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机器换人潜力之大不可预算 工业4.0是幕后推手?
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汽车零配件生产商没有配备自动化生产线?这简直是无法想像的事。上海鼎湘自动化科技有限公司提供的精确耐用的高科技解决方案几乎可以用于对各种材料的加工件进行标准化再加工。它可以负责执行有手伤危险的作业,全自动完成整个生产步骤以及智能化整合单个流程单元而且灵活性极高。无论是安装、焊接、表面加工、拣选、测量还是检测都可以更经济快速的完成精密作业。自动化成了新一轮改革的代名词。我们看到了传统制造方式不断被改进,而工业机器人则深受工业制造的青睐,于是“机器换人潮”也开始登上历史舞台。对于自动化行业发展至关重要的核心技术则成了新一轮竞争的关键点。

全球智能机器人的市场规模预计在2021年将成长至336亿美元,而亚洲将是成长最多的地区。近年各国都不约而同将机器人视为战略产业,某种程度甚至可以是一种综合国力的展现,各领域的领导厂商都积极投入并发展当中。

机器人无疑已成为下一个科技明日之星,全球各国无不积极推动机器人产业,而近期人工智能与深度学习等技术发展热度增温,更成为推动智能机器人发展的重要动能。根据工研院IEK研究报告预估,全球智能机器人的市场规模预计在2021年将成长至336亿美元,而亚洲将是成长最多的地区。

根据财团法人精密机械研究发展中心的定义,智能机器人可透过传感器感知环境,并藉由程序化处达成智能化理解,最后反应出所需动作,以执行各种生产活动、提供服务或与人互动。它是集合各种技术于一体的平台,包含机械、控制自动化、电子、电机、影像、光学、通讯、软件与安全系统等相关技术与应用,其中软硬件整合技术至为重要。本课程深入探讨智能机器人产业前景,并剖析关键技术、零组件与软硬件架构。

服务机器人具发展潜力

根据资策会MIC研究数据显示(图1),2015年四大应用领域机器人市场规模合计约269亿美元,其中以工业机器人110亿美元比重最高,但到了2025年整体市场规模将扩大到669亿美元,尽管市场规模还是以工业机器人的244亿美元最大,但商业用机器人与个人用机器人2000~2025年复合成长率(CAGR)分别为11.6%与17.4%,资策会MIC产业分析师张佳蕙(图2)指出,尤其是2015年以后,这两类应用成长更为显著,服务型应用市场当中,有许多过去未导入机器人的新兴领域,带动其成长潜力。

2000~2025年全球各应用领域机器人产业规模

资策会MIC产业分析师张佳蕙指出,2015年以后,服务型应用市场,有许多过去未导入机器人的新兴领域,带动其成长潜力。

日本软件银行近年大举进军机器人领域,一连串的动作引发市场关注,张佳蕙说,包括2012年收购法国人形机器人公司AldebaranRobotics,其2014年推出的人形机器人Pepper陆续与IBMWatson、MicrosoftAzure合作。Softbank提出以沟通为基础提供家庭及商业应用的愿景,Pepper被设定为「希望能被爱」的机器人,透过互动沟通了解家中成员,成为家中的一份子;并在人工智能的基础下,让Pepper协助企业产品的营销,在家庭兼具娱乐及学习效果。此外,目前较知名已投入市场的服务型机器人还有Leka与Savioke。

近年各国都不约而同将机器人视为战略产业,日本发展机器人已久,2015年日本政府设立机器人革命倡议协议会,推动机器人产业的发展;韩国则是由产业通商资源部主导,每五年制定基本计划,目标是在2022年成为机器人活用的国家,生产规模达25兆韩圜;美国则是从2011年开始,由美国国家科学基金会(NSF)主导,发展能够安全与人协同工作的机器人技术。目前韩国以家用机器人为发展主力,美国则是在救灾国防领先各国,张佳蕙建议,家庭应用与公共应用各国布局已深,商业应用近期兴起,台湾可以伺机切入。

深度学习、语音识别等技术在近年有显著的发展,也因此促成服务型机器人产业与应用的兴起,机器人从过去单向沟通执行命令,进化到可以理解语意响应对话内容,应用服务为机器人后续发展重点。机器人应用情境多元,在不同场合必须结合各领域专业知识及对用户需求的了解,因此厂商应透过开放平台,加快机器人在各领域的应用。

