基于人机一体化智能系统的工业机器人应用实践
制造,的传统应用方式已经没办法满足智能制造的自感知、柔性化、高速度、定制化的核心要求。本文从智能制造的需求模式出发,分析了工业机器人在智能制造时代的应用趋势,并以在泰国某汽车零部件制造业企业的工业机器人智能化应用为例,详细介绍了工业机器人智能化应用的方法和效果,为智能制造时代工业机器人的智能化应用提供参考。
工业机器人也称作机械臂,最早是用来代替人类的劳动而研发应用的。随着制造业和工业自动化技术不断发展,人们对制造业效率和人机工程等逐渐具有越来越高的要求,因此机器人在制造业开始大范围应用。近年来,国家不断完善发展智能制造的产业政策,加快推进传统制造业的智能转型,鼓励支持工业企业向智能化方向发展。《“机器人+”应用行动实施方案》提出,“到2025年,制造业机器人密度较2020年实现翻番,服务机器人、特种机器人行业应用深度和广度显著提升,聚焦10大应用重点领域,突破100种以上机器人创新应用技术及解决方案,推广200个以上具有较高技术水平、创新应用模式和显著应用成效的机器人典型应用场景,全方位支持机器人行业发展”。工业机器人的传统应用方式,基本都是在固定程序控制下完成点到点的经过示教的固定动作,比如拾取、搬运、涂胶、机械加工等固定轨迹作业,无法摆脱既定程序的控制,去自主探索未知环境下的作业流程。而基于工业4.0目标的智能制造,则对工业机器人的能力发出了新的挑战,需要工业机器人从传统的应用模式发展为智能化的应用模式。
近年来,工业4.0概念的提出,引发了制造业制造模式的大讨论和大变革,人们的认识由精益生产向智能化生产转变,随之而来的“智能制造”成为这个时代的热词。根据国家制造强国建设战略咨询委员会和中国工程院战略咨询中心出版的《智能制造》定义,智能制造是基于物联网云计算、大数据等新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称 。因此,智能制造下的工业机器人应用过程需要达到自感知、柔性化、高速度、定制化的核心要求,通过传感器技术及智能化的运算控制技术,使得机器人具备主动获取外界信息并主动分析、运动控制的能力,增强工业机器人对环境的主动适应和摆脱未知环境对其作业的制约。
根据相关研究资料表明,目前我国已经成为全球最大的工业机器人应用市场,且市场规模仍处于较快增长的阶段。然而,虽然我国工业机器人应用市场巨大,但目前多数应用还停留在低端的基本阶段,主要是替代人力的简单机械操作,完成简单的点到点的基本作业任务。这种现象主要受到以下几个因素的影响:
1)成本考虑。初始投资成本对于许多中国企业仍然是一个关键的考虑因素。对于大多数的中小企业来说,相对简单的机器人应用可以解决企业的某些主要问题,并且其投入成本相对较低,企业可以更快地实现投资回报,所以更容易被企业所接受。
2)技术水平。尽管中国在制造业方面取得了巨大的进步,但在高端智能制造和机器人技术方面与世界先进国家仍有差距。许多企业面临配套技术升级和人才培养的挑战,导致在智能化应用上进展较慢。
3)市场需求。目前市场上对于简单机械化应用的需求仍然较大,因为这些应用可以快速提高生产效率,满足大多数企业当前的生产需求,同时能在短期内实现成本回收。另一方面,对于大多数企业来说,当前的生产模式还没有展示出对未来发展的制约,因此企业更愿意先投资于这些低端应用。
在当前全球产业链和国际分工重构的发展趋势下,通过智能制造提高制造业水平、推动产业升级和提高企业竞争力已经是新时代企业发展的必然途径。随着技术水平的提升和市场需求的不断演变,智能化应用将成为我国工业机器人发展的必然趋势。
1)技术创新推动。我国一直在致力于技术创新,尤其在人工智能、大数据、机器学习等领域。这种技术进步为工业机器人提供了更多的智能化和自主性,使其能够适应更为复杂和变化多样的生产环境。
2)政府政策引导。我国政府一直在支持智能制造和工业机器人的发展。通过一系列政策引导和激励措施,政府鼓励企业投资于智能化技术,提高产业化水平,增强制造业实力,鼓励企业由“制造”向“智造”转变。
3)市场需求变化。随着市场竞争的加剧和劳动力成本的不断提高,企业对提高生产效率和增加工业机器人利用率的需求也在增加。智能化应用能够更好地满足这些需求,从而在市场上获得竞争优势。
