国产工业机器人的智能化发展之路

2016年全球新增装机容量约29.4万台,到2020年预计将新增170万台工业机器人。我国工业机器人的市场经历了一个2013年-2017年的快速发展时期,到2018年发展趋于稳定。

12月13日,埃夫特机器人事业部总工程师肖永强在2019高工机器人年会闭幕式上发表《智能化—国产工业机器人发展的思考》演讲时分析了这一波快速增长背后的2个因素:一是产业结构调整带来的巨大需求,另一个是机器人价格的快速下降。可购买的机器人价格在过去6-7年间下降了30%-70%。

至此,机器人价格已经不再成为限制机器人广泛使用的最重要因素。然而,从人均机器人使用量来看,机器人的使用远未达到人们的期望数量,很多地方是用不了而不再是用不起。

数据显示,截止到2016年全球每万名工人将对应74台机器人,西方发达国家在300台以上,而中国只有68台。可见,全球市场增长空间很大,中国市场增长空间更大。

从机器人使用的行业来看,机器人在汽车和3C电子制造行业占比超过65%,原因在于汽车和电子制造行业的标准化程度较高,来料一致性好,属于单件大批量制造;并且都属于大型制造企业,具有良好的设备运维团队。

然而,机器人应用的未来市场在以中小企业为主的量大面广的通用工业,目前应用数量和领域只是冰山一角。国外机器人在汽车行业占比较高,在通用工业的应用也刚起步,这是国产自主品牌机器人换道超车的机会。

实际情况是,编程复杂、工艺复杂、产品频繁换产等一系列问题阻碍了传统工业机器人(包括国外主流品牌机器人)在通用工业广大中小企业的批量应用。所以说,用机器人可能省人不省心。

如何提高智能化,降低使用门槛”成为了国内外机器人厂商面临的普遍问题。 

机器人和智能化的结合一个智能的系统需要包含:大脑、感官、小脑和四肢,此外,还需要云和数据把它们联系起来,有了这些,就可以面向喷涂、焊接、打磨、物流等工业建立相应的应用及云。

智能系统要运行起来,首先大脑需要运行在云端,算法基于数据和算力来工作。同时,需要现场的不断的数据收集和反馈,对算法和数据进行优化和丰富,云端规划的数据又需要通过小脑,也就是机器人控制系统进行下发,实现指令的执行和运行数据的反馈。

在智能系统方面,埃夫特已实现了在云、算法、机器人、及集成方面的部署,并通过与外部传感和其他应用工艺的结合,搭建满足终端的解决方案。在系统中,除机器人之外,云、数据、和感知成为关键要素。

肖永强进一步分析,“上云”是指传统机器人中的工艺包的部分。“工艺包其实是功能包,因为有了这样的软件还不行,需要现场工艺师傅进行参数的调整,这部分传统装在现场工艺师傅脑子里的东西,我们想把他上云,布置在云端。”

在云端包括数据、算法和应用接口。这个接口既面向终端客户,又面向线上的维护人员。这些维护人员则面向各个应用领域的工艺专家、AI算法的应用工程师,他们通过现场收集的数据对现场的工艺过程进行优化,并通过云端的仿真环境进行验证,最后通过云端的算法进行固化,并布置在云端,再通过现场的实施数据进行反馈。

这其中,现场的工程师对这套自动的规划系统进行硬件的维护及现场信息收集和反馈,进一步优化整个系统。所以,这套系统是一套闭环的不断自我迭代和优化的系统,通过用户量的增加,数据不断丰富,算法也不断完善。

肖永强强调,这样的系统目前还只是针对特定领域,一套系统不能普遍适用。另外,系统需要传感部分。所以这套系统在硬件上应该包括机器人、各种设备、各种传感、HMI以及云服务等。

这样的一套系统和传统的工业机器人系统相比,对终端机器人工程师依赖度更低、机器人后期运维成本低、工艺支持的完整性和智能化更高、工艺支持时效性高、运动控制软件趋于简单化。系统里网络安全技术也变得非常重要。 

