工业机器人在智能制造业中的应用
智能制造（IntelligentManufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，在制造过程中，它能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。
智能制造，好像也就是近几年才走进国人视野里，大范围应用在实际生产中，但是早在1990年4月，日本就已倡导“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。当时，许多发达国家如美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等都参加了该项计划。
我国在2015年，正式开始布局智能制造，工业和信息化部2015年公布的智能制造试点示范项目名单，共有46个项目入围，分布在21个省，覆盖了38个行业，涉及6个类别，覆盖面广，示范性强。
机器人替代人工生产是未来制造业重要的发展趋势，是实现智能制造的基础，也是未来实现工业自动化、数字化、智能化的保障，工业机器人将会成为智能制造中智能装备的代表。工业机器人这几年在智能制造业中表现突出，究竟有哪些优势？
工业机器人在智能制造中的应用优势
生产效益是企业追求的目标，创新发展的动力，在工业生产中，工业机器人可替代工人去完成高难度的工作，降低人工成本。同时，枯燥机械化操作容易使工人产生情绪，影响工作精度。机器人可以很好地持续保障工作的精度，提高产品生产质量。可见，在智能制造中，工业机器人的应用可提高产品质量、降低生产成本，制造企业可获得更高的生产效益。
此外，在工业生产中，工业机器人可与不同数控机床连接，进行多种产品生产，为柔性生产线建设提供帮助。整个过程无需人工操作，工业机器人可24h进行工件生产，表现出生产效率高、产品精度高、一致性强等优势。
既然工业机器人在智能制造中有如此大的优势，那么在实际应用上表现如何？
工业机器人在智能制造业中的应用
在钢铁企业生产中，工业机器人可以大展身手。第一，自动拆捆机器人可自动测量捆带和卷边的位置，进行剪裁，并将捆带压缩为最小尺寸，运输至废料斗中。第二，自动取样机器人可以自动取出小车中的试样板，并在试样板上粘贴标签。有些流水线上还单独使用了自动贴标签机器人，自动完成标签的打印、拾取与粘贴操作。当然，最常见的还是无人化行车，通过计算机编程，可按照最短路线行驶，自动完成钢卷吊装、信息识别与存储等操作，实现准确定位、轻装轻卸。
其实，工业机器人应用最广泛的领域就是汽车制造领域。如今，汽车制造的各个环节基本都由机器人完成主要工作，宝马、大众、东风日产等等，都有它们固定的机器人供应商，协助配合完成机器人部署。
重要的焊接环节中，工业机器人配置相应的焊接工具，与传感器配合使用，可以自动完成车体焊接操作，不仅减少了人工焊接高风险的情况，而且和人工操作相比，焊接机器人作更为准确。另外，在外车喷漆环节，工业机器人配置相应的喷漆工具与程序，可保障外车喷漆的一致性，并在喷漆结束后完成涂胶操作，提高生产效率。最后，在整车装配环节，往往是最复杂的。人工装配精度低、效率低，在这一环节使用工业机器人，可根据内置程序规范装配汽车座椅、车窗、仪表等部件，保障装配的精度。
工业机器人如何助力智能制造
首先也是最基础的，就是加强人才培养，毕竟工业机器人属于高新技术，专业人才较为稀缺，为保障工业机器人技术的深入研发，需加强人才培养，提供人才保障。教育部门可进一步完善机器人等专业，加大教育经费投入。同时，企业需加强技术骨干的培养，定期组织技术人员到行业龙头企业及先进企业学习经验，掌握工业机器人要点，工结合生产实际，进行机器人的研发。
当然，还有老生常谈的技术创新，就目前技术水平而言，我国工业机器人研发在执行力方面与国际领先水平相差无几，但在工业机器人的功能、性能、系统集成化水平及运动精度等方面，仍存在较大差距。
