复合型机器人

序

存在机器人从工业在向消费领域渗透的过程中，人机交互是制约因素。机器人发展的因素之一。近年来，随着智能技术的不断发展，人工智能机器人不仅在服务领域不断探索，也使制造业的整体发展水平达到了前所未有的高度。

在2017年意大利的一场歌剧演出中，著名男高音安德烈·波切利并不是观众的焦点，因为演出中出现了另一位明星:指挥家。工业机器人公司ABB制造的武器机器人米语.这个除了当指挥，就是在人机协作有突破性的表现。机器人也展示过DJ表演、冲咖啡等复杂动作。设计这个模型机器人最初的目的是为了满足消费电子行业对柔性生产和柔性制造的需求。

ABB怎么看？工业互联网、人工智能等技术对制造业的推动和影响？像ABB一样长期扎根于制造业公司如何给自己和高科技定位公司未来的竞争与合作？机器人行业的下一个出路在哪里？未来的制造业会是什么样的？带着这些问题，ABB和我 机器人专家们，机器人全球产品管理负责人Peter博士进行了深入交流。

工业互联网对制造业的价值

如果从两个维度分析，工业以及互联网对制造业的价值:一个维度是制造业的生命周期，从规划设计到建设运营优化，再到日常维护升级。另一个维度是制造业的不同能力阶梯。工业互联网可以连接所有设备、传感器，机器人都是联系在一起的，让我们对设备本身有更多的了解，更重要的是有了这些信息之后，如何持续改进生产工艺。从制造生命周期的角度来看，工业互联网可以给工厂关注的三个主要方面:生产力效率、正常运行时间和产品合格率带来改变，为整个制造生命周期的各个方面提供新的思路。

比如在电子工厂组装手机、电脑等产品时，一般工厂的做法是工人依靠精密工具来保证组装的精度。每一个组装步骤都需要通过测试，测试结果决定了最后一道工序能否通过。一般工厂无法追溯到之前的工艺，但是工业互联网可以调整装配过程中所需的参数。以手机为例，假设内部各种元器件的装配精度为30微米，根据最终的测试结果，元器件的公差一直是一边差50微米。使用工业互联网，这种生产数据可以通过工业互联网的形式反馈到设计层，通过分析可以消除系统误差， 确定和调整前一工序中装配环节的参数。这意味着通过工业互联网获得的生产过程中的实际数据，可以提高最终的生产质量，这从产能阶梯和生命周期的角度来体现。工业互联网的价值。

人工智能在制造业中的应用

人工智能广泛应用于制造业。该工厂以数千个单位为基础机器人基于历史数据的综合判断机器人问题的可能性，对整个设备的运行进行预防性诊断。系统采用机器学习算法，基于大量历史数据做出判断，可以对设备运行进行预防性维护。ABB将从2007年开始机器人连接服务器，共享潜在问题、设备运行状态等数据。经过十几年的数据积累，我们掌握了全球各工厂的大量运营数据。未来，我们将进一步采用机器学习，通过数据分析，推出基于云平台的预防性诊断和维护服务。除了预防性维护，人工智能还可以带来一些思路，解决整个生产过程中的瓶颈问题， 例如汽车工厂的车身。焊接工艺生产线。最重要的一点是，在未来，人们和机器人在交互领域，人工智能会大有作为。目前基于生产设备的人机交互还处于比较传统的阶段，需要人输入指令来实现交互过程。人工智能技术可以使未来的人和智能。机器人他们之间的互动变得更加自然。

将来的机器人的发展趋势和应用场景。

随着外部因素的变化，无论是全球还是中国，在过去的10年里，工业机器人发展速度有些惊人。在全球范围内，工业机器人保持15%到20%的年增长率。在中国，根据ABB数据，2017年中国工业机器人市场增长率超过50%。

在产品和技术方面，自20世纪70年代以来，工业机器人结构和应用技术变化不大，大部分工业机器人用来完成重复性、简单枯燥、甚至危险的工作。现在工业机器人主要用于有产能和产量需求的大型生产，如汽车、电子、食品饮料行业。因为那辆车工业规模效应明显，汽车行业一直是工业机器人应用最广泛的行业。去年以来，由于中国市场需求的增加，电子行业已经成为工业机器人的最大用户。与此同时，机器人也用于食品饮料、金属制品、塑料制品等传统行业。

