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工业工作通常需要重复进行相同的体力劳动，如搬运和组装重型部件。这些类型的体力劳动可能存在风险。2023 年，仅美国就报告了 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应用日益广泛，许多此类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，并与人并肩工作，以提高工厂车间的安全和效率。
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，并帮助创造更安全、更高效的工作场所。让我们开始吧！
工业机器人是专为协助完成制造任务而设计的智能机器。特别是，制造领域的机器人通常用来搬运重型产品部件（如汽车或飞机部件），或者快速处理微小、细致的任务（如组装电子电路或包装产品）。
与我们经常在《终结者》或《我，机器人》等科幻电影中看到的人形机器人不同，工业机器人通常是固定的，只有一个机械臂。通常情况下，这种机械臂可向多个方向移动，并可根据制造过程中的不同工作进行编程，如焊接、组装或移动材料。
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，因此非常适合在工厂和仓库中使用。因此，全球有400 多万台机器人用于工厂。
机器人在工厂中的应用越来越普遍，并承担着各种各样的任务。下面介绍几种不同类型的工业机器人，以及如何使用它们来提高工厂工作的效率和安全性：
在深入探讨工业机器人如何发挥作用的具体实例之前，让我们先看看机器人在制造业中的发展历程，更好地了解工业机器人技术多年来的变化：
展望未来，工业机器人很可能会变得更加智能、适应性更强。研究人员和工程师们正在积极研究能让机器人学习、适应新环境，并以支持性和动态的方式与人类更紧密合作的技术。
接下来，我们将探讨机器人在制造业中的实际应用案例，以及它们在工厂车间中的应用方式。
飞机制造过程复杂而精细，尤其是像波音 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，这项工作需要两名工人：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。
这类任务对体力要求很高，会导致手臂、背部和肩部受伤。除此以外，飞机制造的精度也至关重要，容不得半点差错。
为了加强这种工作流程，波音公司采用了工业机器人。在华盛顿州埃弗雷特的 777 工厂，该公司引进了机身自动直立制造（FAUB）系统，这是一种机器人装配流程，旨在实现机身部分钻孔和铆接的自动化。
一旦编好程序，这些机器人就能钻出成千上万个完美的铆钉孔。与老式的固定钻机不同，FAUB 机器人是移动式的，可以在导向车上沿着装配线移动。工人定位机身面板后，机器人接手钻孔和铆接工作，从而提高了速度和精度。这种方法与机器人行业的最新发展相吻合，机器人行业将继续推动更智能、更安全、更高效的制造解决方案。
食品工业也广泛采用机器人进行生产。例如，雀巢公司在德国的工厂通过一条全自动包装线管理婴儿食品的生产。机器人负责将装满和密封好的食品托盘装入消毒箱，然后再装入包装箱以便运输。这使得整个操作过程更快、更安全、更可靠。
雀巢公司还使用波士顿动力公司（Boston Dynamics）的 Spot等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日益增长的趋势。
Spot 可以爬楼梯，在狭小的空间内穿梭，还能处理不平的地面。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）的发热、噪音或其他警告信号。Spot 还能轻松地及早发现问题，在问题变得严重之前帮助解决问题。
工业机器人一直是汽车制造业的重要组成部分。事实上，美国 33% 的工业机器人安装在汽车行业。
一个有趣的例子是 2013 年宝马在斯帕坦堡的工厂。在这家工厂，人和机器人在没有安全围栏的车门装配线上并肩工作，这也是宝马第一家在常规生产中使用这种人与机器人直接协作的工厂。
四台机器人被用来在宝马 X3 车型的车门内安装隔音和防潮装置。工人们首先将粘合箔放置并轻压到位，然后由机器人接手，使用滚轮头高精度地完成工作。
该系统是全自动的，可以准确测量加工过程中施加的压力，从而对质量进行持续监控。如果机器人的工作被中断，人类工人可以轻松地介入并手动完成任务，从而保证生产顺利进行。
接下来，让我们来详细了解一下在制造业中使用机器人的一些主要优势。
虽然工业机器人具有很多优势，但它们也面临着一些挑战，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。
