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机器人工厂的生产效率
自18世纪中开始的工业革命以来，制造业的惯例是通过少量品种的大批量生产来进行高效生产。许多制造企业通过减少生产的产品种类、实现工序的机械化和自动化，向市场提供了大量低成本、高质量的产品。对于消费电子产品、汽车、造纸、道路和工厂自动化等诸多行业来说，企业所生产的整机或生产线，是由成千上万种零部件组装而成。而这些零部件在加工过程中，装配，检测等环节则由于其柔性化和复杂性而多以人工操作为主。
随着自动化技术的提高，更多高精度和可靠的机器检测被应用于零配件尺寸查看和主动安装的完整性查看、电子安装线的元器件主动定位，产品包装上的条码和字符辨认，以及对质量控制至关重要的检测环节中。因此，本文将从工业机器人的规模化生产应用及要求去审视协作式机器人如何成倍地提升工厂的生产率。由浅入深地探讨了工业机器人在智能时代所起的重要作用及应用方向。
机器人可以做到哪些工业数据采集？
收集数据并优化机械臂操作过程已是几年前就盛行的技术，尤其是制造业和金属焊接行业。然而，不同的是，现在有更高效的方法让人们可以结合并分析这些覆盖整个企业的数据。以下是机器人数据中心所收集的类别：
1、必须录入的数据
必须录入的数据指系统必须直接从外部获得的数据。系统可以通过规格基础定义功能以及过程数据基础定义功能完全的自行建立属于企业自己的数据收集项目库。
2、系统自动生成的的数据
生产过程中的部分由事件触发的数据可以由系统在过程中自动收集，主要包括：工序开始操作的时间、结束时间、设备状态等。
3、通过条码采集的方式
通过条码收集制造数据的方式是为普遍的方式之一。条码数据采集的前提是信息可以以编码的方式表达或与预设的数据通过编码建立对应关系。
4、传感器采集数据
某些行业对温度、压力、湿度等的有严格要求，企业可以增加各类传感器获得相关数据来源。采集模式主要为温度传感器、压力传感器、无线数据采集卡和PC等构成。
5、自动化模组
利用以上步骤所收集到的数据去写出一套程式，再把程式输入进机械臂的主机，从机械臂的电脑根据当下生产线的要求去更改程式的变数，从而把整个生产过程自动化并成倍地提高生产效率。
机器人如何提高生产效率？
随着技术的进步，工业机器人的应用领域也在快速扩张，相比于新一代的工人，企业更青睐机械化的工业机器人，工业机器人在各个行业开花结果，广泛应用。机器人是工业4.0和未来工厂的关键推动力。它们正在革新全球的传统工业流程，使制造商能够以更高的质量和更低的成本提高生产力。
随着机械安全围栏被基于传感器的虚拟围栏所取代，今天的工业机器人必须适应频繁变化的工作环境。这对机器人系统提出了极高的要求。在工厂车间，工业机器人的编程需要简单灵活，以便适应任何特定任务规范，例如焊接。机器人还需要具备智能材料处理能力，至于协作机器人，则需要与人类并肩工作。
对于时间成本和效率方面，协作式机械臂可以全天候24小时地通过系统化的操作过程为该工厂生产无数的产品。对于人力成本方面，机器人对于高强度、重复性、恶劣环境工作岗位具有更好的适应性，也是填补劳动力不足的理想选择。就从以上的几点，我们可以看到机器人已经可以完全取代单靠固定流程的人力工作，而不同的领域和行业都可以搭上人工智能化的工业趋势。如果你想了解更多协作式机器人如何提高各个领域的工厂生产率的话，详见更多实际落地案例。
案例介绍 ▏光洋电子工业株式会社
