機器人在制造業中的應用與發展趨勢

徐嵐 商麗　徐紫馨 李鳳

摘要： 隨著人工智能、機器學習和傳感器技術的不斷發展，制造業機器人的智能化水平不斷提高。機器人的應用領域不斷擴大，為企業提供了更多選擇和機會，也為制造業帶來了許多好處。運用文獻資料法，重點梳理了機器人在制造業中的應用和發展趨勢。機器人可以應用在制造的各個環節，達到提高生產效率、提高產品質量、減少人力成本和智能化管理設備的效果。機器人能和人類共同工作，在制造生產過程中實現人機合作，與人類共享工作空間；還可以與其他設備系統互聯來獲取和共享數據，實現更高級的自主決策和協同工作。未來，機器人將繼續朝著小型化、輕型化、柔性化和人機協作方向發展，這將為制造業帶來更高的生產效率、產品質量和創新能力，推動制造業向智能制造轉型升級。

關鍵詞： 機器人技術 工業機器人 發展態勢 制造自動化

中圖分類號： TP242.2 文獻標識碼： A 文章編號： 1672-3791（2023）24-0044-05

2015 年5 月，國務院印發《中國制造2025》，這是中國實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領，其中明確提出：“推動機器人和智能裝備的發展，加快實現智能制造的目標。”2021 年12 月，工信部等十五部門印發《“十四五”機器人產業發展規劃》，進一步提高了我國機器人產業發展速度。數據顯示，2022 年，中國機器人產業的全行業營業收入超過1 700 億元，工業機器人產量44.3 萬套，裝機量超過全球總量的50%，連續9 年居世界首位［1］。

隨著科技的不斷進步和人工智能的快速發展，機器人在制造業中的應用越來越廣泛。機器人在制造業中可以實現自動化生產、提高生產效率、降低生產成本、提升產品質量等多方面的優勢，其在制造業中的應用前景廣闊。

1 制造業機器人的發展現狀

1.1 應用領域擴展

制造業機器人的應用領域不斷擴大，從傳統的汽車制造、電子制造等行業，逐漸延伸到食品加工、醫療器械、航空航天等領域。此外，機器人還可以應用于塑料制品、紡織品、家具制造、化工制造等多個行業和領域。

在這些行業中，機器人可以完成多個環節的制造任務。例如：裝配，目前的機器人可以通過準確地定位、抓取和放置零部件來完成各種產品的裝配，提高了工作效率和產品質量；搬運與物流，人工智能、數字化和自主系統等新技術的應用可以實現非接觸式配送，并可能有助于提高物流系統的效率，而機器人在物流系統中的應用逐漸成為了一種發展趨勢［2］；檢測，機器人可以通過傳感器或者攝像頭來實現對物品的視覺檢測、振動檢測、功能檢測和溫度檢測等，并且對檢測結果進行分析，再根據結果進行自動化修復。

1.2 技術突破

1.2.1 傳感技術

目前，制造業機器人已經具備了高分辨率、高速度、三維視覺、深度學習和神經網絡、多攝像頭系統和能夠進行云計算的視覺傳感技術。這些技術的應用使機器人能夠更好地感知和處理圖像信息，提高了機器人在制造業中的應用能力和效率。

1.2.2 自主導航與定位技術

目前，制造業機器人可以通過視覺導航、激光導航、超聲波導航、慣性導航和衛星導航等技術來實現自主導航與定位。移動機器人的定位方式取決于所使用傳感器種類［3］。目前，在移動機器人中使用的傳感器類型有視覺傳感器、激光雷達、陀螺儀、里程計和電子羅盤等。視覺傳感器可以獲取更豐富的環境信息，而受光線和視野范圍的影響，激光雷達傳感器可以提供更準確的位置，但是對透明物體和反射面的探測能力不足。由此可見，不同的傳感器對機器人的影響是多方面的，需要綜合考慮不同的傳感器的使用情況。

1.2.3 人工智能與機器學習技術

現在的制造業機器人已經應用了監督學習技術、無監督學習技術、強化學習技術和遷移學習技術等。

監督學習技術的優點是可以在給定的標記數據上實現高精度的預測，缺點是需要大量的標記數據，而對于未見過的數據可能會產生較大誤差；無監督學習技術的優點是可以從未標記的數據中發現隱藏的模式和結構，并且可以在沒有標記數據的情況下進行學習，缺點是預測精度較低且對模型的解釋性不足；強化學習技術的優點是可以在沒有標記數據的情況下進行學習，并且可以在一些復雜的情況中實現自主決策，缺點是需要花費大量的時間進行試錯訓練，并且在初始階段可能會產生較大誤差；遷移學習技術的優點是可以在新任務上實現更快學習、更好的泛化能力，并且可以減少對大量標記數據的需求，缺點是可能會受到源任務和目標任務之間的差異的限制，并且在某些情況下可能會出現負遷移的問題。

