幾十年來，機器人技術(shù)的故事一直是一樣的：您需要大量的批量生產(chǎn)才能獲得任何收益。在許多領(lǐng)域，機器人技術(shù)一直是僅限于大規(guī)模制造商的游戲，而任何生產(chǎn)各種SKU的商店都被排除在外。

　　高產(chǎn)品組合的制造商避免在許多應(yīng)用中使用機器人。造成這種情況的主要原因不是機器人本身的成本，而是適應(yīng)機器人環(huán)境（定位夾具）的成本以及對其編程的成本。

　　大多數(shù)高產(chǎn)品組合環(huán)境不斷變化?？梢苿拥膴A具，錯誤地掛在傳送帶上的物體或任何側(cè)向放置的設(shè)備都可能使傳統(tǒng)編程的機器人完全無法進入。價值50,000美元的機器人可能只為一項任務(wù)，零件或操作就需要15萬美元或更多的集成成本。如果應(yīng)用程序需要復(fù)雜的零件或批次更改，則成本可能會激增。

　　這并沒有阻止制造商開展工作，但是隨著技術(shù)工人不斷面臨的挑戰(zhàn)，機器人技術(shù)的成本必須快速下降，其中包括編程成本。大多數(shù)機器人都定位在六個軸上，需要對它們進行編程說明。這包括每個機器人關(guān)節(jié)的位置和機械限制。在大多數(shù)情況下，指令必須精確到毫米。

　　但是，借助人工智能（AI），對于高產(chǎn)品組合的制造商來說，自動化的成本效益方程可能會發(fā)生巨大變化。那是因為現(xiàn)在有些機器人正在有效地自我編程。

　　“什么”與“如何”

　　假設(shè)您要一位同事在休息后的回程中為您買咖啡，對于一個人來說，非常容易。但是對于機器人來說，您需要特定的說明：“走進這扇門，沿著90英尺的高度走下去，走幾分鐘，然后回去，在最左邊拿一杯咖啡在柜臺的另一邊，沿著90英尺的大廳往回走，重新進入工作區(qū)，然后把咖啡放到我手中?！辈⑶?，如果自您上次看到咖啡機以來一直有人移動咖啡機，則操作將失敗。

　　近年來，制造商已通過以下三種方式之一對機器人進行了編程：使用示教器進行順序編程，運動學(xué)操縱以及離線編程。示教器的進步已經(jīng)嘗試使機器人編程更加直觀。通過運動學(xué)操作，操作員可以物理定位機器人并記錄位置，從而使情況變得容易一些。盡管程序確實需要考慮速度和機器人的機械限制，但還是從中得出了路徑。離線編程和仿真可以節(jié)省車間編程時間，但是操作員會花時間進行驗證，重寫和修改程序，以解決仿真環(huán)境與實際環(huán)境之間的差異。

　　在所有這些情況下，程序員都在告訴機器人“如何”執(zhí)行其任務(wù)-像獲取咖啡的詳細(xì)說明一樣。自編程機器人技術(shù)采用根本不同的方法。無需告訴他們?nèi)绾巫?。相反，只需要告訴他們“做什么”即可。

　　什么是自編程機器人？

　　自編程機器人會自動生成任務(wù)計劃。它感知環(huán)境，在可能的范圍內(nèi)了解過程約束，然后在不需要人工干預(yù)的情況下執(zhí)行任務(wù)。

　　與傳統(tǒng)的工業(yè)自動化不同，自編程機器人被賦予特定的“目標(biāo)”，例如任務(wù)描述，例如“油漆該表面”。AI會考慮機器人的規(guī)格和限制，例如允許移動的速度以及正在處理的對象的位置；然后，它會實時為每個零件創(chuàng)建有效的計劃。

　　機器人在航空航天零件上進行粉末噴涂，并在其旁邊顯示了對同一過程的仿真-所有這些過程都是實時自動編程的。照片由Omnirobotic提供

　　自編程機器人使用人類眼睛的方式相同，它使用3D視覺感知對象前方的各個方面，例如對象的形狀，大小和相對位置。機器人將所有這些信息與分配的任務(wù)相關(guān)聯(lián)，然后使用基于AI的算法對信息進行解釋，并找出實現(xiàn)目標(biāo)的最有效途徑。這可能包括物體運動的情況，例如鉤在連續(xù)移動的輸送線上的鈑金零件。

