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寧波慈星股份有限公司董事/副總經(jīng)理李立軍

2018年中國工業(yè)機器人市場出現(xiàn)了明顯的下滑，2019年的情況也不樂觀，主要原因是占工業(yè)機器人應用量最大的兩個行業(yè)——汽車和3C行業(yè)出現(xiàn)了較大幅度的負增長。工業(yè)機器人本身只是一個通用的工具，在應用層面必須結合工作對象和工藝進行二次開發(fā)，受目前的技術和成本制約，普通的工業(yè)機器人比較適合從事確定的重復性工作，而對于更廣泛存在的小批量、多批次、柔性或低精度工作對象的自動化生產(chǎn)仍存在巨大瓶頸。

目前國內(nèi)有100多家工業(yè)機器人本體生產(chǎn)商，20多家控制系統(tǒng)解決方案商，以及面向各行各業(yè)的1000多家系統(tǒng)集成商，用的最多的是六軸關節(jié)臂機器人和四軸SCARA機器人，通過“機器換人”來減少工人在生產(chǎn)線上的重復勞動。但是，由于每家用戶的需求都不一樣，這樣的自動化項目基本都是非標的，首臺套的研發(fā)投入很大，終端用戶覺得貴，難于達到預期的投資回報率。事實上，在很長一段時間里，單臺機器人在柔性工作能力方面還是很難與一個熟練工人相抗衡的。

當然，如果從建設數(shù)字化工廠的高度來考量，工業(yè)機器人的合理應用是能大大提升整體效率的，尤其是把工業(yè)機器人和其它的一些自動化裝置和設備配合使用，并把“好鋼”（工業(yè)機器人）用在“刀刃上”是工業(yè)機器人應用過程中需要重點考慮的問題。

制造業(yè)仍是我國的基礎產(chǎn)業(yè)，國家層面近幾年以來一直在倡導“智能制造”，通過智能技術來提升傳統(tǒng)制造業(yè)的生產(chǎn)水平和市場競爭力是一個明確的方向和趨勢，工業(yè)機器人作為“智能制造”環(huán)節(jié)里面一個重要的載體確實很重要，工業(yè)機器人的國產(chǎn)化有很大的現(xiàn)實意義。但到目前為止，高端制造領域所應用的工業(yè)機器人超過70%源自進口品牌，特別是發(fā)那科、ABB、庫卡和安川這四個海外品牌，國產(chǎn)工業(yè)機器人雖然在各地政府多項扶持政策的推動下，像雨后春筍一樣遍地叢生，但其中大部分產(chǎn)品無論在性能、壽命，還是穩(wěn)定性和可靠性方面都不盡人意，導致國產(chǎn)通用型工業(yè)機器人在口碑、售后成本和技術含量上均未實現(xiàn)真正意義上的突破。如何破局？筆者與業(yè)內(nèi)多位專家交流后整理了如下幾點供參考：

（1）建議國家對機器人本體及控制器兩方面都具備底層研發(fā)能力的企業(yè)進行重點支持。機器人技術的難點就在于其是跨學科的研究，涉及機械、材料、工藝、控制、軟件、應用技術等多個領域，現(xiàn)在很多“湊熱鬧”的機器人公司通過“掐頭去尾”來獲得各項政府補貼，卻并不能解決工廠的實際問題，這樣的公司與真正有技術含量的國產(chǎn)機器人公司形成惡性競爭關系，最終導致“劣幣驅逐良幣”，產(chǎn)業(yè)進步遲滯不前。

（2）鼓勵定制化工業(yè)機器人的創(chuàng)新研究和開發(fā)，比如日本首先研發(fā)的SCARA機器人，其誕生是為了解決日本80年代日益增長的電子產(chǎn)品行業(yè)自動化生產(chǎn)需求，而很多中國機器人企業(yè)只是簡單的“拿來主義”，把海外產(chǎn)品拿來照搬照抄，常常知其然而不知其所以然。事實上，中國自動化生產(chǎn)的應用場景和需求非常多樣化，是日美的上千倍，而且國內(nèi)也有一批真正沉下心做研究的企業(yè)掌握了一些有中國市場應用特色的技術，比如非常有市場潛力的多機多軸高精度同步控制技術，這樣的企業(yè)可以深挖行業(yè)需求，開發(fā)面向具體行業(yè)的特種機器人，這樣的市場相當大，沒必要去作同質(zhì)化競爭，陷入通用型機器人開發(fā)的陷阱。

（3）推動工業(yè)應用軟件與機器人的融合。大家知道工業(yè)機器人“四大家族”背后其實不單單只是賣一個工業(yè)機器人本體，這四家企業(yè)都開發(fā)了強大的工業(yè)應用和調(diào)試軟件，這是目前國產(chǎn)工業(yè)機器人非常欠缺的，國產(chǎn)機器人剛剛跨過“有點好用”這個門檻，在易用性方面還遠遠達不到國際平均水平，很難讓全世界的機器人用戶們喜歡上我們國產(chǎn)的工業(yè)機器人。在互聯(lián)網(wǎng)方面，中國有阿里和騰訊這樣的領先企業(yè)，走在了該領域技術發(fā)展的前列，而未來在工業(yè)自動化領域，中國一定也會出現(xiàn)這樣的企業(yè)，他們的產(chǎn)品和技術讓工業(yè)機器人使用更方便，人機交互更友好，用戶體驗更完美。

（4）在一般工業(yè)領域，“機器換人”已成為不可逆轉的趨勢，尤其是在產(chǎn)品批量較大的汽車和3C行業(yè)，但是在小批量、多批次生產(chǎn)的場景下，普通的工業(yè)機器人已難于適應，頻繁而繁瑣的機器人示教和編程工作大大降低了工廠和車間的運作效率，新增的機器人應用工程師崗位也增加了維運成本，而機器視覺，特別是3D視覺技術的導入可以很好地解決這個問題，通過將機器視覺和工業(yè)機器人、物聯(lián)網(wǎng)技術進行融合，可以更好地適應柔性制造的場景。

摘自《自動化博覽》2019年9月刊