类神经网络技术大跃进

深度学习这个名词因为2016年人工智能AlphaGo连败南韩棋王,机器首度成功挑战人脑,并在围棋这个普遍被认为难度最高的博弈活动中,一时又被世界大众所关心。而AlphaGo的深度学习核心就是类神经网络技术,早在1943年,WarrenMcCulloch以及WalterPitts首次提出神经元的数学模型,之后到了1958年,心理学家Rosenblatt提出了感知器(Perceptron)的概念,在前者神经元的结构中加入了训练修正参数的机制,这时类神经网络的基本学理架构算是完成。类神经网络的神经元其实是从前端收集到各种讯号(类似神经的树突),然后将各个讯号根据权重加权后加总,再透过活化函数转换成新讯号传送出去(类似神经元的轴突)。

相关技术架构其实早在1970年代就已经完成了,数据决策技术长尹相志(图3)表示,深度学习其实就是类神经网络的另一种说法,其成功来自于更深入理解人类大脑的运作。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)协助机器发展真正的视觉,其中的两大原则为:局部感知与权重共享。让机器可以从碎片特征理解整体意义,进而找出特征的群聚性,不断分层细化的分析,无论是多细微的特征:只要不化成灰,都能抽取特征。

其中,图形辨识是其中的重点,在过往的认知中,中央处理器(CPU)与绘图处理器(GPU)处理不同的运算功能,单就图形辨识的深度学习功能来说,GPU的效能是CPU的百至千倍,尹相志进一步表示,透过深度学习,机器甚至可以将原本马赛克图案的照片效果移除还原。不过,在语音与文字的辨识上,中文对于机器还是很大的挑战,中文词汇超过百万,无须约定成俗即可创造新字以及赋予词性,还有很多中英、中日、中韩夹杂的词汇,诸如:蓝瘦、香菇、94狂等。

大厂搜集数据布局未来

机器人产业前景受到各方瞩目,尤其深度学习、人工智能成为各大厂布局下一波企业发展的方向,包括脸书(Facebook)、微软(Microsoft)、谷歌(Google)与亚马逊(Amazon)。这些企业的共通点就是都透过产品、服务与消费者互动,并累积了多年的初级数据,未来人工智能与深度学习说穿了都是大量数据搜集、整理并分类、标注(Tag)使这些初级数据变成信息,最后再透过强大的处理器快速搜寻与反应的结果。

从这样的架构来观察,硕网信息总经理邱仁钿(图4)认为,四大厂之间FB的数据结构化程度最高,因为每个用户上传文章或图片时,已经将内容整理过,图片分辨率高甚至照片中的人物也直接标注了,未来FB要藉由这些数据做进一步整理或利用时,可以花费最少的时间,或进行更高质量的整理。目前世界上有80%的数据数据是非结构化的,认知运算能够提升并简化学习过程。

因此,机器人要降低错误率重点就在数据的完整性与结构化,邱仁钿进一步解释,深度学习的应用历程从底层的类神经网络运算、大量数据分析、发现规则/自动归类、产生媒合/推荐策略、记录用户行为、回馈到模型/提升准确率,最终就是要提升数据质量并产生自我学习修正机制。

协作型机器人角色更加重要

工业制造从80、90年代的自动化,发展到2000年代的智能制造,未来的智能工厂除了更高度的自动化与取代更多复杂的人力制程之外,还希望发展更多协作型机器人,台达电子机器人事业群机器人事业处长彭志诚(图5)说明,包括点胶(Dispensing)、上螺钉(Screwing)、焊接(Soldering)、检验(Inspection)、组装(Assembly)、卡匣自动搬运车(Pick&PlaceVehicle,P&P)等,甚至可以弹性更换夹具与工具,生产线因产品、制程需要而可以弹性重组(Reconfigurable),可以处理更多客制化的实时订单。

一个机器人系统,彭志诚解释,可以简单分成机械结构(Mechanicalstructure)、驱动程序、运算与控制单元、传感器、通讯模块几个项目。未来协作型机器人的市场发展趋势为业界瞩目,多家研究单位都看好其发展,BarclaysEquity研究指出,2020年该市场规模将挑战30亿美元,2015~2020年复合成长率97%,是非常高度成长的市场。

工业4.0促成自主机器人发展

智能机器人的发展要从德国喊出的工业4.0口号来观察,台科大自动化及控制研究所副教授李敏凡(图6)说,该口号的精神在少量多样、周期短,一切商业活动始于卖方,过去传统的生产价值链顺序颠倒,从顾客需求开始驱动研发,再到供应链与生产,完成整个商业活动。因此,生产线必须维持高度弹性,以因应各式各样不同的需求,并实时反应。

