智能制造，从smart到intelligent
2）提出“价值创造是智能制造的目的和归宿”的背景，是反对为技术而技术、盲目采用先进而无用的东西。这种担忧不是“杞人忧天”，而是已经有了蔓延的可能。为此，智能制造必须以服务于企业真实的业务需求。很多企业对智能化的需求是隐含的。推进智能制造往往需要企业进行转型升级，改变生产经营方式，才能找到合适的场景，以便于创造价值。这就是ICT技术与工业“深度融合”的含义。
3）“快速响应变化是智能制造的外部特征”。随着的竞争不断加强，快速响应的重要性越来越大。例如，在手机、汽车等行业，快速响应的价值体现在新产品上市的速度上。推出新一代产品的快慢，很大程度上决定了企业的盈利情况。在另外一些对原料价格敏感的行业，快速响应供应链变化的能力决定企业的盈亏。所以，智能制造最重要的作用之一就是加快响应速度。
4）“协同、共享和重用是智能制造进行价值创造的内在机制”。ICT技术能够显著促进人与人、机器与机器、人与机器、企业与企业、部门与部门之间的协同。减少时间上的耽搁、减少界面上的失误。还可以通过对物质、人、知识或信息的共享来降低成本、提高效率和质量。在智能制造时代，知识的重用变得越来越重要。例如，通过模块的重用，可以减少研发过程不必要的时间和资金投入，并有利于提高质量、降低成本，提高经济性，并支撑快速响应。
智能制造有很多典型的模式或体系，其中最著名的是德国工业4.0和美国工业互联网。
智能制造与人工智能、自动化
智能制造与人工智能、自动化
随着人工智能技术的迅速发展，图像、语音识别等技术开始广泛用于生产制造的过程，帮助人类从枯燥、恶劣的工作环境中解放出来，意义重大。故而，有人认为“智能制造就是人工智能在制造业的应用”。但这个观点并不准确、且非常容易对公众产生误导。
人工智能传统上有3个学派。符号主义又称计算机学派，侧重模拟大脑的逻辑推理功能；联接主义又称人工神经元学派，侧重模拟脑的结构，擅长知识的学习；行为主义又称控制论学派，侧重模拟脑体的协同、追求知行合一。在很多学术场合下，人工智能专指前面两个学派。以深度学习为代表的所谓“新一代人工智能”就是联接学派发展而来。
然而，与智能制造联系最紧密的应是控制论学派。控制论的主要思想可追溯到20世纪40年代维纳的《控制论》。维纳研究了动物和机器的差别，认为动物区别于机器的一个显著特征是对信息的感知和处理；动物能随时感知外部环境的各种变化而调整自己的行为，而不像多数机器那样只按既定的逻辑顺序执行。这一理论的实质就是主张将感知、决策和执行3个要素统一起来。
维纳的思想随着工具手段的发展促进着理论和实践的进步。“感知”和“决策”本质上是针对信息的，而“执行”最终是针对物质实体的。所以，两者的统一需要将信息和物理联系起来。这种思想在瓦特蒸汽机中就有体现。但是，蒸汽机的感知和计算，是用机械装置这种物理实体实现的。这种实现方法非常巧妙，却不具一般性、难以推广。这种约束直到弱电的出现，信息的感知和计算可以用弱电来实现，并转化成强电来驱动物理实体。于是，依靠“电”这种手段，把信息领域和物理领域联系了起来。控制论就是在这种背景下产生的。控制理论中，经典的模型是用传递函数、状态方程描述的。某种意义上说，这种模型的广泛使用与最初的技术手段有关，控制器往往是用电感、电容等电子元件搭建的。这种模型虽然简单，但应用上还是有局限性的。到了计算机时代，能描述的数学模型大大拓展、具有了一般性。后来，互联网的应用又使得人们对资源的可观、可控能力大大提升，进而把人类带入了智能制造的时代。因此，智能化和自动化的理论一脉相承，但实现手段有极大的改善。
从经济学上看，可观、可控能力的提升，导致资源配置能力的加强、进而导致经济性的改善。具体表现为，传统自动化往往局限于较小空间范围内，而智能制造能够实现跨区域、跨部门乃至跨企业的大尺度控制和优化。例如，上海优也信息科技有限公司在山东某钢厂的工作，实现了煤气产生方、使用方和缓冲方的实时优化调控。技术原理虽然容易理解，但相关设备分布在几平方千米的范围内，离开互联网的支撑，是不具备技术可行性的。所以，ICT基础技术条件的改变是推进自动化走向智能化的关键因素。
