制造业中机器人技术的演进与未来

工业工作通常涉及一遍又一遍地做相同的体力活，比如举起和组装笨重的零件。这些类型的手动任务可能存在风险。仅在 2023 年，美国就报告了 5,283 起致命工作伤害。

然而，随着智能工业机器人以及人工智能 (AI) 和计算机视觉等技术的日益普及，许多高风险任务现在正由机器处理。制造领域的机器人现在能够举起重物、检查设备问题并与人并肩工作，以提高工厂车间的安全性和效率。

在本文中，我们将探讨工业机器人如何改变工厂的运作方式，并助力创造更安全、更高效的工作场所。让我们开始吧！

什么是工业机器人？#

工业机器人是专门设计用于协助完成制造任务的智能机器。特别是，制造领域的机器人通常建造成用于举起沉重的产品组件（如汽车或飞机零件），或者非常迅速地处理微小且详细的任务（如组装电子电路或包装产品）。

与我们在《终结者》或《我，机器人》等科幻电影中经常看到的类人机器人不同，工业机器人通常是固定式的，并配有单个机械臂。通常，这种机械臂可以在多个方向上移动，并可根据制造业中的不同工作进行编程，例如焊接、组装或搬运材料。

工业机器人特别擅长快速、准确地完成重复性工作而无需休息，这使它们非常适合在工厂和仓库中使用。因此，全球工厂中正在使用超过 400 万台机器人。

工业机器人的类型#

工厂中的机器人正变得越来越普遍，并承担着广泛的任务。以下是一些不同类型的工业机器人以及它们如何被用于提高工厂作业的效率和安全性：

• 笛卡尔机器人 (Cartesian robots)： 也称为龙门机器人，这类机器人沿X、Y和Z轴使用三个滑动关节进行直线移动。其简单的设计允许高精度，使其成为制造业和自动化任务的理想选择。

• 关节机器人 (Articulated robots)： 这些多关节手臂机器人利用多个旋转关节模仿人类手臂的运动。它们具有灵活性和广阔的运动范围，常用于组装、喷漆和包装。

• Delta机器人 (Delta robots)： Delta机器人具有连接到三角形底座上的三个轻质手臂，专为速度和灵活性而设计。它们非常适合高速取放作业，特别是在包装行业。

• 极坐标机器人 (Polar robots)： 作为最早的工业机器人类型之一，极坐标机器人结合使用旋转关节和线性关节，提供球形运动范围。它们适用于需要大范围、多方向覆盖的任务。

• SCARA机器人 (SCARA robots)： SCARA是选择性柔性装配机器人手臂的缩写，使用两个旋转关节和一个线性关节。它们是需要快速、精确的水平和垂直运动任务（如电子产品组装和食品加工）的理想选择。

制造业中机器人技术的历史#

在深入探讨工业机器人如何发挥作用的具体示例之前，让我们先回顾一下制造业中机器人的演变，以更好地了解工业机器人技术多年来的变化：

• 早期制造业（前机器人时代）： 在机器人技术出现之前，制造业完全依赖人工和基础工具。工业革命引入了蒸汽动力、机械和装配线，虽然提高了生产力，但仍有许多任务是重复、危险或劳动密集型的。

• 工业机器人的引入（20世纪50年代 - 80年代）： 1954年，George Devol发明了世界上第一台可编程机器人Unimate。到1961年，通用汽车公司将其部署用于压铸和焊接，它成为了第一台投入使用的工业机器人。这标志着重大的转变，实现了危险和重复性任务的自动化，特别是在汽车制造业中。

• 扩展与精进（20世纪90年代 - 2000年代）： 机器人变得更快、更精确且更具经济效益。它们的使用范围扩展到电子、制药和食品加工等行业。灵活的自动化使机器人能够以最少的重新编程处理多项任务。

• 协作机器人的崛起（2010 年代 - 至今）： 协作机器人（即 cobots）的出现是为了与人类安全地并肩工作。凭借内置传感器、AI 和摄像系统，它们可以适应环境并协助完成复杂或精细的任务。

图 1. George Devol 的 Unimate 机器人。(来源)

展望未来，工业机器人很可能会变得更加智能和灵活。研究人员和工程师正在积极开发使机器人能够学习、适应新情况，并以更具支持性和动态的方式与人类进行更紧密协作的技术。

工业机器人技术示例#

接下来，我们将探索现实世界中制造业机器人的示例，以及它们如何在工厂车间中使用。

飞机制造业中的工业机器人#

飞机制造涉及复杂而精细的流程，对于像波音 777 这样的大型飞机尤其如此。例如，组装单架 777 需要 60,000 多个铆钉。传统上，这项任务涉及两名工人：一名操作铆钉枪，另一名在面板后面拿一根钢条来固定紧固件。

