机器人与自动化技术在工艺智能化升级中的优化策略研究

郑永杰，刘旭东，周 桐，滕绍东，季 奇

（1.中国机械科学研究总院集团有限公司，北京 100044；2.北京机械工业自动化研究所有限公司，北京 100120）

0 引言

随着我国战略性新兴产业快速发展和传统产业转型升级，机器人、人工智能、大数据等先进技术在制造业中得到广泛应用，实现制造环节的精确控制与调节，部分重复性高、危险系数高人员被替代，在一定程度上提高产品质量与一致性，助力企业实现降本增效[1]。需要进一步指出的是，在信息时代背景下，市场对于产品个性化和定制化的要求越来越高，而传统产线缺乏灵活性，很难适应多品种、小批量生产的需求，工艺智能化升级仍面临挑战。同时，制造业面临着劳动力成本上行压力。通过引入更先进、更智能的机器人和自动化系统，提高生产线的高度智能化与自适应性，生产过程的稳定性和一致性，进而提升产品质量，能够充分增强企业在市场上的竞争力。有鉴于此，进一步优化工艺智能化技术，提高其应用水平和智能化程度，已经成为制造企业迫切需要考虑的问题。

本文旨在对机器人与自动化技术在工艺智能化升级中的优化策略进行深入研究。通过对现有工艺智能化水平与应用现状的深入探究，探讨如何进一步优化工艺智能化技术，提高其适用性和智能化水平。

1 机器人与自动化技术在工艺智能化升级中的应用

1.1 机器人与自动化技术在工艺智能化升级中的应用

工业机器人是指在工业生产过程中，通过程序控制完成各类任务的自动化设备。起初，工业机器人主要用于完成简单重复性工作，如焊接、搬运、喷涂等。随着科技进步，工业机器人逐渐融合视觉感知、力触觉反馈、气体检测等功能，能够更加灵活地适应复杂多变的生产环境[2]（如图1所示）。目前，工业机器人已广泛应用于各个领域，包括汽车制造、电子电器、食品包装、医药等。在汽车制造业中，工业机器人扮演着重要角色，实现车身焊接、涂装、装配等关键环节的自动化生产，大大提高汽车制造的效率和质量。在电子电器产业，工业机器人应用于电子组装、手机生产等工序，保证高精度和高稳定性的生产过程。

图1 应用领域图

1.2 自动化技术在工艺智能化中的角色与地位

自动化技术是工艺智能化的基础和核心。通过传感器、控制系统以及新一代信息技术等技术手段，实现对生产过程的自动控制与监测[3-6]。自动化技术在工艺智能化中扮演着至关重要的角色，其主要体现在以下几个方面：

一是精确控制与调节。自动化系统能够实时监测生产过程中的各项参数，如温度、压力、速度等，并根据预设条件进行精确的控制与调节，确保生产过程的稳定性和一致性；二是数据采集与分析。自动化系统通过传感器等设备，实时采集大量的生产数据，这些数据可以用于后续的数据分析与处理，帮助企业更好地解决生产过程中的问题与瓶颈，从而优化生产和管理流程；三是协作与协调。在智能制造中，不同的机器人和自动化设备需要实现协同工作，完成复杂的生产任务。自动化技术能够实现这些设备之间的信息共享和通信，从而实现更高效、更智能的生产流程；四是可编程与灵活性。自动化系统具有较强的可编程性，可以根据生产需求进行灵活调整，这使得工艺智能化升级后的生产线能够适应多品种、小批量生产的需求，提高生产的灵活性和适应性。

2 机器人与自动化技术的融合与协同创新

2.1 机器人与自动化技术融合的优势与挑战

随着工业智能化的发展，机器人与自动化技术的融合成为智能制造的重要方向。机器人与自动化技术的融合可以带来许多优势，但也面临诸多挑战[7-12]。

2.1.1 优势

1）提高生产效率。传统的人工生产通常受制于工人的主观能动性，而机器人在生产过程中不会出现情感化操作，能够持续高速运行。同时，机器人具有高精度的运动控制能力，可以实现在短时间内完成复杂的生产任务，从而缩短生产周期。机器人的高速度、高精度和无疲劳特性与自动化技术的精准控制相融合，使得生产过程更加稳定和高效，生产效率显著提高。

2）优化资源利用。融合后的机器人与自动化系统能够更好地优化资源的利用，进一步降低生产成本。传统的生产线往往存在着许多冗余无效操作和资源浪费，而机器人可以通过高度智能化的控制和自动化的调度，精确地控制资源的使用，提高资源利用率，机器人使用可以使企业在一定程度上减少燃料动力的消耗。

3）实现柔性生产。通过机器人与自动化技术的融合，生产线可以根据不同产品的生产需求，快速地进行转换和调整，实现多品种、小批量生产。这种柔性生产模式可以更好地满足市场对个性化和定制化产品的需求，提高企业的市场竞争力。同时，在面对市场需求的快速变化时，柔性生产也能够更加灵活地适应，使企业更具有应变能力。

4）提高产品质量。融合后的系统能够实现更精确的控制和监测，从而优化产品的一致性和质量，降低次品率。机器人的高精度和稳定性使得其在生产过程中可以精确控制各个环节，避免人为因素对产品质量的影响。同时，自动化技术可以实时监测生产过程中的各项参数，如温度、压力、速度等，确保生产过程的稳定性和一致性[13-14]。

2.1.2 挑战

1）技术融合存在一定难度。机器人与自动化技术的融合是一项复杂而具有挑战性的任务。机器人技术涉及到机械、电气、计算机等多个领域，而自动化技术包含传感器、控制器、软件等多方面的知识（如图2所示），不同技术之间存在兼容性问题，需要进行全面的系统集成与测试，以确保融合后的系统能够顺利运行。

图2 主要功能清单系统占比

2）系统复杂性较强。融合后的机器人与自动化系统涉及到多个智能设备的协同工作，这使得系统复杂性大大增加。不仅需要确保各个设备之间的无缝衔接与通信，还需要建立相互之间的协调机制。例如，工业机器人可能需要与自动化输送线、自动化仓储系统等进行协同工作，完成产品的装配与搬运。因此，系统的设计与实现需要兼顾各个环节的协同工作，确保整个系统的稳定性和高效性。同时，系统复杂性也增加故障排查与维护的难度，需要有专业的技术人才进行及时处理[13]。

3）初始投资高。机器人和自动化技术的引入需要较高的初始投资，这是融合发展中的一个不可忽视的问题。特别是对于中小型企业来说，面临着资金短缺的挑战。机器人本身的成本较高，再加上系统集成与软硬件的投入，使得初始投资较大。然而，企业需要认识到这是一种长期投资，通过融合发展可以显著提高生产效率、优化资源利用、降低生产成本，从而获得长期的经济效益。

2.2 机器人与自动化技术的协同创新典型领域

机器人与自动化技术的融合与协同创新在实际应用中较为成功的应用案例主要有：

1）汽车制造行业

汽车制造是机器人与自动化技术应用最为广泛的领域之一。许多汽车制造企业采用机器人与自动化系统完成焊接、涂装、装配等工序。这些系统通过视觉感知、传感器监控和智能控制，实现生产过程的高度自动化与智能化，大幅提升汽车制造的效率和质量。工艺管理主要包括以下几个方面：用户登录、产品信息维护、工艺模板编制、工艺路线维护、工序BOM维护、作业指导维护、工序参数维护、产线工艺关联。以上这些功能共同构成工艺管理系统的主要功能，它们可以帮助用户有效地管理和优化生产过程，提高生产效率和产品质量（如图3所示）。

图3 产品BOM处理流程案例

2）智能仓储系统

物流领域采用机器人与自动化技术实现智能仓储管理也取得很好的效果。机器人可以自动搬运货物，根据仓库内货物的种类和数量进行智能排布。通过智能化的管理，大大提高仓库的货物存储密度和仓储效率。

3 机器人与自动化技术的融合与协同创新实证案例分析

3.1 案例公司选取

为进一步探究机器人与自动化技术在工艺智能化升级中的应用情境，本文选择汽车制造企业开展案例分析，深入了解机器人与自动化技术在工艺智能化升级中的实际应用以及对生产效率、产品质量和资源利用影响[14]。

3.2 实施工艺智能化升级的过程与效果分析

3.2.1 案例选择与背景介绍

本研究选择知名汽车制造企业作为案例研究对象，该企业在工艺智能化升级方面投入大量资源，并引入先进的机器人和自动化技术（如表1、表2所示）。本文将深入研究该企业在工艺智能化升级过程中所采取的策略与措施，以及实施后取得的效果。

表1 工艺智能化升级后研究案例工厂系统架构

表2 研究案例工厂设备简介

3.2.2 工艺智能化升级的实施过程

1）技术规划与选型

该企业在工艺智能化升级之前，进行全面的技术规划和选型工作。根据企业的生产需求和目标，确定需要引入的机器人和自动化设备的类型和数量。同时，对相关的软硬件技术进行评估和选择，确保所采用的技术与设备能够相互配合和协同工作（如图4、表3和表4所示）。

表3 涂装生产线采集信息

表4 焊接生产线采集信息

图4 数据采集系统架构

2）设备安装与调试

确定技术方案，进行设备安装和调试工作中，需考虑设备的布局和位置，以确保机器人能够在生产线上顺利运行，并与其他设备进行良好的协同工作。调试阶段主要包括设备的联动测试和控制系统的优化，确保整个系统能够稳定运行，如图5～图8所示。

图5 设备配置安装模块流程图

图6 信号配置模块流程图

图7 线程配置模块流程图

图8 上传配置模块流程图

3）人员培训与转型

工艺智能化升级需要企业内部的技术人员和操作人员具备相应的知识和技能，进行人员培训和转型计划，以便更好地维护和管理设备。操作人员也接受相应的培训，以熟练掌握与机器人合作的操作技巧。

3.2.3 工艺智能化升级的效果分析

1）提高生产效率

经过工艺智能化升级，企业生产效率显著提升。机器人在生产过程中的高速度和高精度使得生产周期大幅缩短，生产效率得到明显提高。机器人实现24/7不间断工作，增加生产线的运行时间和产出。

2）优化资源利用

工艺智能化升级使得资源利用更加优化。机器人的精确控制和无疲劳特性，资源使用更加精细化，避免不必要的浪费。通过自动化系统的优化调度，减少人力资源的浪费，降低生产成本。

3）提高产品质量

机器人在生产过程中实现高度的精确控制，使得产品的一致性和质量得到提升。机器人的高稳定性和无误差特性，有效地减少人为因素对产品质量的影响，产品的次品率明显降低。

4）实现柔性生产

工艺智能化升级后，企业生产线更加灵活适应性强。机器人能够根据不同产品的生产需求，快速进行转换和调整，实现多品种、小批量生产，更好地满足市场需求。

5）人力减少与岗位变化

在工艺智能化升级中引入机器人和自动化技术，企业员工能够转向更高级任务，如设备维护、技术支持和生产规划等，整体提升企业运转效率。

4 工艺智能化升级中的优化策略

4.1 数据采集与传感技术的优化

在工艺智能化升级中，数据采集和传感技术是关键一环。通过有效地采集和处理数据，可以实现对生产过程的实时监测与控制，从而优化生产效率和产品质量。第一，传感器在工业智能化中起着至关重要的作用，可以实时获取生产过程中的各项参数和指标。优化传感器技术包括提高传感器的精度、灵敏度和稳定性，使其能够更准确地感知生产环境的变化。此外，还可以开发多功能传感器，实现多参数的同时检测，减少设备数量和成本。第二，优化数据采集系统包括设计高效的数据采集网络和数据传输协议，确保数据的实时传输和可靠性。同时，利用云计算和大数据技术，将采集到的数据进行存储和分析，为生产过程优化决策提供数据支持。第三，对采集到的大量数据需要进行有效的处理和分析，提取有用的信息和规律，发现生产过程中的潜在问题和优化空间，为制定优化策略提供依据。

4.2 人机协作系统的优化

在工艺智能化升级中，人机协作系统的优化是实现人机合作的关键。优化人机协作系统可以提高工人的工作效率，减轻工人的劳动负担，并确保机器人与人类在生产过程中的安全性和稳定性。设计直观友好的人机交互界面，使工人能够轻松地与机器人进行交互和操作。交互界面应该简单易懂，提供清晰的指导和操作步骤，减少人为操作错误的可能性。优化工人与机器人之间的协同工作流程，确保二者在生产过程中的默契配合。可以通过工作分配、任务协调和信息传递的优化，实现工人与机器人的高效协同工作。优化安全措施包括建立安全防护措施，防止机器人产生意外运动和潜在危险，以及制定相关的应急处理方案。

4.3 人工智能与机器学习在工艺智能化中的应用

人工智能和机器学习技术在工艺智能化升级中扮演着重要角色，它们可以提高系统的智能化水平和自主决策能力，进一步优化生产过程和资源利用效率。利用人工智能技术，可以构建智能控制系统，实现对生产过程的自动化和智能化控制。智能控制系统可以根据传感器采集到的数据，自动调整机器人的运动轨迹和操作参数，使其适应不同的生产需求[14]。同时通过机器学习技术，可以对生产设备的状态进行预测和监测，实现预测性维护。预测性维护可以在设备出现故障之前预测和预防，减少生产线的停机时间，提高设备的可靠性和稳定性。还可以利用人工智能技术，可以对生产过程进行智能优化调度。通过机器学习算法，分析生产过程中的各项数据，优化生产计划和调度方案，实现资源的最优分配和生产效率的最大化。并且人工智能技术可以用于质量控制和产品缺陷检测。通过机器学习算法，可以识别产品生产过程中可能出现的缺陷和质量问题，并实时调整生产参数，确保产品质量符合标准。最后通过机器学习技术，机器人可以进行自主学习和优化。在不断的生产实践中，机器人可以根据反馈数据和结果，自主调整和改进其工作方式，提高生产效率和质量。

5 结语

工艺智能化升级中，机器人与自动化技术的融合为企业提升生产效率、优化资源利用、提高产品质量和实现柔性生产带来重要支持[15]。通过优化数据采集与传感技术、人机协作系统和应用人工智能与机器学习技术，智能制造得到推动。挑战包括技术融合难度、系统复杂性、初始投资高和人才需求，需要跨学科合作、财政支持和人才培养来应对。汽车制造业作为案例表明机器人应用带来显著优化效果。工艺智能化升级将推动工业领域革新，促进经济社会的可持续发展。