相比而言，自动化偏重代替人的体力劳动，而智能化则偏重代替人的脑力劳动，也就是决策。这也是两者的一个重要区别。因此，知识的数字化、模型化、软件化，促进机器的认知和决策能力，是智能制造的关键技术。
智能制造的典型流派：工业4.0
智能制造的典型流派：工业4.0
工业4.0的概念是德国工程院2013年提出的。其标志性特征可以归纳为“具备个性化定制生产能力的自动化流水线”。这个特征是理解工业4.0的一把钥匙，能把技术的经济性和对技术需求联系起来，从而帮助人们理解工业4.0是如何把技术可行性和经济可行性统一起来的。从技术上看，工业4.0的生产模式继承了流水线低成本、高效率的优点，又克服了流水线在产品变化时灵活性差的缺点。从经济上看，满足个性化需求可以获得更好的经济价值。可以设想，如果用传统生产方式进行定制化生产，产品设计、工艺设计、生产组织的时间和经济效益都难以保证、甚至不具备经济性。
工业4.0的生产方式对生产组织、销售采购、设计服务等业务造成极大的挑战。而智能化的特长，恰恰适合应对这些挑战。例如，通过对模块、工艺知识的重用，可以显著减少研发和试生产的时间；通过信息的横向集成应对销售采购和供应链方面的挑战；通过纵向集成应对生产组织管理的挑战；通过端到端集成应对设计服务业务上的挑战。再如，个性化生产导致生产组织和调度非常复杂，需要采用赛博物理系统（CPS）技术才能解决。
推进工业4.0是个长期的过程，企业要根据自身的需求推动，不必被概念所束缚。工厂的自动化、定制化的程度可高可低，关键是有利于促进企业的竞争力。事实上，由于行业和地区的发展不均衡，自动化、定制化程度和难度都有显著差别。例如，在钢铁行业，由于自动化程度高、产品切换简单、物料跟踪相对容易，先进企业在几十年前就具备了定制化生产的能力。但是，在某些离散制造业，产品切换非常复杂，甚至要进行流水线的改造。在这些行业，推动自动化的难度都很大，智能化就更难了。事实上，德国提出工业4.0的背景主要针对这些相对困难的离散制造业。在离散制造业，数字化相关技术的发展，能将过去困难的问题变得容易。
有观点认为，工业4.0是工业3.0发展成熟之后的结果。现在看来，这种观点是片面的，可能会阻碍人们有益的探索。事实上，红领制衣是在人工操作的流水线上从事个性化定制，从工业2.0向4.0进军。西门子成都工厂号称“工业3.8”工厂，能够在流水线上切换产品类型，但工厂的人工操作同样也很多。应该注意到，虽然两个企业都有大量的人工操作，但车间内的物流配送都是自动化的。由于定制化生产的物流很复杂，没有自动化、智能化的支撑，管理上就很难搞好。这种模式有一定的代表性，值得很多企业学习和关注。
有人认为，工业4.0发展到一定程度，必然取代工业1.0~3.0。但工业4.0只是工业技术发展到一定程度的标志性成果，并不意味着所有企业都采用工业4.0的生产方式。其实，发达国家的高端制造业，现在也并非完全处于工业3.0阶段，很多高端设备、奢侈品要靠手工制造。而且工业1.0~4.0各有优势、会长期共存。所以，企业是否推进工业4.0的生产模式，关键要看经济上是否合算。
智能制造的典型流派：工业互联网
智能制造的典型流派：工业互联网
工业互联网是美国GE公司在2012年提出的概念，后来影响了美国乃至世界范围内的企业。相比之下，工业4.0体系以车间的生产过程为核心，而工业互联网侧重更大范围的协同。
工业互联网思想在实践过程中产生。维修人员很早就发现，通过互联网远程诊断医疗设备的状态，可以显著提高工作效率、降低维修成本。后来有人把这样的想法用于飞机发动机状态的诊断和维护。类似案例促成了工业互联网思想的产生。故而，有人把设备的“预测式维护”当成工业互联网技术应用的标志性场景之一。工业互联网强调实时连接“智能机器”“高级分析”和“工作人员”3种要素。其中，智能机器是安装各种传感器、控制器和软件的机器；高级分析是包含各种专业领域知识的数据分析算法；工作人员是指通过互联网参与设计、操作、维护等工作的各类工作人员。
美国GE公司意识到，工业互联网可以帮助制造企业向服务业延伸和转型。故而，GE公司试图借助这种潮流，通过帮助其他制造企业转型，实现GE公司自身从“制造企业”到“软件企业”的转型。GE公司著名的工业互联网平台Predix就是在这种思想下产生的。但GE在推动Predix时有些操之过急，导致技术的投入产出比不合适，遇到了不少的麻烦。
