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cobot 机器人（COBOT机器人）

发布时间：2023-04-21 16:47:23 稿源：创意岭阅读： 69

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于cobot 机器人的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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回答的问题信息技术和智能产品如何与这些战略相联系?
经常被看做一个东西，机器人和人工智能到底有什么区别？
航空检测机器人CobotAI-A2是哪个公司研发的？
协作机器人品牌有哪些，哪个更先进？
全球协作机器人前十名是哪些？

cobot 机器人（COBOT机器人）

回答的问题信息技术和智能产品如何与这些战略相联系?

「1. 智能制造推进的难点与问题」
我国制造业面临着异常严峻的挑战：人口红利消失、“未富先老”、企业招工难，人工成本迅速上升；高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移，低成本制造业向东南亚国家转移；高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本；原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力；环保风暴也给很多企业敲响了警钟；中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状；而国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜。
在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点与问题：
第一，概念满天飞，技术一大堆。近几年来，从工业4.0的热潮开始，智能制造、信息物理系统（CPS）、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B（C2M）等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、时间敏感网络、深度学习、数字孪生、MBD、预测性维护......，让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。
第二，摸着石头过河。企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在3种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。同时，企业也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业仍然是“头痛医头”，缺乏章法。
第三，理想很丰满，现实很骨感。推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。
第四，自动化、数字化还是智能化？在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业3.0的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂。例如，日本发那科仅需40s就能全自动装配完成一个伺服电机，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂，该工厂对于大批量生产的产品，大量应用机械手，实现高度自动化；对于中小批量的产品，推进低成本自动化，即部分工位的自动化；而对于单件定制的产品，采取手工装配。e-works考察团还参观施耐德电气的法国诺曼底工厂，该工厂是生产继电器的自动化工厂，该工厂实现了绕线、装配、包装等全流程的自动化，而且可以在一条产线生产多种变型产品，但实际上还不是智能工厂。还有西门子一直将被广泛誉为工业4.0典范的安贝格电子工厂也是被称为数字化工厂，其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据采集以及大数据分析。
一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂，却是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线，一开始设置的自动化率是90%，后来发现调整为70%，增加若干人工工位，整体质量和效率反而是最优的。此外，对于装备制造行业，机加工等工序并不适合建立自动化生产线，而建立柔性制造系统（FMS）则是更现实的选择。马扎克（MAZAK）、发那科（FANUC）的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守，自动生产不同的机械零件。

图1 MAZAK的FMS（柔性制造系统）
第五，理性看待投资回报。制造企业的企业家，尤其是中小型民营企业的老板，非常关心投资回报。很多企业的要求就是必须能够在3～4年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入，甚至有的期望值更高。然而，有些账容易算，比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算，例如工业软件作为一个使能要素，企业离不开工业软件，却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本，赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位，更是常常用不起来，业务部门牢骚满腹。长此以往，制造企业更加重硬轻软，最后停留在简单地做一点局部的自动化改善。
第六，数据采集与设备联网，迈不过去的坎。企业要真正实现智能制造，必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动采集，实现生产设备（机床、机器人）、检测设备、物流设备（AGV、立库、叉车等），以及移动终端的联网，没有这个基础，智能制造就是无源之水。但是，现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段，甚至一些知名企业的生产线也未联网，没有基础的设备联网，何谈工业互联网？
第七，基础数据和管理基础。无论是推进企业信息化、两化融合，还是进一步实现数字化转型，推进智能制造，基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP，或者ERP升级换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰，也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是，一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。
「2. 智能制造推进的5项基本原则」
随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。
智能制造势不可挡，但智能制造只是手段，不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标，积极学习各种智能制造新兴技术，探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性，具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析，明确总体拥有成本，根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化，为了争取政府项目而盲目大干快上智能制造项目，以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下，又形成新的智能孤岛，甚至形成“仅供参观”的花架子。
因此，制造企业推进智能制造，需要把握以下5项基本原则：
【原则1】正确理解智能制造。智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造（Smart manufacturing）系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。
【原则2】正确理解和应用智能制造使能技术。智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、电子数据交换（EDI）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字孪生，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
【原则3】必须理解智能化与自动化的本质区别。那些将机器人应用和无人工厂说成是工业4.0的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。
【原则4】必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险。推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。
【原则5】企业需要建立自己的专业队伍，并选择长期的战略合作伙伴。推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进，因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。
总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用30多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩（甩图纸、甩账表）”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有政府的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。因此，不论市场上有哪些“热词”（buzz word）或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。企业需要在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效。
「3. 智能制造推进的策略」
首先，推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。
第二，必须对智能制造有正确的理解和认识。智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。此外，需要强调的是，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。
第三，大处着眼，小处着手。企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施5个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。