自主移动机器人(AutonomousMobileRobot)有别于非自主性质的机器人,李敏凡指出,非自主性质如遥控是由人类以有线或无线方式控制;自动是执行规画好的任务计算机程序;而自主则是可以在未知环境,处理非预知的工作,并可随时、随机弹性调整工作内容。简单的说,工业4.0就是工业3.0加上人工智能,自主机器人的行为内容包括,避障、目标搜寻、轨迹追踪、保持队形等。

传感器应用质量均升

从关键零组件的角度来看,台科大电子工程系赖文政(图7)博士说,机器人是由许多次系统整合而成的,若进一步将次系统拆解,则可以大致分成显示器、输入设备如键盘/游戏杆、驱动器如马达、通讯设备、感测模块、视觉模块、导航模块等重要单元。这些模块在一个机器人身上可能出现多次,而微控制器(MCU)与传感器,在许多次系统或模块上都会一再出现,是非常重要的关键零组件,而且随功能提升,这些关键零组件的使用量也将更为惊人。

尤其是传感器,要让机器人更聪明,需透过这些前端的传感器搜集更多信息,意法半导体(ST)模拟、微机电与感测组件应用经理陈建成(图8)说明,传感器分成动作、环境、声音三类,以当红的Pepper为例,其头部有四个麦克风、两个RGB相机、一个3D传感器、三个触控传感器、胸前有一个陀螺仪、手部有两个触控传感器、腿部有两个声纳传感器、雷射传感器六个、三个保险杆传感器、一个陀螺仪、两个红外线传感器,共九类近30颗传感器。

也由于感测的需求越来越高,环境传感器将往新应用领域发展,微机电类型的电子罗盘、加速度计、陀螺仪、麦克风等将持续提升感测精准度,也就是降低噪声干扰,提升感测灵敏度与精度。另外因应传感器融合(SensorFusion)的发展趋势,将促成同性质的传感器融合,如加速度计整合陀螺仪成为六轴传感器,加速度计整合电子罗盘与陀螺仪成为九轴传感器。未来单一功能的传感器将会越来越少。

智能机器人测试项目繁复

智能机器人尤其是陪伴与服务型机器人迟迟未能普及的一个重要原因就是安全性,有些陪伴型机器人动辄几十公斤,加上移动速度,若是在家中发生意外,面对的是小朋友与老人家,恐怕还未达成陪伴的目的就先酿成灾害。另外,在工厂的生产在线,每天与机械为伍的人员,安全风险更是有增无减。

因此机器人产品风险与验证也是一个重要的议题,UL能源暨电力科技部事业发展经理陈立闵(图9)指出,UL1740标准是美国对于机器人设备的基本安全设计要求,其中的测试要点包括电源输入、最大负载电流、操作温度、过电压与欠电压、漏电流、操作软件、手持部位、导体失效、通风马达死锁、驱动马达死锁、马达煞车、零组件破损、过载、断电与重启、紧急停止装置、紧急停止时间与移动距离测量、断电下的紧急移动、抓取装置、教学模式下的低速运动测量、突电压的防护、绝缘材料耐受电压、电路板耐受电压、弯折、轴向旋转耐受性、提拉与移动、外壳强度等数十个项目。

而且不是只有整机要测试,陈立闵强调,零组件安全与软件安全都要测试,其他还有很多必要与非必要的安全防护,跟产品的类型与个别特性有关,例如机能安全(FunctionalSafety)认证,内容提到机器设备的安全可靠性分成五级,耐用次数从一万次到一千万次。智能机器人的验证内容繁琐,因应产业与时代的发展,当我们与机器人的互动越来越密切,也可能因为发生新的非预期意外,使得安全验证的项目越来越多,因此如欲投入智能机器人领域,及早了解复杂的安全认证内容并导入非常重要。

关于工业机器人10大应用行业概况分析

  1、汽车制造业

  在中国,50%的工业机器人应用于汽车制造业,其中50%以上为焊接机器人;在发达国家,汽车工业机器人占机器人总保有量的53%以上。据统计,世界各大汽车制造厂,年产每万辆汽车所拥有的机器人数量为10台以上。随着机器人技术的不断发展和日臻完善,工业机器人必将对汽车制造业的发展起到极大的促进作用。而中国正由制造大国向制造强国迈进,需要提升加工手段,提高产品质量,增加企业竞争力,这一切都预示机器人的发展前景巨大。

  案例:在未引入机器人以前的中国重型汽车集团有限公司,一个工人只能照看两台机床,引入工业机器人后,一台机器人可以自动操控5-10个加工中心。从2005年到2011年,中国重汽卡车年产量从4万多辆增至15万辆,而固定职工只增加了10%左右,协议派遣工增幅也比较有限,产量的提升很大程度上归功于机器人的引入。