技术的变革将激发新的增量市场,新的商业模式,实现行业变革和洗牌。”肖永强判断。

智能化的解决将使共享工厂变为可能,他举例,共享工厂面向的是像赣州这样的产业集聚区的中小企业,赣州家具产业集聚,家具生产需要喷涂,这些企业面临“招工难,成本不断上升、环保压力大、职业病防护压力大、制造环节品质一致性差”等问题,所以现有的机器人用不了,因为这些问题传统的机器人无法解决。而环保和人工的压力又使当地政府和企业非常痛苦,必须解决。于是,埃夫特提出了“共享工厂”的解决方案。

共享工厂的建立需要三方的努力,即集聚区内的中小企业、当地政府和机器人企业。

那么,这三方分别提供什么价值呢?

中小企业是这个环里的客户,他们提出生产的需求、工艺的需求,并通过共享工厂满足他们集聚喷涂的需要,解决用工和环保等系列问题。

当地政府同样面临环保压力和职业病的问题,所以政府很愿意提供引导资金和优惠政策,让共享工厂在集聚区落地,并扶持本地龙头企业参与到共享工厂的建设,通过共享工厂实现关键工序过程的代加工,从而实现本地产业转型升级。

机器人企业在这里作为设备、技术和服务的提供方与当地企业和政府合作,提供面向应用的整体解决方案,即机器人智能系统,提供的服务就是线上和线下的运营维护团队,设备的事情交给机器人厂家,机器人厂家在这里可获得的收益也不再是简单的设备和服务的收益,还包括了数据的收益。 

埃夫特的智能制造探索

埃夫特是国产工业机器人第一梯队企业,2018年产值13个亿,建有智能机器人先进机构与控制技术国家工程中心和国家级企业技术中心,中国机器人产业联盟副主席单位。

如今,埃夫特的业务包括机器人核心零部件、整机和系统集成、核心零部件方面,目前拥有了自主的控制器和驱动器,整机有埃夫特和CMA两个品牌,面向的领域包括汽车焊装、一般工业领域喷涂、金属加工和机器人。

集团内目前有Evolut、OLCI、CMA、埃夫特4个业务品牌,分别面向打磨、抛光、去毛刺、焊接和喷涂级一般工业领域,可以提供从零部件到整厂各层级解决方案。

与此同时,埃夫特在欧洲和中国建立了研发中心,与美国高校建立了合作,分别研究应用工艺、机器人及系统解决方案和人工智能,三地的时差提高了协同工作的效率。

肖永强博士分析了埃夫特在智能化方面的几个尝试。首先是基于机器学习的算法和三维模型,实现了喷涂轨迹的自动规划,利用仿真引擎实现了规则库和算法库的训练,验证了经验继承的可行性,下一阶段将利用真实采集的数据对轨迹生成进行学习和训练。

第二是基于二维模型和规则的规划算法,实现了对平面物体喷涂轨迹的自主规划,规划喷涂轨迹和工艺参数下发到机器人端,由机器人实现自主喷涂,这也是家具行业共享工厂的一个技术方案。 

第三是在钢结构、智能打磨及智能抓取方面的探索。在钢结构焊接中,除了基于模型的自主规划外,因为要求的精度高,还需要基于传感数据的实时纠偏,以及在打磨应用中,来料的差异化是最大的问题,所以需要基于传感进行测量,并基于测量的数据实时的进行轨迹的规划,来实现智能化作业。

第四在卫浴行业,基于工件模型和修坯工艺方法,实现对修坯轨迹的自动生成,再通过人工的辅助完善,最大化的提升编程效率。机器人的高刚度设计及模块化设计,为这套系统提供了更高性价比的产品。

肖永强最后表示:“我们相信智能化终将激发增量市场,未来无限可期!”

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