制造业中的机器人技术正在发展成为 AI 驱动的系统，利用机器学习和自动化。了解如何转变您的制造流程。
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2025年9月25日
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制造业中的机器人技术正在发展成为 AI 驱动的系统，利用机器学习和自动化。了解如何转变您的制造流程。
工业领域的工作通常涉及重复性的体力劳动，例如举起和组装重型部件。这些类型的手工任务可能存在风险。仅在2023年，美国就报告了5,283起致命工伤事故。
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，许多这些高风险任务现在都由机器来处理。制造领域的机器人现在能够举起重物、检查设备是否存在问题，并与人协同工作，以提高工厂车间的安全性和效率。
在本文中，我们将了解工业机器人如何改变工厂的工作方式，并帮助创建更安全、更高效的工作场所。让我们开始吧！
工业机器人是专门设计用于辅助制造任务的智能机器。特别是，制造业中的机器人通常用于举起重型产品部件（如汽车或飞机零件），或快速处理微小、精细的任务，如组装电子电路或包装产品。
与我们在科幻电影（如终结者或我，机器人）中经常看到的人形机器人不同，工业机器人通常是固定的，并且只有一个机械臂。通常，该机械臂可以在多个方向上移动，并且可以针对制造中的不同作业（例如焊接、组装或移动材料）进行编程。
工业机器人尤其擅长快速、准确地完成重复性工作，无需休息，这使得它们非常适合在工厂和仓库中使用。因此，全球工厂中使用了超过400万台机器人。
工厂中的机器人正变得越来越普遍，并承担着各种各样的任务。以下是一些不同类型的工业机器人，以及它们如何提高工厂工作效率和安全性：
在深入探讨工业机器人如何发挥作用的具体案例之前，我们先来了解一下制造业中机器人的发展历程，并更好地理解工业机器人技术在过去几年中的变化：
展望未来，工业机器人很可能会变得更加智能和更具适应性。研究人员和工程师正在积极研究使机器人能够学习、适应新情况以及以支持性和动态的方式与人更紧密地协作的技术。
接下来，我们将探索制造业中机器人的实际应用案例，以及它们如何在工厂车间中使用。
飞机制造涉及复杂而精细的流程，特别是对于像波音 777 这样的大型飞机。 例如，组装一架 777 需要 60,000 多个铆钉。 传统上，这项任务需要两名工人：一名操作铆钉枪，另一名在面板后面握住钢条以固定紧固件。
这些类型的工作在体力上可能要求很高，并可能导致手臂、背部和肩部受伤。除此之外，精度在飞机制造中至关重要，而且几乎没有出错的余地。
为了加强此类工作流程，波音公司采用了工业机器人。在其位于华盛顿州埃弗里特的 777 工厂，该公司推出了 机身自动化立式装配 (FAUB) 系统，这是一种机器人装配流程，旨在自动化机身段的钻孔和铆接。
这些机器人经过编程后，可以钻出数万个完美的铆钉孔。与使用固定装置的旧设置不同，FAUB 机器人是可移动的，可以在导向车的引导下沿装配线移动。在工人定位机身面板后，机器人接管钻孔和铆接工作，从而提高速度和精度。这种方法符合机器人行业的最新发展趋势，该行业不断推动制造领域中更智能、更安全、更高效的解决方案。
制造业中的机器人也正在食品行业中被广泛采用。例如，在雀巢位于德国的工厂中，婴儿食品生产是通过一条全自动包装线进行管理的。机器人负责将已装满并密封的食品托盘移动到灭菌箱中，然后再移动到用于运输的包装中等任务。这使得整个操作更快、更安全、更可靠。
雀巢还使用像 波士顿动力公司的 Spot 这样的移动机器人来监控其设施的维护问题。与只能检测特定区域问题的传统固定传感器不同，Spot 可以在工厂内自由移动。这种移动、灵活的自动化概念是机器人行业的一个增长趋势。
Spot 可以爬楼梯、在狭窄的空间中穿梭，并应对不平坦的地面。它配备了特殊的传感器，可以帮助它检查工厂机器（如电机和压缩机）的温度、噪音或其他警告信号。Spot 还可以轻松地及早发现问题，帮助在问题变得严重之前解决它们。
工业机器人一直是汽车制造的关键组成部分。事实上，美国所有工业机器人安装中有33%是在汽车行业。
这方面一个有趣的例子是宝马在 2013 年的斯帕坦堡工厂。在该工厂，人和机器人在没有安全围栏的情况下并排在车门装配线上工作，使其成为第一家在常规生产中使用这种直接人机协作的宝马工厂。
宝马 X3 车型使用四台机器人将隔音和防潮材料安装在车门内。工人首先将粘合箔放置并轻轻按压到位，然后机器人接管，使用滚轮头以高精度完成工作。
该系统是完全自动化的，可以测量过程中施加的精确压力，从而可以持续监控质量。如果机器人的工作中断，人工工人可以轻松介入并手动完成任务，从而保持生产运行而不会延误。
接下来，让我们仔细了解在制造业中使用机器人的主要优势。
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，尤其是在专业知识和维护方面。工厂中的这些机器人需要熟练的专业人员来编程、操作和维护它们。