光洋电子工业株式会社是一家日本的汽车动力驾驶和机械设备领域的龙头企业。为提高生产率，公司安装了Universal Robots（优傲机器人）的UR3协作式机器人。车载产品的质量要求较为严苛，但由于协作式机器人的稳定性较高，因此该公司的产品不仅质量大幅提高，生产率也提升了31%。不仅如此，启用优傲机器人后，公司还摆脱了对外部资源的依赖，安全生产方面的成本也得以大幅削减。
更令光洋电子没想到的是，投资资本只需短短一年即可收回，因此，该公司计划在其他生产线中部署更多的优傲协作式机器人。过了不久，光洋电子工业株式会社在短短一年里回本了，他们对当时Universal Robots（优傲机器人）的协作式机械臂的投资感到非常高兴！公司也不再需要调用昂贵的顾问来重新部署协作式机器人从事业务了。此外，UR3协作式机械臂的占地面积也是非常的小，这意味着协作式机器人几乎不会占用他们之前的传统机器人的空间。
光洋电子工业的工厂负责人Yuki Oshiba女士则表示说：“虽然员工们在使用触摸屏系统时有时会设定错误，但协作机器人却每次都能够准确地完成这项工作，我对此很满意。按下开/关按钮后，我们就可以抽身去做其他事情了，因此生产率也提高了不少。异常停机时，系统会发出警报，生产技术负责人会赶来查看，所以生产不会中断，我们对此感到非常满意，因为这大大降低了本公司机器发生意外的风险。”
企业如何利用数据提升工厂的生产率？
1. 对于工厂里的的优傲协作式机器人来说，普通的数据起着重要的作用。训练人工智能需要大量数据。但其实存在不需要大数据也能进行训练的潜在方法：优傲公司的机器人可通过数据去实现自我学习、数据标记、人工数据、贝叶斯方法以及强化学习。因此在机器人为企业24小时工作的过程中，优傲机器人还会不断地收集更多数据再重复自我学习的循环，以成倍提高企业的出品量。
优傲协作式机器人的学习过程并不局限于大数据，还有广泛使用的小数据方法。而小数据方法与大数据方法相比，可以节省更多的成本和时间。像迁移学习这样的小数据方法如今被广泛使用。科学家利用转移学习来训练机器，使其能够在各个领域工作。例如，印度的一些研究人员使用转移学习来训练一台机器，只使用45个训练示例就可以在超声图像中辨别肾脏。迁移学习预计将很快得到大范围应用。
使用人工智能的一个主要挑战是机器需要泛化，也就是说，为训练它们的问题提供正确的答案，因为转移学习就是转移知识。这即使在数据有限的情况下也有可能实现。同时协作式机器人可以24小时循环工作，能够做到生产线的最大产量，并且无需给予加班的工时费用。对于企业来说，还能够避免员工长期高强度工作后产生的疲劳、生病带来的请假等误工的情况。生产线换用工业机器人生产后，企业生产只需要留下少数能够操作维护工业机器人的员工对工业机器人进行维护作业就可以了。经济效益非常的显著。
协作式机器人的未来
工业机器人通过高效率、可互换的末端执行装置、以及与数控机床等设备对接的集成化辅助机械装置、流水线等，提高了机器人的动作效率，扩展了作业空间，替代了大量的生产人力，满足了产能要求。然而，经过长期的机器人生产应用实践，企业不再满足机器人只是在有限程度上代替生产人力、达成产能，持续发展才是企业追求的根本目标。
因此，通过建立生产大数据系统，使机器人在系统环境中，不仅有效执行生产加工任务，同时，维护生产管理，持续不断地提升产品品质、生产工艺及管理水平。达到这样的智慧化程度，不仅需要大幅提升机器人集成技术，更需要企业精益生产管理能力与机器人集成技术的紧密融合。我们相信协作机器人的技术可以用于各个行业里的企业里的公司去解决各种疑难杂症。
点击案例故事了解更多机器人在各行各业的实例和重要性。如有任何相关问题，欢迎随时联系我们的专业的技术人员或工厂自动化专家。