最后，还要加强性能优化，因为目前我国工业机器人在制造企业中的应用集中于运输、焊接等，性能相对比较单一。为扩大工业机器人应用广度，工业机器人需不断优化，结合智能制造相关企业的需求，实现机器人在生产线全覆盖，真正去实现智能制造。
结论
工业机器人在智能制造中的应用，可提高产品生产效益，建设柔性生产线，实现产品制造的智能化、高效化发展。为了增强工业机器人在智能制造中的应用，需加强人才培养、技术创新与性能优化等工作，加大工业机器人在智能制造中的应用广度与深度，推动智能制造的进一步发展。当然，推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程，也是一件新生事物，这需要一个不断探索、试错的过程，难以一蹴而就，更不能急于求成。
什么是智能机器人智能机器人的定义
随着科学技术突飞猛进的发展，科技产品日益成为我们生活中几乎无时不在的、无处不在、无所不在的客观存在，而智能机器人就是机械技术、电子技术、信息技术有机结合的产物。
智能机器人的定义
从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。
智能机器人是一个在感知、思维、效应方面全面，模拟人的机器系统，外形不一定像人。智能机器人它有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是中央计算机，这种计算机跟操作它的人有直接的联系。最主要的是，这样的计算机可以进行按目的安排的动作。正因为这样，我们才说这种机器人才是真正的机器人，尽管它们的外表可能有所不同。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究他们相互之间的关系。还可以在有害的环境中替人从事危险的工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。
智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。由此也可知，智能机器人至少要具备三个要素：感觉要素，反应要素和思考要素。
我们称这种机器人为自控机器人，以便使它同前面谈到的机器人区分开来。它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，它们已经成了我们自己能够制造的东西了。
智能机器人能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式。它能分析出现的情况，能调整自己的动作以达到操作者所提出的全部要求，能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作。当然，要它和我们人类思维一模一样，这是不可能办到的。不过，仍然有人试图建立计算机能够理解的某种“微观世界”。
智能机器人发展前景和现状
在实际工作中，每个部分都是紧密相连的，下图展示的是一个典型自主定位导航系统内部各组件的框架：
在实现机器人定位导航技术中，激光SLAM凭借稳定、可靠等性能优势，成为现下机器人自主定位导航的核心技术。以思岚科技为主的激光SLAM导航技术已广泛应用于各大领域的智能服务机器人中，同时思岚科技也是我国最早将激光SLAM技术应用于服务机器人的企业，目前，在机器人定位导航领域已走在了行业的前列。
人机交互技术
机器人想要进一步发挥自身的智能作用，除了拥有基础的自主定位导航技术，还需要拥有人机交互能力，人机交互主要包含语音识别、语义理解、人脸识别、图像识别、体感/手势交互等技术。通过语音识别、合成、理解等技术，实现更精准的营销和专属服务。通过人脸识别，可帮助商家精准的识别用户，并主动与用户打招呼，提升用户体验……。这些交互方式的改变将会深层次的影响我们日常生活的应用场景。