这类任务体力消耗大，容易导致手臂、背部和肩部损伤。此外，在飞机制造中精度至关重要，几乎没有犯错的空间。

为了改进此类工作流程，波音采用了工业机器人。在其位于华盛顿州埃弗雷特的 777 工厂，该公司引入了机身自动化立式总装 (FAUB) 系统，这是一种旨在实现机身段钻孔和铆接自动化的机器人装配工艺。

图 2. FAUB 机器人在波音飞机机身上工作。(来源)

一旦设定程序，这些机器人就能为铆钉钻出数以万计的完美孔洞。与使用固定装置的旧式方案不同，FAUB机器人是移动式的，可以沿着装配线在导向车辆上移动。在工人放置好机身面板后，机器人接管钻孔和铆接工作，从而提高了速度和精度。这种方法与机器人行业近期的发展保持一致，即持续推动制造业中更智能、更安全、更高效的解决方案。

工业机器人助力食品制造业#

制造领域的机器人也正在食品行业中得到广泛采用。例如，在雀巢位于德国的工厂，婴儿食品生产是通过完全自动化的包装线管理的。机器人处理诸如将装满并密封的食品盘移入灭菌箱以及随后移入用于运输的包装等任务。这使得整个运营更快、更安全、更可靠。

雀巢还使用诸如波士顿动力 Spot 之类的移动机器人来监控其各个设施的维护问题。与只能检测特定区域问题的传统固定传感器不同，Spot 可以在工厂周围自由移动。这种移动、灵活的自动化概念是机器人行业的一个日益增长的趋势。

Spot能够爬楼梯、在狭窄空间中导航并处理不平坦的地面。它配备了特殊传感器，帮助检查工厂机器（如电机和压缩机）的温度、噪音或其他警告信号。Spot还能轻松提前发现问题，从而在问题变得严重之前帮助修复。

图 3. 正在检查食品制造设施的工业机器人 Spot。(来源)

借助工业机器人制造汽车#

工业机器人一直汽车制造的关键部分。事实上，美国所有工业机器人安装中有 33% 都在汽车行业。

这方面的一个有趣例子是2013年宝马的斯帕坦堡工厂。在该设施中，人和机器人在没有安全围栏的情况下在车门装配线上并肩工作，使其成为第一个在常规生产中使用这种人机协作的宝马工厂。

四台机器人被用于在宝马X3车门内安装隔音和防潮绝缘材料。工人们先将粘合膜放置并轻轻按压到位，然后机器人接管工作，使用滚轮头以高精度完成作业。

该系统完全自动化，能够测量过程中施加的精确压力，从而实现对质量的持续监控。如果机器人的工作被中断，人类工人可以轻松介入并手动完成任务，保持生产不延误。

图 4. 在汽车制造厂与工人并肩工作的机器人。(来源)

制造业中机器人技术的好处#

接下来，让我们仔细看看在制造业中使用机器人的一些关键好处。

• 精度和准确度：工业机器人提供高水平的精度和速度。有些能够以微米级的精度执行任务。

• 可靠性： 工业机器人的寿命可达100,000小时而不发生故障，能够长时间连续运行。

• 增强的工作场所安全性：机器人还处理危险任务，例如在狭窄空间内或危险材料周围工作，从而帮助减少因受伤而导致的 35% 的工作日损失。

• 提高生产力： 与人类不同，机器人不需要休息、休假或调整。它们可以全天候工作，从而显著提高生产力。

• 成本效益： 虽然购买和安装这些机器人的初期成本可能很高，但它们能随着时间的推移带来显著的节约。它们降低了劳动力成本，减少了潜在的错误，并削减了与伤害相关的费用。

• 可扩展性： 一旦安装好机器人，制造商可以更容易地增加产量，而无需雇用额外员工或进行重大变动。这意味着制造商可以快速响应日益增长的需求，并在不断变化的市场中保持灵活性。

制造业中机器人技术的挑战与局限性#

虽然工业机器人提供了许多优势，但它们也带来了一些挑战，特别是在专业知识和维护方面。工厂里的这些机器人需要熟练的专业人员进行编程、操作和维护。

尽管当今许多工业机器人用例都使用人工智能和机器学习，但它们仍需要定期维护以防止故障。如果制造团队尚未掌握这些知识，培训员工可能既昂贵又耗时。

有趣的是，这些挑战的解决方案也以视觉 AI 的形式出现，更具体地说，是计算机视觉，它是专注于理解视觉数据的 AI 分支。例如，可以训练像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型来检测和跟踪工业机器人。使用 YOLO11 跟踪这些机器人所获得的见解可用于及早发现问题（称为预测性维护）。这减少了对专家监督的需求并减少了意外故障。