4)产业升级需求。中国制造业正在经历从传统制造向智能制造的升级过程,整个制造业的设计、生产、售后、管理和服务模式都在发生变化。这意味着企业需要更灵活、更智能的生产方式,因此推动了对工业机器人智能化应用的需求。
5)国际竞争需要。中国企业在国际市场上越来越活跃,而国际客户已经不再单纯的满足于传统生产模式和服务模式,所以为了在全球竞争中保持竞争力,必须加大对智能化技术的研究与应用。
综合来看,虽然目前我国工业机器人主要应用于低端的基本服务,但是随着智能制造时代的到来,智能化应用将逐渐成为中国工业机器人发展的主流方向。这对于提高制造业水平、推动产业升级和提高全球竞争力都具有积极的影响。
企业发展的根本目的是盈利,而智能制造是让企业在新发展时代实现盈利的途径。各个企业的基本情况和发展目标不同,因此智能制造在各个企业的实践方式也是不相同的,每个企业需要根据自身的发展模式去建设符合自身的智能制造系统。但是,在企业盈利目标一致的前提下,所有企业的智能制造发展根本要求是一致的,即以降低生产成本、提高生产效率和重塑管理方式为智能制造发展的核心价值。
1)降低生产成本。通过引入自动化、数字化和智能化技术和装备,可以降低人力成本、减少资源浪费,提高资源利用效率。还可以通过实时监控和优化生产过程,降低能源消耗和原材料浪费,进一步降低总体生产成本。
2)提高生产效率。通过先进的技术和设备,如物联网、人工智能、5G、云端和大数据分析,可以实现生产过程的实时监控和快速响应,这有助于减少生产中的错误和停工时间,提高设备利用率,从而增加生产效率。通过实时数据分析,生产计划和调度也可以更加精准,确保生产能够及时响应订单需求,提高交货速度。
3)重塑管理方式。智能制造不仅是技术的应用,还需要相应的管理体系来支持。传统的管理方式可能无法充分发挥智能制造的优势,因此需要重新思考和调整管理模式。智能制造可以推动企业实现数字化管理,通过数据驱动的决策,提高管理的科学性和灵活性。
随着汽车工业的迅速发展,特别是新能源汽车开始登陆泰国,位于泰国罗勇府东海岸经济工业区的某车轴加工企业获取的订单在逐渐增多,但是这些订单来自于不同的车企,订单的、数量、交付周期等不尽相同,因此新的生产需求需要该企业改变以往的传统人工主导生产模式,来满足不断增长的订单及生产任务的需求。基于此,该企业计划试点增加一台工业机器人及管理系统,用来解决主要的瓶颈问题。
1)建立一套管理系统,改变传统的“传纸条”式的信息传递方式。该企业传统生产模式下,是通过人工填写生产任务单、记录生产数据等纸质表格的方式完成所有数据的传递与反馈,该方式效率低、容易出错,不能满足目前的生产任务要求。
2)增加一套工业机器人系统,实现无序状态零部件的自动上料。该企业零部件原材料是无序的堆叠在料筐里面,而且型号种类繁多。传统生产模式下,工人通过料筐中的表格来确认产品型号,并人工手动搬运零部件实现上料,劳动强度大,容易出现错误,特别是在大产量的生产任务时,往往需要 24 小时连续作业,该工位严重制约整条产线)该企业生产车间老旧,配套的
设施比较陈旧,生产人员队伍能力素质不足。因此配套基础设施的建设投入和维护人才队伍的建设投入也需要充分考虑在整个规划方案中。
(1)整体方案规划 根据客户生产的根本需求和智能制造的核心价值,在车间车轴机加线端部设置一台工业机器人,实现对工人的“完整代替”。因为产品在料筐中的无序状态,为了实现机器人对工件的自动识别、自动抓取,为机器人配置了数据管理系统和“眼睛系统”——3D智能相机,用来引导机器人主动识别工件状态,而 3D 相机的智能软件系统可以主动的规划机器人的移动路径,实现最短路径搬运,同时规避机器人与料筐的碰壁风险。工件在料筐中的状态及智能相机如图1所示。
在控制管理系统方面,根据客户整个车间设备应用状态和生产活动的管理需求,重新为客户搭建了整套智能管理系统,涵盖了销售、设计、生产、仓储和运输等全部流程环节,以及产线、仓储、转运等全部设备控制,实现了全部设备各个环节的联通。控制管理系统结构图如图2所示。
由于控制管理系统涵盖了收集并处理整个车间产生的全部数据,因此该系统需要更高的传输能力和计算能力。客户老旧工厂的