基于语音的人机交互是当前人机交互技术中最为主要的表现形式，语音人机交互过程中包含信息输入和输出的交互、语音处理、语义分析、智能逻辑处理以及知识和内容的整合。结合语音人机交互过程，在人机交互中的关键技术中包含了自然语音处理、语义分析和理解、知识构建和学习体系、语音技术、整合通信技术以及云计算处理技术。
经过科研人员的不断努力，目前语音交互技术已成功进入商用门槛，如今在智能手机、智能音箱、智能台灯等设备中大多采用了语音人机交互技术，随着语音人机交互技术应用价值的逐渐显现，众多企业纷纷布局语音人机交互领域，如科大讯飞、谷歌、捷通华声等企业。随着布局企业的不断增多，语音人机交互的产业规模也在不断扩大，并带动了机器人、家电、汽车等相关产业的发展。
除了语音人机交互，基于视觉的人机交互技术也是目前研究的一大热点，对于一个人来说最为主观的就是看脸部表情，未来机器人也需要理解人的感情，这当中就会涉及到人脸识别技术，包括特征提取及分类，目前在该技术中，对于人类基本的七种表情识别率可达到百分之八十左右，当然目前还是一些比较明显的表情，如在高兴或者发怒的情况下，但在人的自然交流过程中，人的表情还是比较平淡的，对于机器人来说，目前还难以达到准确的分辨效果，这些过程是需要进行一些更加复杂的特征来提取。
智能机器人发展前景
从目前情况来看，未来在智能机器人领域，服务机器人发展潜力巨大，将会成为世界最大的机器人消费市场，但相对来说，服务机器人对技术的要求更高也更全面，市场空间更加巨大。据业内人士预测，2019-2024年，全球的服务机器人销售额将会更上一层楼，预计2024年全球服务机器人销售额将会达到170亿美元。
2019-2024年全球服务机器人销售走势预测
究其原因主要有：
1.政策支持
工信部、发改委和财政部联合印发《机器人产业发展规划（2016-2020年）》。《发展规划》和“中国制造2025”重点领域技术路线图一起，构成国产机器人产业的发展蓝图。
2.人口老龄化催生服务机器人市场
根据国家统计局的统计，截至2018年末，中国人口总数为139538万人，比上年末增加530万人，其中65周岁及以上人口16658万人，占总人口的11.9%。随着人口老龄化趋势加快，劳动人口缩减，我国将面临劳动力成本上升及人工红利消失等问题，因此，迫切需要加快“机器换人”的速度。服务机器人在我国存在巨大市场潜力及发展空间。
3.懒人经济进一步促进家用服务机器人市场
“懒人”是推动社会进步的原动力，这句话背后蕴藏着朴素的经济规律。市场经济浪潮下，人类社会的分工与合作越来越细越来越多，促使各类服务机器人的销售增长。
尤其是扫地机器人，在下游需求端的刺激下，中国扫地机器人市场近年来保持高速发展。从需求端来看，随着收入水平提升、消费升级深化、90后年轻人成为消费主力。扫地机器人凭借全自动高频清扫，以及对床下、桌下等清扫死角的覆盖能力极大程度解放了消费者的家庭打扫负担，在“懒人化”消费逐渐兴起的今天，具备极强的刚需属性，因而潜在空间巨大。
当前，全球正迈入人工智能时代，大力发展智能机器人产业既是实现人工智能与实体经济深度融合的关键发力点，也是经济从高速阶段转向高质量阶段的全新增长点。返回搜狐，查看更多
人工智能机器人是制造业的未来看看这几个应用就知道了
在机器人从工业向消费领域渗透的过程中，人机交互是制约机器人发展的因素之一。近年来随着智能科技的不断发展，人工智能机器人不仅不断向服务性领域不断开拓，同时也让制造业整体发展水平达到了一个前所未有的高度。
在2017年意大利的一场歌剧演出中，著名男高音歌唱家安德烈波切利并不是全场关注的焦点，因为演出中出现了另一位明星：担任演出指挥的工业机器人公司ABB制造的双臂机器人YuMi。除了担任指挥，这款在人机协作方面有突破性表现的机器人还曾展示过DJ表演、泡咖啡等等复杂的动作。设计这款机器人的初始目的，是为了满足消费电子行业对柔性生产和灵活制造的需求。
