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工業機器人智能化勢不可擋

 

在剛剛結束的2023世界機器人大會上發布了這樣一組數據：2022年我國機器人產業營業收入超1700億元，保持兩位數增長；機器人領域專精特新“小巨人”企業達273家，10家機器人企業成長為制造業單項冠軍；2022年我國工業機器人裝機量占全球比重超過50%，穩居全球第一大市場，制造業機器人密度達到每萬名工人392臺……

　　毋庸置疑，我國機器人產業正迎來蓬勃發展的時代。其中，作為制造業的重要組成部分，工業機器人在此間也發揮著關鍵作用。

 

　　一方面，工業機器人可以在生產線上執行復雜的任務，提高生產效率和產品質量。例如，在汽車制造中，工業機器人可以完成焊接、噴涂、組裝等工序，減少了人工操作的誤差和勞動強度。

 

　　另一方面，工業機器人還可以在危險環境下代替人類工作，保障員工的安全。例如，在化工行業中，機器人可以在有毒有害的環境中進行作業，避免了人員暴露于危險之中。同時，隨著科技的飛速發展，工業機器人還逐步從傳統的“機械臂”轉變為擁有自主感知、學習和決策能力的智能機器人，這一智能化的趨勢為智能制造帶來了全新的機遇和挑戰。

 

　　“傳統的生產線往往需要進行繁瑣的調整和改造，以適應新產品的生產，而智能化的工業機器人可以通過學習和優化，快速調整工作模式，從而降低生產線調整的時間和成本。”國內某機械制造企業加工車間負責人對中國經濟時報記者表示，工業機器人智能化的發展和應用，正成為智能制造的重要推動力量。

 

　　當前，人工智能、大數據、新材料等新技術正與機器人技術深度融合，新產品、新形態、新應用等層出不窮。隨著大數據技術的不斷發展，數據在工業機器人智能化中的作用越發重要，數據驅動逐漸成為工業機器人智能化的核心。具體而言，大數據技術使得機器人可以收集和分析大量的生產數據，從而了解生產過程的變化和趨勢。而人工智能技術，特別是深度學習，賦予了機器人處理和理解這些數據的能力，進而實現自主決策和智能行動。

 

　　不過，有業內人士對中國經濟時報記者表示，從目前情況來看，工業機器人智能化發展正面臨一些挑戰。

 

　　首先，機器人的自主感知和決策能力仍然相對有限，很難適應復雜多變的生產環境。例如，在不斷變化的生產場景中，機器人可能難以準確感知和識別各種不同的工件和情況。

 

　　其次，工業機器人的智能化需要大量的數據支持，但數據的獲取、處理和分析也面臨一定的難題。一方面，工廠生產的數據往往分散在不同的系統中，如何將這些數據整合起來以支持機器人的智能化決策是一大難題。另一方面，數據的質量和準確性是智能化的關鍵，不準確的數據可能導致錯誤的決策，影響生產效率和質量。因此，如何確保數據的準確性和完整性也是一個重要的挑戰。

 

　　此外，工業機器人的智能化還需要克服技術融合的問題。不同的智能技術需要在機器人中進行融合，以實現全面的智能化。這涉及到機械工程、電子工程、計算機科學等多個領域的交叉，需要解決技術集成和協同工作的難題。

 

　　最后，工業機器人智能化的研發和應用需要大量的資金投入，這對中小型企業可能構成一定的壓力。

 

　　對此，專家建議，首先要加強研發，推動機器人感知和決策能力的提升。通過引入先進的傳感技術和深度學習算法，使機器人能夠更準確地感知環境并作出智能決策。其次要加強數據管理和分析能力。建立完善的數據采集、存儲和分析系統，為機器人的學習和決策提供可靠的數據支持。同時，還要推動技術融合，促進不同領域技術的交流與合作，實現工業機器人智能化所需技術的有機整合。

 

　　此外，培養專業人才也是應對智能化挑戰的關鍵。工業機器人的智能化涉及多個領域的知識，需要工程師具備跨學科的技術能力。因此，推動培養具備工業機器人智能化應用和研發能力的人才，是保障智能制造可持續發展的重要措施。

 

　　總而言之，工業機器人智能化發展勢不可擋，其在智能制造中的應用前景廣闊。隨著人工智能、大數據和物聯網等技術的不斷進步，工業機器人將具備更強的自主感知、學習和決策能力，更加適應復雜多變的生產環境。未來，工業機器人或會成為智能制造中的核心驅動力量，推動制造業向更高效、智能、綠色的方向發展。