2019世界机器人大会-第三阶段:新兴应用与实践

作者:R 发表时间:2019-08-22 21:27:00 转载自:2019世界机器人大会

Toshio Fukuda:“您好!”今天上午我们论坛的主题是“新兴应用与实践”,下面首先有请美国机器人工业协会(RIA)主席Jeff Burnstein带来主题报告,题目是“机器人在北美的发展趋势和应用”。

 

Jeff Burnstein

 

“您好!”非常荣幸来到这里,也祝贺所有为此次会议的召开贡献力量的同事们。今天我将和大家聊一聊北美机器人的发展趋势和应用,其实这些趋势和应用在中国以及其它地方也会出现。

    昨天大家如果有参会的话肯定听到了一些新的数字,但是我想给大家看一下这张世界机器人联盟发布的图表,2017年机器人产业仍然保持双位数的增长,到了2018年全球的增长率只是1%,而不是原来我们期待的10%。个人认为不用太担心,机器人产业还有许多工作等待我们去做,也有很多潜力没有被充分利用,所以我对机器人产业的未来还是充满希望的。

    过去几年中国所做的工作在世界上也是史无前例的,四十年来大家从来没有看到机器人在一个国家这么快地被应用起来,中国是一个独一无二的国家,机器人利用率是日本的两倍,这些数字显示中国有很多机器人的应用活动,所以短期的下行并不用太过担忧。

    这张图中我们可以看到一个国家机器人使用的密度,这是每1万个制造业工人拥有的机器人数量,美国排名第六,中国排名第二十,但是来看机器人的使用率,收入越高使用率就越高,收入相对低的国家使用率就会相对低一些。这不意味着机器人会替代工人,北美以及其它国家有时候找不到合适的工人,所以必须要用机器人替代,而不是替代现有的工人。

    这是非常有趣的,美国掉到了第六,中国升到了第二十。目前全球汽车产业仍然是机器人销售很大的领域,电子产业增长也很快,如果汽车行业销售下降的话,电子电器行业会替代这个缺口,2017年机器人在汽车领域的增长没有那么快了。

    这些都是可以应用机器人的领域,然而目前使用最多的领域仍然是材料运输,可以说应用机器人是得心应手的,2017年全球47%的机器人供给都是物料运输,不仅是汽车行业,各种各样的行业都会使用机器人运输物料。

    我们看到2018年的数字下降了15%,表面来看是非常差的消息,但实际上并不是很差,因为北美和其他国家机器人长期的增长是取决于中小型企业,每个行业都在使用机器人,2018年也是这样,这是创造新高的一年,但是接近了最高的水平,其实这是一个长期的市场发展信号。

    我们来看2019年前半年的情况,汽车行业在2019年有一个快速的增长,但是非汽车行业就稍微下降了,不过还是接近于史上最高,这是很令我们高兴的,尤其是非汽车行业仍然出现很强的增长趋势。

    这些是2019年上半年订货数量,相比之前预测的要低10%,不过仍然是不错的。我们当然看到了北美经济的下行,但是全球经济很多国家都有衰退的趋势,因此7%在全球来说还是比较强的增长势头。

    汽车行业存在周期性,如果是只看一两年就会损失长期变化的情况,可能这一年发展得比较好,另一年发展就没有那么好了,所以要看长期的趋势。半导体、电子、生命科学都是非常重要的领域,也是长期对机器人有促进作用。

    我们对墨西哥有非常好的预期,2015年顶点有下降,85%的机器人都是走向汽车行业,其它情况也会影响墨西哥的经济,但是长期来看墨西哥有特别大的机会,我们自己的公司也在那边开设了自己的办公室,因为我们认为墨西哥的机会特别大。

    目前都有哪些发展应用的新趋势呢?主要有四个方面:首先是移动性,机器人一定要可以到处移动,机器视觉就是机器人要能够看到东西,然后是抓取,人要抓取是很容易的,但是对机器人非常困难,如果改善这种情况的话会有很大的进步,人工智能也是机器人能够发展的新兴应用。

    最常见的主题就是人与机器人或者与自动系统协作,很多公司或者国家选择自动化替代人是不可能释放最大潜力的,所以一定要二者合作,把人放在后面是不行的,无论是医疗还是仓储,特征一定是人机协作。

    可移动的机器人有各种各样的形态,包括制造、物流、零售,有些存在协作性的机器人手臂,这是一个很大的变化,十年前并不是这样,那个时候工厂当中运动的都是在轨道上运动的,现在机器人是可以自我判断运动的。

    协作机器人仍然是一个重要的趋势,很多情况下正在变得越来越小、越来越灵活,和人协作起来越来越安全,很多公司都在做这些产品,市场上也能够见到很多这样的产品。

    机器人市场有多大呢?IFR作出过预测,协作机器人占到工业机器人的3%,但是预期增长会非常快,可能会在2027年达到75亿美元总的市场价值,复合增长率达到35%

    看一看中小型企业的话,有的时候他们不会想让机器人为自己所用,总觉得这是大公司用的,但如果找出很快就能够部署下来的,很便宜很安全很便捷的机器人,那么就可以对中小型企业说你们也可以使用机器人了,有的时候他们认识不到,或者传统工业机器人存在限制无法被中小型企业使用。

    目前在美国制造业现代化是一个重要考量,我们做了印地安纳的调研,询问很多公司什么是最重要的,他们说工厂现代化、投资自动化,这些不是很重要,到了2018年这些就变成了最重要的事情,必须要把工厂现代化。

    这是一个650亿美元的自动化系统,已经快要寿终正寝了,很多设备在美国是在1938年之后设计的,作为资本市场来说现在正好是进行升级改造的时代,美国市场在这方面也是应该去做的,并且机会是非常大的。

工业物联网、工业4.0也是在美国的一个很大的趋势,实际上美国在这个领域是有点落后了。工业互联网会为经济带来巨大的价值,这是ABB智能工厂的一段视频。

(播放短片)

视频当中展示了机器人在未来如何与人合作,这里再和大家举些例子,很多情况下都是我们几年前无法想像的,比如自主的、可以移动的、有着自己视觉和机械臂的机器人。这是波士顿动力公司的产品,做的是一个大的机械狗,这和瑞士联邦理工学院的产品类似,可以自主推卸货物,开发这种原型机器人表明他们对物流行业非常感兴趣。看起来有点像人形机器人,又有点像恐龙,能够与人类一起合作,这种应用非常重要,仓储和制造业都可以使用。

    SARCOS这家公司开发了外骨骼解决方案,外骨骼机器人可以通过虚拟现实由一个人来控制,也是可移动的。大家可以看到这个人能够穿上外骨骼套装增强人类的能力,所以我们对此非常感兴趣,实际上这家企业将会在协作机器人大会上做主旨发言,今年11月份就会举办协作机器人会议。

    刚才我们谈到视觉在机器人领域非常重要,有着内嵌的视觉,而且能够利用人工智能和机器学习方面的进步,不管是无人驾驶汽车还是零售应用。现在我们有些商店,可以进去从货架拿取东西,然后就可以直接走掉,不需要到前台结帐,因为应用可以看到你拿了什么。

    这是VEO的产品,是把工业机器人变成了协作机器人,这是一个很有意思的理念。我们来看这种产品是否能够进一步发展,得到广泛的应用。现在已经有超过200万个工业机器人已经在使用,如果能够更加具有协作性的话就会非常有意思。

