例,为客户带来了的超越产品本身的更大价值。通过先进的传感器、专业的零部件和自研核心算法,MiR的AMR无需更改客户的物理环境,根据项目场景能够实现快速部署,保障客户快速投入运营,提升效益。
为赋予机器人快速灵敏的反应能力,MiR AMR配备了双激光扫描仪,分别位于机器人的前后两个角落,可以实现360度全覆盖,对现场环境进行快速感知与预判,提前做好避障运行准备。避障时,MiR的产品能够在安全范围内提前改变运行角度,保持原有运行速度,拥有更高的效率与流畅度。
除了避障能力,更高的智能也是MiR能带来的价值。搬运的同时,车身自带的视觉设备会检测物体横截面积,设计更安全的范围,更适用于体积不同或者不规则物体运输。
此外,其产品组装全部在丹麦本部完成,国内进口整机,并且设立多个仓库,可以应对疫情等突发状况,保障为客户及时交付。
当然,硬件的优势需要软件加持。MiR AMR的软件由三个方面构成。首先是AMR本身的软件,用于控制机器人的行动,包括自动路径规划,实施避障,人员检测,安全保护区域的切换等诸多功能,控制单台AMR仅需一台手机便可轻松下达指令。其次,MiR的车队管理软件MiR Fleet能够同时管理多达100台AMR协同运作。 更重要的是,机器人的软件必须具备开放性。通过MiRGo平台,MiR AMR软件能够接入许多新通讯类软件,包括AMR数据分析软件、安全监测软件等,同时可以接入客户现有的ERP或WMS系统。
从传感器到零部件,从硬件到软件,MiR从各角度发力,打造具有竞争力的软硬件产品,又通过部署把竞争力赋予客户,为客户传递价值。
深耕市场,面向未来
随着技术进步、劳动力短缺,自主移动机器人成为智能工厂中的常见角色,逐渐在工业领域得到广泛应用。高工机器人产业研究所(GGII)数据显示,2021-2025年,中国工业移动机器人市场规模年均复合增速超45%,至2025年中国工业移动机器人市场规模有望突破250亿元。
借着发展的“东风”,MiR也进一步深化自身布局,本次中国展厅的设立和开放,将成为MiR与行业交流的一个重要窗口,在展示产品的同时,展厅也将承担一部分技术分享工作,辅助各类型的技能培训,间接推动本土制造业人才能力提升与转型,切实参与并推动中国的智造进程。
除展厅线下特展外,MiR还将于10月12日至13日举办线上全球行业峰会,进一步分享其AMR技术的成功案例,分享来自不同行业的产线物流自动化最佳实践。
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