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  • 工业机器人应用行业分布解析

    行业资讯 | 时间: 2020-05-14 | 珞石机器人 | 编译:阿芬|浏览量:172

      特点:
     
      传统产业(汽车、电子行业等)为主导
     
      应用领域拓展,与日常生活密切相关的行业自动化率依旧较低,市场潜力巨大
     
      趋势:
     
      由批量生产向大规模定制转变
     
      更短的交货周期、更快的上市速度
     
      人为干预大幅减少(安全操作决策、协作)
     
      新的行业和应用场景越来越多
     

     
      工业机器人新场景应用难点及未来趋势
     
      1.工业机器人新场景应用难点

      柔性对象控制和操作的困难
     
      传统工业机器人可以对明确、刚性的对象进行操作。但在电缆插拔或缝制等行业中,针对柔性物料的操作是有困难的。

      空间与能力的限制
     
      工业机器人一般采用位置控制,只能应用于严格结构化的场景,对场景中出现的不确定性不能很好处理。随着工业自动化进程的加快及工业品工艺标准的提升,面临一些新兴行业和场景,现有机器人的功能无法满足其需求。
     
      核心技术和基础服务能力的隔阂
     
      在汽车的焊接或涂装中,有非常标准的工艺包或非常完备的定制方案。而面对一些新兴行业,尤其跨行业的一些新场景,机器人还有很长的路要走。
      2.未来智能机器人系统引领智能制造
     
      未来机器人是一个智能化系统,具备感知、技能学习、智能安全等方面的能力。
     
      提高机器人的智能化程度,降低机器人的使用门槛,是工业机器人发展的一个趋势。比如机器人和视觉/力感知技术深度融合,利用机器学习技术构建一个智能系统,来解决生产中面临的一些高阶问题,才能在更多的行业和场景中得到大规模应用和延伸。
     
      从客户需求层面来看
     
      要求机器人的编程更加便捷、有效。另外可以提供更多场景的应用程序,即工艺软件包,并且在多任务之间能够进行高效互联配合。
     
      从用户角度来看
     
      对机器人的要求有易于使用、安全协作、可移动性等,比如协作机器人和AGV、AMR结合,拓展更多的应用场景。另外,机器人可以进行环境感知和自我诊断,比如机器人自我保养提醒,可以降低维护成本。
     
      从技术实现层面来看
     
      前面的高阶应用、高阶实现,都是需要机器人通过模型的建立、自我感知、环境感知、机器学习来应对这些复杂的应用场景。

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