图2 智能制造总体框架范例
第四，紧密跟踪先进制造技术的发展前沿。近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计等新的设计模式，从计算机辅助人设计，演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。奥迪A8采用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。
第五，积极稳妥地推进数字化和智能化技术的应用。当前，人工智能技术的发展如火如荼，必将在制造业不断得到应用，尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。此外，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等可视化技术，在制造业也有很好的应用场景，例如设备操作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用增强现实技术进行电路板的检测，蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot（协作机器人，单臂和双臂）在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用，机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。

图3 爱立信工厂利用AR技术辅助进行电路板质量检测
第六，选择真正靠谱的合作伙伴。智能制造系统架构十分复杂，也非常个性化，相关技术在不断演进，企业本身也是动态变化，智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中，智能制造的推进是一个长期的过程。因此，企业推进智能制造需要寻找专业的合作伙伴，从培训、现状评估、规划，到具体的数字化工厂仿真、产线设计，到真正实现工控网络的建设，并建立工控安全体系，实现IT与OT系统的集成。

经常被看做一个东西，机器人和人工智能到底有什么区别？

机器人是靠自身动力能够实现某项具体功能的机器，是机器设备。如：洗衣机、扫地机器人等，它们之间的区别是智能化程度不同而已。
人工智能是利用计算机科学技术研究、开发，用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学。其目是让计算机的工作效果发挥的极致。

　什么是机器人？

　　机器人是可编程机器，通常能够自主地或半自主地执行一系列动作。

　　构成机器人有三个重要因素，：

　　机器人通过传感器和执行器与物理世界进行交互。

　　机器人是可编程的。

　　机器人通常是自主或半自主的。

　　说机器人是“通常”自主的，因为一些机器人不是。例如，Telerobots完全由人手控制，但远程机器人仍然被归类为机器人的一个分支。这是机器人定义不是很清楚的一个例子。

　　有人说机器人必须能够“思考”并作出决定。然而，“机器人思维”没有标准的定义。要求机器人“思考”表明它具有一定程度的人工智能。

　　然而，您选择定义机器人，机器人涉及设计，构建和编程物理机器人。只有一小部分涉及人工智能。

　　什么是人工智能？

　　人工智能（AI）是计算机科学的一个分支。它涉及开发计算机程序来完成否则需要人类智能的任务。AI算法可以解决学习，感知，问题解决，语言理解和逻辑推理。

　　AI在现代世界中以许多方式使用。例如，AI算法用于Google搜索，Amazon推荐引擎和SatNav路线查找器。大多数AI程序不用于控制机器人。

　　即使AI用于控制机器人，AI算法也只是较大的机器人系统的一部分，它还包括传感器，执行器和非AI编程。

　　通常,但并不总是AI涉及一定程度的机器学习，其中算法通过使用已知的输入和输出以某种方式“训练”以对特定输入进行响应。我们在文章中讨论机器学习机器人视觉与计算机视觉有什么区别？

　　将AI与更传统的编程区分开来的关键方面是“智慧”。非AI程序只需执行指定的指令序列。AI程序可以模仿一些人类智力水平。

　　什么是人工智能机器人？

　　人工智能机器人是机器人与AI之间的桥梁。这些是由AI程序控制的机器人。

　　许多机器人不是人为智能的。直到最近，所有的工业机器人只能被编程为执行重复的一系列动作。正如我们所讨论的，重复运动不需要人工智能。

　　非智能机器人的功能相当有限。AI算法通常需要允许机器人执行更复杂的任务。

　　示例：非人工智能Cobot

　　一个简单的协同机器人（cobot）是非智能机器人的完美例子。

　　例如，您可以轻松地编写一个cobot来拾取一个对象并将其放在其他位置。然后，cobot将继续以完全相同的方式拾取和放置对象，直到将其关闭。这是一个自主的功能，因为机器人在编程之后不需要任何人工输入。但是，任务不需要任何智慧。

