工業機器人輔助下的智能制造工藝優化研究

蔡潤康

（廣州軟件學院，廣州 510000）

隨著科技的不斷進步和制造業的轉型升級，智能制造逐漸成為制造業的發展方向和各行業的關注焦點。在智能制造的框架下，機器人技術作為先進制造技術的代表之一，通過其高度的自動化、精準性和靈活性，為制造工藝的優化提供了廣闊的空間。文章深入探討機器人輔助下的智能制造工藝優化，旨在應對制造業面臨的靈活性、效率和質量等方面的挑戰。

1 工業機器人在智能制造中的作用

1.1 工業機器人技術概述

工業機器人技術在智能制造中起到關鍵性作用。該技術涉及機械工程、自動控制、傳感器等多個領域，旨在實現制造過程的自動化和智能化。工業機器人通常采用先進的運動控制系統，具備高精度的定位和執行能力，能夠完成多樣化的任務，包括裝配、焊接、搬運等。其核心設備包括傳感器系統、精密的運動規劃和控制算法以及靈活的編程界面。其中：傳感器系統能夠感知環境變化和物體位置；運動規劃和控制算法能夠確保機器人在復雜環境中高效、安全地操作；編程界面使操作人員能夠輕松配置和控制機器人的行為。通過工業機器人技術，制造企業能夠實現生產線的靈活調整和高效運作，提高生產效率，降低人力成本，并在高風險或高精度的任務中表現良好，推動智能制造領域的發展和創新。

1.2 機器人在智能制造中的具體應用

機器人廣泛應用于多個關鍵領域的智能制造中，顯著提升了生產線的效率。在裝配領域，工業機器人通過先進的視覺系統和精準的運動控制，實現了復雜零部件的高速、高精度裝配，大幅提高了生產效率和裝配質量。在焊接任務中，機器人應用先進的感應技術和編程算法，而且能夠在高溫、高風險環境下完成焊接作業，保障了工人的生命安全，同時提高了焊接的精度和一致性[1]。在搬運和物流領域，自動導向車（Automated Guided Vehicle，AGV）和機器人臂的協同作業，實現了物料的智能化搬運，減輕了工人勞動強度，縮短了物流時間。此外，機器人在智能制造中還廣泛應用于質量檢測和品質控制。通過搭載先進的視覺和傳感器系統，機器人能夠高精度、高速地檢測產品，確保產品符合質量標準。

1.3 機器人輔助的智能制造系統架構

機器人輔助的智能制造系統架構是基于小型柔性制造系統設計的，旨在實現高效、自動化的生產流程。該系統包括多個關鍵組件，通過緊密協同工作，提高了制造過程的智能化和效率。機器人輔助的智能制造系統架構如圖1 所示。

圖1 機器人輔助的智能制造系統架構

系統的重要組件是1 臺工業級六自由度機器人，具有高度的靈活性和精準控制能力。機器人負責執行各項任務，如送料、取料、加工等，通過預設的指令實現自動化操作。三坐標機械手臂用于配合機器人完成復雜的裝配和定位任務。機械手臂的高度準確度和靈活性使其成為理想的協作伙伴，與機器人共同完成生產線上的工作。柔性數控車床和柔性數控銑床作為核心的加工設備，能夠滿足不同零部件的加工需求。它們通過智能化控制系統，實現對工件的精準加工，確保產品質量。射頻識別（Radio Frequency IDentification，RFID）系統用于實時跟蹤和管理生產過程，通過標識每個零部件和成品，實現生產過程的可視化和可追溯性。可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC）工作站作為控制中心，協調和監控整個生產線的運行狀態，確保各設備之間協同工作[2]。中控臺提供了用戶友好界面，方便操作員監測和調整系統。智能倉庫和傳輸帶作為物料管理的一部分，實現了對原材料和成品的自動化存儲和輸送，減少了人工干預，提高了生產效率。

2 智能制造工藝的優化需求

2.1 提高制造工藝的靈活性

提高制造工藝的靈活性是智能制造工藝優化最為迫切的需求。在不斷變化的市場和生產環境中，企業需要適應不同的產品需求和生產條件。因此，制造工藝要具備一定的靈活性，要求工藝流程能夠迅速、有效地調整，以適應不同規格的產品，無須煩瑣地重建和重新配置生產線。制造工藝應具備靈活的生產線布局、可變的生產工藝流程以及支持多品種、小批量生產的能力。通過實現制造工藝的高度靈活性，企業能夠更加迅速地響應市場需求變化，提高生產效率，降低生產成本，保持市場競爭力。