    抓取和夹持也是很重要的,现在有很多这种场景,比如两个或者多个指头的夹持做法,我们应该在这方面进一步取得进展,实现机器人所有的潜力。

    Soft Robotics这家公司是在马萨诸塞地区,很多年前我们根本无法想像机器人能够处理食品,机器人在面包房里移动比萨。机器人从电子学行业走出来去搬运食物、搬运蔬菜、搬运水果、搬运火腿肠,这些都是非常重要的。

    很多新的行业都有机器人的使用,而且都有一个共同点,就是机器人可以让人们的生活更好,寿命更长,也更健康,能够做很多人做不了的事情,或者人的速度和效率不够高,需要机器人帮助我们改善生活。这种产品的功能非常强大,而且非常重要,如果需要药物治疗罕见疾病,那么就需要这种协助。

    越来越多的企业正在进入食品行业,希望机器人帮助种植粮食,因为全世界食品都是非常重要的,安全健康的食物并不总是能够得到,所以我们可以更好地使用机器人在更广泛的规模下去做这样的食物种植,我觉得这会是非常大的进步,不仅对厂商来说是这样,对社会来说也是这样。

    这是在采摘草莓,未来人力紧缺情况会进一步加剧,因此一定需要机器人的协助,帮助摘下鲜嫩的草莓。昨天我也看到了有些机器人在抓取桔子,因为不太清楚人力供应够不够用,所以很多企业都在开发能够处理这种采摘工作的机器人。

    机器人的工作非常高效,能够减轻人类的劳动,而且这些机器人取代的工作大大少于创造的新的工作的数量,因为自动化的发展现在有了更多的工作机会,我们获得了更多的客户。预测显示,机器人会取代7500万个工作机会,但是会创造1.33亿个新的岗位。所有人都可以看到这种趋势和风险,如果能够用这种技术创造更多更好的机会就更好了。机器人可以做很多大家不太想做的基本工作,但是在很多行业,机器人和自动化是用于最基本的工作,让人去做更高价值的工作。

    人工智能在世界各地都是重大发展趋势,美国机器人工业协会也在推动这项工作,希望让人工智能符合伦理,众多组织共同参与进来,确保人工智能不会伤害人类,不过如果我们只是关注自己的担心就会错失一些机会,比如无人驾驶汽车的确会有事故,不可能做到100%完美,但是看一看全世界因为汽车事故造成的死亡事件,如果能够通过无人汽车把死亡率降低19%的话是多好的事情,而且通过人工智能更好地治疗病人,这是非常好的技术方案,我们不能因噎废食,人工智能应该存在和发展,不过风险应该减少和缓解。

    现在我和所有人都在谈劳动力大军的培养,两年内可能很多东西大家觉得不会很自然,实际上机器人的销售增加的时候失业率下降了,机器人的销售下降的时候失业率上升了,是不是机器人多了失业的人数就多了?并不是这样,2010年到2018年我们销售新的机器人超过17万个就业机会,但我们创造了超过100万个制造业的就业机会,所以机器人并没有取代就业机会,而是创造了工作岗位。现在很多行业的工作岗位发生了变化,能够更快地创造新的就业,比如二十五年前我们根本没有想像会有设备分析师、网络安全专家这样的岗位,或者我们每天看到的搜索引擎应用专家,未来还会创造更多根本想都想不出来的岗位。

    世界经济论坛的报告显示,机器人的使用会带来更多的就业机会,而不是取代很多就业机会,但是我们要确保大家都能够参与进来。目前在美国有很多空缺岗位,很多人都在找工作,但是有一个结构性的问题,没法找到合适的、能够胜任相应岗位的人,因为很多人缺乏相应技能,需要到社区大学或者职业学校进行培训,所以我们需要培养人们适应未来的工作岗位。

    德国、南非、新加坡都已经做好了准备,俄罗斯、美国和中国还没有做好准备。未来自动化即将到来,我们一定要做好准备,这样才能充分利用这个机会。

    总结一下,机器人的销售额会继续增加的,我们不用太担忧,现在仍然处于婴儿期,很多公司和技术都会受益于机器人,即便只投资其中一个方面。移动性、视觉、人工智能都会催生新的应用,云计算以及工业物联网也可以让机器人做更多的工作。自动化和机器人技术会继续创造更多的工作岗位,而非减少。

    今后如果大家想要更多美国在这方面的工作可以给我发邮件或者直接联系协会,我们代表1200个公司,也在墨西哥有分支机构,覆盖机器人安全、协作机器人、可视AI等等,如果大家想要在美国寻找合作平台,我们可以帮助大家,不仅是中美之间的合作,就像世界机器人大会一样把全球的领袖汇聚在一起,互相学习、互相协作、创造新的机会。

 

Toshio Fukuda:下面有请香港中文大学教授Ben M.Chen带来主题报告,题目是“无人驾驶飞行器的工业应用”。

 

Ben M.Chen

 

非常感谢大会给我这样一个机会来做汇报,和大家介绍我们新加坡和香港中文大学的合作项目。目前我在两边都有职务,担任新加坡国立大学和香港中文大学的教授。这里要抱怨一下,主办方怎么没打出我的中文名字呢?我是中国人。

    前天晚上我们有一场无人机表演,现在我要问大家一个问题,这是无人机还是机器人?其实我想给我太太一个回答,她说我本人是做无人机研究的,为什么会跑到机器人大会来?我想这是一个很好的答案,其实无人机也可以算是机器人的一部分,也是为什么平常我们会把无人机说成空中的机器人。因为当时我是在后台和京东的团队在一起,那个视频不能拿来播放,感谢京东的团队,虽然无人机是机器人非常小的一部分,但也在这个大会出了不少风头。

    下面这部视频是不久前我们在新加坡做的一些表演,这是室内飞行的无人机,也是在没有GPS的条件下,当时我们也是给新加坡一个无人系统展做了现场表演,因为是在室内,没有办法做太花哨的飞行驾驶,室内无人机表演的难度和室外有一个最大的区别,就是在室内我们是收不到GPS信号的,所以定位方法都和室外表演不太一样,其实我的团队大部分做的研究都是和在没有GPS信号的情况下进行无人机飞行有关。

    这些才是目前我们真正在做的研究,是在没有GPS,也没有外部导航的情况下,完全靠着飞机上安装的传感器进行室内的高速飞行,但是因为新加坡的空间不大,所以飞行的速度没有办法加快,其实里面包含了很多比较先进的技术,也是我们在研究的一个军方项目。

    这是我自己定义的无人系统,无人飞行器系统首先要有一个机器,就是裸机或者硬件平台。要让飞机飞起来有两大非常关键的技术:一个就是所谓的飞控系统,很多无人机公司把它叫做核心技术。另一个就是大家很容易忽略的定位系统,但是户外飞行无人机的时候借助的是GPS,所以大家很容易把它忽略,因为GPS和国内用的北斗是免费提供给我们,大家只要有了GPS Receiver就可以收到这些信号。如果我们要让无人机在室内非常复杂的环境飞行的话,后面这一点就变得非常关键,加起来才叫做无人机,不是空中能飞的都是无人机,空中飞行的可能只是遥控飞机或者裸机,飞控系统、裸机加上定位系统加起来才是无人机。

