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工業(yè)機(jī)器人催生行業(yè)新需求

        工業(yè)機(jī)器人從應(yīng)用領(lǐng)域分布來看,汽車與電子電機(jī)制造為目前兩大主要應(yīng)用領(lǐng)域,市占比例分別約3成,而其主要使用場景則以搬運(yùn)、焊接與上下料為主。不過,除了源自于缺工效應(yīng)下自動化需求比例提高,工業(yè)機(jī)器人在AI、感測技術(shù)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(wù)。

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        當(dāng)前具有認(rèn)知學(xué)習(xí)能力與自主調(diào)適能力的智能機(jī)器人能夠依據(jù)行業(yè)需求設(shè)計(jì)出特用功能以適應(yīng)復(fù)雜的工作場景,也因此使其應(yīng)用觸角延伸至更多新興行業(yè)應(yīng)用。


       在量產(chǎn)模式時(shí)代,為發(fā)揮最高生產(chǎn)效率與節(jié)省人力成本,諸如上下料此種高度重復(fù)性,或是機(jī)床上下料繁重且具有危險(xiǎn)性的工作,一般都交由工業(yè)機(jī)器人操作,主要適應(yīng)對像為大批量、重復(fù)性強(qiáng)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(jī)器人應(yīng)用。


       不過,由于此種機(jī)器人大多執(zhí)行重復(fù)性作業(yè),任務(wù)設(shè)定單純,其運(yùn)動路徑與取放動作相對必須設(shè)計(jì)在固定模式下進(jìn)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(dāng)前上下料應(yīng)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(jī)器人來說,從容器中取出隨機(jī)排放的零件,再將其精確地放入機(jī)器中卻是困難重重。為改善此應(yīng)用缺陷,市場積極發(fā)展機(jī)器人隨機(jī)取放( Random Bin Picking)技術(shù),同時(shí)結(jié)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(yīng)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(chǎn)效率。


      在金屬加工產(chǎn)業(yè)中,不如焊接機(jī)器人的普及,研磨與拋光兩個(gè)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(fù)雜外形,因此其較難以導(dǎo)入自動化。不過,目前國內(nèi)水五金產(chǎn)業(yè)在研磨拋光制程的缺工越來越嚴(yán)重,促使市場對于研磨拋光機(jī)器人的需求增強(qiáng),而在3D視覺與虛實(shí)整合系統(tǒng)輔助下,對于具有復(fù)雜研磨拋光路徑需求的機(jī)器人來說,可降低其在路徑生成的難度,并達(dá)到加工穩(wěn)定。


      值得注意的是,除了汽車、電子電機(jī)以及機(jī)械金屬加工產(chǎn)業(yè)為主要應(yīng)用領(lǐng)域,工研院產(chǎn)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(jī)器人裝機(jī)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(fù)雜之問題,現(xiàn)也透過3D視覺引導(dǎo)改善,或有廠商開發(fā)協(xié)助成衣業(yè)者改善打樣流程的機(jī)器手臂。

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       工業(yè)機(jī)器人從應(yīng)用領(lǐng)域分布來看,汽車與電子電機(jī)制造為目前兩大主要應(yīng)用領(lǐng)域,市占比例分別約3成,而其主要使用場景則以搬運(yùn)、焊接與上下料為主。不過,除了源自于缺工效應(yīng)下自動化需求比例提高,工業(yè)機(jī)器人在AI、感測技術(shù)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(wù)。


      當(dāng)前具有認(rèn)知學(xué)習(xí)能力與自主調(diào)適能力的智能機(jī)器人能夠依據(jù)行業(yè)需求設(shè)計(jì)出特用功能以適應(yīng)復(fù)雜的工作場景,也因此使其應(yīng)用觸角延伸至更多新興行業(yè)應(yīng)用。


      在量產(chǎn)模式時(shí)代,為發(fā)揮最高生產(chǎn)效率與節(jié)省人力成本,諸如上下料此種高度重復(fù)性,或是機(jī)床上下料繁重且具有危險(xiǎn)性的工作,一般都交由工業(yè)機(jī)器人操作,主要適應(yīng)對像為大批量、重復(fù)性強(qiáng)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(jī)器人應(yīng)用。


      不過,由于此種機(jī)器人大多執(zhí)行重復(fù)性作業(yè),任務(wù)設(shè)定單純,其運(yùn)動路徑與取放動作相對必須設(shè)計(jì)在固定模式下進(jìn)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(dāng)前上下料應(yīng)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(jī)器人來說,從容器中取出隨機(jī)排放的零件,再將其精確地放入機(jī)器中卻是困難重重。為改善此應(yīng)用缺陷,市場積極發(fā)展機(jī)器人隨機(jī)取放( Random Bin Picking)技術(shù),同時(shí)結(jié)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(yīng)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(chǎn)效率。


      在金屬加工產(chǎn)業(yè)中,不如焊接機(jī)器人的普及,研磨與拋光兩個(gè)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(fù)雜外形,因此其較難以導(dǎo)入自動化。不過,目前國內(nèi)水五金產(chǎn)業(yè)在研磨拋光制程的缺工越來越嚴(yán)重,促使市場對于研磨拋光機(jī)器人的需求增強(qiáng),而在3D視覺與虛實(shí)整合系統(tǒng)輔助下,對于具有復(fù)雜研磨拋光路徑需求的機(jī)器人來說,可降低其在路徑生成的難度,并達(dá)到加工穩(wěn)定。


      值得注意的是,除了汽車、電子電機(jī)以及機(jī)械金屬加工產(chǎn)業(yè)為主要應(yīng)用領(lǐng)域,工研院產(chǎn)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(jī)器人裝機(jī)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(fù)雜之問題,現(xiàn)也透過3D視覺引導(dǎo)改善,或有廠商開發(fā)協(xié)助成衣業(yè)者改善打樣流程的機(jī)器手臂。


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