2.2 平衡效率和質量的關系

對于智能制造來說，合理處理效率與質量的關系至關重要。企業在追求高效生產的同時，必須保證產品質量不受影響。工藝優化的需求為如何在提高生產效率的前提下，保持或提升產品質量。這就要求制造工藝具備實時監測、數據反饋和自動調整的能力，能夠迅速發現并糾正潛在的生產問題。高效的工藝流程應能在不犧牲產品質量的情況下實現快速生產和交付，通過智能化的質量控制手段，確保每個生產階段都符合嚴格的品質標準[3]。工藝的優化要求能夠平衡效率與質量的關系，通過數據驅動的方式實現生產效率和產品質量的同步提升，從而更好地滿足市場需求。

3 機器人輔助下的工藝優化方法

3.1 基于數據驅動進行工藝優化

數據驅動在工藝優化中扮演著關鍵角色，它通過充分利用生產過程中產生的大量數據，實現對制造過程的深度理解和優化。通過設置各類傳感器，實時監測生產過程中的關鍵參數，如溫度、壓力、速度等。傳感器采集的數據形成了生產的實時數字影像，為工藝的優化提供了豐富的信息。在接收到工藝參數數據后，系統利用先進的大數據分析技術和機器學習算法，深入挖掘采集到的海量數據。通過建立數據模型，系統能夠識別出隱藏在數據背后的模式和規律，從而找出影響工藝性能和產品質量的關鍵因素。這種深度分析為工藝的優化提供了有力支持，使生產系統能夠更加智能地應對復雜多變的生產環境，再結合實時反饋機制，將分析結果應用于實際生產中。機器人系統能夠根據數據模型的輸出自動調整工藝參數，實現對生產過程的精準控制。這種閉環反饋機制保證了工藝的持續優化，使系統能夠適應生產環境的變化，提高了生產效率和產品質量。基于數據驅動的工藝優化通過建立數據模型，動態調整工藝參數，從而提高生產效率、降低成本，同時保證產品質量的穩定性[4]。這一方法的核心在于從數據中挖掘價值，通過智能算法實現對工藝的實時優化，為制造業邁向智能化、高效化提供了可行的技術路徑。

3.2 實時監測與反饋

實時監測與反饋是機器人輔助下工藝優化的關鍵環節，通過高度智能化的監控系統實現對生產過程的實時監測和即時響應，其過程如圖2 所示。通過布置傳感器，包括溫度傳感器、壓力傳感器、光學傳感器等，持續監測制造環境和設備狀態。傳感器產生的大量數據被實時傳輸到監控中心，用于構建生產現場的數字孿生。監控中心利用先進的數據分析算法來處理實時數據，提取關鍵信息，如監測生產設備的運行狀態、產品的質量特征等。數據經過實時分析后，系統能夠迅速識別出潛在的生產問題和優化空間，為制定及時有效的調整方案奠定基礎。通過與機器人系統的緊密集成，監控中心能夠立即生成優化建議，并將傳送給機器人控制單元。機器人系統根據優化建議實時調整工藝參數和生產設備的運行狀態[5]。這一過程是一個高度自動化的閉環，能夠在短時間內動態調整生產過程，以適應不斷變化的生產需求。通過機器人系統的實時反饋，監控中心能夠全面了解工廠的實際生產狀況。同時，可以根據實時監測結果持續改進和優化算法，進一步提升系統的智能化水平和生產效率。實時監測與反饋機制實現了制造過程的實時調整和優化，為提高生產效率、降低成本、確保產品質量提供了可靠的技術支持。

圖2 實時監測與反饋過程

3.3 優化效果分析

機器人輔助下的智能制造工藝優化，在提高生產效率、降低質量問題和成本方面均取得了顯著成果，如表1 所示。

表1 機器人輔助下的智能制造工藝優化效果

在生產效率提升方面，批次3 的生產效率提升最多，為18%，批次1 和批次2 的生產效率分別實現了15%和12%的提升，而批次4 雖然提升較少，但仍有10%的提升，這表明機器人輔助下的智能制造工藝有效提高了生產線的整體運行效率。在質量問題減少方面，各批次均取得了優秀的效果，批次3 的質量問題減少幅度最大，達到25%，批次1、批次2 和批次4 的質量問題分別減少了20%、18%和15%，驗證了機器人輔助下的工藝優化對提高產品質量的有效性。在成本降低方面，批次3 的降低幅度最大，達到12%，批次1 和批次2 分別降低了10%和8%的成本，而批次4 的成本降低了7%，說明機器人系統的智能制造工藝在降低生產成本方面發揮了積極作用，通過優化工藝流程和資源利用，實現了經濟效益的提升。

4 結語

深入探討了機器人技術在智能制造領域的應用，揭示了智能制造工藝的優化需求，借助數據驅動和實時監測與反饋機制進行工藝優化，實現對制造工藝的精細調控，在智能制造工業中取得了良好的應用效果。這為制造業實現智能化、高效化提供了有力支持，推動了生產方式向數字化、柔性化的方向轉變。