此外，计算机视觉还可以支持实时数字孪生的创建。数字孪生是物理机器和机器人的虚拟模型，利用从制造环境收集的视觉数据构建而成。

数字孪生使制造商能够实时监控设备，在问题导致中断前识别它们，并在不中断实际生产的情况下测试工艺改进。这项技术推动了更一致的性能，改进了决策制定，并减少了昂贵的停机时间。

人工智能和机器学习技术#

在讨论使用工业机器人的挑战时，我们看到许多现在都由 AI 和机器学习提供动力。但这实际上是如何工作的，AI 在机器人技术中的角色是什么？

传统的工业机器人局限于固定的、重复性的任务。它们遵循预先编程的指令，无法轻易适应生产线上的变化。这使得它们在灵活性、速度和准确性至关重要的环境中效率较低。

没有 AI，机器人就无法实时检测产品缺陷或适应材料或定位的微小变化，这通常会导致更慢的过程、更多的错误和增加的停机时间。制造领域的 AI 让机器人能够超越简单的预编程任务。

具体来说，借助制造领域的机器学习，机器人可以分析来自其环境的数据、识别模式并随着时间的推移提高其性能。例如，具备视觉功能的机器人可以识别装配线上的不同物体，根据它看到的内容调整其动作，甚至实时检测缺陷或异常。在幕后，计算机视觉是推动这项创新的动力。

通常，具备视觉功能的机器人配备了运行计算机视觉模型（如 Ultralytics YOLO11）所需的硬件基础设施。当与摄像头和计算机视觉集成时，机器人便获得了底层模型的功能。以 YOLO11 为例，这意味着机器人可以执行诸如目标检测、跟踪和分割等计算机视觉任务。

物联网 (IoT) 的影响#

与工业机器人相关的另外几个概念是制造领域的物联网和边缘计算。物联网是指收集和共享数据（主要通过互联网）的互联设备网络。另一方面，边缘计算直接在源头（如机器人或传感器）处理数据，而无需先将其一路发送到中央服务器。

当工业物联网 (IIoT) 设备收集大量数据时，将其发送到云端的中央系统进行分析会导致延迟（称为延迟），从而拖慢速度。但通过将边缘计算与物联网结合使用，制造商可以即时处理数据，从而实现实时响应并赋能自动化。

AI 和物联网在制造中协同工作的一个清晰示例是预测性维护。在智能工厂中，工业 4.0 的主要目标之一是在设备故障发生之前进行预测。

为了实现这一点，工业物联网设备必须保持功能完好且可靠。通过结合边缘计算、AI和计算机视觉，这些设备可以持续监控自身状况，检测何时需要维护或充电，并自动触发必要的操作。这保持了机器的平稳运行，减少了计划外停机，并提高了整体效率。

自动化和机器人技术如何提高制造业效率#

现在我们对AI、计算机视觉、物联网和边缘计算等技术有了更好的了解，让我们探讨一下它们如何共同努力使制造自动化更高效。

自动化的主要目标是简化流程并使其更快、更可靠且不易发生人为错误。以组装消费电子产品（如智能手机）的工厂为例。具备视觉功能的机械臂可以精确地处理将微小组件放置到电路板上的精细任务。

同时，AI驱动的视觉系统可以检查装配的每个步骤，实时识别如零件错位或焊接点故障等缺陷。与此同时，物联网传感器可以监控诸如温度、灰尘和振动等可能影响敏感组件质量的环境因素。

借助边缘计算，系统可以即时处理这些数据并进行现场调整，例如暂停生产线或重新校准机器人，而无需等待基于云的响应。总而言之，自动化制造可以创建一条更快、更准确且高度自适应的生产线，从而提高产品质量并降低运营成本。

机器人技术如何改变制造业的未来？#

工业机器人的未来正在快速发展，制造领域的视觉 AI 和物联网等技术发挥着重要作用。借助这些工具，机器人可以查看它们正在加工的产品、发现缺陷、检查产品质量并在问题发生时进行预测。许多制造商已经在使用这些系统来使其运营更高效、更一致。

工业机器人市场一直在稳步增长，这种增长源于机器人技术的不断改进、更容易获取熟练工程师资源，以及模拟和虚拟测试的使用。这些发展使得为现实应用设计和微调机器人变得更快。随着越来越多的工厂采用数字工具和自动化，它们正变得更加灵活、可靠，并为应对未来的挑战做好了准备。

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