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发布时间: 2023-07-14

“机器人+”正重新定义制造业

近年来,在智能制造浪潮的带动下,中国机器人市场需求旺盛,产业规模快速增长。目前,国产机器人的应用领域已经覆盖了汽车、电子、冶金、轻工、石化、医药等60个行业大类、168个行业中类,各类“机器人+”场景应用正在不断突破人类固有思维。与此同时,在传统制造业领域,工业机器人的智能化水平也在持续提升,为未来带来了多种可能性。


“机器人+”正在重新定义制造业。工业机器人在传统制造业领域发挥着重要作用。它们具备简单易用、高效智能和易于管理等多种优势。工业机器人是指广泛应用于工业领域的多关节机械手或多自由度机器装置,具备一定的自动性,能够依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能。


2021年12月,工信部等十五部门印发了《“十四五”机器人产业发展规划》,提出到2025年,中国将成为全球机器人技术创新策源地、高端制造集聚地和集成应用新高地;机器人产业营业收入年均增速将超过20%;制造业机器人密度将实现翻番。到2035年,中国机器人产业综合实力将达到国际领先水平,机器人将成为经济发展、人民生活和社会治理的重要组成部分。


《“十四五”机器人产业发展规划》的出台加速了中国机器人产业的发展。数据显示,2022年中国机器人全行业营业收入超过1700亿元,工业机器人产量达到44.3万套,装机量超过全球总量的50%,连续九年居世界首位。


2023年1月,工信部等十七部门印发了《“机器人+”应用行动实施方案》,提出以产品创新和场景推广为着力点,通过分类施策拓展机器人应用的深度和广度。在政策红利的推动下,各地的机器人产业迎来了升级换代和跨越式发展的窗口期,提升关键核心技术和产品创新能力、丰富机器人应用场景以及提高工业机器人使用密度成为各地产业发展的重点。


在制造业领域,工业机器人的应用越来越广泛。搬运、焊接、装配仍然是“机器人+制造业”的主要应用形式。同时,随着技术的不断进步,工业机器人正朝着高速、高精度、轻量化、成套系列化和智能化的方向发展,一些传统的应用模式也焕发出智能化的新活力。


“制造业的智能化决定了一个国家的实力,人工智能在制造业领域应该得到优先发展。”中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉表示,“机器人+”正在重新定义制造业,助力智能制造加速发展。


智能化生产为机器人带来了更多可能性。近年来,人工智能技术的应用呈现井喷式增长,让工业机器人发挥更大的作用,也为智能化生产带来了更多可能性。业内人士表示,在未来的制造业领域,工业机器人将在自动化生产、个性化定制、数据驱动决策和协作工作等方面发挥重要作用。

数据化工厂

在搬运、装配等主要应用领域,工业机器人将更加注重精度和效率。通过配备高精度传感器、视觉系统、智能算法和导航系统,工业机器人将实现自主搬运、自动化物流和自动化装配等功能。这不仅能够减少人工干预和劳动强度,还能提高运作效率和准确性。


与此同时,随着消费者需求的多元化和个性化趋势,定制化生产将成为未来制造业的重要发展方向。工业机器人将通过快速编程、自适应控制等技术实现快速、灵活的生产模式,以适应不断变化的市场需求,机器人的柔性制造能力将得到进一步发展。


此外,随着物联网技术的发展,机器人在制造业中将扮演数据收集和分析的重要角色。在任务执行过程中,机器人可以收集实时生产数据并与其他系统进行互联,实现实时监测和决策支持。通过大数据分析,机器人还可以帮助制造商优化生产过程、预测故障并进行预防性维护,从而提高生产效率和资源利用率。


然而,虽然智能制造将进一步推动机器人的应用场景扩展,包括人工智能与机器人的融合、智能仓储和物流系统以及个性化定制生产等,机器人产业在技术创新、人机协作、人才培养和生态构建等方面仍面临挑战。


以工业无人机的应用为例,纵横股份董事长任斌表示,目前我国工业无人机的“软硬兼施”生态体系尚不完善,要想打造成熟完善的工业无人机生态体系,需要产业链上下游的共同努力。


为了破局,专家表示,政府、企业和研究机构在技术创新方面应加大对机器人技术创新的研发投入,提供更多的资金和资源支持。同时,要建立产学研合作平台,鼓励学术界与工业界紧密合作,加快技术研究成果的转化和应用。此外,还应鼓励创新创业,为机器人技术创新提供创业支持和政策激励,吸引更多的创新人才和企业参与机器人产业的发展。


在人机协作方面,应制定和执行严格的人机协作安全规范和标准,确保机器人与人类共同工作时的安全性和可靠性。同时,应开发先进的机器人感知技术,使机器人能够准确感知和理解周围环境,以避免与人类发生意外接触。对于操作者来说,需要提供专业的培训和教育,使其能够安全地与机器人协作。


在人才培养方面,应更新教育体系,将机器人技术纳入课程设置,培养具备机器人相关知识和技能的人才。同时,应鼓励跨学科的培养模式,培养既懂机械工程和电子工程,又懂人工智能和数据分析等相关技术的人才。此外,还应加强国际间的合作与交流,共享机器人技术和经验,推动机器人产业向全球化迈进。

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