　　示例：人工智能科博特

　　您可以使用AI扩展cobot的功能。

　　想像你想添加一个相机到你的cobot。机器人视觉属于“感知”类别，通常需要AI算法。

　　例如，假设您需要cobot来检测它正在拾取的对象，并将其放置在不同的位置，具体取决于对象的类型。这将涉及培训一个专门的视觉程序来识别不同类型的对象。一种方法是使用称为模板匹配的AI算法。

　　结论和混乱：软件机器人

　　正如你所看到的，机器人和人工智能真的是两个独立的事情。机器人涉及构建机器人，而AI涉及编程智能。

　　但是，我给你一个轻微的混乱：软件机器人。

　　“软件机器人”是指一种自主操作来完成虚拟任务的计算机程序。它们不是物理机器人，因为它们只存在于计算机内。经典的例子是一个搜索引擎网络抓取工具，它漫游互联网，扫描网站并将其分类进行搜索。一些先进的软件机器人甚至可能包括AI算法。然而，软件机器人不是机器人的一部分。

航空检测机器人CobotAI-A2是哪个公司研发的？

航空检测机器人 C o bo t A I- A2 是由中智科创与中新红外共同开发的，航空检测机器人Cob o t AI- A2惊艳亮相，一举成为巴黎航展上的焦点，可见，随着机器人技术的不断进步，以C o bot A I -A2为代表的中国机器人技术已达国际先进水平，甚至在某些专项技术上早已赶超国外。

cobot 机器人（COBOT机器人）

协作机器人品牌有哪些，哪个更先进？

目前全球知名的协作机器人品牌在亚洲有来自中国大陆的大族机器人、台湾地区的达明机器人，日本的发那科机器人、安川机器人。在欧洲有优傲机器人、ABB。协作机器人。协作机器人诞生初期，国外机器人巨头垄断市场，随着国内的技术发展突飞猛进，大族协作机器人逐渐成为具有强劲竞争力的大品牌，它是大族激光旗下子公司，是国际上技术领先的协作机器人品牌，也是国内唯一在核心部件全部自主研发的协作机器人品牌，出口全球100多个国家，在全球很具影响力和代表性。

全球协作机器人前十名是哪些？

协作机器人作为朝阳行业，被广泛看好，几年内在全球范围内涌现出不少的协作机器人品牌，从目前和长远来看，从技术性、实用性、安全性和市场覆盖率等综合来看，根据权威数据，全球协作机器人前十名有：
1、大族机器人。大族机器人是大族激光旗下品牌，率先突破了更多更先进的关键技术，是国内唯一一家在核心部件完全自主研发的品牌，不仅是国货之光，更是目前协作机器人领域全球的领导者，产品通过全球多国认证，远销海内外，不少技术处于全球领先水平，比如防护性、响应速度、抗干扰能力等，产品覆盖全球100多个国家。
2、优傲机器人。是跨国企业投资的品牌，Universal Robots公司(优傲机器人)是一家致力于开发具有广泛可用性的机器人技术的公司，可以在很多工业生产领域实现自动化和合理化。
3、KUKA机器人。KUKA是一家创建于德国的自动化集团公司，公司总部位于德国奥格斯堡。
4、FANUC（发那科机器人）。FANUC 是日本一家专门研究数控系统的公司，成立于1956年。1974年，FANUC首台机器人问世，FANUC机器人产品系列多达240种，负重从0.5公斤到1.35吨。
5、安川机器人。安川机器人来自日本安川电机（Yaskawa）。于2015年12月的推出了第一款协作机器人MOTOMAN-HC10。安川的协作机器人产品除了HC10，还包括小型6轴机器人MotoMINI。
6、博世机器人。博世(Bosch)是德国的工业企业之一，在2014年10月，博世推出了其首个协作机器人解决方案APAS。
7、Rethink。Robotics。Rethink Robotics公司成立于2008年，原名为Heartland Robotics，于2012年更名并推出了第一款协作机器人Baxter
8、Bionic。Robotics Bionic Robotics是一家德国公司，其推出了轻量级单臂机器人BioRob。BioRob自重6kg，可搬运重量为500g。
9、遨博机器人。创立于 2015 年，是一家专注于协作机器人研发、生产和销售的国家企业。作为协作机器人整体解决方案提供商，遨博开发了许多款式的协作机器人产品，产品有一定的竞争力。
10、节卡机器人。2014年由一群工程师与机器人学者联合创立，他们希望所从事的机器人事业能够“节节胜利”，也深知前进的征途中需要“上下求索”，所以取名“节卡”。

以上就是关于cobot 机器人相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服（13067763222）进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。