智能制造的中国观点
智能制造的中国观点
“流水线上的个性化定制”和“设备预测式维护”常被看作工业4.0、工业互联网的“标签式特征”。然而，多数企业未必需要个性化定制、多数设备也未必能够做到预测式维护。这些问题给很多企业带来了困惑。面对这些困惑，需要更加深入的思考。
人类努力工作的目的，是为了人类自身更幸福。而当经济发展到一定的程度，人类开始追求更好的工作环境。这时，更人性化的工作环境意味着对优秀人才的吸引力更大，故而能为企业带来经济价值，因此可以从人类如何工作的角度，分析未来工业的明天。
事实上，国内有多家科技团队，不约而同地从“人”的角度，分析了智能制造未来的发展思路。
平行系统的概念来源于2004年王飞跃发表的《平行系统方法与复杂系统的管理和控制》文章中。平行系统采用复杂系统研究中的“多重世界”观点，对复杂系统进行建模时，不再以与实际复杂系统的逼近程度作为唯一标准，并将平行系统看作是实际复杂系统的一种可能的替代形式和实现方式，实际复杂系统的行为与平行系统的行为“不同”但却“等价”。对于复杂的制造系统，如石化生产、机床制造等，通过建立与实际系统平行运行的人工制造系统，并在人工系统上虚拟运行和优化生产方案、利用虚拟系统培训员工、预测实际系统维修维护节点，形成平行制造系统，可以为企业节省成本、提高效率。在平行工业时代，一方面，企业可以借助虚实系统的平行演化及闭环反馈，协同优化管理系统内部流程执行、生产制造以及资源调度。另一方面，基于知识自动化技术，社会情报服务系统实时将数据转化为客户需求，快速响应市场变化，同时通过任务分解、快速重组、众包等方式集合小微创新和群体智慧来创造产品，从而减少投放时间、增加市场份额。同时，网民借助物联网、互联网、移动互联网的无缝连接，表达自身个性化需求及创意，可全面参与产品创新的整个生产制造流程，实现实时化、个性化、大规模的“灵敏”移动“智造”。这种平行工业时代的制造模式称之为平行制造。
2016年胡虎赵敏等提出“三体智能”的思想，从物理实体、意识人体、数字虚体之间联接融合的角度，观察智能的发展路径。2017年，周济等提出HCPS（human-cyber-physicalsystems，人-信息-物理系统）的思想，提出人借助赛博（Cyber）空间改变人与物理世界的关系。
与国外相关理论对比，这些思想的相似度很高，都着眼于人在智能制造发展过程中的作用和角色。这些思想虽然抽象，却是有操作性的。其发展的逻辑，可以从互联网的应用谈起。
随着自动化的发展和广泛应用，人类逐渐摆脱繁重的体力劳动。在此基础上，又可以通过互联网让人体逐渐远离危险、恶劣的工作现场。换句话说，工作人员可以通过赛博空间来管控物理世界。
人类通过这种方式工作时，本质上起到了决策算法的作用。于是，计算机代替人类决策的可能性进一步提升。决策的基础是知识和信息，拥有更多知识和信息的主体，有条件做出更优的决策。在传统工业阶段，人类的很多信息是通过感觉器官获得的，而机器获得的信息有限。这时，人类具有信息优势，故而有条件做出更优的决策。但是，在新的工作模式下，人类从现场获得的所有信息都是从计算机获得的，人类的信息优势不再了。这时，只要计算机补上“知识”的短板，并具有处理信息能力更强、更快的优势，就可能获得更加显著的“决策优势”。所以，在进一步的发展过程中，人类会把越来越多的知识赋予计算机。另外，随着数据的不断积累，将逐步进入工业大数据时代，计算机主动获得知识的能力也会越来越强。这样发展下去，机器代替人类决策的能力将会越来越强，在某些场景下甚至超越人类本身。这样，人类将进入“新一代智能制造”阶段，或真正的intelligentmanufacture时代。
在这个时代，人类将会脱离对Cyber空间的实时控制，有利于摆脱紧张、枯燥的脑力劳动，进而从事具有创造性的、对Cyber空间的完善性工作，为Cyber空间注入新的知识。
