有數據顯示,2023年全球工業機器人保有量達428.2萬臺,增長率為9.7%;其中亞洲/澳洲占比70%以上;中國工業機器人本體保有量約175萬臺,占比為全球41%,是世界上最大的工業機器人本體市場。除了發那科、ABB、安川電機以外的外資品牌仍然分布在高端市場里;以性價比及服務性取勝的國產廠商品牌如埃斯頓、匯川技術等正在迅速占領低端市場。預估到2025年,國內品牌的市占率將突破52%。
當前工業機器人的應用存在一個明顯的“金字塔”,最上層是如汽車和3C等行業為代表性的頭部領域,其自動化程度大于70%,比如汽車焊接車間里面的焊接機器人添加預先編制好的軌跡,焊接速度可以做到一分鐘之內達到兩千毫米以上,還能達到0.1毫米以內的焊接精度要求,實現了高精度、高效自動化;而食品加工、陶瓷等傳統行業在底部,這些產業中機器人的普及率不到15%,這是因為這部分行業里,產品的形態不一樣。每個企業生產標準都不同,工藝不一樣很難通過一個標準化的機器人去解決他們的生產問題。
尖端工業機器人運動控制、感知技術已然成熟,國產伺服電機定位精度達到±1弧分,距離國際領先水平僅有5%的差距。但是,在核心算法方面仍有差距,比如加工復雜曲面的軌跡規劃算法,國外的系統可以實現加工效率提高30%,但是我國的本土系統只能提高15%左右。機器人的智能交互水平也是參差不齊的,其中一些高端機型已經具備基于視覺識別的人機協作能力,但大多數工業機器人的智能化水平仍停留在示教層面,靈活性有待加強。
精密減速器上游市場為哈默納科和納博特斯克,兩家公司掌控著全球70%的市場份額,我國企業雖已突破技術門檻,但在使用壽命以及穩定性等方面還有一定差距。中游本體制造是競爭最為激烈的環節,由于規模經濟效應的存在,頭部企業本體成本優勢能維持在進口產品成本的60%,但下游系統的集成商存在“小而散”,沒有專門針對于某一行業的模板性解決方案。
未來的工業機器人會朝向自主決策的發展方向。借助AI算法的優化(比如深度學習)、利用多模態感知技術(即結合視覺和力覺)可以讓機器人的精度、自主決策的能力有大幅提升,比如在半導體制造當中就可以根據機器人抓取時實時獲得的晶圓缺陷情況來實時調整抓取力度以及軌跡,從而大幅度減少晶圓破損的概率;同時由于邊緣計算的應用,機器人能夠做出本地區域的決策,達到毫秒級的響應速度。
工業機器人和5G、區塊鏈結合起來,創建出去中心化的智慧化產線。比如在服裝定制方面,客戶使用AR設計好的服裝需求可以被機器轉換成縫制的指令,不同的工序都可以用區塊鏈去做任務調度,整個過程下來后降低將近40%的生產周期。機器人將來也會實現與AGV還有智能倉儲等的組合,建構“動態生產線”,使得生產要素能實現自由流動、自由重組。
隨著技術上的突破,工業機器人會進入新的應用領域中,比如航天科考:耐高溫抗輻射的機器人替代人到行星表面去采樣;深海機器人像章魚、水母一樣可以在海底任意穿梭,在海洋探測、管道檢測、維修等;還有納米級的微型機器人應用于微創創面創口——僅2~3毫米。
工業機器人是綠色制造的重要載體,對機器人進行動力學設計優化后,可以使其能耗減少20%以上;利用可回收材料制作機器人后,其材料回收率達90%以上。機器人還可以用于新能源領域,如使用智能巡檢機器人的光伏板巡檢,可以先于人眼發現板片的異常,然后根據熱成像數據和工況分析原因并預警,及時修復隱患部位,避免造成更多損失。
結語:
工業機器人由“替代人力”走向“智能制造”,成為實現制造業數字化轉型的內在驅動力,隨著技術融合、深化應用和產業鏈協同,工業機器人將進一步加快制造業由大到強的步伐,在智能制造的新時代,中國有望成為世界“智能制造”強國。