ABB如何看待工业互联网、人工智能等技术对制造业的推动和影响？像ABB这样长期植根于制造行业的公司如何定位自身与高科技公司在未来的竞合关系？机器人产业的下一个风口在哪里？未来的制造业又会是什么样的？带着这些问题，我与ABB机器人专家，机器人业务全球产品管理负责人张晖博士进行了深入交流。
工业互联网对于制造业的价值如果从两个维度去分析工业和互联网对于制造业的价值：一个维度是制造业的生命周期，从开始做计划、设计到建造、运营和优化、再到后面的日常维护和升级改造。另一个维度是对制造业的不同能力阶梯。工业互联网能把所有的设备、传感器、机器人都连接起来，对于设备本身的情况有更多的了解，更重要的是有了这些信息之后如何对生产过程进行持续的改善。从制造业生命周期的角度，工业互联网能够对工厂关注的三个主要方面：产能效率、正常运行时间（uptime）、产品合格率都带来变革，为整个制造业生命周期的各个环节提供新的思路。
比如，电子工厂在组装手机、电脑等产品时，一般工厂的做法是工人靠精密制具来保证组装的精度。每个组装的环节都需要有通过检测，测试结果决定上一道工序能否通过。一般的工厂不能追溯到前面的流程，而工业互联网能够调整组装过程中需要的参数。以手机为例，假设里面各种组件的组装精度为30微米，依据最后的检测结果，组件的公差一直在一侧有往50微米的偏差。使用工业互联网，这种生产数据能够通过工业互联网的形式反馈到设计层，通过分析、确定及调整前面工艺中某一个组装环节的参数，即可消除掉系统性误差。这说明通过工业互联网得到生产工艺里的实际数据能够实现最终生产质量改善，无论是从能力阶梯的角度还是从生命周期的角度都体现出工业互联网的价值。
人工智能在制造业的应用人工智能在制造业有着广泛的应用。工厂根据数千台机器人的历史数据综合判断机器人出问题的可能性，对整个设备的运行情况做预防性诊断。系统运用机器学习算法，基于大量历史数据做判断，能够对设备运营状况进行预防性维护。ABB从07年开始将机器人连接到服务器上，共享潜在问题、设备运营状况等数据。经过十几年数据积累，掌握了全世界各种不同工厂的大量运营数据，未来将进一步采用机器学习的方式，通过数据分析推出基于云平台的预防性诊断和维护服务。除了预防性维护，人工智能还能为解决整个生产工艺过程中出现的瓶颈性问题带来一些思路，例如，汽车工厂的车身焊接工艺生产线。最重要的一点，在未来人与机器人交互的领域，人工智能将大有作为。目前基于生产设备的人机交互还处于比较传统的阶段，需要人把指令输入进去来实现交互过程，人工智能技术可以使未来人与智能机器人之间的交互变得更自然。
未来机器人的发展趋势和应用场景随着外部要素变化，无论是全球还是中国，近10年工业机器人的发展速度有些让人吃惊。在全球范围内，工业机器人每年保持15%至20%的增长率。而在中国，根据ABB的数据，2017年中国工业机器人市场增长率超过50%。
从产品和技术来看，自上世纪70年代以来，工业机器人的结构和应用技术变化并不大，大多数工业机器人用于完成重复性、简单枯燥的，甚至危险的工作。目前工业机器人主要应用在有产能、产量需求的规模化生产中，比如汽车、电子、食品饮料等行业。由于汽车工业规模效应明显，汽车行业一直是工业机器人应用最广泛的行业。从去年开始，由于中国市场需求的增加，电子行业变成了工业机器人的最大的用户。同时，机器人也应用于食品饮料、金属制品和塑料制品等传统行业。
应用方面，未来物流和零售行业由于对人力的需求高，产业规模发展快，将成为机器人新的应用领域。无论是仓库还是物流行业本身所需要的分拣工作；无论是上货、补货还是零售货架管理，都是适合机器人的应用场景。因此物流和零售行业将是下一个发展的新兴行业，也是机器人从工业向服务行业渗透的开始。
