庫(kù)柏特占俊:做真正智(zhì)能的工業機(jī)器(qì)人方能為企業帶(dài)來效益
2019-5-31 來源(yuán):- 作者:-
近幾年,中國的工業機器(qì)人出貨量一直處在高速增長階段,這(zhè)裏麵有“智能製造2025”的政策影響,亦有我國工業製造大國的需求驅動。數據顯示,近(jìn)5年我國機(jī)器人市場平均增(zēng)長率接(jiē)近(jìn)30%,2018年國內市場規模預計達87.4億美元,約占全球的(de)1/3。
從市場的整體發展態勢來看,增長迅速且巨頭林立,規模連續5年蟬聯全(quán)球第一,國內機器人(rén)市場可謂是一(yī)片向好。但好看(kàn)的(de)數字掩蓋了很(hěn)多更(gèng)為複雜的情況(kuàng),為了更進一步探尋中國工業機器人產業的發展現狀,我們采訪了庫柏特科(kē)技華東區負責人兼合肥公司總經理占俊。
值得(dé)一提的是,因專注於從事機(jī)器人大腦的研發(fā),某種程度上庫柏特既是(shì)參與者,又是工業機器人產業需求轉變與發展過程中(zhōng)的旁觀者(zhě)。
市場尚未打開(kāi),智能化發展前景廣闊
目前,從應用領(lǐng)域去看,工業機器人(rén)覆蓋麵相當之廣,除了汽車及汽車零(líng)部件製造和機械加工等領域,隨著3C電子、物流、醫療等應用的發(fā)展和需求的增長,工業機器人也逐步滲透到這些新興領域。不(bú)過(guò)從應用(yòng)情況來看,工業機器人現在仍(réng)然局限在替代(dài)對人體傷害比較大的工作,如噴塗、在危險氣(qì)體環境中執行任務和鍛造等危險(xiǎn)係數比較高的崗位。
這(zhè)一現象在我國尤為突出。對此,占俊也是深有感觸,“從行(háng)業覆蓋率上來看,汽(qì)車行業覆蓋率比較高,整體來看,工業機器人的(de)占比約在5%—10%左右。一般情況下工(gōng)業發(fā)展先經曆自動化然後再到智能化,目前我國大部分製造(zào)公司還處在自動化過程,智(zhì)能化偏少,整個智能化市場其實仍然處在探索嚐(cháng)試的(de)階段(duàn)。”
簡言之,因為工業發展本(běn)身無法一(yī)蹴(cù)而就,我們腦海(hǎi)中想象的(de)機(jī)器人快速而精準的分揀場景(jǐng)現在並不是出現在每一個需要的工位上,尤(yóu)其是(shì)在一些小型工廠和生產流水線上,工業機器人的身影就更為少見。
占俊介紹說,“目前在我國,用機器人來替代這(zhè)些崗位的事情主要是大企業在做,但我國工(gōng)業(yè)製造領域中小企業占據大多數,且它們的智能(néng)化轉型尚處在(zài)起步(bù)階段,因此整體覆蓋率不是很理想。”
並非(fēi)如外界所想,作為製造(zào)大國,因整個工業(yè)構成的特殊性,其智能化推進過程並不容易,因此這也給機器人和(hé)係統廠商帶來了(le)難(nán)題。
“這裏麵成本問題是重要的。對企業來說,他們(men)本身自動化的程度(dù)不高(gāo),做(zuò)這(zhè)種工業(yè)化機器人或者智能化改造,整體投(tóu)入比較大,這一塊(kuài)成本就非常高。另外,就(jiù)是(shì)有些條件它也不一定具備。這都是我們在提供解決方(fāng)案的過程中需要考慮的。”
如占俊所言(yán),成本這一(yī)道坎橫在了如庫柏(bǎi)特一樣的(de)機(jī)器人及係統(tǒng)提供商的麵前,成為(wéi)整個智能(néng)化推(tuī)進過程不可回避的阻力,而在成本等因(yīn)素的影響下,整個行業的工業機器人覆蓋率至今尚未有可觀的增長,這自然給服務於這部分市場的軟硬件廠商留下了更多發展空間與使(shǐ)命(mìng),庫柏特也責無旁貸。
用智能帶動工業發展,讓企業看見切實效益
所幸,除了替代危險工作,機器人的另(lìng)一大作用就體現在其(qí)對企業收益的貢獻上。
占俊認為,隻(zhī)要機器人的行為足夠靈敏且係統足夠可靠,采用先進的(de)工業機器人對企業來說,效益是明顯的,因為它們可以幫助企業提高產品(pǐn)的質量、產(chǎn)品良率,還有整體效率。
他解釋說,“機器人可以讓整個流程非常順暢,很多製造業采用(yòng)的都是流水線,如果是工人在工作的話,他們會因為疲勞等因素而影響到(dào)流水線的質量,這時候質量下降比較厲害,但是用機器人的話,這些問(wèn)題就幾乎不會出現。”
