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    庫柏特占俊:做真正智能的工業機器人方能為企業帶來效益

    放大字體  縮小字體 發布日期:2019-06-03  來源:中國機電產品交易網
    核心提示:機電行業;機電產品;行業資訊;市場行情;機器人產業
             近幾年,中國的工業機器人出貨量一直處在高速增長階段,這里面有“智能制造2025”的政策影響,亦有我國工業制造大國的需求驅動。數據顯示,近5年我國機器人市場平均增長率接近30%,2018年國內市場規模預計達87.4億美元,約占全球的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年蟬聯全球第一,國內機器人市場可謂是一片向好。但好看的數字掩蓋了很多更為復雜的情況,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技華東區負責人兼合肥公司總經理占俊。
     
         
          值得一提的是,因專注于從事機器人大腦的研發,某種程度上庫柏特既是參與者,又是工業機器人產業需求轉變與發展過程中的旁觀者。
     
          市場尚未打開,智能化發展前景廣闊
     
          目前,從應用領域去看,工業機器人覆蓋面相當之廣,除了汽車及汽車零部件制造和機械加工等領域,隨著3C電子、物流、醫療等應用的發展和需求的增長,工業機器人也逐步滲透到這些新興領域。不過從應用情況來看,工業機器人現在仍然局限在替代對人體傷害比較大的工作,如噴涂、在危險氣體環境中執行任務和鍛造等危險系數比較高的崗位。
     
           這一現象在我國尤為突出。對此,占俊也是深有感觸,“從行業覆蓋率上來看,汽車行業覆蓋率比較高,整體來看,工業機器人的占比約在5%—10%左右。一般情況下工業發展先經歷自動化然后再到智能化,目前我國大部分制造公司還處在自動化過程,智能化偏少,整個智能化市場其實仍然處在探索嘗試的階段。”
     
           簡言之,因為工業發展本身無法一蹴而就,我們腦海中想象的機器人快速而精準的分揀場景現在并不是出現在每一個需要的工位上,尤其是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,用機器人來替代這些崗位的事情主要是大企業在做,但我國工業制造領域中小企業占據大多數,且它們的智能化轉型尚處在起步階段,因此整體覆蓋率不是很理想。”
     
           并非如外界所想,作為制造大國,因整個工業構成的特殊性,其智能化推進過程并不容易,因此這也給機器人和系統廠商帶來了難題。
     
           “這里面成本問題是重要的。對企業來說,他們本身自動化的程度不高,做這種工業化機器人或者智能化改造,整體投入比較大,這一塊成本就非常高。另外,就是有些條件它也不一定具備。這都是我們在提供解決方案的過程中需要考慮的。”
     
          如占俊所言,成本這一道坎橫在了如庫柏特一樣的機器人及系統提供商的面前,成為整個智能化推進過程不可回避的阻力,而在成本等因素的影響下,整個行業的工業機器人覆蓋率至今尚未有可觀的增長,這自然給服務于這部分市場的軟硬件廠商留下了更多發展空間與使命,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,機器人的另一大作用就體現在其對企業收益的貢獻上。
     
          占俊認為,只要機器人的行為足夠靈敏且系統足夠可靠,采用先進的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的質量、產品良率,還有整體效率。
     
           他解釋說,“機器人可以讓整個流程非常順暢,很多制造業采用的都是流水線,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,這些問題就幾乎不會出現。”
     
          不得不說,因為大數據、機器視覺等技術的發展,工廠中包括機械臂在內的常見工業機器人在作業時展現出的“柔韌度”和“靈活性”都有了顯著的提高,這也能夠讓智能化改造后企業的效益有顯著提升。
     
          但是要達到這樣的理想狀態,配合硬件來做的智能控制系統就格外重要。換言之,如人腦一般,機器人系統的好壞決定了其在產線的表現而最終影響到企業的切實利益。這也是庫柏特所看重的,而正因為此,它從一開始就選擇鉆研機器人大腦。
     
          所謂大腦,就是需要對各種復雜的場景進行快速的處理和決斷,以完成一系列動作,這需要多種AI技術的配合與運用。如針對復雜堆疊物體的識別和分揀,庫柏特基于先進的機器視覺技術、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智能無序分揀系統,實現對目標物品的視覺定位、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,在技術的支撐下,實現精準而靈活的控制和多任務處理變得可行,智能化過程也讓企業的成本控制問題得以解決,甚至比想象中解決得更好,對此,占俊補充說,“對于大的企業來說,考慮到人力成本的增加,包括機器的成本和更新換代,其投資回報時間大約在兩三年,不過如果還把產品質量和整線的效率考慮在內,它們可以更快收獲成本。”
     
          與客戶共同開發,做“聰明”的機器人大腦
     
          毋庸置疑,產業結構調整與社會發展對機器人需求日益旺盛,用機器人實現生產智能化的趨勢將不可逆轉,成本問題也只是暫時需要去解決的問題。因此為了更好地服務企業智能化轉型,貼合用戶需求,庫柏特已經研發出了數款大大小小成熟的產品,其中包括3D智能相機Comatrix、力控打磨工作站CPolish、雙臂機器人操作平臺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,客戶的要求遠不是現有產品能夠滿足的。因此如何做出普適的機器人系統和產品,對庫柏特來說,是一件頗為困擾的問題,尤其在面對復雜而差異化明顯的各行各業場景時。
     
          占俊指出,“我們目前服務的客戶有食品、醫療、3C、物流等領域,后面還會開拓到高端農業等應用上,但是不同場景的技術要求都不同,我們很難用一款系統去滿足所有場景需求,這是困擾庫柏特比較大的地方,也是我們在研發過程中遇到的大阻力之一。”
     
          為了解決這一問題,占俊提到,沒有更好的辦法,庫柏特只能基于自研的CobotSys智能機器人操作系統平臺,積極與各行業廠家合作,一同研發出好用的產品。“這么多行業,我們不可能所有都自己去做,所以我們的想法就是找行業里的人一起去做,通過CobotSys基礎平臺和技術去做,這樣也有利于降低成本。”
     
          最后
     
           回到整個產業發展去看,自動化向智能化邁進是一個異常艱辛的過程,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奏,這也需要大家有足夠的耐心與一頭扎進場景的專注。
     
           目前盡管整個機器人產業發展得如火如荼,但應用場景中還有眾多細分領域亟待國內廠商去不斷開拓探索,因此留給機器人和系統廠商的機會也很多。對此,占俊認為行業競爭并不重要,當下最關鍵在于合眾人之力一起去開拓工業機器人市場的賽道,“我們現在的賽道還很窄,希望同行攜手共進,一起拓寬賽道。”

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