一定程度上，新一轮工业革命中的智能制造就是综合利用搜索技术、先进的生产制造技术、社会服务应用（社会媒体）及泛在的移动终端设备，通过众包等方式让社会民众充分参与产品的全生命周期生产制造过程，实现实时化、个性化、大规模创新和“敏捷移动智造”，或称社会智造。不久的将来，一个企业的竞争力和实力，很大程度上可能并不取决其外在规模与资产的大小，而取决于其掌控动态网群组织（cybermovementorganization，CMO）的手段和能力，取决于其对虚实互动的认识、实践和效率，取决于与其伴生的人工企业之规模和深度。工业化和信息化的深度融合必将是平行工厂、平行企业、平行制造的应用和普及。
智能制造推进路径的策划
智能制造推进路径的策划
“ICT技术与制造业的深度融合”是认识智能制造的一个角度。然而，很多企业发现，采用了机器人设备，成本增加了，效益却没有增加；收集了大量的数据，却难以发现有价值的知识；降低了劳动者的工作强度，却没有产出更多的价值。这让很多企业陷入困惑。
上述现象的本质，是技术的经济性差、没有取得经济上的成功。事实上，技术先进与经济性好并不是一回事。经济学家熊彼特很早就意识到这个问题，他指出：发明并不等于创新，只有将发明用于经济活动并且取得成功才是为创新。
推动智能制造健康发展，关键是要让技术具备良好的经济性。为了提高经济性，新技术的采用“要雪中送炭，不要锦上添花”。企业对技术有强烈需求时，技术才具备经济性。这个原则，在智能制造时代仍然成立。
企业需求不是抽象的，而是来源于具体业务场景。业务场景不同，需求的强度就不同、带来的价值就不一样。例如，GE公司的技术用在飞机发动机上具备经济性，但用在廉价玩具飞机上可能就不具备经济性。从趋势上看，先进技术用在高端产业的价值大、用在低端产业的价值就小。中国的低端产业多、比例大，这是中国企业推进智能制造时困惑更多的原因。
具体地看，鉴于中国低端制造业相对较多、劳动力成本相对较低的国情，智能制造不能只是着眼于让机器代替人的工作，更要着眼于帮助人更高效地工作、让机器做得比人更好。在适合智能制造的场景中，人类的工作效果往往受制于生理约束、尤其是脑力约束。这时，智能制造的技术优势就容易转化成经济优势。智能制造的相关理论，都会针对一个复杂的Cyber空间、涉及极其复杂的协同工作和大量资源的实时调动。这时，决策过程的复杂性就会冲击人的脑力极限。所以，用智能化的手段，就能把相关问题管理的更好，进而可以创造更多的价值。
中国企业的困惑往往是因为难以找到适合智能制造技术的场景。对此，企业家应该主动改变企业本身来创造新的业务场景。这种工作实际上是为智能技术的应用创造了合适的需求。这样才是ICT技术与制造业的“深度融合”。而“创造场景”的活动本质上就是所谓的“转型升级”。转型升级是工作流程、组织结构、业务模式、商业模式的改变，是资源的重新配置，也是质量效率的提高、研发服务等业务的增强。
智能制造能够推进企业转型升级。这种现象可以换个角度表述，转型升级为智能制造技术创造需求和合适的应用场景。从这个角度认识的意义在于，推进智能制造首先应该是企业家考虑的战略问题，而不是技术人员负责的技术问题。技术人员往往只能从固有的业务场景考虑问题，自然会遇到很多困惑。企业家考虑清楚了，才能建立适合智能制造的业务场景，为技术创造需求。当然，企业转型升级并非为了应用智能制造技术，而是为了适应社会发展和市场的需要、提高企业的经济性。
企业推进智能制造的外部环境
企业推进智能制造的外部环境
很多人意识到，智能制造的很多理念、理论和技术其实“并不先进”，几十年前就有人提出过、研究过、实践过。事实正是这样，从根本上说，变化的不是人的思想，而是社会需求和技术条件。这些变化使得相关技术的经济性发生了本质性的变化。
从技术可行性方面看，随着ICT技术的发展，计算机和互联网的性能越来越好。过去很多无法实时感知、实时处理的信息已有实现的条件。同时，相关技术成本的降低、互联网可配置资源的增加，也使得很多场景的技术经济性发生逆转。
从需求角度看，国家的经济转型、老龄化等挑战，为推进智能制造带来了巨大的需求和动力。改革开放40年来，中低端制造业几乎全面过剩、市场竞争越来越激烈。在此背景下，企业必须提高质量、加强创新和服务能力、提高快速响应能力。同时，劳动力市场也由“无限供给”变成了“供不应求”，企业的劳动力成本不断上升。在可以预见的未来，两种趋势将越来越严重，并影响经济的发展速度。如果不能提高劳动生产率和产品附加值，中国的经济发展就会停滞、乃至衰退。这是中国必须推进智能制造、加快企业转型升级的根本原因。