  此外,2008年,中国重汽在建设新车间时引入了工业机器人,建成了全自动冲压机,由机械手臂将钢板送入冲压机,既稳定了产品质量,又代替了人工,避免了工伤事故的发生。

  2、电子电气行业

  电子类的IC、贴片元器件,工业机器人在这些领域的应用均较普遍。目前世界工业界装机最多的工业机器人是SCARA型四轴机器人。第二位的是串联关节型垂直6轴机器人。罗百辉指出,超过全球工业机器人装机量一半的这两种工业机器人是我们关注的重点。

  在手机生产领域,视觉机器人,例如分拣装箱、撕膜系统、激光塑料焊接、高速四轴码垛机器人等适用于触摸屏检测、擦洗、贴膜等一系列流程的自动化系统的应用。

  专区内机器人均由国内生产商根据电子生产行业需求所特制,小型化、简单化的特性实现了电子组装高精度、高效的生产,满足了电子组装加工设备日益精细化的需求,而自动化加工更是大大提升生产效益。据有关数据表明,产品通过机器人抛光,成品率可从87%提高到93%,因此无论“机器手臂”还是更高端的机器人,投入使用后都会使生产效率大幅提高。

  3、橡胶及塑料工业

  塑料工业的合作紧密而且专业化程度高:塑料的生产、加工和机械制造紧密相连。即使在将来,这一行业也将是一重要的经济部门并确保众多的工作岗位。因为塑料几乎无处不在:从汽车和电子工业到消费品和食品工业。机械制造作为联系生产和加工的工艺技术在此发挥着至关重要的作用。原材料通过注塑机和工具被加工成用于精加工的创新型精细耐用的成品或半成品—通过采用自动化解决方案,生产工艺更高效、经济可靠。

  要跻身塑料工业需符合极为严格的标准。这对机器人来说当然毫无问题。它不仅最佳适用于在净室环境标准下生产工具,而且也可在注塑机旁完成高强度作业。即使在高标准的生产环境下,它也将可靠地提高各种工艺的经济效益。因为机器人掌握了一系列操作、拾放和精加工作业。

  以其多面手的特质,机器人的作业快速、高效、灵活。它结实耐用,能承受最重的载荷。由此可以最佳地满足日益增长的质量和生产效率的要求并确保企业在今后的市场竞争中具有决定性的竞争优势。

  4、铸造行业

  在极端的工作环境下进行多班作业—铸造域的作业使工人和机器遭受沉重负担。制造强劲的专门适用于极重载荷的库卡铸造机器人的另一个原因:高污染、高温或外部环境恶劣的领域。操作简便的控制系统和专用的软件包使机器人的应用十分灵活—无论是直接用于注塑机、还是用于连接两道工序,或是用于运输极为沉重的工件。因其具有最佳的定位性能、很高的承载力以及可以安全可靠地进行高强度作业等优势等。

  机器人以其模块化的结构设计、灵活的控制系统、专用的应用软件能够满足铸造行业整个自动化应用领域的最高要求。它不仅防水,而且耐脏、抗热。

  它甚至可以直接在注塑机旁、内部和上方用于取出工件。此外它还可以可靠地将工艺单元和生产单元连接起来。另外在去毛边、磨削或钻孔等精加工作业以及进行质量检测方面,机器人表现非凡。

  5、食品行业

  机器人的运用范围越来越广泛,即使在很多的传统工业领域中人们也在努力使机器人代替人类工作,在食品工业中的情况也是如此。目前人们已经开发出的食品工业机器人有包装罐头机器人,自动午餐机器人和切割牛肉机器人等。

  从想象机器人的角度来看,切割牛的前半身这个问题不是一个简朴的问题,要考虑的细节特别的复杂,因为从牛的身体结构来看,每头牛的肢体虽然大致一样,但还是有很多不相同的地方。机器人系统必须要选择对每头牛的最佳切割方法,最大限度的减少牛肉的浪费。实际上,要使机器人系统能纯熟的模拟一个纯熟屠宰工人的动作,最终的解决方法将是把传感器技术,人工智能和机器人制造等多项高技术集成起来,使机器人系统能自动顺应产品加工中的各种变化。

  切割牛肉的机器人将要加工的牛的肢体与数据库中存储的以前的牛的肢体的切割信息进行比较来加工每一头牛,这样就可以顺着每刀切割所定的初始路线方向来确定刀的起点和终点,然后用机器人驱动刀切入牛的身体里面。传感器系统监视切割是所用力量的大小,来确定刀是否是在切割骨头,同时把信息反馈给机器人控制系统,以控制刀片只顺着骨头的轮廓移动,从而避免损坏刀片。