应用、未来物流和零售由于对人力的高需求和产业规模的快速发展，该行业将成为机器人新的应用领域。不管是仓库需要，还是物流行业本身需要。分拣工作；无论是装货，补货还是零售货架管理都适合。机器人的应用场景。所以物流和零售该行业将是下一个新兴行业，也是机器人从工业向服务业渗透的开始。

由于老龄化和劳动力成本上升，在欧洲，机器人来自大厂的需求逐渐渗透到中小工厂甚至小作坊企业。对于中小企业来说，生产特点是小批量、多品种，生产流程要不断切换，采用传统的工业机器人这将花费太多的切换时间。因此，中小企业需要小而灵活的产品。机器人易用性是关键。

如果与计算机行业的发展相比，目前，工业机器人仍处于“超级计算机”阶段，机器人“个人电脑”的时代还没有到来。回顾计算机从发明到普及的历史，价格缩小、体积缩小、易用、人性化的图形界面是最终使计算机从实验室走进千家万户的三个重要因素。同样，成本，人机比协作安全性和易用性是机器人从工业渗透到其他领域的制约因素。存在机器人从工业在向消费领域渗透的过程中，人机交互是制约因素。机器人发展的因素之一。无论是从工业或者其他场景，机器如何更好的与人交互？更好的协助人们在工作和生产的过程中完成工作？人工智能为解决这些问题带来了可能。就人机交互的可靠性而言， 技术上还是有突破的。存在工业机器人另一方面，现在在工厂里机器人之所以能执行指令而不出错，是因为工程设计、安装、调试都需要通过指令在生产线上操作。未来的理想情况是，机器人能像学徒一样以更自然的方式与人互动，能在人的指导下从学徒变成技术工人。

理想的未来工厂

未来的理想工厂是机器人人工智能与物联网技术相结合的智能工厂。生产线配备传感器，采集生产过程各阶段产品和设备的相关数据；机器人独立工作，合作完成各种复杂任务；生产加工工位独立工作或协同工作，根据制造工艺调整前道工序；当检测到不符合规格时，摄像机收集的视觉数据触发自动校正过程。工厂通过制造网络的测试数据来控制产品质量。基于软件管理传感器和客户数据，系统具有自主学习和决策的能力。智能制造可以彻底改变生产过程，通过设备的传感器收集预测性维护信息， 改善库存和产能信息，实现交货和物流的优化，保持产品质量，提高产能，增加工厂的柔性，适应小批量多品种的生产要求。ABB海德堡工厂通过应用智能制造技术，已经使用了7套。机器人协作，产量增加了两倍，可生产8000种产品，实现了更灵活的生产流程。

对我国制造业数字化转型的建议

基于多年服务中国制造业的经验，彼得认为，在某些行业，中国的工厂与世界其他地方的工厂略有不同，甚至在某些方面领先。例如，目前中国是生产和销售汽车的第一大国。在汽车行业，中国工厂在数字化、建设模式、运营模式等方面与国外差别不大。北亚是电子工业的重要生产地，中国、日本、韩国和台湾地区的生产模式在世界上处于领先地位。在电子行业，我国生产某类电子产品的组织形式和产业规模是国外没有的。这意味着中国制造业有很大的技术升级机会， 而且还可能因自身特点衍生出独特的创新模式，复制到其他地区。

为中国制造业升级服务，机器人制造业企业和互联网企业分别会承担怎样的定位？彼得认为，两者之间更大的可能性是合作。美国互联网巨头和中国本土互联网公司都没有。工业制造业的实践经验；但是机器人制造企业不擅长做网络基础平台。作为设备提供商，工业机器人其价值在于其所服务行业的专业知识，涉及具体的制造技术领域。工业机器人公司有几十年甚至更长的历史积累，这和互联网有关。公司这是一种互补关系。ABB和互联网公司有不同程度的配合。目前ABB能力的云服务基于微软Azure平台。将来的工业机器人企业和互联网公司从不同角度为制造业提供解决方案，相辅相成。