「机器人」前沿研究丨工业机器人在智能制造中的角色( 四 )


虽然PUMA以其灵巧性及编程能力引领流行 , 但它在尝试进入组装产业时 , 却没有达到最初的期望 。 与此同时 , 一个更简单、更便宜的机器人设计 , 即选择柔性装配机器手臂(selective compliance assembly robot arm , SCARA)的机器人在实际产业中更有效地导入了 。 在日本 , SCARA参与制造了大量录像机(video cassette recorder , VCR)播放器与汽车零件 。 在这里得到的教训是 , 在组装行业中 , 自动化的成本因素最为关键 , 额外智能虽然有好处 , 但是成本在实际组装行业还是优先考虑的因素 。 在当今与未来的组装应用中 , 基本的成本因素依旧不变 。 此外 , 机器人的尺寸对小零件组件很重要——越小越好 。
机器人与人类并肩工作的想法最初被认为是PUMA的应用 , 尽管它当时没有成功 。 现在协作机器人在体积、轻量、编程、安全与灵巧等方面都有提升 , 然而精益求精的组装流程仍然是以更低的成本及更快的速度来达成更高的产出为目标 。 组装自动化事实上仍然是个相当有挑战的知易行难课题 , 远远比许多人的评估还要有挑战 。 对于机器人导入组装的经济考虑还是大过机器人智能 。
(三)系统整合机器人
感谢多年以来机器人领域的大学教育及相关教科书普遍化 , 使编写程序语言及控制机器人的知识得以广泛传播 。 市面上也有众多的开源程序与工具使控制机器装置的门坎得以降低 , 但是能够进行机器运动与在工业界开创机器人事业之间存在着显著差异 。 传统的机器人企业已在服务端、应用端、开发端、教育训练端建立声望 , 并能够与供应链合作共同降低成本 , 这样才有机会持续站稳 。 机器人行业仍然需要搭配外围的系统整合才有发挥空间 , 努力加入有特色的应用功能才会有市场机会(图4) 。 虽然系统整合机器人(system-integrated robot,SIR)可能灵活性较低 , 但它们可以实现比标准机器人更高的产量和更低的成本 , 因此 , SIR定位于专用机器和传统机器人之间 , 旨在服务特定的应用 。

「机器人」前沿研究丨工业机器人在智能制造中的角色
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图4. 系统整合机器人
(四)针对3C产业的自动化机器人
凡是与计算机、通信、消费电子相关的产品及服务皆可称为3C产业 。 这是个庞大的产业 , 有着大量设备及作业员需求 。 3C产业近代的成长体现在智能手机的使用日益增加 , 智能手机从根本上改变了人们沟通交流的方式 。
从制造的观点来看 , 智能型手机由背壳、前屏幕、印刷电路板(printed circuit board,PCB)和内部零件组成 。 背壳材料由塑料发展到金属 , 如镁合金、铝合金、不锈钢、钛合金 , 还有其他非金属 , 如玻璃、蓝宝石与玻纤材料 。 单就背壳的制程 , 从压铸出金属原型到表面抛光处理 , 可包括上百个步骤 。 针对背壳制程的机器人自动化还是在脏污、危险、无聊(dirty,dangerous,dull , 俗称“3D”)的环境中使用 。
3C产业的一个特性就是生产期间快速地爬坡与快速下坡 。 这需要大量的设备制造能力及设备调配度以达到快速规划、设计、加工、测试及最终调机导入 。 典型的3C机器人应用见图5(a) , 现阶段以及潜在的组装作业应用见图5(b) 。 针对3C产业 , 机器人的机会仍然会再持续增长 。
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图5. 3C产业制程
制造多样式显示屏的面板需要投入大量的资金 。 大多数的面板制程需要在无尘环境中执行 , 用到高可靠性的设备及独门的制程知识背景 。 制造面板的制程需要使用特殊定制化及高精度的设备 , 精密黏合玻璃与触控面板 , 以达到生产力及可靠性的要求 。 PCB与表面贴装技术(surface mount technology,SMT)组件同样也需要精密的设备与系统进行生产 。 机器人的机会则存在于多样且次要的上下料及物料输送任务 。