企业转型升级的方向，要遵从社会和市场发展的规律、避免方向的偏离。就此而言，无论是社会需求还是技术能力，都需要企业更加重视产品质量。企业必须抛弃过去重成本、轻质量的观念和传统，也不能抛开基本的质量要求满足个性化需求。事实上，个性化定制往往针对质量要求较高的人群。所以，用低质量的产品去满足个性化需求，往往与经济性背道而驰。
企业的转型升级还要把握好节奏、要结合具体的国情，不能盲目地减人、提高自动化智能化程度。劳动者素质相对较差、管理水平相对较低是中国企业普遍存在的问题。部分企业因人为因素导致的失误远远多于企业的利润。所以，用智能化的技术兼顾代替人、帮助人、管理人，就会得到很好的经济效果。
然而，人们往往倾向于掩盖与自己相关的“跑冒滴漏”。所以，对管理者来说，价值损失往往是隐藏的。要改变这些现象，企业通常需要首先进行组织流程和制度的变革、改变利益关系。这在本质上也是一种转型升级。
结论
结论
从某种意义上说，转型升级和ICT相关技术的应用是一体两面。但在实际运作过程中，却是由不同层级的人员来实施的。如果两者的协同互动处理不好，就很难推动。显然，企业转型升级的目的不是为了应用智能制造的相关技术，而是为了适应市场和环境的变化。因此，转型升级的方向，首先应该由企业家来把握。从技术经济性的角度看智能制造，绝不是单纯的科技问题，而是要看到企业管理、社会发展等方面的问题。只有在这样的视野下，才能避免片面地认识问题。
智能制造的目的是创造价值，对智能制造的研究应该围绕着技术如何创造价值展开、而不是沉溺于学术概念。这就要理解智能制造创造价值的逻辑。从手段上看，智能制造可以看作ICT技术与制造业的深度融合，也就是用ICT技术提升企业相关业务的经济性。提升经济性的方式一般是促进企业相关业务活动中的多方协同、资源共享、知识重用。
智能制造的推进往往是一个困难的过程，这个过程通常与企业转型升级过程相伴。技术应用都是需要付出成本的，只有将技术用于合适的场景，创造的价值才能超过成本的支出。对中国很多企业来说，这样的场景并不是天生存在的，需要通过转型升级才能创造出来。
转型升级，从转变思维开始，聚焦数字融合与AI赋能，点击“阅读原文”了解清华五道口智慧企业家课程。
来源：科技导报
编辑：舟影
“未来已来”系列讲座
2、或加微信My522725
3、或发邮件到
zhangmingyu@pbcsf.tsinghua.edu.cn返回搜狐，查看更多
富士康携手14家智能制造企业共商智能化转型之路
原标题：富士康携手14家智能制造企业共商智能化转型之路来源：东方网
7月29日，2021（第四届）高工机器人集成商大会同期，由高工机器人与富士康联合举办的“富士康智能制造对接沙龙会”圆满举行。交流会上，富士康工业互联网办公室宋忠堂阐述了富士康智能制造加速营成立的目的和方向。该智能制造加速营目标定位为中高端客户群体，分为连通、产线、工厂、多厂区、集团等多个层面，由富士康制定的整体方案为主导，厂家提供相应的自动化·机器人技术支持，赋能制造企业运营智能化转型。近年来，富士康一直在稳步推进生产自动化的实现，其经过机器人的自研、无人自动化产线的搭建、灯塔工厂的建设等，具有3C智能制造领域丰富的应用场景和灯塔工厂的建设与辅导经验，以及拥有开发自动化、数字化和智能化生产线能力的自动化团队优势。今年4月23日，第一届富士康智能制造加速营正式启动。富士康旨在与智能制造领域的优秀企业依托各自平台的资源优势，搭建合作平台，共同打造生态合作体系，为客户提供自动化、数字化、智能化服务，以集成创新模式及端对端的完整解决方案，为中国制造业智能化转型升级提供最佳路径。此次沙龙会吸引了末端执行器、机器视觉、工业/协作机器人、移动机器人、工业系统集成等智能制造领域的14家企业参会，并分别作主题报告分享。视科普视科普机器人作为万讯自控控股子公司，其核心技术是对料筐中散乱堆放的零件进行识别及随机抓取，可提供智能分类方案和轨迹规划计算方案。当前SCAPE在德国、意大利、丹麦等欧美国家已积累了多年数十个成功的应用案例，合作伙伴分布全球50多个国家和地区。视科普围绕着工业场景，推出了一整套标准化工业解决方案，主要包括识别、运动路劲规划、抓取、放置四个部分。