智能工业制造三大发展核心

消费者方面的需求变化更加迅速，制造业面临的挑战也变得更加复杂。如今，智能制造利用传感技术并结合人工智能算法来提高信息可见性和系统可控性。在信息物理系统(Cyber-Physical System)的应用下，协同机器人、数字孪生和预测性维护是智能制造行业的发展重点。

1. 协作机器人

   过去，传统的大型工业机器人进入门槛高，投资成本高，投资回收期长。针对这一问题，协作机器人逐渐被开发出来，以取代大型工业机器人。

   协作机器人成本相对较低，灵活性高，企业部署起来更容易，不需要太多额外的保护或软件套件来满足制造过程不断变化的需求。协作机器人适合引入高度重复的任务，但不需要太困难的现场工作。协作机器人还可以提高安全性。

   协作机器人具有更好的价格优势，也是更多中小企业愿意采用的智能化生产方式，这也推动了协作机器人市场的发展。协作机器人主要应用于设计周期短、产品可变性高的行业，如汽车工业和电子制造业等需要自动化灵活性的行业。

   • 通用的机器人

     在Cobot行业中，优傲机器人的市场份额最高。通过自动化制造解决方案，解决了制造业用工不足的问题，积极开发和采用机器人技术进行肮脏、枯燥、危险的3D工作。市场:针对中国、印度、东南亚等劳动力需求大的市场。

   • Techman Robot (TM Robot)-广达电脑有限公司

     TM ROBOT于2016年首次销售，2018年成为全球协同机器人市场占有率第二大的机器人。TM ROBOT专注于机器视觉技术，利用视觉检测自动校正物体位置偏移，配合智能接口工作，使人员能够快速方便地操作，跟踪工作进度，及时监控机械臂的运行情况。TM ROBOT通过对物体的准确识别，深化了在各行业的应用，也拓展了智能视觉的生产体系。

   • 传统工业机器人进入协作机器人(Cobot)市场

     许多主要的工业自动化和机器人制造商也在投资开发协作机器人。例如，ABB推出了Yumi单臂和双臂Cobot。与以前的工业机器人相比，它更灵活，成本更低。它的Cobot可以连接网络和设备。它可以更准确地监测和控制工作，并使用数据驱动分析来提高操作性能，可靠性和使用寿命。ABB还推出了一款可监测的无限传感器，可以通过监测振动程度和振动状态来评估。另一方面，它也允许维护人员远程监控，而不必接近危险的轴承轴。

   另一个全球机器人品牌KUKA正在发展中。

   人-机器人增强(HRA)是人类工作的延伸，提高了准确性和灵敏度。通过机器学习，它可以实时与人类互动，响应不断变化的任务，并更快、更准确、更安全地安装组件。

   • 激烈的行业竞争

     随着传感器和机器视觉技术的突破，结合AI, Cobot不断完善技术，朝着安全、易用的方向发展。Cobot不是人类的替代品。它可以与人类和机器合作;相互补充，共同完成工作要求。

   帮助提高生产力。

   相比之下，大量资源不断投入研发自动化技能和协作机器人，这也使得行业更加激烈。

2. 数字孪生，实时集成

   数字孪生是通过传感器收集的设备、过程和系统的虚拟副本，是新的战略技术之一。数字孪生在物理模型和虚拟模型之间建立连接，通过传感器实时监测和返回数据，并进一步分析判断和反馈，使虚拟模型不断优化，实现实时虚实融合。

目前，该技术也应用于各个行业，如医疗领域急诊室的病人流量监控、建筑领域的远程监控、能源领域的实时监控和输配电调控等，从而实现更高效的管理，降低成本。

在制造方面，将生产、设计、产品开发都采用数字孪生，缩短产品开发周期，响应定制化、小型化的趋势，制定更适合的制造计划和精确的生产控制。优化整个生产流程。此外，在工业自动化转型中，物联网的建立也让数字孪生的技术更加精准，实现智能制造。在产品设计中使用数字双胞胎，制造商可以在虚拟环境中调整产品设计，并在产品正式推出之前测试和验证产品的功能，安全性和质量。

生产端的数字化孪生体侧重于虚拟调整，实现工厂的数字化和自动化。此外，操作端的数字孪生使用整个生产线的数据，通过模拟来预测故障，以降低能耗或停机的风险。

3. 预测性维护，降低成本，提高产量

   预测性维护是智能制造中的一项重要技术。通过分析生产数据，实时监控设备运行情况，优化维修计划，有效防止停机等事故，降低维修成本，增加工厂运行时间，提高产量。

   今天，大多数工厂24小时运转，相对的停机成本持续增加。在意外停机的情况下，将损失高昂的成本。通过预测性维护优化停机计划，最大限度地减少计划外停机的风险，延长设备寿命。因此，该技术已成为智能制造领域的重要课题之一。

   预测性维护建立在物联网的基础上。基本条件包括安装在各设备上的数据采集传感器进行监测，并将数据传输到中央控制中心，存储和分析计算数据，实现预测和维护的功能。

   智能制造的必要条件是工业互联网的建立。互联网上的数据包括存储的历史信号和随时收集的数据。随着技术和精度的提高，数字孪生和预测性维护变得越来越重要，可以作为决策的重要依据。在规划设备架构以实现智慧制造能力时，也需要综合考虑这一技术。