    我们Build Up一个无人机以后,自然而然会问这个无人机拿来干嘛?如果只是做灯光表演的话就会相对简单很多,要让无人机做成比较实际的工业应用,比如下水道检测或者森林导航,任务管理就会进来,告诉无人机你想干嘛,但这不代表无人机能干得了,就像领导让你干活不代表我们能够完成得了,所以要做一个运动规划,所有的都加起来才是自主无人系统。当然,自主无人系统不代表一定是没有人的,其实还是需要有些人的指令在里面。

    这些技术模块其实都不难,每一块都有很多研究团队在做,个人认为其实最难的就是要把这些技术集成起来,并不是所有团队都能够做好的。我们经常听到无人系统当中的航电系统其实包括两个部分:飞控系统和数据处理单元,也叫三维机。飞控系统如果完了飞机就炸了,所以要把飞控系统和数据处理单元分开,所有系统集成起来才是自主无人系统,我花这么长时间解释这个就是希望大家理解下面我要说的一些事情。

    刚才说到任务管理很简单,就是告诉无人系统你想干什么,如果无人系统要做一个实际的任务,这是模拟室内救援,一栋大楼发生爆炸或者化学事故的时候,我们人没办法进去,所以想派一个无人机从窗户钻进去,经过重重障碍才能达到事故现场,最后无人机要从窗户当中飞出来,我们要让无人系统知道一步一步要做什么,也就是所谓的任务管理。我们有一个比较完善的任务管理系统框架,框架搭建好了,后面的很多事情就比较好做。

    任务规划好了,并不等于无人机能够做得了,比如要求无人机以每秒钟五千公里的速度飞到香港,那是不可能的,所以中间会有一个衔接的层次叫做运动规划,保证我的任务可以被下面的无人系统接受或者完成得了。运动规划一般包括两层,就是全局规划和局部规划,昨天我们也在其它论坛看到了这些。全局规划就是要把全局规划好,如果到了全局规划,我们一般要保证无人系统不会碰到障碍物,局部规划就是保证无人系统可以非常漂亮地完成那个任务。

    我们在这方面做了一些事情,所谓的技术Detail我就不谈了,前天也有表演机器人写毛笔字,下面视频当中就是四架无人机写毛笔字,背后最重要的方法就是刚才说的样条函数模拟中文毛笔和英文字母。系统需要控制非常精准,最关键的就是运动规划问题,除了运动规划之外我们还需要有非常精准的控制。视频当中有两组:第一组放的是英文的四个字,当时我们是在新加坡航空展做的,同样需要政治正确,所以就写I love SG,第二组写的是一组汉语成语,大家可以看到无人机控制毛笔的笔尖和笔锋,相比前天的机器人写的毛笔字就没有那么生硬,全场都是无人机自主进行,根本没有人。

    类似这种应用就特别需要路径规划特别准确地去用无人系统实现出来,远程的无人机应用不需要这样精准地逼近路径,比如我们坐民航从美国纽约到北京,中间如果偏差一两公里甚至几十公里都无所谓,所以只要在安全可以保障的情况下怎么飞都可以。我们要求的就是不能碰到障碍物,或者需要安全的,我们开发的算法就是安全飞行通道,可以满足无人系统永远都待在绿色的安全通道里面。第一段就是飞停,再停再飞,可以保证满足所有的轨道完全跟原来设计一样。第二段是所谓的安全飞行通道,可以保证飞机待在安全通道里面,然后飞机就可以连续自主飞行。

    我们把这种方法普遍作为工业应用,通过不同的控制方法,这是我们测试一个先进的控制方法,往空中扔就可以飞行,具体应用在哪里就不多说了。

    昨天我们看到机器狗在很复杂的环境当中导航或者完成一些任务,团队大部分时间都花在这个方面。新加坡国防部有一个项目就是在丛林里面飞行无人机,不是在丛林上面,而是穿梭在丛林里面。虽然有的时候会收到GPS信号,但我们把GPS关掉了,完全让无人机在一个陌生的环境飞行。可以看到无人机不仅可以自动飞行,还把丛林当中的3D地图准确无误地建立起来,而且把所有的情况都储存下来,新加坡国立大学大部分时间都花在没有GPS情况下所做的研究。

    刚才提到一大堆,最难的就是如何集成起来,下面我们来看怎么用无人系统来做室内救援。这是模拟一个大楼当中发生化学灾难,会有具体的Illustration,造出来一个飞行只是一两天的事情,现在外面造飞机的公司很多,随便买一些硬件改一改,飞控系统就可以做得不错。这个飞机有自主能力,可以找到并且飞进窗户,因为不是一个直线,所以要找到通道,飞机可以直接飞行过去,全程都是全自主的,完全是靠飞机本身带的传感器。

    飞行器要找到一个发生化学事故的地方,所以有一个机制降落下来采样,把化学样品采出来,靠的也是飞机上面的视觉系统找到了这个化学采样的地方,下一步的任务规划当中就要去找受伤人员Casualty,全程都是全自主的,虽然我们已经告诉飞行器具体有什么任务。下一步飞行器要自主飞到另外一个黑暗的房间里面寻找另外一个受伤人员,所以就找到了,最后要从黑暗的房间当中退出来,全程都不可能有人控制,因为控制就算零分,通过另外一个窗户旁边有一大堆树桩,再去找到最后降落的地方,这些都已经规划好了,但是全部过程自主。

    我们采用比较成熟的无人系统去做下水道检测,新加坡就这么大,还没有北京一个区大,从东到西只有46公里,从东到西、从南到北都有一个下水道,建在地下100多米,自从建了之后没有一个人敢下去看里面发生了什么事情,所以让我们用无人机进入下水道做检测,每两三公里开一个口。垂直通道长度是70-100米,还有一个水平通道进入主通道,主要功能就是搜集雨水,因为新加坡本来缺水,整个过程完全没有外界干预。这项技术也可以用于火车的隧道、采矿的隧道检测,或者是溶洞探险等等,垂直飞行一点问题都没有。

    这是我们帮助新加坡的一个物流公司做的应用,每天都是人工爬楼梯一个一个盘点,我们帮助他们做了一个无人系统,每天早上上班之前,无人系统在整个仓库里面飞行十几分钟,下班之后再飞行十几分钟,然后就知道仓库里面已经发生了什么事情,一整天仓库的数据就会自然而然放到数据库里面,我们已经和他们合作了三四年,这个系统已经很成熟了,我们希望继续往下推广。其实看无人机飞行一点意思都没有,虽然是全自主的,但我们不知道无人机在干嘛,飞行的过程当中已经把货架上面的RFID统统扫描一遍。

    其实我们不只是做这些事情,还在做一些比较有意思的事情,航拍就不用说了,也把我们的无人机卖到国家电网,但不是这个名字,可以做3D重建等等,左下角是我们帮助新加坡赛马比赛做的航拍,由于是技术团队,我们开发了一个系统把里面的马统统都叫出来。下一步我们想在香港中文大学做桥梁检测,因为香港没有军方的背景和军方的项目,所以想完全转到民用。这是港珠澳大桥和惠州大桥,如果用人去做检测的话是非常危险的事情。

    无人系统本身只是一个工具,发挥最大的作用就是要靠人工智能,大家可能更感兴趣的是大数据处理,不过由于我的时间到了,演讲就到这里,谢谢大家!

