 |
«РОББО» выпустила центр 3D-прототипирования Q-fab
Компания «РОББО», российский производитель образовательной робототехники, создала многофункциональный центр 3D-прототипирования Q-fab. Испытания устройства подтвердили, что оно полностью безопасно для детей.
Новый центр 3D-прототипирования Q-fab разрабатывался специалистами «РОББО» в течение года. Первая партия оборудования была изготовлена в декабре 2023 года. На сегодняшний день устройства уже поставлены и используются двум компаниям. До конца года планируется поставка Q-fab двум другим организациям. Всего «РОББО» изготовит 30 устройств в течение первого полугодия 2024 года.
Q-fab — это многофункциональный центр прототипирования российского производства, который подходит для обучения детей в рамках основного, общего, дополнительного образования, а также проектной деятельности учеников старшей школы, ВУЗов и мастер-классов.
Он позволяет конструировать и изготавливать объемные модели роботов и запчасти к ним. С его помощью можно создавать как металлические, так и деревянные изделия методом 3D-печати и фрезерной резки и наносить на них лазерную гравировку. Он позволяет изучить такие популярные инженерные программы, как Repiterhost, Freecad и Inkscape.
Главное преимущество Q-fab - это расширенные возможности. Устройство оборудовано экструдерами для плавления и смешивания пластика, шпинделем с воздушным охлаждением для механической обработки деталей и лазерным модулем. Также оно оснащено закрытой термокамерой для поддержки оптимальной температуры и тихими драйверами, которые обеспечивают его бесшумную работу.
В нем установлены два лазера вместо одного и мощный фрезер. Он легко переходит с одного инструмента на другой, так как автоматически определяет его и переключается на необходимый режим.
Также Q-fab отличает улучшенный корпус. Он оснащен цветным дисплеем с тачскрином и имеет современный дизайн. Для него характерны сглаженные углы и некоторые другие особенности.
Кроме того, Q-fab может считывать информацию с флеш-карт и подключаться к компьютеру по WI-FI. Постоянного подключения к компьютеру при этом он не требует. Удаленно управлять устройством позволяет встроенный миникомпьютер Raspberry Pi с Web-камерой. Готовые детали можно удобно размещать на подогреваемом рабочем столе с большой площадью.
«Q-fab сочетает в себе 3 функции: 3D-печать, фрезерную резку и лазерную гравировку. Он обладает широкими возможностями и поэтому позволяет детям разобраться сразу с несколькими способами обработки материалов, тогда как обычно им требуется для этого минимум два устройства. Также он помогает ученикам изучить основы робототехники, электроники и подготовиться, например, к работе со станками с числовым программным управлением» — отметил основатель и продюсер «РОББО» Павел Фролов.
Благодаря Q-fab дети могут приобрести навыки и знания, необходимые для участия в конкурсах по 3D-моделированию, промышленному дизайну, производству собственных устройств, соревнованиях по робототехнике и различных олимпиадах.
«Не менее важно то, что Q-fab полностью безопасен для них. Его конструкция настолько продумана, что даже при неловком использовании устройства дети не смогут получить ссадины при создании изделий», — заметил основатель и продюсер «РОББО» Павел Фролов.
Изображение
центр 3D-прототипирования Q-fab
О «РОББО»:
«РОББО» — суверенная общероссийская платформа по обучению современной образовательной робототехнике юных инноваторов, мейкеров и предпринимателей на основе "открытого железа" и "открытого кода". Платформа снимает зависимость от закрытых иностранных технологий и софта.
«РОББО» — лидерский проект Агентства стратегических инициатив (АСИ), резидент Фонда "Сколково" и АО "Технопарк Санкт-Петербурга", участник Кружкового движения Национальной технологической инициативы. Продукты компании разработаны при поддержке Фонда содействия инновациям, Российского фонда развития информационных технологий и Минпромторга России. С помощью ROBBO обучается более 100 000 детей в 500+ школах и 150+ кружках 35 стран мира. Представительства компании открыты в Финляндии, Китае и Японии.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: ROBBO
Добавлен: 21:20, 26.12.2023
Количество просмотров: 318
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия617 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия609 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия687 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия793 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
