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隨著機器人在工業(yè)領域得到更廣泛的部署,這給社會帶來更多的好處。在學習使用新技術的同時,工人將會變得更有資格提高自己的收入水平。工業(yè)機器人可以有效地完成工作,加快整個的生產流程,減少員工的工作時間。想讓工業(yè)機器人做得越來越完美,就需要更多的研究來讓機器人做到更完美地融入工作中
工業(yè)機器人從應用領域分布來看,汽車與電子電機制造為目前兩大主要應用領域,市占比例分別約3成,而其主要使用場景則以搬運、焊接與上下料為主。不過,除了源自于缺工效應下自動化需求比例提高,工業(yè)機器人在AI、感測技術的加值下帶來新的能力延伸其功能性,有別于以往操作規(guī)則性的任務。
當前具有認知學習能力與自主調適能力的智能機器人能夠依據行業(yè)需求設計出特用功能以適應復雜的工作場景,也因此使其應用觸角延伸至更多新興行業(yè)應用。
在量產模式時代,為發(fā)揮最高生產效率與節(jié)省人力成本,諸如上下料此種高度重復性,或是機床上下料繁重且具有危險性的工作,一般都交由工業(yè)機器人操作,主要適應對像為大批量、重復性強或是工件重量較大的情況下使用,此為目前常見的上下料機器人應用。
不過,由于此種機器人大多執(zhí)行重復性作業(yè),任務設定單純,其運動路徑與取放動作相對必須設計在固定模式下進行,因此在前置作業(yè)通常仍需要額外透過人力將來料排列整齊再等待夾取上料,這也是當前上下料應用靈活度不足,而期待能夠有所改善之處。
簡言之,自動化上下料只解決了問題的一半。相比人類,對機器人來說,從容器中取出隨機排放的零件,再將其精確地放入機器中卻是困難重重。為改善此應用缺陷,市場積極發(fā)展機器人隨機取放( Random Bin Picking)技術,同時結合AI、3D視覺,可借此識別物件包括位置、姿態(tài)與擺放順序等信息,透過AI自適應夾取路徑與取放動作,由于工件不需事先整理及排列即可被識別,因此能有效提升許多工廠的生產效率。
在金屬加工產業(yè)中,不如焊接機器人的普及,研磨與拋光兩個制程至今仍大量仰賴人工作業(yè),由于像是水五金制品具有如孔洞、多重曲面的復雜外形,因此其較難以導入自動化。不過,目前國內水五金產業(yè)在研磨拋光制程的缺工越來越嚴重,促使市場對于研磨拋光機器人的需求增強,而在3D視覺與虛實整合系統輔助下,對于具有復雜研磨拋光路徑需求的機器人來說,可降低其在路徑生成的難度,并達到加工穩(wěn)定。
值得注意的是,除了汽車、電子電機以及機械金屬加工產業(yè)為主要應用領域,工研院產科國際所分析師黃仲宏觀察,目前包括紡織、制鞋、食品加工等輕工業(yè)的機器人裝機量也正成長中,漸朝自動化、智能化發(fā)展。例如制鞋業(yè)在涂膠制程與研磨拋光遭遇相同加工路徑復雜之問題,現也透過3D視覺引導改善,或有廠商開發(fā)協助成衣業(yè)者改善打樣流程的機器手臂。
008年爆發(fā)國際金融危機以來,各個發(fā)達國家紛紛開始了對制造業(yè)過度外包的反思。并提出了一系列政策以幫助制造業(yè)的回歸。
在這樣的背景下,以大數據、物聯網、人工智能為代表的新一代信息技術迎來黃金發(fā)展期,并再度賦能制造業(yè),使其向數字化、網絡化、智能化迅速發(fā)展。
與此同時,關于人工智能是否會再度取代人類的爭論也甚囂塵上,那么,究竟在制造業(yè),人工智能能否和人類和諧共處,人工智能在制造業(yè)中又將如何發(fā)展,我們今天就來針對這些問題進行解析。
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