以视科普投产的大众汽车位于巴伐利亚焊接工位的前上料工作站为例，视科普通过使用一套SCAPESlidingScanner配合两台bin-picking机器人，并额外增加两台转门从SCAPE中转站抓取零件并放入治具的“linefeeder”机器人，最终实现每3.5秒就有一个0.08-0.290kg的零件被送到转台的固定装置中。此外，宝马、奥迪、沃尔沃、福特在内的汽车产业巨头也都已采用视科普开发的系统。星猿哲星猿哲凭借前沿的3D视觉、机器人运动规划和夹具设计等技术，为物流和制造业提供小件无序分拣、拆码垛、深框上下料与装配等全套产品解决方案，目前已广泛应用于工业、物流、电商、汽车零部件、日化、医药、消费品等行业头部企业。星猿哲推出了XYZ-SP-L、XYZ-GX-M、XYZ-GX-L三款工业相机，其在分辨率、精度、防护等级等性能上均表现优异；可应对各种材质、颜色、形状的物体进行位置姿态的识别，适配复杂多变的工作环境。以星猿哲某物流自动化打包机供件站为例，工业机器人机械臂供件站采用3D视觉系统辅以运动规划算法，将人工拣选出的整筐不同尺寸、颜色的手机盒按件抓出，并以固定姿态（大面朝上，商品码不朝下）投递给后端的打包机，人工干预率低于0.1%，实现减员和打包自动化，有效提升了作业准确率和稳定性。据悉，该项目在两周的时间内完成交付，并成功经受618考验，实现7×24h无差错运行。越疆科技越疆科技指出，当前，传统制造业的智能化转型之路面临的困境之一是基于场景的差异化需求，有87.92%参与全国智能制造能力成熟度自诊断的中小企业聚焦于生产制造模式转型以及装备自动化改造，亟需打造“柔性化生产线”。而越疆科技正在做的就是打造柔性化生产线，为企业转型赋能提效。截止目前，越疆科技拥有0.5-16kg负载轻量化协作全产品矩阵，拥有驱控一体、力觉控制、高端运动控制、多重安全控制、自重构、机器视觉、AI控制等七项核心技术，产品应用领域全面覆盖工业、教育、医疗、新零售等多个领域。在某3C头部企业代工厂中，通过CR5机器人和末端吸盘，实现了上下料、自动翻转、产能统计等功能，助力客户在1小时内完成设备架设与调试，整机设备占用1个工位，效率同比提升40%以上。行健机器人行健机器人具有二十余年自动焊接切割设备研发经验，着重研发三维立体工件的自动化焊接切割技术和装备，特别是带有视觉跟踪功能和测量监控功能的智能化焊接切割设备。目前，行健机器人已经推出适用于多行业的通用型产品，如零件坡口切割机器人、组立件焊接机器人等，适用于矿山、工程机械、海洋工程、船舶制造、建筑钢结构、化工压力容器、食品制药设备等多个领域。行健机器人董事长王宗义博士指出，与汽车制造不同的是，重大型装备制造过程中具有“少批量、多批次、产品一致性差”的特点，传统工业机器人的工装卡具固定加工，以及示教再现的工作方式在这一行业都无法适用，因此对工业机器人的智能化提出了更高的要求，智能工业机器人需具备智能感知决策（视觉感知+模型数据驱动）+机械臂运动作业的技术基础。以行健研发的管子/管板视觉定位全自动焊接机器人为例，该设备专为管子/管板焊接设计，采用了先进的视觉定位、激光视觉跟踪，及智能控制技术，实现无人工操作的真正全自动管板焊接。利用激光视觉系统自动提取焊接位置的三维信息，解决了实际生产中遇到的管子外形和壁厚不标准、焊枪与工件定位误差影响焊接位置精度的问题。瀚川智能瀚川智能自设立以来一直专注于精密小型产品的智能制造领域，为汽车电子、医疗健康、新能源、工业互联等领域客户提供柔性、高效的整体智能制造解决方案。在新能源领域，瀚川智能依据定制化设计理念，打造了动力方形铝壳自动化组装线，可适用于方壳电芯组装段的全自动装配，包括热压、X-Ray、预焊配对、超声波终焊、连接片焊接、包膜、入壳、顶盖焊接、前氦检等工序。该生产线设备自动化运转、MES数据自动采集，各单机间物流由物流线完成，实现智能化、柔性化、信息化生产。另在工业互联领域，瀚川智能工业互联BU围绕车间应用场景推出了一系列软件产品及解决方案，从设备联网、数据采集与边缘计算、设备运维、生产计划排程、作业执行、品质管控及追溯到完整的制造运营MOM打造智能化解决方案。