不同的學習技術有各自的優缺點，需要根據任務需求進行選擇，通過使用這些技術能使機器人更加智能化和自主化，具備學習和適應能力，提高了機器人在工業制造中的應用能力和效率。

1.2.4 柔性機器人技術

現在的制造業機器人柔性技術主要是基于柔性末端執行器，即一種能夠適應多種工作場景和任務的機器人手部裝置。它通常由柔性材料和傳感器組成，可以靈活地調整形狀和力量，以適應不同的抓取和操作需求。柔性傳感器是一種可以彎曲和變形的傳感器，它可以被集成到機器人的身體或末端執行器中，用于感知和測量環境和物體的力量、壓力、形狀等信息；柔性控制技術是一種可以根據任務需求和環境變化進行自適應調整的控制系統，它可以根據傳感器反饋和任務要求，動態調整機器人的運動、力量和速度等參數，以適應不同的工作場景和任務。

1.3 與人類的協作

目前，制造業機器人已經能夠通過傳感器來測量機器人與人類之間的力量和壓力，實現安全合作。這些機器人可以根據傳感器反饋的力量信息，調整自身的力量和壓力，以避免對人員造成傷害。通過攝像頭和圖像處理算法，實現機器人對周圍環境和人員的感知和識別。機器人可以通過視覺系統實時監測人員的位置和動作，以確保安全合作和避免碰撞。目前的機器人已經能夠較好地與人類進行交互了，它們可以通過語言識別技術來理解指令，并通過語音合成技術來進行回復，還可以通過視覺技術來識別人類的手勢、表情和姿態，然后進行交互。

1.4 靈活性與重構性

目前，制造業機器人可以通過模塊化設計將機器人系統分解為多個獨立的模塊，每個模塊都具有特定的功能和接口，可以根據不同的工作需求，選擇和組合不同的模塊進行組裝或升級，實現機器人的靈活配置和重構。通過可編程控制器根據不同的任務要求，編程調整機器人的運動、力量和速度等參數。這樣，機器人可以根據任務的變化，靈活地調整自身的行為和策略。制造業機器人具備的靈活性與可重構性能使其適應不同的工作任務和場景，并能夠快速調整和重新配置，提高生產效率和靈活性。

1.5 與工業互聯網的融合

1.5.1 云計算和大數據分析

通過將機器人與云計算和大數據分析相結合，可以實現對機器人的監控、管理和優化。云計算可以提供存儲和計算能力，將機器人通過傳感器等設備采集大量的運行數據，包括機器人的狀態、運行參數等，再上傳至云端進行分析和處理，實時監測機器人的運行狀態，提高生產效率和質量。

大數據分析可以對機器人的運行數據進行挖掘和分析，提供實時的運行狀態和性能評估，預測機器人的故障和維護需求。提前進行維護可避免機器人的停機時間和維修成本，還可以及時發現生產過程中的瓶頸和問題，優化生產流程，提高生產效率，實時監測產品的質量，及時發現問題，減少不合格品的產生。

1.5.2 物聯網技術

物聯網技術可以將機器人與其他設備、傳感器和系統相連接，實現數據的實時采集、傳輸和共享。通過物聯網技術，企業可以隨時隨地監控機器人的運行狀態、生產數據等，以及遠程調整機器人的工作模式和參數。機器人可以與物聯網設備之間實現數據的共享與集成，幫助企業及時發現問題并優化生產過程。

1.5.3 遠程監控和操作

網絡和遠程監控技術可以實現對機器人的遠程監控和操作。工程師可以通過遠程監控系統，實時查看機器人的運行狀態和操作情況。當機器人出現故障時，工程師可以通過遠程診斷技術進行故障分析，并通過遠程操作技術進行維修和調整，從而減少維修時間和成本。同時，這也可以減少人員的現場操作和風險，提高工作效率和安全性。

