工業機器人在機械制造領域的發展闡述

夏建軍

摘要：在當前工業化生產時代背景下，工業機器人的廣泛應用為工業化建設進程的不斷推進創造了良好條件，尤其在機械制造中，工業機器人的應用不僅簡化了制造流程，還降低了人力資源的消耗，為預期工業化建設目標的實現奠定了良好基礎。鑒于此，本文主要基于工業機器人在機械制造中的應用特點，對其應用過程中存在的問題提出了相應的優化處理對策，以期在提升機器運行安全的基礎上，為預期產業發展目標的實現創造良好條件。

關鍵詞：工業機器人;機械制造;具體應用;問題與對策

一、工業機器人在工業領域中的實踐特點和應用優勢

簡單來講，所謂的“工業機器人”具體而言，指的是面向工業領域可通過智能化操控實現預期生產作業目標的一類專業機器裝置總稱，在當前信息化產業時代背景下，近年來伴隨國家對工業機器人研究力度的不斷加深，工業化機器人在使用過程中通過發揮示教功能、指令編程功能，在不斷提高產業生產質量和效益的同時，為企業可持續發展目標的達成奠定了良好基礎。

可編程、擬人化、可編程控制是工業機器人的顯著特點，目前來看在工業領域工業機械人的應用主要體現在如下幾方面，即——焊接、物料搬運、檢測以及裝配。在進行焊接操作時，工業機器人主要用于一些重型亦或是生產批量較大、要求較高的零件焊接，從某方面而言焊接工作人員在進行焊接作業時，科研人員可通過編寫程序代碼讓工業機器人代替焊接工作人員遠離高溫有害的環境;在進行物料搬運時，在某些危險場進行搬運所亦或是搬運某些危險物品時，用工業機器人替代搬運人員，不僅極大地降低了人力資源的損耗，與此同時還切實保障了工作人員的生命財產安全;在進行檢測時，用工業機器人取代傳統檢測人員進行檢測作業，在一定程度上不僅顯著地提高了檢測精準度，此外對于人類不便于檢測的區域，也可通過利用工業機器人進行檢測作業，確保了檢測工作的全面性;在進行裝配時，利用工業機器人還可完成的笨重、復雜的重復性裝配工作。

二、機械制造中工業機器人應用的優化策略

就目前來看，在機械制造中應用工業機器人，從某方面而言不僅提高了企業生產質量和生產效率，與此同時在提高生產安全性和可靠性的基礎上，機械制造與先進工藝的有效融合還能從根本上縮短產品制造生產時間，最終在滿足市場產品需求的基礎上，提高制造業企業的核心競爭力，由此為預期企業發展目標的實現奠定良好基礎。但縱觀在當前工業機器人應用過程中，AI技術水平落后、技術人才素質不足以及技術管理水平較低等問題的存在，不僅限制了制造業的進一步發展，與此同時也嚴重阻礙了企業的進一步發展，故此為從根本上有效地解決上述問題，在后期機械制造過程中，企業需做好如下工作：

（一）不斷優化和提高AI技術水平

在當前工業機器人在機械制造應用中，AI技術水平的高低是影響企業核心競爭力的重要因素，因此在當前多元化市場競爭環境中，為有效地推動制造業的進一步發展，不斷優化和提高AI技術水平是推動企業進一步發展的重要戰略基礎，具體而言就是在AI技術應用過程中，企業需大力發展相關學科，由此在不斷提高AI技術水平的基礎上，為預期企業制造目標的實現創造良好條件。

（二）構建科學完善的企業培訓體系

人才作為二十一世界企業核心競爭的重要元素，人員自身綜合素養有待提高是影響企業市場核心競爭力以及工業機器人應用效益的重要因素，換言之要想從根本上改善當前企業發展現狀，構建科學完善的企業培訓體系，確保人員管理培訓作業落實到位，是現階段推動企業進一步發展，提高企業核心競爭力的重要戰略基礎。在進行專業人員培訓過程中，高校作為人員培訓的主要場所，企業需加強與高校的合作交流，在提高培訓專業性和針對性的同時，確保AI技術人才培養的有效性，此外企業還需提高AI技術人員研發和操作人員的選拔標準，并通過定期開展培訓活動對自動化從業人員的技能再教育、再培訓，亦或是定期派高級技術人員出國學習國外先進技術，來改善當前我國技術水平發展現狀。

（三）不斷拓展工業機器人的功能

在當前工業機器人廣泛應用的新產業時代背景下，為從根本上提高機器人應用質量和效益，進一步提升工業機器人質量，相關研發團隊或者企業還要增加機器人研發深度，健全工業機器人功能，以此來滿足不同領域的多樣化需求。就目前來看，在進行工業機器人功能研發過程中，相關研發團隊要根據不同行業的具體需求，適當拓展工業機器人功能，與此同時在研發時可利用一些新能源，以此來提升工業機器人整體質量，與此同時相關研發團隊還需關注機器人研發深度，具體來講就是通過結合當前高端機械船舶等領域的具體特點，研發出更加貼合船舶生產的細致化、智能化機器人。

三、結語

簡而言之，在當前工業化建設進程不斷加快的新產業時代背景下，機械制造業作為我國工業體系的重要組成部分，為全面提升企業核心競爭力，將工業機器人應用其中是推動我國產業進一步發展的重要戰略手段，但縱觀在當前工業機器人應用過程中，由于受某些不可控因素的營銷，其技術應用成效與預期應用目標之間始終存在一定差距，為此不斷優化和提高AI技術水平、構建科學完善的企業培訓體系以及建立并完善科學自動化管理，是促進機械領域可持續發展的重要基礎和根本前提。

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