电缆不足以支撑大量数据的传输能力和传输速度,而客户的投入预算也不足以支持新的大型服务器和光纤电缆的硬件投资,因此传统的数据传输与计算方式不足以满足该管理系统的需求。而经过现场测试,客户工厂区域已经实现了 5G网络的覆盖,所以该项目中通过与泰国当地通信运营商的合作,采用了 5G通信技术,大型计算服务器采用长期租赁的方式共享华为的云端服务器,通过设置 5G+ 云计算的方式解决了大量数据传输和数据计算的问题。而通过该种租赁方式,也避免了初期通信光缆和传统服务器软硬件巨大投资可能给企业带来的困难。(2)基于智能相机的工业机器人应用系统 为了实现机器人对外在环境变化的感知与适应,达到无序状态下零部件的主动识别、主动抓取和主动搬运,该工业机器人搭配了 Mech-Mind 3D Laser L 智能相机系统,使机器人摆脱了外界环境的束缚,实现了智能化。工件的 2D图像和 3D 点云图像如图 3 所示。
首先,3D 智能相机通过激光扫描,获取料筐中工件的图片信息,并通过自身的软件系统,形成
的 3D点云数据,从而实现对工件状态的实时监控和数据获取。在项目初期调试阶段,智能相机软件系统会主动收集大量的图片信息并通过深度学习标注训练工具软件系统,对不同状态的工件图片进行分类识别,完成工件模型识别训练,使智能系统达到稳定的、高效的工作状态。系统在获得工件状态点云图像后,其软件计算系统经过大量的数据计算,完成物理信息系统的转换,获取所有工件姿态、位姿矫正和选取抓取点等数据信息,该数据信息即为该案例的工程
。此时根据智能相机主控软件的参数设置,系统会自主的编写机器人逻辑控制程序,根据点云图像判断工件的堆叠层级,规划工件抓取顺序,并在虚拟仿真环境下生成机器人运动路径轨迹,至此机器人系统完成了主动获取外界环境参数并主动规划作业任务的能力。机器人系统自动生成的路径轨迹如图4所示。
因为工件处于“深坑”式的料筐中,所以机器人在抓取过程中,需要寻找一个合适的姿态完成工件的抓取,特别是靠近料筐边缘的工件,一侧是工件,另一侧是料筐壁,所以很容易导致机器人与料筐壁发生碰撞,因此机器人在完成作业路径规划后,根据料筐模型的位置参数,可以在虚拟仿真软件环境下做移动路径轨迹的仿真计算,确保机器人自动规划的抓取姿态和轨迹路径是绝对安全可靠的。机器人抓取姿态和路径轨迹的仿线 机器人抓取姿态和路径轨迹的仿线D智能相机的应用,使传统工业机器人实现了人机一体化智能系统自感知和高柔性的核心要求,但是这只是执行层面的提升,而管理层面和计算层面的问题,还需要先进的信息系统和计算系统来支撑。
(3)基于5G通信和云端计算的数据传输和处理系统工业机器人的智能化应用过程中,设置了大量的传感器来收集物理对象的信息,并通过信息物理系统将这些信息转换成
,机器人通过对这些数字信号的解读来实现对物理对象的监控和外在环境的感知,所以整个系统的数据传输能力和数据处理能力决定了该系统的智能化水平。本项目案例采用了5G的数据传输方式和华为云端服务器的数据处理方式,具体逻辑架构如图6所示。
机器人系统和智能相机系统将收集到的大量的数据通过5G网络时时传递到工厂SAP云端服务器,经现场测试,5G网络提供超过100Mb/s的上行速率,保证了高清图像和机器人动态数据的无差错传输,数据传递过程零数据丢失和零宕机,保证数据的实时传递和稳定传输,特别是数据自动加密和数据自动备份,使整个数据系统更安全可靠。云端服务器在收到数据信息后,能快速解析、处理与存储,并通过5G将命令信息反馈给机器人执行端控制器,使机器人能快速、准确地移动,高效的完成生产任务。另一方面,云端服务器通过一系列分析获取的关于机器人系统动态运行数据,可以反之监测机器人的运作时的状态,提供预测性维护和避免突发性故障,来提升机器人系统的工作效率和保证产品质量。
在工厂管理层面,通过云端服务器的应用,客户能利用共享的软硬件资源灵活的调用云端信息,云端服务器可以轻松又有效地将销售、制造、储存甚至网络等数据信息整合起来形成动态共享信息资源池,从而帮助管理层实现正确决策和市场迅速响应。
该项目的成功规划和实施,不但解决了客户的生产瓶颈问题,还在客户有限的成本投入内完成了工厂产业化升级,帮助客户提前转变了生产管理模式。
2)5G通信技术与云端服务器的应用,一方面极大地提高了设备生产效率和企业管理效率;另一方面与传统生产管理模式相比,客户以长期租赁的方式获得专业的稳定的数据系统,并且随时享受迭代升级的服务,也减少了维护人员的投入成本,同时享有更加装业团队的维护与培训服务,间接的降低了公司运营成本,增强了产品在市场上的竞争力。