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树根荐读 | 疫情当下,让我们看到智能制造该有的样子

2020
02/26
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制造业是社会的实体经济,支撑着国民经济的稳定和社会财富的创造,从国家与国家的竞争而言,制造业是本源,这也是世界主要发达国家从“工业化”进入到“后工业化”时代后,又提出“再工业化”战略的原因。
 
在疫情肆虐的当下,我们每一个人都可以切身感受到某些物资短缺带来的恐慌和看到由此造成的悲剧,也会为某些制造业公司的快速响应感到振奋和鼓舞。
 
比如,卫生用品公司将其生产线改造为口罩生产线,纺织品公司将其被套生产线改造为防护服生产线,其现实意义不亚于战争年代将拖拉机生产线改造为坦克生产线
 
柔性制造是智能制造的一个主要特征,传统上经济学家一直认为,规模制造和柔性制造是不相容的,因为规模制造可以实现产品绝对数量增加的同时单位成本下降,从而提高利润水平,而柔性制造往往会带来单位成本的上升。
 
但是,随着制造业数字化和智能化技术的出现,率先采用这些新技术的公司在实现生产模式从大规模标准化生产转向柔性化规模生产的同时,可以实现从集中式和计划式的固定资源配置模式,转向分散式和需求式的动态资源配置模式,从而提升企业在市场上的竞争力。
 
通向智能制造的征途就是不断提升企业竞争力的过程。
 
机器人是智能制造系统架构的重要组成部分,其整体层级及机器人在层级中的位置如图1所示。
 
在智能制造的诸多文献描述中,其最底层一般为设备层,但从实际的智能制造项目实施而言,产品的生产工艺是一个核心环节,无论是生产设备还是数据采集系统,无不是为了符合某一产品单元的某种生产工艺要求而定。
 
另一方面,为了实现柔性制造,除了需要具备智能化集成制造系统之外,也需要我们对产品设计及其生产工艺进行变革,所以笔者在设备层之下加入工艺层。
 
图1. 智能制造系统层级
 
从智能制造项目的投资占比而言,机器人及其集成一般占设备及安装部分的5%~15%,比如某PCB智能制造工厂项目中,机器人及其集成占设备及安装部分的6%;某锂电池智能制造工厂项目中,机器人及其集成占设备及安装部分的12%。
 
随着机器人技术的发展从而不断拓展其应用领域,比如高刚性和高精度机器人会逐渐在机加工(减材加工、增材加工)领域崭露头角,移动机器人和协作机器人的组合会越来越多地用于不同工艺单元间的物料转运,机器人在智能制造总投资中的占比会进一步提高。
 
图2. 智能制造工厂项目投资占比
 
智能制造是制造体系的全面升级,是一个大系统工程,涉及产业链的各个环节,贯穿于产品生命周期的每个阶段(设计→生产→物流→销售→服务),而不仅是生产制造环节的升级。
 
智能制造也不仅仅是机器换人或者无人化工厂,工厂里面多安装使用一些机器人和其他自动化生产设备及测试设备并不等同于智能制造。
 
另一方面,虽然智能制造是企业、政府和学术界公认的发展方向,但是其升级路径不会是一个简单线性的过程,而会是波浪状的起伏发展,经历从科技诞生的触动期→过高期望的峰值→泡沫化的低谷期→稳步爬升的光明期→实质生产的高峰期等阶段,不可能一蹴而就,而是要经过至少20年的时间才可能完全实现。
 
对于智能制造每一个维度的参与方而言,无论是智能产品,还是智能生产,抑或是智能制造基础设施,智能制造的实践之路在带来市场机遇和实际收益的同时,也会带来一系列新的要求和新的挑战
 
在智能制造视野下,工业机器人将会发生一系列变化。
 
 

功能日益强大

应用领域不断拓展

 
 
高工产研机器人研究所(GGII)数据显示,在目前工业机器人的应用领域中,搬运上下料仍是其第一大应用,占比36.45%,其后是焊接32.76%,装配15.26%,喷涂6.56%,抛光打磨2.79%,其他6.18%。
 
从这个角度而言,机器人较少参与工艺层具体工艺单元的实现,比如在机加工中,无论是传统的减材加工还是新兴的增材加工,机器人一般用于机床或者3D打印机的上下料,并不参与金属铣削或者熔融沉积等加工过程。
 
作为一种具有自动控制的操作和移动功能,能完成各种作业的通用机械,高柔性和高通用性是其主要优势,而刚性和精度方面的相对缺失是其主要的劣势。
 
随着新型机械结构的提出和控制算法的优化,机器人会不断提升这方面的功能,拓展其应用领域,在更深入融入生产工艺单元的同时,提升整个生产过程的柔性。
 
 

机床

机器人

机械刚性 (N/μm)

50

1

基本(固有)频率 (Hz)

300

20

预读大量路径点

轨迹精度 (mm)

≈0.01

≈0.5

表1. 目前机床加工和机器人加工的区别
 
 

接口日益标准

设备连线即插即用

 
 
为了实现设备连线运行,机器人需要和同属设备层的其他设备,比如生产设备、测试设备、AGV等交互信息。
 
目前的现状是设备之间缺乏统一的通信标准,在具体的智能制造项目实施中,现场工程人员需要花费大量的时间用于定义设备间连线运行所需变量并测试其功能。同时,因为缺乏统一的标准,不同品牌设备间不能做到通用互换。
 
标准的缺失提高了智能制造项目的“非标性”,带来了项目成本的上升和交付工期的延长。制定并推广机器人和相关设备的统一互联标准正在逐渐被重视。
 
 

图3. 机器人和设备间的接口标准
 
 

OT/IT融合

提供更多智能特征

 
 
智能制造是由数据驱动的互联互通的智能化生产体系,其数据来源既包括设备层的各种设备,也包括产品、环境以及人本身。
 
图4. 机器人基于信息通信技术的智能特征
 

在智能制造体系下,机器人会利用开放的IT/ICT技术把数据传输到上层系统,摒弃掉某些厂商色彩浓厚的通信协议和通信网关。另一方面,工业人工智能技术的出现和成熟会使得机器人具有更多的智能特征,比如自适应抓取、预测性维护提醒等。

 

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