 

Toshio Fukuda:下面有请ABB(中国)有限公司首席技术官刘前进带来主题报告,题目是“机器与人:从共存到共事”。

 

刘前进:

 

很高兴有机会和各位同仁交流,刚才陈教授正好在结尾提到人工智能和Robotics有更好的结合,下面我就分享一下机器人和人工智能的进展,包括我们做的一些比较好玩的事情。

    左边的图片当中的游戏我没有玩过,应该是叫Dota是吧?过去两年马斯克创立了一家公司叫做Open AI,然后让人类冠军和计算机比赛,比赛结果是2600,机器完胜人类。大家看到这种新闻可能已经觉得见怪不怪了,Alpha Go击败李世石,Google语音订餐,包括今天玩的各种游戏,看着可能很炫,但是为什么不能干点正事呢?都是在玩游戏下棋,其实这正好是背后的挑战,我们想把人工智能、深度学习和我们现实生活和工业结合在一起。

    右边的图片是拿破伦的滑铁卢战役,这场战役当中出了很多状况,拿破伦是一个天才军事家,也在这场战役当中把自己的才能充分发挥,但是当天下了大雨,导致大炮没法运输到指定地点,英国惠灵顿将军比较聪明,把阵地摆得很难击破,现场的指挥也有一些临时不能到位,战略地图贯彻不够坚决等等。

    我想说的是,现实生活当中没有那么多规则和状态的约束,就像游戏当中规定人类玩家冠军不允许用这个不允许用那个,但现实当中没有那么多约束、没有那么多条件,所以我们面对的真正现实要比游戏复杂得多,人生不是游戏,真正工业当中期待人工智能处理的任务更为复杂。

    网上有几句话比较有意思,比如摩拉韦克悖论,我们看到很复杂的事情,玩游戏、下围棋,上周我也看到澳门人工智能大会也有人拿象棋示范,这些都是相对不难的,虽然可以挑战我们的认知,如果想让电脑像人一样去做一些小孩的感知呢?去年有一部视频非常有意思,一个人搬着大箱子把门撞开,双手使劲去转,然后角落有一个三岁小孩站在那里,看着这个人试了两次打不开,他就直接走过去把门打开了。如果没有任何训练和学习,我们的电脑是做不到这件事情的,所以让机器人完成看似很简单、很基础的工作其实非常之难。今年CVPR大赛上面,英特尔CTO提到让计算机搬起茶杯要比打败李世石困难得多,因为面对的所有空间、路径都是不可知的。

    传统机器人都是任劳任怨的机器人,就是不停重复高精度准确的工作,要是真正和人配合进行人机协作就让机器人一下子变得亲和许多,所以我们把它叫做协作机器人。

     过去几年我们都经常提到工业4.0,比如机器换人、设备上网、数据上云,这是工业4.0针对工业3.0的主要变化趋势。我们所说的自动化和自主化是需要有更高程度,但不是完全的无人化,无人只是一个状态,不是一个目的。就像Jeff前面提到的,过去的十年当中很多工作消失了,也有很多新的工作出现了,往往是以前没有的工作,但人是不可替代的,人在这个过程当中只会有更多机会和更多工作出现。自动化水平也是这样,我们不是100%无人化的工厂,包括无人仓库、无人超市,背后还是需要有人创造更多的工作,包括一些新的工作岗位。

    我们看到机器换人的过程当中更多的是蓝领工人的工作,就是把人类原来重复的、低技术含量的工作通过机器替代掉,大伙如果有机会去到一些3C工厂,那些工厂的环境是非常之差的,让你一天八到十个小时重复站在那里去做一件工作,一天三班倒,墙上写着“今天工作不努力,明天努力找工作”。我们觉得这种工作没有必要保留,完全希望它被自动化替代,这样我们能够提高效率,把人释放出来,利用人类认知、适应能力或者创造能力去做更加有意义的工作,因此人机协作一定会有更好的前景,也让我们的生活变得更加有意义。

    人机协作能够达到什么状态呢?这是一个真正协作的机器人,就是不用加上视觉和传感,可以被动地和人合作,而且能够很靠近人,和人产生互动。我们通过传感视觉让大型机器人和人产生间歇性的合作,这是目前工业领域人机协作最好的状态。

    我们要对人机协作有更高的要求,那么工厂当中协作需要什么状态?我们知道机器有一个安全工作区域,可以在工作范围以外有一种共存,原来说是机器换人,现在变成人机共存,但光是共存是不够的,还是对空间有比较苛刻的要求,有没有可能人进到机器工作的范围以内?未来不仅是共享空间,还要共享时间,就是在紧密的工作区域内和机器完全互动,机器人可以接受零件,完成整个工业流程。

    人机从过去的竞争到现在的协作,也就是从共存、协作到未来的共事,真正和人一起去工作,这是我们对人机协作定义的状态。

    关于过去几年一下子火得不能再火的人工智能,我们应该怎么看待?过去几年深度学习也有很多突破,深度学习网络和卷积神经网络就像一个通用的函数逼近器,无论有任何复杂的工况、功能和函数,我们可以无限地逼近你、靠近你,达到一个立式的精度完成。就像现在我们做的人脸识别和游戏示范,能够达到人类无法企及的高度,要在这些数据统计当中产生知识和人类专家结合,这是工业当中我们期望看到的,算法和专家结合起来之后能够增加人类潜力,也有更多的应用机会,这是我们未来希望看到人工智能的方向。

    我们是把机器学习和深度学习在各种工业场景,包括光伏、风电做了很多不同的示范,总结下来就是三类:首先是预测维护,根据设备的现场数据可以从历史数据当中预测数据会不会有什么问题,不是等到故障以后再做紧急的修补或者定期的维护,电力行业一年一小修、三年一大修,无论设备有没有出状况,所以需要维持好的维护团队,但是不能保证维护团队有足够的经验和知识处理维修工作,一个大的设备进行维修以后很难判断可靠性是提升还是下降。

    过去一年我们在内蒙电网全面推广我们的软件系统,叫做资产健康软件,第一次实验是在2017年示范,觉得刚刚做过运维应该不会有问题,结果上了软件以后发现有七台大型变压器可能会有问题,要不要挑出几台检查一下?后来发现运维的过程当中不小心碰到了绕阻,导致绕阻出现扭曲变形,也会带来一些安全隐患,可以说是非常好的和工业结合的状况,我们在做和生产运营过程相关的,能够提高整个生产运行的水平。

    再就是远程服务中心,通过远程检测了解故障,也有最好的专家保障设备的安全运营。这是我们在2018年做的全球首例无人驾驶传播,地点是在赫尔辛基,北海附近有些居民,我们在岛内不停穿梭,最新的电控系统和自主驾驶的功能这样结合,产生一些新的功能模块,不只是能做运营监控、远程分析和舰队管理,整个工作叫做运营中心,现在我们可以在全球建立一套网络,针对所有海洋船舶提供服务。我们知道一艘大型运输船舶希望保障最好的可靠性,同时有最好的空间为运货提供服务,这样就会产生两难问题,规划好路线之后可以得到最好的燃油性价比,包括最多的空间提供运营生产能够得到的价值回报。

    人工智能怎么和机器人结合?最好是机器人的安装和使用,现在的机器人使用的时候还是有些复杂,虽然相比过去是有很大的进步。以前可能需要一个专门的工程师花几天编程来做更好的规划,交响乐师和机器人工作了七个小时完成了两首曲子的编排,能够像人一样非常优美地把比赛盒滑来滑去,精准完成比赛的过程。但是我们觉得还不够,未来即使不用专业工程师去教它,看到我们的产业先工人在做什么就会主动了解这项工作,以及自己能不能完成。我们把最新的研究成果和机器人的安装示范过程结合起来难度在哪里?

    大家知道,Image Light的识别率从70%提升到了90%,这是非常好的例子,但是和机器人结合的话会发现现场工况很难标注,因为现场情况非常复杂,没有办法预测所有的场景。刚才我们提到Dota游戏,最重要的就是上下左右回车,实际上我们的工作不只是上下左右。更重要的就是规律,要是能够把规则完全定义好就是我们自动化工人做的事情,但是一定会有域外发生,能够依靠人工智能呢?完成依靠从大数据抓取数据的AI来做件这事情吗?

    因此,数据和AI结合的话会有很大难度,包括三个不同层次:第一层次可以把现在我们深度学习做的一些工作来做位置识别,准确知道机器人抓取要到什么地方,我们也做了很有意义的示范。第二层次是技能,就是做了什么工作,然后指导机器人完成,甚至给出一个起始点和终点以后根据过去我们所做的数据强化学习完成某个规则。经过一段时间的强化训练以后,发现我们可以达到这种效果,就是600多万个不同种类的空间之中,机器人强化学习可以达到96%的识别率,之后我们会有更好的办法,希望达到99%以上,甚至再有新的东西出来以后能够简化学习的过程。第三层次是应用程序的端到端学习,自己学习背后的机理、经验和知识,抓住以后可以变成规则。

    通用函数是不可解释的,虽然可以很粗暴地达到一定精度,但是你不知道它的时候就不能用,这对工业来说几乎是不可接受的,所以我们希望能够有更好的办法让它变得更加可解释,更加容易泛化,也更容易合作。

    我们在湛江有一家合作公司,这是国内最大的海鲜制品公司,产线全程自动化,除了一个环节。我们都在必胜客吃过凤尾虾,但是要把皮去掉,如何让不同形状大小的虾让机器识别,既能保证足够的肉又能够把皮剥掉?这个环节必须由人完成,所以给人0.5平米的工位,人就站在那里八小时不停地把虾扒出来放到指定位置。不说这个工作很辛苦,光是味道就会让你觉得很难受。我们的科学家到了现场看了实际情况,通过不同的照片标注、识别、确定精准度,最后可以达到98%的精度,这样就是最后一个环节通过自动化,这位同事就在现场听报告。拍下一张图片当中有几十只虾,通过算法推理一下子就把虾的抓取点标识出来,交给机器人之后完全可以完成剩下的工作,“机器人抓虾不抓瞎”。

    这是物流场合大家经常碰到的场景,就是不同的工件混合在一起进行抓取,难度在哪里呢?因为形状不规则,传统的机器视觉很难做到,而且是堆放在一起的,即使是不同规则输入库里,怎么保证产生新的形状,知道哪个先抓哪个后抓。这是目前工业机器人领域能够把混合、堆叠、识别做到最高的水平,也是目前我们做到的最好Case

    工业人工智能,或者是把人工智能做得有意义的事情和机器人结合。传统的方式是用一个完成的模型,然后我们执行感知分析和控制逻辑,这是传统工程师在做的工作。人工智能引入这个环节会带来一些新的变化,过去几年的主要变化就是在认知和理解方面所做的工作,现在我们看到强化学习推进的过程优化都是完成这样的过程。工业人工智能我们希望做的不仅是认知和理解,具体解决也可以带来更多的突破。一个工厂当中的自动化系统一定有些场合、有些场景不是我们工程师提前预测到的,之前没有预测和发生过的事情我们能怎么做?能不能让机器自我学习,处理一些之前没有预料到过的状况,没有发生过的事情,可以有些基本的识别和判断,给出可以解决的方案出来?这是我们期待工业人工智能未来所做的工作,这个过程当中人是永远存在的,不仅是监测整个生产过程,随时可以取代自动化系统,介入、操作和完成。这是我们自己对工业人工智能的定义,从自动化到自主化,希望未来我们能够有真正完全自主化的工作环境,也为人类创造更美好的环境。

 

Toshio Fukuda:下面有请美国科尔摩根公司全球副总裁Josh Inman带来主题报告,题目是“助力机器人创新,建设更美好世界”。

 

Josh Inman

 

大家早上好,感谢大会连续三年邀请我们公司。每年来到这里我都感觉特别好,这是一个机器人的盛会,作为一个机器人公司,连续参加三次我感到非常高兴。

    科尔摩根是做什么的?我们已经有一百零三年的历史,进入中国时间不太长,但是公司发展的历史很长。我们的应用取决可靠性,自动导航汽车方面有四十五年的历史,传统的卡车自动化、智能工厂、智能仓储,我们都有非常多的历史,包括在中国也有这样的项目。我们会把工厂进行翻新和新的改造,这会给我们提供更多增长的区域,所以不光是人和设施,也意味着为客户提供更好的服务。

    各位作为机器人专家,怎么把自己的设备和别人做得不一样?我们利用一百零三年的专业知识,帮助各位产生新的主意,并且达到自己当初为自己企业设定的目标。科尔摩根会发射这种无人机,一个控制者会加速无人机的飞行,这种解决方案一般来说需要四五个小时,现在十五分钟就可以通过无人机把血样递送到人的手里,很多人的生命就此得到挽救,这是一个非常好的应用。

    大家知道这个设备是做什么的吗?这是医学数字成像系统,也是用于人的护理,比如骨折或者设备内部有问题,需要进到这个设备里面,外面包装去掉以后这是里面的真实结构。重量800公斤,包括风扇、摄像机、电子元件,2500rpm700-1000个需要控制的点,这样医生才能用它照顾病人。

    这个客人是做扫描的,比如在做手术之前可以知道婴儿心脏的结构,这样让医生更好地做这种手术,改善外科手术的愈后。我们的目标是让创新者更好地改造世界,让机器人公司更好的创新,也让更安全的产品得以实现。

    这是一个康复的设备,科尔摩根的产品范围很广,我希望这些康复机器人没有任何冲撞和问题,接触面以及热控制,这是世界排名第二的,企业是在这个方面非常好的供应商。

    我们有一百零三年的历史,可靠性是非常强的,不管是手术还是其它应用,我们想达到可重复性,每次都是顺畅的效果,也希望顺从大家的想法,很多地方我们都会做业务,最后我们希望按照大家的思路来做定制化的工作,更快地生产原型机和进行量产,动作太慢的话就会损失机会。

    我们在北京、上海、天津都有分支机构,可以很好地覆盖中国全境。

    再来看一看我们的外科手术车和外科手术台,刚才说过产品在手术空间当中运转非常好,外科医生不会感觉到有任何牵拽或者不舒服的地方,我们不希望做手术的时候机械臂挡着我们,然后在我们希望的时候进行切割,可重复性、可依靠性都是要求非常高的。大家可以看到控制台可以上升下降、调整高度,作为手术师做了八到十个小时的外科手术,想要调整高度是很重要的,四个小时就需要休息,然后想伸一下腰,或者就是想换一个高度,我们的机器是可以调整高度的。

    这些工具的角度都很重要,包括机器人擅长的手术和手臂。我们有最广泛的行业内的系统设备,一百零三年的历史,我们做了非常多的标准,比如线性的设备,也有很多电子元件,固件都是非常稳健的,所以整个空间都可以很好地使用。

    现在说一说我们的AGV业务,我们做AGV已经有四十五年的历史了,一些小的机器人到自动卡车再到库存设备和智能仓储设备,我们就是最大类型的企业,也有涉足新的电子商务领域,我们有新的软件和数据库进行学习,设备可以很快地学习增强自己的能力,我们很智能的算法会找到最优化的路线,所以会获得不同的信息,不管用的是什么设备。

    我们知道不同类型的自动化进行仓储竞争,接收站、供应站以及存储,自动不仅是要到应该到的地方,而且要知道那种向上是往哪边走,然后要到平台把这个东西很安全地以合适的速度放下来,需要这些设备做出不同的工作,所以从接收到拿下来放好需要很多不同的设备、不同的引导车。

    这些不同地区、不同区域之前都是什么情况?我们会在这些不同空间进行服务,车辆不会受损,Youtube上面可以看到出现了多米诺效应,造成了很大的灾难。我们希望产品创新能够达到新的水平,我们集团当中也有新的IP传感器,能够适应恶劣的环境,比如采矿、钢铁、油气方面的应用,我们希望在任何地方进行部署,存储器方面的进步和发展可以让我们更广泛地应用在各个领域。

    这种协作解决方案带来了另外一个好处,就是工厂内进行导航的设备,自然导航、有线导航、反射器也可以,我们增加了一个新的技术就是通过二维码掌控,通过二维码的扫描粘贴在设备上,然后做一些导航方面的工作。

    科尔摩根历史悠久,也是非常值得信赖的企业,希望能够继续发展我们的声誉,我们的愿景是促进机器人创新,带来更美好的世界。就像我一开始说的,作为一个市场营销人员,来的时候很高兴看到作为一个行业和群体中的企业,我们的确有这种愿景,而且取得了成功,能够给世界带来更好的未来,如果大家都感兴趣的话欢迎到A202访问我们。

 

Toshio Fukuda:下面有请上海发那科机器人有限公司常务副总经理Katsutoshi Takizawa带来主题报告,题目是“最新工业机器人在自动化制造中的应用”。

 

Tatsutoshi Takizawa

 

大家好,今天我要介绍的是当前工业机器人在工厂当中的应用情况。有人可能觉得发那科是一家机器人公司,实际上我们的基础是工业机器人,特别是工业机床的控制系统。我们的系统包含了数控设备,广泛应用于机床上面。通过使用网络技术和控制器技术,也可以使用工业机器人,可以进行抓取和持握。

    这是我们产品开发的理念,我们不仅是做消费者的产品,而且是做制造业的设备,所以产品的开发是非常重要的。我们有三大产品开发原则:可靠和可预测,可预测非常重要,对于设备制造来说就是如此。我们的客户希望能够拿到设备以后从来不出问题,但这是不可能的,因此出现故障之前就能够预测是非常重要的。机器人也会出现故障,我们希望设计的机器能够很快地得到修理。

    这是我们整个工业机器人的产品线,黄色的是传统的铰接机器人,其它的是高速机器人,很多工业机器人制造商都在发展协作机器人或者其它产品线,也就是绿色的产品。协作机器人可以让人类操作人员在同一工作空间,未来这种机器人会更常见,但现在还不是很多,主要的工业机器人是铰接式传统机器人。

    看一看工业机器人在生产场景当中的情况,工业机器人主要是做搬运工作,装卸物料,另一张图中的是装配工厂,很多机器人使用的是机器人的装配单元,能够进行自我装配,盒子控制器的封装产品,设备放在盒子里面进行焊接和封装,接下来还有数控控制器和伺服电机,几乎90%的机器人生产流程都是通过机器人自身完成,换句话说,90%都是自动化的,10%还是由人类操作员来完成,比如组装线管这些都是比较灵活的设备,因此需要人类操作员去做,我们觉得100%的自动化是不现实的,人类操作员可以做一些任务,只能由人类操作员去做。我们觉得90%的自动化率还是不够的,但在一定程度上是比较满意的。

    再来讲一讲智能机器人,我们认为智能机器人是一种可以携带有视频传感器和前后传感器的机器人,比如可以通过视频传感器、视觉传感器定位、找到零件,然后进行抓取,力的传感器可以去做装配工作,比如装配齿轮,如果闭上眼睛很多任务对你来说就非常难了,但如果你的手上握力很重就很难装配复杂的产品,所以有了视觉传感器和力传感器以后这些机器人就能够像人操作人员一样工作。我们可以看到机器人能够抓取零件提供给机器,通过视觉传感器,可以在工业生产当中应用,没有视觉传感器的话,这些机器人只能按照预先编程的方式去做位置的移动,所以有了视觉传感器以后就不再是固定的姿态、固定的位置,需要一个周边定位设备定位工作场合,有了视觉传感器以后就不需要这种定位设备,视觉传感器可以自己找到相应的位置和姿态,因为箱子已经放在了面前。

    关于视觉传感器,我们的意见是集成在控制器上面,所有的控制器都可以做机器人的控制和视觉传感,用户接口也可以是在机器人当中集成,所以不需要外部电脑来做控制,只需要控制器就可以了。

    这是3D视觉传感器系统,可以测量高度,大家能够看到每个物品的位置和朝向。中间的图是3D信息,蓝色的低,红色的高,这样机器人就知道要走到多深才能拿到硬件。通过视觉探测器,机器人可以拿到这个形状的金属零件等等,就是从一堆零件当中挑出来。我们也要有其它的特点,就是怎么接近,也就是需要路径控制,不光需要定位,也需要控制路径,这也很重要。路径设计之后还有一个问题会出现,比如很轻的东西,我们设计了一些抓取器,每个工件都是不一样的,所以抓取器一定要很好的设计,可以抓取不同角度的工件。

    我们开发的3D传感器可以装在机器人的手臂上面,左边是人的操作员,自动化安装之前是这样工作的,人类操作员拿着一个零件,安装3D视觉传感器以后机械手臂可以一个一个地把工件放在应该有的位置,这项工作可以自动化,人也可以进行自动编程,位置和朝向每一个都不一样,但是机器人可以发现每个工件之后进行思考,如何接近这个零件,如何抓取这个零件,不需要进行人的调整。

    这个案例也是一体化抓取系统,都是完成的工件,可以看到每个工作能不能完成和检查,检查每个位置的时候会拍九张照片,然后看一看是不是已经安装上了这个零件。传统的机械臂拍照之前要停一下,现在的系统不需要停就可以连续拍九张照片。

    力传感器可以用机器人测量扭矩和力,接收信息进行相关的运动,这是一个典型的使用力传感器的案例,比如插入或者打孔,包括粗模和精模,可以通过动态的方式测量表面的摩擦力,然后进行调整和表面的加工。我们也有这种力传感器,可以进行复杂的组装任务,机器人会做两个工作:首先是会安装一个定位,然后进行工具的调整。大家知道工具的组装需要确定这是正确的装备,但是要用力传感器测定相关的力。比如这个齿轮,首先要测量孔的内径,然后装上第一个齿轮和第二个齿轮,找到两个齿轮咬合的角度和位置然后插入。

    协作机器人可以和人操作员亲密无间地合作,传统机器人应该有安全网,一般来说人和机器人是被安全网隔开的。为什么要有安全网呢?因为机器人还是危险的,没有安全网,机器人可能会撞上人,人就会受伤,但协作机器人有安全功能,不用安全网机器人就可以在人的旁边工作。最常见的协作机器人是A应用场景,机器人和人并肩或者离得很近工作,或者是B应用场景,实际上是前后相联,人和机器做同样一项工作。

