李立军:破局高端机器人发展

  点击数:435  发布时间:2019-09-12 13:39
2018年中国工业机器人市场出现了明显的下滑,2019年的情况也不乐观,主要原因是占工业机器人应用量最大的两个行业——汽车和3C行业出现了较大幅度的负增长。工业机器人本身只是一个通用的工具,在应用层面必须结合工作对象和工艺进行二次开发,受目前的技术和成本制约,普通的工业机器人比较适合从事确定的重复性工作,而对于更广泛存在的小批量、多批次、柔性或低精度工作对象的自动化生产仍存在巨大瓶颈。
关键词:智能制造 ,机器换人 ,工业机器人

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宁波慈星股份有限公司董事/副总经理李立军

2018年中国工业机器人市场出现了明显的下滑,2019年的情况也不乐观,主要原因是占工业机器人应用量最大的两个行业——汽车和3C行业出现了较大幅度的负增长。工业机器人本身只是一个通用的工具,在应用层面必须结合工作对象和工艺进行二次开发,受目前的技术和成本制约,普通的工业机器人比较适合从事确定的重复性工作,而对于更广泛存在的小批量、多批次、柔性或低精度工作对象的自动化生产仍存在巨大瓶颈。

目前国内有100多家工业机器人本体生产商,20多家控制系统解决方案商,以及面向各行各业的1000多家系统集成商,用的最多的是六轴关节臂机器人和四轴SCARA机器人,通过“机器换人”来减少工人在生产线上的重复劳动。但是,由于每家用户的需求都不一样,这样的自动化项目基本都是非标的,首台套的研发投入很大,终端用户觉得贵,难于达到预期的投资回报率。事实上,在很长一段时间里,单台机器人在柔性工作能力方面还是很难与一个熟练工人相抗衡的。

当然,如果从建设数字化工厂的高度来考量,工业机器人的合理应用是能大大提升整体效率的,尤其是把工业机器人和其它的一些自动化装置和设备配合使用,并把“好钢”(工业机器人)用在“刀刃上”是工业机器人应用过程中需要重点考虑的问题。

制造业仍是我国的基础产业,国家层面近几年以来一直在倡导“智能制造”,通过智能技术来提升传统制造业的生产水平和市场竞争力是一个明确的方向和趋势,工业机器人作为“智能制造”环节里面一个重要的载体确实很重要,工业机器人的国产化有很大的现实意义。但到目前为止,高端制造领域所应用的工业机器人超过70%源自进口品牌,特别是发那科、ABB、库卡和安川这四个海外品牌,国产工业机器人虽然在各地政府多项扶持政策的推动下,像雨后春笋一样遍地丛生,但其中大部分产品无论在性能、寿命,还是稳定性和可靠性方面都不尽人意,导致国产通用型工业机器人在口碑、售后成本和技术含量上均未实现真正意义上的突破。如何破局?笔者与业内多位专家交流后整理了如下几点供参考:

(1)建议国家对机器人本体及控制器两方面都具备底层研发能力的企业进行重点支持。机器人技术的难点就在于其是跨学科的研究,涉及机械、材料、工艺、控制、软件、应用技术等多个领域,现在很多“凑热闹”的机器人公司通过“掐头去尾”来获得各项政府补贴,却并不能解决工厂的实际问题,这样的公司与真正有技术含量的国产机器人公司形成恶性竞争关系,最终导致“劣币驱逐良币”,产业进步迟滞不前。

(2)鼓励定制化工业机器人的创新研究和开发,比如日本首先研发的SCARA机器人,其诞生是为了解决日本80年代日益增长的电子产品行业自动化生产需求,而很多中国机器人企业只是简单的“拿来主义”,把海外产品拿来照搬照抄,常常知其然而不知其所以然。事实上,中国自动化生产的应用场景和需求非常多样化,是日美的上千倍,而且国内也有一批真正沉下心做研究的企业掌握了一些有中国市场应用特色的技术,比如非常有市场潜力的多机多轴高精度同步控制技术,这样的企业可以深挖行业需求,开发面向具体行业的特种机器人,这样的市场相当大,没必要去作同质化竞争,陷入通用型机器人开发的陷阱。

(3)推动工业应用软件与机器人的融合。大家知道工业机器人“四大家族”背后其实不单单只是卖一个工业机器人本体,这四家企业都开发了强大的工业应用和调试软件,这是目前国产工业机器人非常欠缺的,国产机器人刚刚跨过“有点好用”这个门槛,在易用性方面还远远达不到国际平均水平,很难让全世界的机器人用户们喜欢上我们国产的工业机器人。在互联网方面,中国有阿里和腾讯这样的领先企业,走在了该领域技术发展的前列,而未来在工业自动化领域,中国一定也会出现这样的企业,他们的产品和技术让工业机器人使用更方便,人机交互更友好,用户体验更完美。

(4)在一般工业领域,“机器换人”已成为不可逆转的趋势,尤其是在产品批量较大的汽车和3C行业,但是在小批量、多批次生产的场景下,普通的工业机器人已难于适应,频繁而繁琐的机器人示教和编程工作大大降低了工厂和车间的运作效率,新增的机器人应用工程师岗位也增加了维运成本,而机器视觉,特别是3D视觉技术的导入可以很好地解决这个问题,通过将机器视觉和工业机器人、物联网技术进行融合,可以更好地适应柔性制造的场景。

摘自《自动化博览》2019年9月刊

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