在泰科电子智能数字化车间解决方案中，苏州TE从2016年开始在4个工厂的Cable、ABS、Sensor、Relay、Housing等多个车间的100+条线体成功实施了水滴智造MOS平台，解决了因不良品、产品重码、包装数量等因素引起的客诉和不良品批次锁定困难，产品加工过程中出现严重的跳站现象及数据采集和追溯等客户痛点。瑞松科技瑞松科技作为机器人与智能制造的系统解决方案商，其核心技术产品涵盖机器人、高端焊接、软件、视觉、数字化技术、激光等，致力于解决智能技术与行业工艺关键性问题。其中，瑞松科技的视觉技术契合客户需求，为客户提供智能视觉系统整体解决方案，从视觉评估、系统开发出货，到验收生产的整套智能视觉系统的交钥匙工程，被广泛应用于汽车焊装、3C自动化、电梯、特种装备领域。通过智能视觉系统，可进行机型及派生检测、涂胶品质自动检测、随机来料工件的自动抓取、车身质量检测等，实现智能化柔性生产。以某客户汽车前地板3D定位抓取的项目为例，汽车前地板工件放在托盘上通过倾斜的滑槽进行上料，托盘上料会存在误差和倾斜，需运用双目视觉技术对工件6个自由度进行定位，引导机器人进行抓取。对此，瑞松科技通过将双目相机固定安装在支架上，工件到位后双目视觉系统拍照引导机器人准确抓件，系统运行稳定，准确率达99.7%以上。科瑞技术科瑞技术深耕于自动化设备领域，拥有振动抑制、AOI检测、张力控制、自动标定等自主核心技术，产品主要包括自动化检测设备和自动化装配设备、自动化设备配件、精密零部件及夹治具，主要应用于移动终端、新能源、汽车、硬盘、医食化、物流等行业。在移动终端领域，科瑞技术为移动终端领先品牌提供各类摄像头、红外安全、马达振动、光感应传感器等检测设备，应用于移动终端的整机检测，为业内提供最为完整的移动终端整机检测方案。在精密机械加工领域，科瑞技术拥有近400台精密机械加工设备，拥有车、铣、磨、镗、CNC、电火花、线切割以及模具、夹具装配等全工序高精度加工能力，其中在线切割、电火花、镗磨、平面磨等工种的加工精度可达±3μm以内，支持钨钢、高速钢、不锈钢、铝合金、工程塑料、碳钢等各种原材料加工。星派克星派克是自动化包装机械、物流输送机械和全自动包装流水线、一般工业应用、工厂自动化整体解决方案的专业提供商。其主要产品包括开箱机、装箱机、稳重剔除机、封箱机、打包机、码垛机、缠绕机、套袋机、纸箱裹包机、机器人码垛机、封切收缩机、机器人自动化应用系统、物流输送系统、生产管理MES系统等100多个品类，远销美国、德国、巴西、日本、韩国等30多个国家和地区。以“智能化、柔性化和信息化三位一体”作为集团战略，星派克囊括了串联机器人、并联机器人、水平多关节机器人以及AGV小车搬运机器人的应用实例。在瓶、盒装产品混合自动化包装生产线上，星派克采用装盒机、侧推式纸箱裹包机、机器人码垛机等设备，转为混线生产所设计，满足瓶装、盒装产品混线包装的自动化生产需求，其产能为8-15箱/min；在自动物流搬运上，星派克此前推出了耳目一新的“智能四方立库”，占地面积小且使用灵活，可以叫暂存库和产线边库，它是属于物流仓储的一部分，由于占地面积只有33平方米，只要层高超过三米的地方就可以放置，通过整合AGV、智能仓储等为企业提供智能仓储解决方案，非常适用于小微企业。新时达新时达作为一个深耕自动化26年的技术驱动型企业，目前已形成从伺服控制器、PLC、柔性平台等通用自动化产品，到控制系统等机器人关键部件，到SCARA、六轴机器人、AGV等机器人本体，到针对各个细分市场的机器人工作站、产线、MES等全矩阵智能制造解决方案。目前，新时达正致力于积极运用数字孪生技术推进智能制造的实施。新时达引入了国内首个CAVE实验室，以沉浸式虚拟现实显示系统为基础虚拟现实系统，通过此系统平台可以实现虚拟数字化下的虚拟样机设计快速评审、人机工程分析、生产线虚拟交互调试、虚拟维修及维修评价分析及交互性产品展示。另在具体项目中，以2020年投产的达沃斯“工业4.0灯塔工厂”海尔青岛胶州工厂智能产线为例，新时达通过采用了30台六轴机器人和2台SCARA构建空调外机底板冲压焊接产线，帮助客户将用工量减少了60%，大大提升了产线柔性化，实现降本增效。配天机器人配天机器人目前已在工业机器人、伺服系统、数控系统、视觉系统等多个关键场景，实现了从零研发到商业转发的完整流程。