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工业机器人取代劳动力?真没那么简单!
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工业机器人取代劳动力?真没那么简单!

2019-08-15 09:01:05 来源:控制工程网 点击:1107

【哔哥哔特导读】随着工业机器人话题的不断升温,工厂劳动力将被淘汰的新闻也甚嚣尘上。

近年来,有些媒体对工业机器人和制造自动化的大肆宣扬,让人们对机器人产生了狂热的推崇。然而,将机器人用于工业生产,并不是一件容易的事情。

埃隆·马斯克的特斯拉纯电动汽车已经很酷了,但生产特斯拉的工厂比它还更酷。据媒体曝光,特斯拉的这个号称全球最智能的全自动化生产车间里,从冲压生产线、车身中心、烤漆中心到组装中心,这四大制造环节中一共有超过150台机器人参与工作,而且没有一个工人参与其中。许多人在看过被媒体曝光的特斯拉工厂视频之后,都兴致勃勃地想将机器人用于工业生产,对工业生产全自动化的前景也仿佛信心大增,甚至深忧工厂里的工人们是否就此大批失业......

其实早在20世纪70年代时,半导体工业就开始建立大量的自动化设备,使用工业机器人进行制造生产。然而,工业机器人的普及程度远不及现在这么广泛。近两年来,媒体对机器人和工业自动化的大肆宣扬让人们对其有了新的热忱,仿佛机器人是万能灵药,用于任何工业制造都能取得前所未有的成就。

尤其是在全球人力成本日渐增加的时候,机器人代替人类进行生产制造工作,被认为是一个很好的解决方法。在媒体的普遍描述中,使用机器人进行工业生产既能降低人力成本,还能提高生产效率,也可以促进国家的工业发展。

 

 

然而,将机器人用于工业生产,其成本消耗之大,却是鲜有人过问。

在一般人看来,将机器人用于工业生产似乎只需要一个步骤就可以完成 - 购买需要的工业机器人。然而事实果真如此吗?

我们就拿工业生产最为常用的机械手臂作为例子,来看看要想将其真正投入到工业生产使用,需要耗费多少成本。

首先,你需要选择合适的机械手臂。从市面上的产品来看,比较火的产品有ABB、东芝、库卡、发那科以及爱普生等,而这些品牌的机械手臂价位一般在3~6万美元。花了这么多钱买来的机械手臂,既没有躯干、没有手指,也没有眼睛,更不用说拥有可以思考的“大脑”了。

如果你以为购买好需要的机械手臂就算完成了工业自动化生产的话,那么接下来的一系列步骤有可能会使你大吃一惊。

买来的机械手臂一般都需要在专用基座上完成组装,而这个基座并不是配套产品,你需要再掏上千美元才行。

其次,组装完成以后,你需要花几千美元买一个专门存放机械手臂的、配有安全装置(例如紧急暂停按钮和安全传感器)的笼子。除非你买的新型合作型机器人(例如Yumi),当然这样的机器人价格更为昂贵。

当机械手臂的安装和安置问题得到解决以后,仍然不能立马用于工业生产。因为除非是新型昂贵的设备,市面上大部分的机械手臂是没有能力自主进行任务操作、工具零件替换工作、重力感知以及亲自运送需要生产的零部件。

所以,你还需要为它配备以下设备:末端执行器、工具变化器、力觉感应配件、配件供给设备以及总控制系统等。除此之外,你还需要为买来的机械手臂配备视觉系统,毕竟它们大部分是没有视觉能力的。

而这些设备要么价格不菲,要么耗费在调试的时间过长,无形中使用机械手臂进行工业生产的成本也增加了不少。所以,尽管在媒体的烘托下,机器人似乎是快要与人的能力差不离了,但实际上大部分机械手臂仍然称得上是“笨拙”的产品。

在配备好各项设备以后,你仍然需要为机械手臂编制特定生产制造程序。因为机械手臂的每一步程序都需要提前被编制好,否则它们根本不知道要如何移动和操作。当然假使你希望你的机械手臂在完成这项产品的生产过程后,投入到另一件产品的生产流程中去,你需要从头开始配置相应的设备配备以及编制新一套的程序。

而如果是由工人来进行工厂生产制造,你只消将生产新产品的工序流程告知他们,或者进行新的技能培训之后,他们就可以马上投入生产制造了。

所以,我们不能将机器人和人工智能完全划等号,毕竟要想所有类型的工业机器人都具备像人类一样的智能以及自主能力,目前来看还是一件非常复杂的事儿。

当你回过头看时,会发现一开始购买机械手臂投入的成本也只是工业自动化过程中非常小的一部分了。 这也更让人惊叹埃隆·马斯克全自动化生产车间是多么地厉害。

保守估计,马斯克及其团队至少为这个全由机器人进行生产制造的工厂设备和设计耗费了数千万美元以及成千上万个小时。

可是,直接使用工人也不会需要耗费这么多成本,为了让工业生产实现机器人化、自动化耗费的这么多资金和时间,值得吗?

其实还是有许多理由能让我们选择使用机器人进行工业生产的。毕竟工业生产制造的工作内容枯燥无味,而且有些生产工序靠人力完成也的确有些勉强(比如非常小的半导体配件生产)。

机器人产业还在不断探索与发展中,相信终有一天,机器人也能够完全胜任工业生产线的工作。尽管有些媒体对机器人不断鼓吹,我们应该对机器人用于工业生产的真实成本有个清楚的认知,这样才能更好地推动工业自动化的进程。

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