尽管当今工业应用中的许多机器人都在使用人工智能和机器学习技术，但它们仍然需要定期维护以防止故障。如果制造商团队不具备相关知识，那么培训员工既昂贵又耗时。
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 AI 的一个分支，专注于理解视觉数据。例如，像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型可以经过训练来检测和跟踪工业机器人。使用 YOLO11 跟踪这些机器人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。
除此之外，计算机视觉还可以支持创建实时数字孪生。数字孪生是物理机器和机器人的虚拟模型，使用从制造环境收集的视觉数据构建。
数字孪生允许制造商实时监控设备，在问题导致中断之前识别问题，并在不中断实际生产的情况下测试工艺改进。这项技术可提高性能一致性，改进决策制定，并减少代价高昂的停机时间。
在讨论使用工业机器人的挑战时，我们看到许多机器人现在都由 AI 和机器学习驱动。但这实际上是如何运作的，以及 AI 在机器人技术中的作用 是什么？
传统的工业机器人仅限于固定的、重复性的任务。它们遵循预先编程的指令，并且不能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。
如果没有 AI，机器人无法实时检测产品缺陷或适应材料或定位的细微变化，这通常会导致流程变慢、错误增多和停机时间增加。制造业中的 AI正在让机器人超越简单的、预先编程的任务。
具体来说，通过制造业中的机器学习，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，一个具有视觉功能的机器人可以识别装配线上的不同物体，根据它所看到的内容调整其运动，甚至可以实时检测缺陷或异常。在幕后，计算机视觉是这项创新的驱动力。
通常，配备视觉功能的机器人会配备必要的硬件基础设施，以运行像Ultralytics YOLO11这样的计算机视觉模型。当与摄像头和计算机视觉集成时，机器人就获得了底层模型的能力。对于YOLO11，这意味着机器人可以执行计算机视觉任务，例如目标检测、跟踪和分割。
与工业机器人相关的另外几个概念是制造中的物联网和边缘计算。物联网是指连接设备的网络，这些设备收集和共享数据（主要通过互联网）。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，将其发送到云上的中央系统进行分析可能会导致延迟（称为延迟）并降低速度。 但是，通过将边缘计算与物联网结合使用，制造商可以立即处理数据，从而可以获得实时响应并增强自动化能力。
人工智能和物联网在制造业中协同工作的一个清晰例子是预测性维护。在智能工厂中，“工业 4.0”的主要目标之一是在设备发生故障之前预测到它们。
为了实现这一点，IIoT 设备必须保持完全的功能性和可靠性。通过结合边缘计算、人工智能和计算机视觉，这些设备可以持续监控自身状态，检测何时需要维护或充电，并自动触发必要的措施。这可以保持机器平稳运行，减少计划外停机时间，并提高整体效率。
现在我们对人工智能、计算机视觉、物联网和边缘计算等技术有了更好的了解，接下来让我们探讨一下这些技术如何协同工作，从而提高制造自动化的效率。
自动化的主要目标是简化流程，使其更快、更可靠且不易出错。例如，一家组装智能手机等消费电子产品的工厂。具有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。
与此同时，AI 驱动的视觉系统可以检查装配的每个步骤，实时识别诸如未对准的零件或有缺陷的焊点之类的缺陷。同时，物联网传感器可以监控诸如温度、灰尘和振动之类的环境因素，这些因素可能会影响敏感组件的质量。
借助边缘计算，系统可以立即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。总之，自动化制造可以创建一个更快、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。
工业机器人的未来正在快速发展，其中视觉 AI 在制造业和物联网中发挥着重要作用。借助这些工具，机器人可以看到它们正在处理的内容，发现缺陷，检查产品质量，并预测正在发生的问题。许多制造商已经在使用这些系统来提高运营效率和一致性。
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、熟练工程师更容易获得，以及仿真和虚拟测试的使用。这些发展使得为实际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化工具和自动化，它们变得更加灵活、可靠，并准备好应对未来的挑战。
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