机器人在工厂变得更有用

大多数人把工厂自动化与大型机器人机器联系在一起，比如那些在装配线上焊接汽车底盘的机器。但随着价格的下降和技术的进步，机器人正被用于更小、更多样化的任务，而且它们在所有这些任务上都做得越来越好。

在工厂内部，机器人可以显著提高产量、一致性和可靠性。它们可以昼夜不停地工作，对于某些应用程序，它们可以比人类更快地完成工作，具有更高的精度，并且错误更少。一些机器人可以举起500公斤(1100磅)的重物，减少了所需的体力劳动和因受伤而停机的时间。

在过去，机器人通常需要大量的前期投资。现在情况已经不同了。就像控制它们的半导体一样，规模经济使得启动成本甚至在小公司的预算之内。机器任务自动化的交钥匙解决方案服务，包括硬件、软件和支持，每年仅需2.5万美元即可实现。

这使得智能制造(也称为工业4.0)的目标明显更容易实现。而且可以通过自动化工具和人工智能进一步改进。

制造业生产率的提高也远远超出了自动化装配的范畴。工厂由许多部门组成，包括管理和工艺计划、会计、工程、装配、材料和仓库管理、接收和运输。自动化是生产公式中的一个重要元素，但它也可以整合到所有这些部门。

这甚至有一个公式:

工厂生产率=包括生产流程+手工劳动+子任务全自动化+子任务半自动化的工艺计划。

“机器人在自动化方面提供了很多好处，”该公司工业、视觉、医疗保健和科学总监Chetan Khona说AMD．“鉴于目前全球工人短缺，这些机器可以帮助增加产量，以满足整个供应链的需求。它们可以结合机器视觉、人工智能和各种传感器，在工厂以及恶劣和偏远的地区工作，在那里它们运行速度非常快，比人类更安全。”

然而，这并不是一项微不足道的任务。Khona说:“设计这样的机器非常复杂。它包括软件编程、硬件和系统集成。在许多情况下，使用自适应soc和som将缩短设计时间并提高可靠性。此外，它们在一个平台上集成了所有特性和功能，提供了高性能。”

Gartner的定义机器人过程自动化(RPA)是一个“授权软件平台的市场，用于构建脚本，通过用户界面和控制仪表板或编排器集成任何应用程序。”RPA平台将重复的、基于规则的、可预测的任务自动化。”

这些机器人可以使用低代码/无代码图形用户界面(GUI)进行编程。高德纳公司预计，这一细分市场将成为增长最快的市场之一。主要参与者包括IBM、SAP和微软。

IC验证的产品管理和营销主管Sathishkumar Balasubramanian表示:“制造的主要重点是在一段时间内提高以吞吐量衡量的生产率，并减少停机时间。西门子EDA．“但装配线是一个动态的环境，自动化只是解决方案的一部分。从表面上看，保持持续的流动似乎很重要。然而，制造流程的可变性是不可避免的，制造流程如何适应变化对于将停机时间降至最低是非常关键的。例如，在装瓶制造中，工作如何从1号工位移动到4号工位，以及瓶子方向的变化，都可以通过自适应生产线来解决，以最小的中断来满足高峰需求。这是非常重要的。感知生产线边缘状态的能力是机器人制造过程的关键。”

一定程度的自主权也可以添加到提高生产力的各个步骤中。Balasubramanian说:“生产线上的每个工作站都应该能够做出决策，作为工业4.0发展的一部分，整个生产线之间的沟通对于进一步提高效率至关重要。”“最后，用智能和高效的制造流程设计整个工厂，以实现最佳的投资回报率是最终目标。为了实现这一目标，复制整个制造过程的能力，包括作为数字双胞胎的单个工作站，是关键。”

机器人是如何工作的?
工业机器人的关键组件包括控制器——可以是硬件、软件，还可以包括各种处理元素，如gpu、mcu和/或AI协处理器——以及传感器(视觉、运动和距离传感)、电机、机械臂和末端执行器。有时，末端执行器被称为“末端臂加工”。焊接工具、夹具、分配器或焊接枪都是末端执行器的例子。机器人可以被视为自动化工具，就像其他制造工具一样，可以促进制造过程。