不得不說,因(yīn)為大數據、機器視覺等技(jì)術的發展,工廠(chǎng)中包括(kuò)機械臂在(zài)內(nèi)的常見工業機器人在(zài)作業時展現出的“柔韌(rèn)度”和“靈活性”都有了顯著(zhe)的提高,這也(yě)能夠讓智(zhì)能化(huà)改造後企業的效益有顯著提升。
但是要達到這樣(yàng)的理想狀態,配合硬件來做的智能控製係統就格外重要。換言之,如人腦一般,機器人係統的好壞決定了其在產(chǎn)線的(de)表現而最終影響到企業的切實利益。這也(yě)是庫柏(bǎi)特所看重的,而正因為此,它(tā)從(cóng)一(yī)開始就選擇(zé)鑽研(yán)機器人大腦。
所謂大(dà)腦,就是需要對各種複雜的場景進行(háng)快速(sù)的處理和決斷,以完成一係列動作,這需要多種AI技術的配合與(yǔ)運用。如針對複雜堆疊物體的識別和分(fèn)揀,庫柏特基於先進(jìn)的機器視覺技術、機器人快速逆運動學計算和機器人路徑規劃技術設計出機器人(rén)智能無(wú)序分揀係統,實現對目標物品(pǐn)的視覺定位(wèi)、抓取、搬運、旋轉、擺放等操作,同時對自動化流水生產線中無序或任意擺放的物品進行抓取和分揀。
不得不說(shuō),在技術的支撐下,實現精準而靈活的控製和多任務處理變得可行,智能化過程也讓企業的成本控製問題得(dé)以解決,甚至比想象中解決得更好,對此,占(zhàn)俊補充說,“對於大的企業來說,考慮到人力成本的增加,包括機器的成(chéng)本和更新換代,其投資回報時間大約在兩三年,不過(guò)如果還(hái)把產品質量和整線的(de)效率考慮在(zài)內,它們可以更快收獲成本。”
與(yǔ)客戶共同(tóng)開發,做“聰明”的(de)機(jī)器(qì)人大腦
毋庸置疑,產業(yè)結構調整與社(shè)會發展對機器人需求日(rì)益旺(wàng)盛,用機器人實現生產智能化的(de)趨勢將不可(kě)逆轉,成本問題也隻是(shì)暫時(shí)需要去解決(jué)的問題。因此(cǐ)為了更好地服務企業(yè)智能化轉型,貼合用戶需求,庫柏特已經研發出了(le)數款大大小小成(chéng)熟的產品,其中包(bāo)括3D智(zhì)能相(xiàng)機Comatrix、力控打磨工作站CPolish、雙臂機器人操作平台CAssemblyC2和智能無序分揀工作站CGrasp等。
但是這還遠遠不夠,因場景不同,客戶的要求遠(yuǎn)不是現有產品(pǐn)能夠滿足的。因(yīn)此如何做出普適的機器人(rén)係統(tǒng)和產品,對庫柏特來(lái)說(shuō),是一件(jiàn)頗(pō)為困(kùn)擾的問(wèn)題,尤其(qí)在麵對複雜而(ér)差異化明顯的各行各業場景時。
占(zhàn)俊指出,“我們(men)目前服務的客戶有食品、醫(yī)療、3C、物流等領域,後麵還會開拓到高端農業等應用上(shàng),但是不同(tóng)場景的技術要求都不同,我們很(hěn)難用一款係統去滿足所有場景需求,這是困擾庫柏特(tè)比較大的地方,也是(shì)我(wǒ)們在研(yán)發過程中遇到的大阻力之一。”
為了(le)解決這一問題,占俊提到,沒有(yǒu)更(gèng)好的辦法,庫柏特隻能基於自研的CobotSys智能(néng)機(jī)器(qì)人(rén)操作係統平台,積極與(yǔ)各行業廠家合作,一同(tóng)研發出好用的產品。“這麽多行業,我們不可(kě)能所有都自己去做,所以我們的想法就(jiù)是找行業裏(lǐ)的人一起去(qù)做,通過CobotSys基礎平台和技術去做,這(zhè)樣也有利於降低成本(běn)。”
最後
回到(dào)整個產業發展去看(kàn),自動化向智能化邁(mài)進是一個異常艱(jiān)辛的過程,包括庫柏特在內的服務商們都無法越過智能化進程固有的發展節(jiē)奏,這也需要大家有足(zú)夠的耐心與一頭紮進場景的專注。
目前盡管整個機器(qì)人產業發展得如火(huǒ)如(rú)荼,但應用場景中還有眾多細(xì)分領域亟待國內廠商去不斷(duàn)開拓探索,因此留給機(jī)器人和係統廠商的機會也很多。對此,占俊認為行業競爭並不重要(yào),當下最關鍵在於合(hé)眾人之力一起(qǐ)去開拓工業機器人市場的賽(sài)道,“我們現在的賽(sài)道還很(hěn)窄,希望同行攜手共進,一起拓寬賽道。”
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