1.5.4 數據安全和隱私保護

在機器人與工業互聯網融合的過程中，數據安全和隱私保護是一個重要的問題。制造業需要采取相應的安全措施，保護機器人和工業互聯網的數據安全與隱私，防止數據泄露和攻擊。

在傳輸過程中，對所傳輸的數據進行加密可確保數據的機密性和完整性。常用的加密技術包括對稱加密和非對稱加密，這些技術可以保護數據在傳輸過程中的安全性。對于未經授權的訪問和操作，機器人會進行訪問控制和身份認證，通過使用用戶賬號和密碼、雙因素認證、數字證書等技術，可以確保只有授權用戶才能對機器人進行訪問和操作。通過記錄用戶操作日志、監控網絡通信等方式，對機器人的安全性進行監控和審計。通過定期備份數據、建立冗余存儲等方式，可以保證數據的可靠性和可恢復性。通過數據脫敏、權限控制、合規性審查等措施，可以保護用戶隱私和遵守相關法規。

通過綜合技術、管理和法律等方面的要求，可采取需要的措施來保護機器人系統的數據安全和用戶隱私。

2 制造業機器人的應用現狀

2.1 組裝和裝配

機器人可以根據預設程序，將零部件按照正確的順序和位置組裝在一起，應用在各種產品的組裝上，如電子產品、汽車零部件、家電產品等。使用機器人進行產品組裝，可以提高組裝速度和準確性，減少人為錯誤，并且可以適應不同產品的組裝需求。

2.2 加工和制造

機器人可以根據預設的程序完成各種加工和制造過程，如銑削、車削、鉆孔、切割、焊接、組裝等，機器人可以完成精確的運動控制和工具操作，實現高精度和高效率的加工和制造。在制造和加工過程中，機器人的應用范圍非常廣泛，可以用于焊接汽車車身零部件，提高焊接質量和效率；可以用于汽車涂裝過程，實現精確的涂裝操作；還可以使用機器人處理復雜形狀零件的銑削和研磨。它可以實現高精度和高效率的加工。

2.3 質量檢測

機器人可以通過搭載各種傳感器或者感知測量系統來對產品進行檢測和測量，以確保產品符合質量要求。機器人可以及時發現和處理不良品，提高產品質量。

通過視覺系統或傳感器進行圖像分析和比對，機器人可以快速準確地檢測出外觀缺陷；通過配備激光測量系統或機械臂測量系統，來實現高精度的尺寸測量；通過傳感器或非接觸式檢測技術，實時監測產品的缺陷情況；機器人還可以通過控制和操縱產品，模擬實際使用情況，進行功能測試和性能評估。

2.4 包裝和分揀

目前，制造業機器人已經能實現自動化的產品裝箱、包裝、標簽貼附和包裝密封等功能了，機器人的應用提高了包裝速度和準確性，減少了人為錯誤，并且可以適應不同產品和包裝容器的需求。

2.5 物料處理和搬運

根據預設的程序，制造業機器人可以將原材料、半成品和成品進行自動化的搬運和處理，以減少人工勞動和提高生產效率；還可以根據不同的物料特性和要求，進行精確搬運和堆垛操作。目前，機器人可以通過視覺系統或傳感器，識別和分揀不同顏色、形狀、尺寸的物料，提高分揀效率和準確性。通過引入深度學習、強化學習等先進算法，物料搬運系統可以實現更高水平的自主決策與自適應調整，提高系統的智能化水平［4］。

2.6 倉儲和物流

制造業機器人可以用于倉儲和物流過程，包括貨物的存儲、裝卸和分揀。機器人可以通過自動導航和路徑規劃，實現高效的貨物搬運和分揀操作；還可以與其他物流設備和系統進行集成，實現物流過程的自動化和優化。目前，機器人已經可以實現庫存管理、貨物追蹤和管理、貨架管理等功能，還能通過智能算法和路徑規劃，優化倉儲布局，提高倉庫的空間利用率和物料流動效率。

3 制造業機器人的發展趨勢

隨著工業機器人應用場景不斷拓寬，生產環境對機器人的體積、重量、靈活度提出了更高的要求。工業機器人正向著小型化、輕型化、柔性化的方向發展，“人機協作”成為工業機器人研發的重要方向之一［5］。

3.1 小型化

小型化的發展是制造業機器人不可忽視的一個發展方向。首先，小型化機器人具有更高的靈活性和適應性，能夠適應更多的工作場景和工件尺寸。其次，小型化機器人能節約資源，相對于大型的機器人小型機器人的能耗更低、占用空間更小，也更加不容易發生安全事故，更加容易維護。所以小型化機器人將以靈活性、低成本、便攜性為發展重點。

采用輕量化的材料和緊湊的結構設計，可以使機器人的結構更加輕巧和緊湊，從而減少機器人的體積和重量。同時，小型機器人的功耗、電池技術和能源管理系統也需要進行優化，從而延長機器人的工作時間，使其能夠進行長時間工作。