其产品主要包括工业机器人、智能部件、自动化产线及智能机器人四大板块，应用领域覆盖3C、家电、汽车及零部件、玻璃建材、医疗食品；工艺覆盖搬运、打磨、焊接、装配、喷涂等领域。近三年来，配天机器人产品出货量增长率为136%，并获超过300家的客户及200多家集成商鉴定和长期支持。具体来看，以配天机器人打造的电装线为例，配天机器人一代电装自动化线实现了射频腔体滤波器的自动化焊接、贴标签、点胶、装配、几何位置检测、导通检测、负压除尘、匹配检测等工艺，生产节拍为90s/pcs，使整线人数由超17人降至不超过7人。而二代电装自动化线在一代电装线基础上进行了设计升级，优化了产线结构，缩小了占地面积，同时提升了节拍，相同产品在二代电装线效率提升20%，整线人数由一代线的7人下降至5人。海柔创新海柔创新致力于通过机器人技术和人工智能算法，提供高效、智能、柔性、定制化的仓储自动化解决方案，为每个工厂和物流仓库创造价值。旗下库宝系统已落地近200个海内外项目，广泛应用于鞋服、3PL、电商、电力、3C制造、医药、零售等各行业。在新宁物流SMT电子供料仓项目中，海柔创新为客户定制3.2m库宝机器人HAIPICK，采用3.1米货架，将小物料进行分格管理，使得存储密度提升1.6倍。同时，还精确化物料信息管理，支持拣货纠错处理，解决人工拣选耗时长、效率低的问题，提升4倍人工效率，可于3h内高效完成24h订单任务，满足SMT供料需求。此外，该方案还简化了IQC流程，让防静电设施符合使用规范，保障仓库安全。增广智能增广智能作为一家专注于研发智能模组的高科技企业，其自主研发生产电动夹爪、伺服推杆、伺服滑台、伺服旋转台及驱控一体伺服电缸控制器等多款产品。据悉，增广智能电动夹爪既能稳定输出0.2N的微小力，夹持表面脆弱的零件如芯片，也能胜任重达10kg工件的抓取，真正实现“一爪多用”，在提升工作柔性的同时也能为客户节省大量的成本。在某国际大牌手表生产过程中涉及线圈夹持定位工艺，由于线圈线径仅为0.8mm，要求快速稳定加持，且不能使线圈变形，以往一般由训练有素的熟练工人操作，但结果不仅效率低下，不良率还很高。为解决客户痛点，增广智能开发出力控精度高达0.01N的电动夹爪，输出恒力为0.3N力度，在既夹住线圈又不夹变形的情况下柔性夹取精密线圈。图漾科技图漾科技专注于为工业和行业应用提供高性价比的3D工业相机和配套软件方案。目前，图漾科技基于拥有核心方法学专利的双目静态结构光技术，形成了FM、FM-IX和PM三大产品系列，满足工业自动化、工业测量、物流科技、商业应用和其他多种场景需求，目前图漾科技已为超过500家的客户提供了产品及服务。具体来看，FM850系列为普通精度、大视场、高速3D工业相机，可满足大尺寸物件的工业分拣、抓取和商业应用需求，适配恶劣工况条件，具有超高性价比；FM810系列为中等精度、大视场3D工业相机，可满足一般要求的工业分拣抓取、工业测量的和商业应用需求，适配恶劣工况条件，高性价比；PM801系列为高精度、大视场3D工业相机，可满足高要求工业分拣、抓取和工业测量的需求。ATIATI工业自动化专注于机器人末端执行工具的设计和研发，其产品包括机器人工具快换装置，多轴力/力矩传感器，材料去除工具，机器人碰撞传感器，顺从介质连接器和远程中心顺从装置。截止目前，ATI已与FANUC、KUKA、ABB、安川等机器人企业成为合作伙伴，且成为NAVECO、长城、长安、吉利、通用、福特、戴姆勒、本田、丰田、日产、雷诺等汽车厂的工具快换装置的全球供应商。ATI指出，随着人口老龄化日渐严重，需要成熟工人才可进行操作的材料去除领域会产生巨大的市场缺口，是机器人工具未来发展的重要方向。而通过使用机器人进行材料去除有利于提高生产效率、保障操作人员安全以及使产品质量更加稳定。在沙龙会的尾声，富士康各单位主管与14位机器人和智能制造领域企业围绕自动化车间改造、AGV/AMR产线搬运、工业机器人编程及路径规划等技术问题进行深入探讨。针对此次沙龙会，富士康反馈良好，认为这样的对接形式卓有成效，后续还将持续与高工机器人开展这类对接活动。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP