基于机器人技术的陶瓷生产设备智能化改造研究

摘 要：为了提高陶瓷生产效率、降低能耗和人工成本，基于机器人技术对陶瓷生产设备进行了智能化改造。以江西省某陶瓷企业为例，分析机器人在生产线上的应用及其对生产效率、产品质量的提升效果。结果表明，智能化改造显著提高了生产效率、产品合格率，并大幅降低了能耗与人工成本，为陶瓷行业智能化升级提供了可行的路径。

关键词：机器人技术；智能化改造；陶瓷生产

1 前言

陶瓷生产行业面临效率低、能耗高及人工成本过高等问题，亟须通过技术革新实现智能化升级[1]。机器人技术作为先进制造领域的重要驱动力，已在多个行业取得显著成效[2]。本文旨在探讨基于机器人技术的陶瓷生产设备智能化改造，以江西省某陶瓷企业为例，系统分析智能化改造对生产效率、产品质量、能源消耗及成本控制的影响，为陶瓷行业提供可行的技术路径及应用参考。

2智能化改造需求分析

2.1现有陶瓷生产设备性能评估

采用先进的数据采集系统，如西门子PCS 7过程控制系统，对生产线各个环节进行实时监测。分析结果显示，传统施釉工序的产品合格率仅为91.5%，远低于行业95%的平均水平[3]。能耗方面，窑炉单位能耗达到1.8kWh/kg，比国际先进水平高出20%。自动化程度不足导致人工成本占总成本的35%，远高于行业平均水平[4]。

2.2陶瓷生产智能化改造目标确定

基于现有设备性能评估结果，结合行业发展趋势和企业战略规划，制定了明确的智能化改造目标。首要目标是将产品合格率提高到国际领先水平。并引入智能化设备和优化生产流程，将生产效率提高30%，使单线日产能从8万片提升至10.4万片。能耗方面，目标是将窑炉单位能耗降低至1.5kWh/kg，减少15%的能源消耗。自动化程度方面，计划将人工成本占比从35%降低至20%，同时实现关键工序100%的自动化率。质量检测速度目标为每小时3000件，较原来的800件/小时提升275%。

3陶瓷生产设备智能化改造方案设计

3.1陶瓷生产线机器人系统集成方案

3.1.1陶瓷生产线机器人选型与布局设计

针对陶瓷生产线的特点，选择多类型、高性能的机器人系统。在坯体成型环节，采用ABB IRB 6700系列机器人，负载能力达300kg，满足大型陶瓷坯体的搬运需求。施釉工序引入FANUC LR Mate 200iD/7L六轴机器人，具备±0.02mm的高精度，可实现精细化釉料喷涂。装饰环节选用KUKA KR CYBERTECH nano系列，其灵活的6轴设计适合复杂图案的精准绘制。机器人布局采用数字孪生技术进行虚拟仿真优化，通过Siemens Tecnomatix Plant Simulation软件，模拟不同布局方案的生产效率。

3.1.2陶瓷质量检测系统设计与集成

陶瓷质量检测系统的核心采用高分辨率CCD相机阵列，配合LED结构光源，可捕捉微小至0.05mm的表面缺陷。图像处理采用基于深度学习的缺陷识别算法，通过TensorFlow框架训练的卷积神经网络模型。系统还整合了X射线厚度检测仪，精度可达±0.01mm，用于监控釉层厚度均匀性。同时，引入基于声发射技术的无损检测系统，实时监测陶瓷内部微裂纹，提前发现潜在质量问题。数据处理和分析采用边缘计算架构，每秒可处理高达500张高清图像，检测速度提升至每小时3500件，较原系统提高337.5%。

3.1.3陶瓷生产智能控制系统架构设计

陶瓷生产智能控制系统采用分层分布式架构，以实现从设备层到企业管理层的全面集成。底层采用西门子S7-1500系列PLC和ET 200SP分布式I/O系统，确保毫秒级的控制精度。中间层使用OPC UA协议，实现设备间的无缝通信。上层采用定制开发的MES系统，集成SAP ERP系统，实现生产计划、质量管理、设备维护等功能的智能化。系统核心引入基于机器学习的智能决策模块，通过分析历史生产数据，可自动优化生产参数，如窑炉温度曲线和釉料配比。另外，系统还集成数字孪生技术，通过实时数据反馈，可进行生产过程的虚拟仿真和预测性维护。

3.2陶瓷生产智能化人机交互界面设计

3.2.1陶瓷生产操作界面设计原则

陶瓷生产操作界面设计遵循人因工程学原则，采用扁平化设计风格，以提高操作效率和降低误操作率。界面布局采用网格系统，将复杂的生产信息分层展示，核心生产参数如：窑炉温度、釉料流量等，以醒目的数字和趋势图形式呈现。色彩方案采用高对比度设计，提高关键信息的识别度。交互设计采用触摸屏优化的大尺寸按钮和滑动条，按钮最小尺寸不低于1.5cm×1.5cm，确保操作精准度。界面响应时间控制在100ms以内，给予操作者及时反馈。

3.2.2陶瓷生产远程监控和操作功能实现

远程监控和操作系统基于WebSocket协议和HTML5技术构建，实现跨平台、低延迟的实时数据传输和控制。后端采用Node.js服务器，前端使用Vue.js框架，确保系统的高性能和良好的用户体验。数据传输采用SSL加密，并实施双因素认证，保障远程操作的安全性。系统支持多级权限管理，管理员可根据角色分配不同的操作权限。实时视频监控集成H.265编码技术，在1080p分辨率下将带宽需求降低了50%，同时保持了画面质量。远程操作延迟控制在200ms以内，满足实时控制需求。系统还集成了基于机器学习的异常检测算法，可提前预警潜在的生产问题。

3.3陶瓷生产数据采集与分析系统设计

3.3.1陶瓷生产关键数据采集点布置

陶瓷生产线的关键数据采集点布置采用分层分布式架构，覆盖从原料处理到成品入库的全流程。关键数据采集点参数如表1，在原料处理环节，布置高精度的激光粒度仪和X射线荧光光谱仪，实时监测原料粒度分布和化学成分。坯体成型阶段集成力传感器阵列，精确控制压力分布。干燥环节采用分布式温湿度传感网络，使用无线Mesh网络技术。窑炉区域部署光纤光栅传感系统，沿窑体均匀分布100个测温点。釉料喷涂工序引入高速摄像系统，配合图像识别算法实时监控釉层均匀度。质检环节集成3D激光扫描仪，可全方位检测产品尺寸和表面质量。

3.3.2陶瓷生产实时数据处理算法

陶瓷生产实时数据处理算法采用多层次的处理架构。在边缘层，采用FPGA实现数据的预处理和降噪。中间层使用Apache Flink流处理框架，实现毫秒级的数据聚合和简单分析。核心算法层采用深度学习模型。为处理高维数据，引入t-SNE算法进行数据可视化，有效降维到3D空间，便于操作员直观理解生产状态。并采用Prophet时间序列预测模型，对关键生产参数如能耗、产量进行预测。

4基于机器人技术的陶瓷生产设备智能化改造实例分析

4.1案例背景介绍

本案例聚焦于江西省景德镇市一家年产500万件高档陶瓷器皿的大型企业。近年来面临生产效率低下、能耗高、产品质量不稳定等问题。2022年数据显示，该企业的产品合格率仅为92%，远低于国际同行的97%水平；能耗指标为1.9kWh/kg，比行业先进水平高出26%；人工成本占总成本的38%，严重影响了企业的市场竞争力。面对日益激烈的国际竞争和不断上升的人工成本，企业决定全面实施基于机器人技术的智能化改造，以提升生产效率、改善产品质量、降低生产成本，重塑企业核心竞争力。

4.2智能化改造方案实施

智能化改造方案实施分三个阶段进行，历时18个月。第一阶段（6个月）重点是生产线的机器人化改造。引入了20台ABB IRB 6700系列机器人用于坯体搬运和装窑，12台FANUC R-2000iC系列机器人用于施釉工序。第二阶段（8个月）聚焦于智能控制系统的升级。采用西门子TIA Portal V16集成开发环境，构建了基于OPC UA协议的分布式控制系统，实现全流程的数字化管理。同时，引入基于深度学习的质量检测系统，并采用YOLOv5算法。第三阶段（4个月）着重于数据分析和决策支持系统的构建。利用TensorFlow框架开发预测性维护模型，以有效减少设备非计划停机时间。整个改造过程中，采用数字孪生技术进行虚拟调试，将系统集成时间缩短了30%。

4.3改造效果评估

4.3.1陶瓷生产效率提升分析

通过引入机器人和智能控制系统，生产线的整体效率提高了35%（图1）。具体表现在以下几个方面：第一，生产节拍时间从原来的45秒/件缩短到30秒/件，日产能从11.1万件提升到16.7万件。第二，设备利用率从78%提高到92%，设备故障率降低了60%。第三，智能调度系统优化了生产计划，使生产线切换时间减少了40%，产品多样性应对能力大幅提升。第四，能源利用效率显著提高，窑炉单位能耗从1.9kWh/kg降低到1.45kWh/kg，节能率达23.7%。通过对生产数据的分析，发现影响生产效率的关键因素是窑炉温度曲线的精确控制（R2=0.87）。

4.3.2陶瓷产品质量改善评估

引入基于机器视觉的智能检测系统和精准控制技术，产品质量得到全面提升。产品合格率从92%提高到98.5%，达到国际领先水平。次品率降低带来的直接经济效益每年约1200万元。产品一致性显著提高，关键尺寸公差从±0.5mm提升到±0.2mm，色差ΔE值从原来的2.5降低到1.2，远超行业标准。通过实时监控和闭环控制，釉面质量大幅提升，气泡和针孔等缺陷发生率降低了85%。同时，建立了基于大数据的质量追溯系统，实现了从原料到成品的全流程质量管控，为持续改进提供了数据支撑。

5结论

智能化改造通过机器人技术的引入，有效提升了陶瓷生产效率和产品质量，降低了能耗与人工成本，取得了显著的经济与社会效益。未来，进一步加强生产数据的智能分析与优化，推动更多环节的全自动化改造，将有助于提升企业在全球市场的竞争力，同时为制造业的智能化升级提供更多创新路径与实践经验。

参考文献

[1]郑振兴.面向陶瓷行业机器人智能集成制造关键技术与应用[J].科技成果管理与研究，2022（7）：71-72.

林春兰.智能机器人系统在陶瓷电子商务中的应用[J].集成电路应用，2023，40（9）：332-334.

[3]夏晖，乔志峰.卫浴陶瓷打磨机器人阻抗控制研究[J].天津理工大学学报，2022，38（6）：46-51.

[4]张晴宇.陶瓷雕刻机器人研究与仿真[D].景德镇陶瓷大学，2022.