工業(yè)自動化中的多機(jī)協(xié)作分揀與精密裝配是智能制造領(lǐng)域的核心技術(shù),其發(fā)展推動了制造業(yè)向柔性化、智能化方向的深度轉(zhuǎn)型。以下從技術(shù)突破、應(yīng)用場景、行業(yè)實踐及未來趨勢四個維度展開分析:
一、技術(shù)突破:群體智能與精密控制的融合
多機(jī)協(xié)作分揀的核心技術(shù)
跨場域純視覺感知與智能混合決策:優(yōu)必選工業(yè)人形機(jī)器人 Walker S1 在極氪 5G 智慧工廠中,通過跨場域純視覺感知技術(shù)實現(xiàn)動態(tài)目標(biāo)的連續(xù)跟蹤,并構(gòu)建全局地圖 “群建群享”,結(jié)合多模態(tài)推理大模型實現(xiàn)端云協(xié)同決策,顯著提升分揀效率與準(zhǔn)確性。
多機(jī)協(xié)同控制與動態(tài)路徑規(guī)劃:在協(xié)同搬運場景中,機(jī)器人通過聯(lián)合規(guī)劃控制系統(tǒng)實現(xiàn)軌跡規(guī)劃、負(fù)載辨識與柔順控制的多機(jī)協(xié)同,確保大尺寸工件搬運的穩(wěn)定性。例如,寧波前灣新區(qū)的人形機(jī)器人通過多機(jī)協(xié)作完成 360 噸轉(zhuǎn)輪的靜平衡裝配,精度達(dá)到 “零殘余”。
群體智能架構(gòu):優(yōu)必選創(chuàng)新性提出的 “群腦網(wǎng)絡(luò)(BrainNet)” 架構(gòu),通過端云協(xié)同的推理型節(jié)點(超級大腦)和技能型節(jié)點(智能小腦),實現(xiàn)復(fù)雜產(chǎn)線級任務(wù)的高維決策與技能遷移,突破單機(jī)自主的局限性。
精密裝配的關(guān)鍵技術(shù)
高精度感知與自適應(yīng)控制:面對小尺寸且易變形的柔軟薄膜物體,Walker S1 通過高精度力控技術(shù)動態(tài)調(diào)整抓取力度與姿態(tài),確保裝配過程無損傷、無偏移。該技術(shù)在汽車車門裝配中已實現(xiàn)量產(chǎn)應(yīng)用,合格率提升 20%。
數(shù)字孿生與虛擬仿真:北京理工大學(xué)研發(fā)的 “探測制導(dǎo)復(fù)雜光機(jī)電產(chǎn)品精密裝配技術(shù)”,通過數(shù)字孿生工藝閉環(huán)實現(xiàn)裝配過程的虛擬感知與預(yù)測,將航天裝備的裝配效率提升 5 倍,減少試裝環(huán)節(jié)并降低 60% 的人力成本。
工藝整合化與柔性制造:精密零部件制造行業(yè)通過 “以車代磨”“以磨代拋” 等工藝整合技術(shù),實現(xiàn)多工序集成,降低生產(chǎn)成本。例如,湖南申億精密通過冷鐓技術(shù)突破,將高端緊固件交付周期從 6 個月縮短至 15 天,成本僅為進(jìn)口件的 1/5。
二、應(yīng)用場景:從汽車制造到航天領(lǐng)域的全覆蓋
汽車與 3C 電子行業(yè)
協(xié)同分揀:在吉利汽車總裝車間,數(shù)十臺人形機(jī)器人協(xié)同完成 SPS 儀表區(qū)的物料分揀與車門裝配,通過跨場域純視覺感知技術(shù)實現(xiàn)動態(tài)目標(biāo)的跨場景跟蹤,分揀效率提升 30%。
精密裝配:ABB 為廣汽傳祺宜昌工廠打造的白車身總拼線,通過 18 臺機(jī)器人實現(xiàn) 46 秒 / 輛的高速節(jié)拍,焊接精度達(dá) ±0.01mm,支持 6 種車型混線生產(chǎn),產(chǎn)能提升 23%。
物流倉儲與航天裝備
智能倉儲:基于 AGV 的智能倉儲系統(tǒng)通過動態(tài)路徑規(guī)劃與多機(jī)協(xié)同調(diào)度,實現(xiàn)物料搬運的無人化。例如,杭州士騰科技的 AGV 系統(tǒng)可對接 MES/WMS 系統(tǒng),提升空間利用率 30%,降低人力成本 50%。
航天精密裝配:北京理工大學(xué)研發(fā)的數(shù)字孿生裝配系統(tǒng)在航天裝備制造中,通過米級工件的十微米級精度控制,實現(xiàn)弱剛性薄壁構(gòu)件的無試裝一次成功,關(guān)鍵工藝效率提升 4 倍。
半導(dǎo)體與醫(yī)療設(shè)備
半導(dǎo)體晶圓分揀:協(xié)作機(jī)器人在半導(dǎo)體潔凈車間中,通過高精度力控技術(shù)實現(xiàn)晶圓的無損抓取與分類,分揀良率達(dá) 99.9%。
醫(yī)療精密部件裝配:在心臟起搏器生產(chǎn)中,機(jī)器人通過視覺引導(dǎo)與自適應(yīng)控制技術(shù),實現(xiàn)納米級電極的精準(zhǔn)焊接,不良率低于 0.01%。
三、行業(yè)實踐:頭部企業(yè)的技術(shù)落地與規(guī)?;瘧?yīng)用
優(yōu)必選:人形機(jī)器人的群體智能突破
技術(shù)創(chuàng)新:Walker S 系列通過多模態(tài)推理大模型與群腦網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),實現(xiàn)跨場景任務(wù)的高效拆解與協(xié)同。例如,在奧迪一汽工廠,機(jī)器人集群完成跨車間的質(zhì)檢與裝配任務(wù),決策速度提升 50%。
商業(yè)化落地:優(yōu)必選已與東風(fēng)柳汽、比亞迪等企業(yè)合作,在全球最多車廠實現(xiàn)工業(yè)人形機(jī)器人的規(guī)?;瘧?yīng)用,單臺機(jī)器人年節(jié)約成本超 15 萬元。
ABB:汽車制造的高速精密標(biāo)桿
白車身總拼技術(shù):廣汽傳祺宜昌工廠的 ABB GateFramer 系統(tǒng)配備 18 臺機(jī)器人,以 46 秒 / 輛的節(jié)拍刷新全球記錄,焊接合格率達(dá) 99.98%。
涂膠與裝配:在特斯拉上海工廠,ABB IRB 6700 機(jī)器人通過力控技術(shù)實現(xiàn)前后擋風(fēng)玻璃的高精度涂膠,膠線誤差控制在 ±0.1mm 以內(nèi)。
西門子:工業(yè)自動化的生態(tài)構(gòu)建
多機(jī)協(xié)作通信協(xié)議:西門子的 Profinet 協(xié)議支持多臺 PLC 的動態(tài)主從切換,在物流分揀場景中實現(xiàn)設(shè)備故障時的無縫接管,系統(tǒng)可用性提升 99.9%。
數(shù)字孿生平臺:西門子 MindSphere 平臺在北汽重卡數(shù)字孿生工廠中,通過虛擬仿真優(yōu)化生產(chǎn)流程,單臺成本降低 20%,質(zhì)量缺陷率下降 22%。
四、未來趨勢:智能化、柔性化與生態(tài)協(xié)同
技術(shù)融合
AI 與 5G 的深度賦能:生成式 AI 將用于路徑規(guī)劃與任務(wù)調(diào)度,5G 網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)毫秒級實時通信。例如,優(yōu)必選的 “人形智能網(wǎng)聯(lián)中樞(IoH)” 通過 5G+AI 實現(xiàn)跨車間的群體智能決策。
數(shù)字孿生與邊緣計算:邊緣節(jié)點將承載更多實時數(shù)據(jù)處理任務(wù),如航天裝配中的數(shù)字孿生系統(tǒng)通過邊緣計算實現(xiàn)百毫秒級精度預(yù)測。
政策與產(chǎn)業(yè)生態(tài)
政策支持:寧波市《工業(yè)自動化(智能化)成套裝備改造試點工作實施意見》提出對自動化改造項目給予 30% 的財政補貼,推動中小企業(yè)技術(shù)升級。
標(biāo)準(zhǔn)制定:中國信通院發(fā)布的《人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報告(2024 年)》明確了多機(jī)協(xié)作的接口標(biāo)準(zhǔn)與安全規(guī)范,加速行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程。
成本與效益優(yōu)化
降本路徑:通過工藝整合化(如 “以車代磨”)與智能制造設(shè)備普及,精密零部件制造成本預(yù)計未來 5 年下降 40%。
投資回報:上汽通用的驅(qū)動系統(tǒng)智能化裝配項目通過機(jī)器人替代人工,生產(chǎn)效率提升 60%,年經(jīng)濟(jì)效益超億元。
工業(yè)自動化的多機(jī)協(xié)作分揀與精密裝配正從技術(shù)突破邁向規(guī)?;瘧?yīng)用,其核心在于群體智能、數(shù)字孿生與精密控制的深度融合。未來,隨著 AI、5G 與邊緣計算的進(jìn)一步滲透,制造業(yè)將實現(xiàn)從 “半柔性制造” 向 “全柔性智造” 的范式躍遷,推動全球產(chǎn)業(yè)鏈向高端化、智能化演進(jìn)。