国际标准化组织(ISO)发布了一份文件ISO 9283:1998操作工业机器人。性能标准和相关试验方法帮助公司评估机器人的性能。一些性能标准包括位姿精度和位姿可重复性、距离精度和距离可重复性、位置超调、路径精度和路径可重复性以及路径速度特性。

图1:与机器人一起工作。来源:西门子

工业机器人非常适合快速和重复的任务，可以通过编程来完成不同的制造工作。一些例子包括加工、挑选和放置(包括分拣)、仓库取货和发货、包装和组装。

该公司汽车和物联网技术战略高级总监Suraj Gajendra表示:“设计这样的系统涉及我们所谓的专门处理手臂．“从实时角度和功能安全角度来看，机械臂的设计必须满足很大程度上的确定性。机器人遵循的每一个运动算法都必须在分配的时间窗口内执行，并且在任何情况下，当它出现故障时，机器人应该自动进入一个“安全状态”，在那里人类可以进行干预。”

它的工作原理类似于任何集中式计算架构，但在传感器中添加了智能。Gajendra说:“要让一个高精度的机械臂发挥作用，需要多个传感器将所有关键数据输入一个集中处理单元。”“它们可以是运动传感器、压力和定位传感器、摄像头和视觉传感器等。中央处理器根据预先编程的推理算法和传感器数据的组合做出实时决策。大多数时候，这些决定都是由运行机器人的处理器在本地做出的。”

机器人的类型
到目前为止，主要有三种类型的机器人——笛卡尔式、选择性顺应式关节机器人臂(SCARA)和六轴机器人。

最精确的笛卡尔机器人通常安装在地板上，并使用线性执行器在x、y和z方向上移动。SCARA机器人类似于笛卡尔机器人，但有一个额外的θ轴，可以在z平面内旋转。相比之下，六轴机器人——也称为六自由度机器人——可以利用它们的能力向六个方向移动(向上、向下、向前、向后和机械臂的手腕转动)，模拟人的手臂。

这些机器人手臂可以足够小，可以安装在工位上，与人类工人一起工作，并用于增强人类执行的任务。在这种混合模型中，协作机器人被称为合作机器人(cobots)，随着它们的实用性得到证明，采用人数也在增加。

还有越来越多的其他机器人类型正在开发或更有限的使用，包括铰接式、极式、三角式和圆柱形，所有这些都可以进行额外的运动或旋转。

人形机器人也越来越受欢迎。电影《星球大战》中出现的人形机器人C-3PO和R2-D2大大提高了人们对机器人的认识。四年前，一个类似人类的社交机器人索菲娅(两分钟的视频)展示了人工智能机器人可以学习并与人类对话。

自那时以来，已经取得了重大进展。一些医院已经开始试验真人大小的社交机器人护士来取悦病人。有一天，他们甚至可能加入工厂的劳动力。

机器人指标
机器人行业已经建立了一套被称为LOSTPED参数的指导方针。它们代表负载、方向、速度、行程、精度、环境和占空比。

1. 负载。这被定义为工厂内机器人的工作负载/有效载荷能力。为了保持平衡，机器人的重量必须超过有效载荷，以及机械臂末端的任何附加工具。例如，如果工作负荷为150公斤，那么只有最大的scara或六轴机器人才能完成这项工作。一个典型的11公斤的商用机械臂只能举起3公斤的载荷。除了吨位的考虑外，在较小的工作量下，笛卡尔机器人可以达到10µm以内的精度，这比其他类型的机器人好100倍。
2. 取向。这与机器人如何安装在机器人手臂移动的空间有关。笛卡尔式机器人安装在基座上，虽然坚固，能够提供精确的放置，但占用更多的空间。对于较小的工作空间，SCARA和六轴机器人更灵活。
3. 速度。机械臂的速度可以达到每秒5米，反应时间为50毫秒。
4. 旅行。这指的是机械臂能达到的距离。有些可以达到20米或更多，这取决于应用。对于工厂中的组装工作站，移动距离可以在一臂的长度内。
5. 精度。需求取决于应用程序。对于仓库的取放，只要能安全取到包裹，精度要求是可以容忍的。另一方面，某些装配工作要求较高的精度。一些机械臂可以达到0.2毫米的重复精度。当表面贴装技术(SMT)机器用于倒装芯片采用C4(可控坍塌芯片连接)工艺放置，精度可达±25µm。
6. 环境。工厂有不同的工作环境。一些机器人最适合在危险或恶劣的环境中工作，而另一些则更适合无尘室操作。机器人可能需要符合IP65标准(一个关于设备如何抵御灰尘和水的评级系统)，才能在崎岖或多尘的环境中运行，或满足最低灰尘和水进入标准。
7. 责任周期。一个操作循环，可以定义为拿起一个组件并将其放在另一个组件上，是一个占空比。即使机器人可以全天候工作，不间断的操作也会降低机器的寿命，因此缩短了平均故障间隔时间(MTBF)。了解机器人的规格是很重要的。