    这是我们工厂的实景,是在做住宿和球形螺丝的安装,机器人拿着这个东西递给人,操作员安装零件上去的时候,机器人很稳健地拿下来这个螺丝,工作之中有定位的系统进行定位,这种协作机器人我们也可以减少定位系统,因为机器人自带了,不需要其它地位再安装这种定位系统。

    制造工厂当中上料下料是非常烦琐的,但是我们用机器就可以解决这些问题,上料下料和手持都可以由机器人来做,人只需要做组装这一步。我们定制的服务是一些工程的零件,人只需要去做发动机这一部分,机器人可以帮助人来做点焊或者安装螺丝上去。大家可以在这里看到这种应用,机器人做的是一些很简单的工作,人做的是相对复杂的、更难的工作,机器人可以帮助人的操作员做些简单的工作。

    这是常规的放在停车场的设备,机器会做初筛,之后人就可以很容易地做最终检查,所有检查结束之后,协作机器人会进行装箱。我们不认为所有工作都能够由协作机器人来做,有些工作还是由传统机器人来做,有些情况下还是要用传统机器人。协作机器人有的时候传统的可以做,但是速度会慢,所以有些工作是传统机器人更好一点,有些工作是协作机器人更好一点。

    最后和大家讲一讲我们的零宕机时间项目,这是我们的解决方案,通过物联网信息技术避免机器人宕机。工厂当中客户用很多机器人,维护机器人很难,一些机器人可能会坏,整个生产线就停工了,客户要提前避免预期外的宕机,所以我们引入了零宕机时间系统。ZDT系统是为了彻底解决预期外工厂机器人宕机,诊断功能和网络功能结合,诊断和监测功能是由控制器控制,提前找出减速器有问题,每个控制器获得的信息都可以通过网络发到中央计算机,这样可以从远程位置监控多台机器人。

    很多工厂的网络都是存在的,但是工厂网络只是发送信号而不是信号,所以这次我们是把信息发送过去而不是发送信号,这是和传统工厂网络的不同,也是我们聆听机系统的特别之处。

    每一个机器人控制器都有网络功能,然后把控制器的状态和信息通过网络传输出去,数据是由外部服务器收集起来。现在我们专门维修的工程师会检查机器人的状态,然后找到不正常的状况告诉我们的用户,比如工厂某个位置的机器人出了问题,这不是完全自动化的,但是人类的网络操作员可以检查哪一个设备出现了异常。我们的聆听机能够检查到机械单元的状态,比如工业生产当中减速器出现故障是很大的问题,如果减速器出现问题,机器人可能会停机两到三小时才能替换掉减速器,因此当前已有的技术当中要检查减速器的状况,那么就要拿出来检查上面的铁粉,这是非常耗时的,因此我们开发了这样的监测功能,机器人可以自动监测部件的情况,然后发送到电脑上面。

    有些数据都是在工厂当中封闭的,而不是在云上面使用,这是一种安排,另外一种安排就是所有数据都是通过网络发到服务器,这样多个工厂的数据可以搜集、维修和监测。现在全世界已经连接了超过2万台机器人,使用聆听机系统,服务部门的分析已经防止超过400个案例的停机,比如机械部件的状态、系统进程的异常等等,已经找到了这些问题。我们发现电机有些异常情况,然后把信息发送到工厂工人,工厂工人检查电机发现一些问题之后替换减速器,预防故障的出现。我们认为这个系统仍然是在不断开发和发展的阶段,但是传统机器人技术和这项技术结合起来是一种现实的解决方案。

 

Toshio Fukuda:下面有请SMC(中国)有限公司总经理马清海带来主题报告,题目是“SMC气动技术在工业自动化中的应用与创新”。

 

马清海:

 

尊敬的各位来宾、各位领导、各位同仁,大家中午好!感谢组委会给我这样一个机会,这是第二次站在这个站台,去年也是把一些工作和大家做了汇报和交流,经过了一年,SMC又有哪些技术和创新和应用,希望和大家做一个汇报。SMC是第三次参加世界机器人大会,作为一个入驻亦庄二十五年的企业,非常有幸参加这样一个平台,助力世界机器人产业的发展,也是为亦庄未来的打造添一块瓦,增加我们的一点贡献。

    SMC是工业自动化核心零部件的制造商,成立大约六十年的时间,总部是在日本,目前在全球和中国市场份额大约是在36%左右,产品广泛应用在各种产业自动化当中。去年机器人大会当中政府官员、行业专家、全球各界工业自动化方面的同仁都给了我们很多的指导和帮助,在此表示感谢。

    SMC(中国)是在1994年来到亦庄,到现在已经发展了二十五年,期间已经建成全球最大的系统元器件制造基地,同时也和北京以及全国各大院校开展产学研合作,为了支持国内客户的应用,我们建立了三大物流中心,同时还在北京建立了研发中心,目前约有员工7000名左右,全国销售网点也有100多家,国内市场占有率是在36%左右。

    我们的产品应用范围很广,只要是工业自动化应用的地方都会有SMC的产品,也会是我们服务的客户,今天各位嘉宾都是我的上帝。我们的主要应用领域是传统汽车,也是我们的第一大客户群,然后是家电半导体行业,民生行业就是食品医疗,然后就是为这些产业配套的机床行业。新兴产业当中的机器人产业属于近几年发展比较迅速的,生物医药也是发展很快的,汽车的新能源车、二次电池、Solar的发展。

    随着移动终端的发展,对液晶技术的产业发展要求也比较快,这是目前我们新兴产业的客户群。

    SMC二十五年的发展主要是走产学研联合发展的模式,我们是1993年来到中国,主要是和清华大学、哈尔滨工业大学、北京理工大学共同合作做系统技术研究,目前为止已经有十四所大学联合建立了SMC气动研究室,同时在整个气动行业建立了研究基地,牵头建立了中国气压应用交流会,所以我们应该是一家从大学当中走出来的企业。

    目前我们对工业自动化的支持是从几个方面做了一些研究和创新:首先是产品的创新,就是如何把气动技术不断传承下去,而且要让行业不断壮大,应用的客户群和深度不断拓展,因为这是作为行业老大的责任,就是小型化、轻量化、节能和适应未来的智能化,按照IoT的要求以及万物互联,产品应该如何适应这种发展。其次是服务体系,实现快速的全球互动互联,我们打造了全球一体化的GIS供给体制,研发、销售、供给、服务一体化,全面支持客户需求。我们在中国有全球最大的气动生产基地,也是工艺最先进、最完整、制造管理水平最高的一家工厂。

    我们一直秉承着没有最好、只有更好,不断实现制造创新,追求高品质、低成本、快速交付,主要是供应链的打造、工艺创新和管理创新方面实现品质的稳定和成本的降低。

    SMC适应工业4.0的发展以及对智能制造的要求,主要是为了实现万物互联,IoLink产品加大了研发力度,成立了专门的团队,也从各个行业聘请了一些专家,对应IoT执行元件当中的气动流量、压力和温度,就是流体力学的角度实现监测、信号的反馈和优化。

    以前我们是立足气动技术的核心零部件制造商,随着工业互联和智能制造的要求,纯气动技术未来适应智能制造就比较窄,所以我们也在向气动和电气的融合发展,现在我们不断开发高精度的气电融合产品,帮助工厂实现数字化和未来的工业互联。各种传感器和压力开关是目前我们开发的主导产品,也在进行气电结合,为了实现精密控制,不断开发一些电动产品,比如电动的执行器和流量开关、电动传感器,是在这些方面控制我们的产品链,这是目前我们在产品应用做的改进。随着工业机器人产品的发展,要求控制精度更高、更柔性化,气电的融合是一个必然的趋势。