由于老龄化和不断提升的人工成本，在欧洲，对于机器人的需求从大型工厂逐步向中小型工厂甚至小作坊企业渗透。对于中小企业来说，生产特点是小批次多品种，生产过程要不停的切换，使用传统的工业机器人将耗费过多的切换时间。因此，中小企业需要小型灵活的产品，机器人的易用性是关键。
如果和计算机产业发展类比，目前工业机器人还处于“巨型机”阶段，机器人的“个人电脑”时代还没有到来。回顾计算机从发明到普及的历史，价格降低、体积减小、应用易于操作并且用户友好的图形界面，是最终使计算机从实验室走入千家万户的三个重要因素。类似的，成本、人机协作安全性、易用性是机器人从工业渗透到其他领域的限制因素。在机器人从工业向消费领域渗透的过程中，人机交互是制约机器人发展的因素之一。无论是从工业还是其他场景，机器如何与人更好的交互？在工作和生产过程中更好的协助人去完成工作？人工智能为解决这些问题带来可能性。在人机交互的可靠性方面，技术上目前还有待突破。在工业机器人方面，现在工厂里的机器人能够分毫不差的执行指令而不犯错，是因为工程化的设计、安装、调试，需要通过指令在生产线上操作。而未来的理想状况是，机器人能够像学徒工一样，通过更自然的方式与人交互，能够在人的指导下从学徒工变成熟练工。
理想中的未来工厂未来理想中的工厂是将机器人、人工智能与物联网技术结合的智能工厂。生产线配有传感器,采集生产流程各阶段中产品与设备的相关数据；机器人自主协同工作，完成各项复杂任务；生产加工站自主工作或协同工作，根据制造流程调整前段工序的情况；摄像头采集的视觉数据，检测到规格不符的情况触发自动校正流程。工厂通过制造网络的测试数据控制产品质量，基于软件管理传感器和客户数据，系统具备自主学习能力、做出决策的能力。智能制造能够彻底改变生产流程，通过设备的传感器收集预测性维护信息、改进库存和产能信息，实现交付和物流的优化，保持产品质量、提升产能，增加工厂的灵活性，适应小批量多品种的生产要求。ABB海德堡工厂已经通过应用智能制造技术，使用7台机器人协作，产量提升了两倍，并且能够制造8000种产品，实现了更灵活的生产过程。
对中国制造业数字化转型的建议张晖认为，数字化不能解决所有问题。数字化不是最终目的，而是在更高层面上服务于不同目的的运营工具。针对不同行业，每家公司明确自己的本质需求：要解决的核心问题是什么？先自动化、再数字化，还是两步一起走？企业最核心的是产能问题，还是要解决多品种、小批量的问题？对于不同的问题，解决的思路、方式也都不一样。整体而言，中国制造业需要转型，需要向产业链上游拓展，去提供价值更高的服务。对企业来说，目前并没有固定模式，企业需要按自身特点摸索选择适合的路径。
基于多年为中国制造业服务的经验，张晖认为，在部分行业中，中国工厂与世界其他地区的工厂差异甚微，有些方面甚至领先。例如，目前中国是最大的汽车生产与销售国，在汽车行业中国工厂的数字化程度、建设方式、经营方式与国外差异不大。北亚地区是电子行业的重要生产版图，中国、日本、韩国、***等地区的生产方式是全球领先的。在电子行业，中国生产某些类电子产品的组织形式和产业规模都是国外所没有的。这意味着中国制造业在技术升级方面蕴含着巨大的机会，也可能会由于自身的特点衍生出独具创新性的模式并且复制到其他地区。
对于服务中国制造业产业升级，机器人制造企业和互联网企业各自将承担什么样的定位？张晖认为，两者之间更大的可能性是合作。无论是美国互联网巨头还是中国本土互联网企业并不具备工业制造方面的实践经验；而机器人制造企业不擅长做网络基础平台。作为设备提供商，工业机器人的价值在于对所服务的产业具有专业知识，涉及到具体的制造工艺领域，工业机器人公司有几十年甚至更久的历史积累，这与互联网公司是相互补充的关系。ABB与互联网公司有不同程度的合作，目前ABBAbility的云服务是基于微软Azure平台的。未来工业机器人企业和互联网企业从不同的角度为制造业提供解决方案，相辅相成。