仓库的机器人

图2:取放机器人。来源:右手机器人

越来越多的公司正在部署仓库机器人来提高生产率。2022年初，联邦快递在中国安装了DoraSorter人工智能分拣机器人，可以将10公斤的包裹运送到100个目的地插槽。大约在同一时间，DHL供应链投资1500万美元用于多用途移动机器人，以自动化仓库操作并改善工作流程。

这一切都是人工智能技术进步和半导体技术日益商品化的结果。Kinara.ai业务发展副总裁Markus Levy表示:“人工智能可以利用语音、视觉和传感器分析来提供解决方案，以提高制造环境中的生产力和安全性。”“例如，配备嵌入式人工智能的无人机可以在更短的时间内更准确地完成这项工作，而不是使用人工工人来检查仓库中的库存。为了设计这些嵌入式系统，节能是一个关键因素。与使用售价约500美元的30W AI处理器不同，该设计可以通过低成本的8至15美元的主机处理器结合600至800 mhz的AI协处理器进行优化，以实现系统解决方案，包括推理。这类AI协处理器仅消耗2.5W，推理延迟在1.8ms到10ms之间，这取决于AI模型。”

不断变化的机器人世界
协作机器人正变得越来越受欢迎，让更多的工人接触到机器人，并帮助他们了解自己的能力。

大多数机器人需要编程来执行运动，包括线性、圆形和点到点。此外，速度以及加速和减速都需要考虑。通过结合人工智能，这些合作机器人可以自我学习，随着时间的推移，它们可以自主地执行任务。内置传感器可以感知环境并了解其空间和深度。这类机器人能够学习和执行多项任务，并与人类并肩工作。人类和协作机器人团队一起工作比人类或机器人单独工作要快得多，从而提高工作站的生产力。

西门子EDA战略和业务发展高级经理Anoop Saha指出:“一些制造工作站可以完全自动化，但不是工厂车间的所有工作都可以实现自动化。“机器人不能100%取代人类。它们可以增强人力，提高生产率。有了3d视觉和更好的感知能力，机器可以高精度地操作并减少错误。但是设计和定制这样的人机解决方案需要技巧。例如，机器可以更快地捕获数据，并通过分析从长远来看提高生产力。生成的数据需要用于生成适当的响应，并使用内置的安全性进行保护。在机器人工厂，机器人总是需要连接安全的工业5G和传感器。”

接下来是什么
工业5.0即将来临。2022年初，欧盟委员会(EC)发布了工业5.0，欧洲变革的愿景报告。其主要目的是“为向可持续的、以人为本的、有弹性的欧洲工业过渡提供动力”。

欧盟认为工业4.0是不够的。新的愿景是将工人的福祉置于生产过程的中心，让工人使用各种技术，而不是让技术取代工人。这为正在进行的关于机器人最终是否会取代人类工人的争论提供了一些线索。根据该报告，狭隘的工业4.0愿景主要关注生产力。工业5.0将扩大推动技术变革以实现人与地球共同繁荣的愿景。

工业5.0肯定会在未来几年推动合作机器人的发展，描绘出一幅工厂自动化的图景，提高和可衡量的生产率。