  6、化工行业

  化工行业是工业机器人主要应用领域之一。目前应用于化工行业的主要洁净机器人及其自动化设备有大气机械手、真空机械手、洁净镀膜机械手、洁净AGV、RGV及洁净物流自动传输系统等。很多现代化工业品生产要求精密化、微型化、高纯度、高质量和高可靠性,在产品的生产中要求有一个洁净的环境,洁净度的高低直接影响产品的合格率,洁净技术就是按照产品生产对洁净生产环境的污染物的控制要求、控制方法以及控制设施的日益严格而不断发展。因此,在化工领域,随着未来更多的化工生产场合对于环境清洁度的要求越来越高,洁净机器人将会得到进一步的利用,因此其具有广阔的市场空间。

  合成橡胶自动化码垛装箱机器人在齐鲁石化橡胶厂投用。长期以来,该厂采用人工码垛方式,不仅耗费大量人力,而且员工劳动强度大。这一机器人装箱设备每小时可完成600块合成橡胶的装箱任务,最高纪录是3分钟装满一箱。它可完成多种型号的国际标准集装箱的作业,每年可节省人工成本48万元并实现集装箱系统的重复使用,减少公用工程建设以及包装袋塑料降解的费用。

  7、玻璃行业

  无论是空心玻璃、平面玻璃、管状玻璃,还是玻璃纤维—现代化、含矿物的高科技材料是电子和通讯、化学、医药和化妆品工业中非常重要的组成部分。而且如今它对于建筑工业和其他工业分支来说也是不可或缺的。特别是对于洁净度要求非常高的玻璃,工业机器人是最好的选择。

  洁净玻璃搬运系统。双手协调洁净搬运机械手,工作环境洁净度10000级。该机械手包含X1、X2、Z1、Z2和R五自由度,采用伺服电机驱动,具有高速度、快速响应、重复定位精度高的特点。

  在X方向上X1轴、X2轴共用一对导轨,做交替协调运动,其中Z1轴末端带有旋转轴R。机械手末端带有端拾器,用于取放工件。RB35J可用在玻璃制造、平板显示(FPD)等行业需两个机械手轮流交替进行搬运、码垛的场合。

  8、家用电器行业

  白色家电的大型设备领域对经济性和生产率的要求也越来越高。降低工艺成本,提高生产效率成为重中之重,自动化解决方案可以优化家用电器的生产。无论是批量生产洗衣机滚筒或是给浴缸上釉—使用机器人可以更经济有效地完成生产、加工、搬运、测量和检验工作。它可以连续可靠地完成生产任务,无需经常将沉重的部件中转。由此可以确保生产流水线的物料流通顺畅—而且始终保持恒定高质量。

  原因是多方面的:因其具有最高的生产率、重复性的高精确度、很高的可靠性以及光学和触觉性能,机器人几乎可以运用到家用电器生产工艺流程的所有方面。

  9、冶金行业

  无论是轻金属、彩色金属、贵金属、特殊金属,还是钢—金属工业离不开铸造厂和钢/金属加工。而且如果没有自动化和多班作业,就无法确保生产的经济效益和竞争力并减轻员工繁重的工作。

  工业机器人在冶金行业的主要工作范围包括钻孔、铣削或切割以及折弯和冲压等加工过程。此外它还可以缩短焊接、安装、装卸料过程的工作周期并提高生产率。

  即使在铸造领域,配备了专用的铸造装备的库卡机器人也显示了其非凡的实力,它具有使用寿命长、耐高温、防水和防灰尘等优势。此外库卡机器人还可以独立完成表面检测等检测工作,从而为高效的质量管理做出了重要贡献。

  10、烟草行业

  工业机器人在我国烟草行业的应用出现在90年代中期,玉溪卷烟厂采用工业机器人对其卷烟成品进行码垛作业,用AGV(自行走小车)搬运成品托盘,节省了大量人力,减少了烟箱破损,提高了自动化水平。

  工业机器人在烟草行业的应用我国烟草行业多年来不断加强技术改造,促进技术进步,重点卷烟企业的生产设备已达到国际90年代初期水平。

  但是,先进的生产设备必须配备与之相应的管理方法和后勤保障系统,才能真正发挥设备的高效益,如卷烟原、辅料的配送,就需要先进的自动化物流系统来完成,传统的人工管理,人工搬运极易出错,又不准时,已不能适应生产发展的需要。精准的工业机器人被应用于这个领域。

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