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火爆的中國機器人市場

放大字體  縮小字體 發布日期:2015-11-11  瀏覽次數:1172
核心提示:今年的上海工業博覽會上。kuka、abb、柯馬、發那科等海外機器人生產商,紛紛推出了自己的新型機器人。同時,國內機器人生產商也不甘落后,其中的領頭企業中科新松除了推出多關節柔性機器人,還展示了爬壁機器人。除此之外,南京埃斯頓等國產機器人也有了長足進步。由此看來中國機器人市場無論對外商還是國內機器人企業都是一塊大肥肉,并都不斷的推出新產品希望在這個競爭非常激烈的市場中占有一席之地
隨著德國工業4.0與中國制造2025對接框架的簽訂,“中國制造2025”開始從概念走入實際。按照德國工業4.0的描述,未來的智能工廠中,有一個關鍵要素不能缺少,那就是“機器人”。隨著中國經濟轉型,人口老齡化以及人力成本的提升,機器人在中國制造中的作用越來越明顯。
 
  “在危險、有污染的環境中工作,讓機器人在來代替部分工人,以及利用機器人提升效率,降低成本,對于中國制造業轉型,幫助中國制造業從大到強的關鍵。”國家制造強國建設戰略咨詢委員會委員,原國家機械工業部總工程師朱森弟告說。
 
  作為“中國制造2025”的起草人之一,朱森第認為,要想讓中國制造業從大做強,完成智能制造升級,智能機器人是產業發展的突破口。
 
  機器人對于中國制造的助推,也反映在今年的上海工業博覽會上。kukaabb柯馬發那科等海外機器人生產商,紛紛推出了自己的新型機器人。同時,國內機器人生產商也不甘落后,其中的領頭企業中科新松除了推出多關節柔性機器人,還展示了爬壁機器人。除此之外,南京埃斯頓等國產機器人也有了長足進步。
 
  機器人挺進3C制造領域
 
  利用機器人承擔搬運、分揀等工作,將人從重復、繁瑣的勞動中解放出來,這與智能制造中的提高工廠效率、降低生產成本目標相一致。
 
  目前,機器人已經在半導體、汽車等傳統行業中應用。ABB集團過程自動化業務部總裁白天恩(PekkaTiitinen)告訴澎湃新聞,奧迪長春工廠的噴涂和上膠的生產線上已經用上abb機器人,在運用機器人之后,整個噴涂效率提高了20%,可以滿足年產20萬輛新車的高強度生產需求。
 
  除了傳統的汽車裝配領域,機器人逐漸進入到3C,醫藥和食品領域。澎湃新聞從本次工博會上了解到,富士康、華為等公司都已經出現“黑燈”工廠,即完全由機器人來代替人工進行手機組裝加工。
 
  新松公司副總裁楊躒告訴澎湃新聞:“在3C行業中,中國有大量的勞動力,用工一直是困難之一,機器人能改善用工難情況。”據楊躒介紹,新松公司這次在工博會中帶來柔性協作機器人,已具備快速配置、牽引示教、視覺引導、碰撞檢測等功能,未來也將應用到3C裝配行業中。
 
  根據國際機器人協會(IFR)統計,2014年全球工業機器人銷量增長27%,銷量為22.5萬臺左右,受汽車及電子行業、特別是中國和韓國該行業需求的帶動。
 
  該協會稱,隨著中國在追趕工業化國家競爭對手,中國市場的工業機器人銷量增長54%,達到5.6萬臺左右。中國之前已經成為了全工業機器人的最大市場。目前全球工業機器人年銷售額約為95億美元。
 
  人機協作是趨勢,云技術讓機器人變得更加智慧
 
  根據工業4.0的理念,未來工廠中,機器將變得智能,并且能與人類互聯共通。在過去幾十年的工業制造中,機器人與人類的工作范圍相對獨立。但這樣的局面,在未來工廠中將得到改變。
 
  從去年ABB公司推出的首臺人機協作的機器人YuMi到今年柯馬機器人推出雙臂擬人機器人AMICO,人機協作機器人成為未來工廠的趨勢。
 
  柯馬全球機器人事業部首席運營官馬蒂亞斯·維柯蘭德(MathiasWiklund)介紹,AMICO機械臂已配有兩個 SCHUNKSDH2多關節三指夾具系統,可以靈活抓取各種不同的物件;其中兩個指狀裝置可以通過改變方向,使其適用于不同機器人工業應用中。夾具表面的 傳感器可以幫助AMICO識別不同物件表面并自動調整最佳抓取力度。
 
  做到人機協作后,如何將機器人進行互聯,實時掌握工業數據和加工過程,是工業4.0的最終目標。這樣的要求,也讓眾多機器人公司看到了中國市場的潛力。
 
  “自從工業4.0和中國制造2025提出來后,我們的確看到了許多改變。在于客戶和合作伙伴溝通后,我們發現機器人會是未來智能工廠中重要 的一環。現在我們會將更多的云計算融入到機器人的控制系統中,讓未來的機器人更加智能化,通過更精確地計算更好地控制機器人,并在工廠中找到更多的應 用。”庫卡(KUKA)機器人首席銷售官,執行副總裁MartinKuhnhen說。
 
  但正如工業4.0中國制造2025對接過程中,自動化標準制定是一個長期過程一樣,云技術在機器人中的應用也還有較長的路程要走。“除了各 家云技術采用標準不同外,各家制造企業的數據分享平臺仍未建立,只能說我們現在在朝這個方向努力,但過程遠沒有那么簡單。”馬蒂亞斯·維柯蘭德說。
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