    去年8月份我们在这个展会上第一次把最新研发的无线传送技术和日产汽车开发出来了,去年已经发表,也被展会评为“最佳人气产品”,去年导入以后目前已经在日本的日产汽车、国内的吉利和长城汽车应用,未来随着这项技术的成熟,对于机器人产业有很大的帮助。大家知道机器人要求灵活性更高,现在也有很多线在里面,移动的灵活性就会受到影响,无线技术的导入会加大机器人本身的灵活性和可操作性,我们认为未来的发展空间很大。

    这次展台现场的各个展示设备基本上都是使用这种无线控制,未来的绿色制造和节能是我们的主题,减少二氧化碳的排放,比如北京雾霾的治理,都对工业产业提出了更高的环保要求,如何减少高压气的消耗量也是工厂节能的主要课题。SMC作为气动元器件的主要生产商,首当其冲也有责任不断引领这个行业节能技术的发展,因此SMC开发出了工厂高压气的节能无线遥控系统,这也是在今年的现场当中有展示,主要是从导入SMC机体控制的压力开关、流量开关、位置传感器、阀导技术,可以把使用的情况进行随时监测、数据采集和反馈,通过反馈进行优化,然后识别一些损失点。

    为什么说我们加大了开发力度?制造型工厂当中的电是大头,用的少的一年几百万的电量,用得多的一年上亿的费用投入在里面。大家知道电的30%都是被空压机消耗掉了,如何减少对电的消耗量就是我们的一种责任。现在SMC基本开发的产品主要目标就是让现在的高压气节省50%,高压气又是怎么消耗掉的呢?现场有很多喷气的工序,为了去除一些粉尘,各类喷嘴消耗掉工厂当中50%的高压气,气动元器件只消耗了20%,气动工具消耗了5%,高压气储罐一直到执行元件中间的泄漏量大概占到15%,这是我们很多年来对工厂节能方案采集数据优化的结果。

    如何实现节能?我们首先减少工厂的泄漏、开发低功率、低气动消耗的节能产品,然后是从气动回路的优化有效管理实现节能,目标就是让工厂的高压气消耗减半、电力消耗减低15%,新的产品开发出来,比如节能气枪节能15%,电磁阀的功率实现半减,新型气缸基本上实现了40%-60%不等的节气量,产品三年以前开始投放市场,正在陆续替代传统的气动元器件。

    我们在产品节能、回路节能的基础上还有很多节能基础整体节能解决方案,所以SMC成立了专门的团队,利用这种气动技术的厂家进行节能的诊断,提出整体节能的方案,比如我们给丰田汽车、长城汽车、国内的医疗企业和食品企业都在大面积地去做整体工厂节能方案,包括工厂漏电的监测方案、优化方案以及气动节能产品的推广应用帮助客户节能,同时也在给企业做一些精益管理方面的工作。

    除了产品和技术创新以外,如何支持全球自动化产业的发展?我们在全球建立了一体化的服务支持网络,目前SMC在全球83个国家设立了营业的服务网点,又在30个国家设有对应当地个性化产品需求的制造工厂,最大的是中国、越南、巴西、印度和新加坡,这些地方都是我们的主力工厂,其它的还有20多个国家主要是面对当地需求。我们在全球建立了四大研发中心,最大中心是日本筑波,还有美国、欧洲的研发中心,中国的研发中心就在亦庄。

    为了更好地服务中国的客户和中国的产业,SMC(中国)建立京、沪、广三地的七个工厂,特别是在北京有四个,上海和广州都是对应当地顾客定制化需求,天津的新工厂预计在今年9月份启动。我们在全球也有120家物流服务网点支持客户的需求,还有在北京的130多人研发团队来做国内客户的个性化产品定制。

    SMC本身就是一个工业自动化的核心零部件供应商,自己的智能制造是如何开展的呢?一方面是帮助客户实现智能化高效生产和景物生产,那么自己需要做些尝试。实现智能制造的过程当中,第一步就是利用IE技术,就是按照精益的思想把生产当中的浪费去除,就是实现高品质,第二步是补工业2.03.0的课,虽然我们在讲4.0,但实际上很多企业连2.0的普及都没有做到,最后只有实现的早数字化工厂才能往下走,定制化和人工智能的导入对我们这种传统制造型企业来讲应该是这样的路径。

    实际上我们是从2004年开始做全面的智能高效精益生产模式的探讨,主要通过IT+IE技术,加上工业互联的技术导入,推动整个启动产业整体品质的稳定,交付的快速和制造成本的不断下降,让整个气动应用成本不断下降,支持工业自动化的发展。十年当中我们完成技术创新和改造项目4200项左右,节省人工4800多人,不断给予我们的客户和供应商帮助,指导他们来做精益制造的推广工作。

    最后讲一讲SMC在机器人产业当中目前所做的探讨和应用。

    大家都知道,机器人是一个新兴产业,工信部的苗圩部长、万钢部长的发言可以看到,虽然2018年经济正在回落,但是机器人产业的前景仍然很大,包括产业机器人正在慢慢走入生活和特殊领域,中国在这方面发展会比较快。SMC的应用主要是产业机器人,占到工业机器人的70%IMC主要是为这些产业来做配套。现场机器人厂家展示了各种机器人,包括生活机器人、服务机器人、特种机器机器人和产业机器人,无论什么机器人都是集机械、电子、控制、传感,那么SMC主要是看功能是抓取、吸取、抽取还是移动,要求做到的一指拨千斤,虽然体积小但是力量大。

    目前SMC产品大概有1.2万个,70多万种型号,适合各类行业的配套,机器人前端完成的各种卡距基本都是系统配套。

    这是目前我们为机器人产业开发的各种产品,大概八大系列,上万个产品,包括气源的处理、阀导的控制、执行元件、真空吸盘,电动执行器和压力传感,我们的展台都有展出。

    因为我们是装备在机器人的最前端,最近两年我们致力于气动元器件轻量化和小型化的研发,现在来看基本上可以达到30%-60%的空间缩小,也为未来整体的工厂节能做出我们自己的贡献。

    为了支持产业机器人特别是机械手臂的发展,我们不断开发一些电动产品,包括各种电动控制器的开发。

    传统机器人主要应用于汽车,比如四大家族当中的发那科、安川、库卡,我们和他们基本都有合作,因为大部分都是应用在汽车产业。中国的大众、吉利、丰田和日产都是我们的重要合作商,我们也给他们做了很多机器人产业的配套。

    食品医疗无论是牛奶、生产、饮料还是药品生产,既有液态的也有固态的,这些都存在包装的问题,包括捆包、码垛、运输的问题,最早我们用的都是人工,随着人工成本的不断上升也对企业提出了更高的要求,所以现在装卸机器人和搬运机器人的应用特别的广,我们也为这个产业的发展做了很多应用的案例,供大家参考。

    现在很多工作环境对机器人提出了更高的要求,比如超真空的、洁净的、防腐的,还有很多药业的处理。作为机器人的一个手臂,同样也要适合这种发展,所以SMC在洁净产品和真空产品不断进行研发。

    本次大会的主题是“安全、绿色、创新和智能”,欢迎各位有机会到SMC的展台看一看,进行深度技术交流,预祝2019世界机器人大会取得圆满成功!

(全文结束)

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