尽管当今许多工业应用案例中的机器人都使用了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发生。如果制造商团队不具备这方面的知识，对员工进行培训既费钱又费时。
有趣的是，这些挑战的解决方案也是以视觉人工智能的形式出现的，更具体地说，计算机视觉是人工智能的一个分支，侧重于理解视觉数据。例如，像Ultralytics YOLO11这样的计算机视觉模型可以通过训练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洞察力可用于及早发现问题（称为预测性维护）。这就减少了对专家监督的需求，并减少了意外故障。
除此之外，计算机视觉还能支持创建实时数字双胞胎。数字双胞胎是利用从制造环境中收集的视觉数据建立的物理机器和机器人的虚拟模型。
数字孪生让制造商能够实时监控设备，在设备出现问题导致生产中断之前及时发现问题，并在不中断实际生产的情况下测试流程改进情况。这项技术可提高性能的一致性，改善决策，并减少代价高昂的停机时间。
在讨论使用工业机器人所面临的挑战时，我们看到现在许多机器人都由人工智能和机器学习驱动。但这究竟是如何实现的，人工智能在机器人技术中又扮演着怎样的角色？
传统的工业机器人仅限于执行固定的重复性任务。它们遵循预先编程的指令，不能轻易适应生产线上的变化。因此，在对灵活性、速度和准确性要求较高的环境中，它们的效率较低。
如果没有人工智能，机器人就无法实时检测产品缺陷，也无法根据材料或定位的细微变化进行调整，这往往会导致流程变慢、错误增多和停机时间增加。人工智能在制造业中的应用让机器人不再局限于简单的预编程任务。
具体来说，在制造业中，通过机器学习，机器人可以分析环境中的数据，识别模式，并随着时间的推移提高性能。例如，具有视觉功能的机器人可以识别装配线上的不同物体，根据所见调整动作，甚至实时检测缺陷或异常。计算机视觉是这一创新背后的驱动力。
通常情况下，具有视觉功能的机器人配备有必要的硬件基础设施，以运行 Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型。与摄像头和计算机视觉集成后，机器人就能获得底层模型的功能。就 YOLO11 而言，这意味着机器人可以执行物体检测、跟踪和分割等计算机视觉任务。
与工业机器人相关的另两个概念是制造业物联网和边缘计算。物联网指的是收集和共享数据（主要通过互联网）的联网设备网络。另一方面，边缘计算可在源头（如机器人或传感器）处理数据，而无需先将数据发送到中央服务器。
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），并减慢速度。但是，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合作的一个明显例子就是预测性维护。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。
要实现这一目标，IIoT 设备必须保持功能齐全和可靠。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况，检测何时需要维护或充电，并自动触发必要的操作。这样就能保持机器平稳运行，减少计划外停机时间，提高整体效率。
现在，我们已经对人工智能、计算机视觉、物联网和边缘计算等技术有了更深入的了解，让我们来探讨一下这些技术如何协同工作，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、更不易出现人为错误。以组装智能手机等消费电子产品的工厂为例。具有视觉功能的机械臂可以完成将微小元件精确放置到电路板上的精细任务。
同时，人工智能驱动的视觉系统可以检测装配的每一个步骤，实时识别错位部件或故障焊点等缺陷。同时，物联网传感器可以监控温度、灰尘和振动等环境因素，这些因素可能会影响敏感元件的质量。
利用边缘计算，系统可以即时处理这些数据，并进行现场调整，如暂停生产线或重新校准机器人，而无需等待云端响应。自动化制造可以共同打造一条更快、更准确、适应性更强的生产线，从而提高产品质量，降低运营成本。
工业机器人的未来正在快速发展，而视觉人工智能（Vision AI）等技术在制造业和物联网中发挥着重要作用。有了这些工具，机器人可以看到它们正在处理的工作，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，以提高他们的运营效率和一致性。
工业机器人市场一直在稳步增长，这种增长得益于机器人技术的不断改进、技术熟练的工程师更容易获得，以及模拟和虚拟测试的使用。这些发展使得设计和微调机器人以适应实际使用变得更加快捷。随着越来越多的工厂采用数字化工具和自动化技术，它们变得更加灵活、可靠，并能随时应对未来的挑战。
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