小型化機器人可以代替人工進行生產線上的重復性、繁瑣或危險的工作，降低生產成本，提高生產效率；還可以應用于柔性制造系統中，適應不同產品和工藝的變化，實現生產線的快速轉換和靈活生產。小型化機器人可以完成對工廠環境和設備進行監測和維修的工作，提高設備的可靠性和生命周期。

3.2 輕型化

隨著市場需求的不斷變化，制造業需要更加靈活和多功能的機器人來適應不同的任務和環境，所以機器人的輕型化發展是很有必要的。輕型化機器人可以更容易進行搬運、裝配、包裝等輕型任務。輕型化機器人具有較小的慣性和較高的加速度，能夠快速移動和響應指令，從而提高生產效率。為了更好地滿足不同的任務需求，輕型化機器人材料和結構的輕量化和緊湊設計、靈活性和多功能性都是重要的發展方向。

通過采用智能化和自適應控制算法來優化機器人的運動和操作，從而減小機器人的能耗；采用高效的驅動系統來提高機器人的能量利用效率，以此來減輕機器人能源系統方面的重量；采用模塊化設計可以根據不同的任務來調整和組裝機器人，可以減少機器人部分不必要裝置的重量。

3.3 柔性化

如今的制造業發展迅速，工作環境和任務需求變化很快，機器人的柔性化發展能夠根據這些變化智能調整和適應，提高工作效率、工作靈活性和工作多樣性。柔性化機器人與人類的協同性更好，能夠適應人類的工作習慣和需求。柔性化機器人具有可編程和可配置能力，能夠根據需求進行定制，更能適應日新月異的社會發展。要實現柔性化，柔性機構設計、柔性感知和控制能力、協作能力、智能化和自適應化都是不可忽視的重點方向。

實現機器人的柔性機構設計可以考慮采用具有良好彈性和可塑性的材料，讓機器人具備良好的恢復能力，同時采用可伸縮的連桿和可變形的關節實現機器人的形狀變化和尺寸調節。柔性機器人需要具備多種感知能力，可以使用集成化的傳感器來獲取更全面、更準確的環境信息，同時對得到的數據信息進行處理和分析，得到關鍵的環境特征并以此建立模型而實現智能的決策和規劃。將多個機器人組成一個團隊，并進行合理的分工，通過網絡通信來實現信息共享和任務分配，使機器人間能夠理解其他機器人的意圖和行為，然后進行更好的合作。機器人團隊可以通過數據共享和融合來協同感知和決策，從而進行更加靈活的任務規劃和任務執行。通過升級傳感器技術、提升感知和決策算法以及自主學習優化等手段來使機器人能夠更好地適應不同的工作任務和工作環境的要求，提升制造生產的靈活性和生產效率。

進行了學習和算法優化的機器人可以對自身的工具、姿態和參數等進行更復雜的調整從而適應更多的生產需求，還可以通過更優的感知和決策能力來自主地進行任務規劃，并且能與人類產生更多的交互來進行更好的協作。

3.4 可持續性

在能源成本不斷上升的情況下，能源效率是提高企業競爭力的關鍵。在當前全球推進“碳達峰、碳中和”戰略的大背景下，采用工業機器人技術來減少能源消耗、降低運營成本是大勢所趨［6］。通過優化設計和控制算法，機器人完成任務的效率變高、設計更加節能，從而能夠達到能耗降低、材料消耗減少的效果。采用更加清潔的能源和更加環保的材料是可持續性機器人發展的必經之路。未來，綠色機器人、具有自主能源供應的機器人和智能能源管理的機器人必然會成為人們的首選。

4 結語

目前，機器人在制造過程中的應用范圍不斷擴大，涵蓋了加工和制造、包裝和裝配、檢測和質量控制、物料處理和搬運、倉儲和物流等多個領域。機器人在制造業中廣泛應用于自動化生產線，能夠完成重復、危險和高強度的工作，制造業機器人的應用不僅提高了生產效率和質量，還降低了人力成本和風險。隨著技術的進步和需求的變化，機器人在制造業中的應用將不斷擴大，并且呈現出小型化、輕型化、柔性化和可持續發展的發展趨勢。隨著社會對可持續發展和環保的要求不斷提高，機器人在制造業中的應用也越來越注重能源效率、材料循環利用和環境保護。這些趨勢將為制造業帶來更高效、智能和可持續的生產方式，并推動制造業的發展和進步。

參考文獻

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