　　當(dāng)機器人為任務(wù)生成自己的程序時，它將使用來自3D視覺（環(huán)境的“數(shù)字孿生”）的信息來驗證計劃的每個部分。這種AI的運作方式類似于熟練的操作員如何使用其眼睛和大腦。它適應(yīng)于其前面的對象的位置，方向和形狀的變化。

　　噴涂工藝的潛力

　　高產(chǎn)品組合制造商可以在各種操作中部署自編程機器人。例如，這種機器人現(xiàn)在被用于噴涂航空零件。

　　一般而言，噴涂工藝是自編程機器人技術(shù)進入市場的最快途徑。粉末涂料，液體噴涂，噴丸，噴砂，熱噴涂和點膠均適用，主要是因為在幾毫米范圍內(nèi)就可以依靠視覺傳感器和機器人精度。特別是對于粉末涂料和液體噴涂，自編程機器人首先投入使用，因為對解決方案的需求是如此之高。

　　對于工業(yè)噴漆和粉末涂料，挑戰(zhàn)是三重的：如何實現(xiàn)高質(zhì)量的輸出，如何限制昂貴的返工并保護工人的健康和安全？隨著工作的進行，工人不僅變得疲倦，而且視力和準(zhǔn)確性也下降，工作的一致性也受到影響。返工成本可能很高，有時足以使整個批次無利可圖。如果不遵循正確的安全性和人體工程學(xué)規(guī)范，則在某些工業(yè)噴漆和粉末涂料環(huán)境中長期使用可能會導(dǎo)致呼吸系統(tǒng)疾病，整形外科挑戰(zhàn)和慢性疼痛。

　　對于自編程機器人，一旦設(shè)置了視覺傳感器，只要接受定期維護，其精度就不會降低到其校準(zhǔn)值以下，這不超過大多數(shù)工業(yè)機器人所需的有限維護。機器人無需戴口罩或使用空氣過濾系統(tǒng)，并且它們不會長期滋生困擾許多熟練工人的疾病。

　　當(dāng)今的傳感器可以克服照明和反射率方面的挑戰(zhàn)，并且機器人可以以高線速度運行，并且可以將各種零件放置在任何方向上。自編程機器人使用啟發(fā)式方法來確定其噴涂的涂料量和產(chǎn)生的覆蓋量。目的是用最少的粉末浪費獲得盡可能一致的光潔度。

　　液體繪畫確實增加了一些額外的復(fù)雜性。例如，如果機器人暫?；蚍磸?fù)經(jīng)過某個地點，則系統(tǒng)必須考慮油漆滴落的風(fēng)險，這最終成為一個附加變量。但是，一旦考慮了此變量，機器人就可以實現(xiàn)高一致性，精度和可重復(fù)性。

　　除了基于噴霧的應(yīng)用程序之外，自編程機器人可以做什么也沒有任何限制。還有要做的更多工作。傳感器，夾具和其他組件必須具有成本效益，制造商需要能夠快速部署這些機器人系統(tǒng)。

　　例如，諸如焊接，研磨和拋光之類的接觸過程比諸如噴漆或粉末涂料之類的噴涂過程需要更高的精度。這僅意味著需要設(shè)計其他解決方案。即便如此，自編程機器人的原理仍然存在。

　　粉末涂料是自動化的成熟應(yīng)用，因為它涉及到將工人放置在經(jīng)過多年暴露會導(dǎo)致健康問題的環(huán)境中。蓋蒂圖片社

　　大批量/小批量生產(chǎn)的AI

　　通過使AI發(fā)揮作用，制造商可以使許多重復(fù)性最高，參與度最低的任務(wù)實現(xiàn)自動化，而這些任務(wù)仍然需要人工水平，知識和訣竅。油漆和粉末涂料只是許多示例中的第一個。

　　沒有人會從抑制自動化中受益，但是出于自身利益考慮，自動化也不一定具有成本效益。第一步是識別并驗證操作中最繁瑣，重復(fù)和危險的工作實際上是否可以自動化。通過在這種情況下使用機器人并提供解決方案，制造商可以將其自動化工作發(fā)展到包括整個單元和生產(chǎn)線。隨著這種過渡的發(fā)生，公司將看到現(xiàn)有員工可以填補空白，發(fā)揮自己的想法并幫助產(chǎn)生更好的結(jié)果的地方。

　　在所有這些方面，自編程機器人技術(shù)可以發(fā)揮關(guān)鍵作用。這種新型的自動化將幫助釋放資源，并使制造商更有效地進行生產(chǎn)，而所有這些都無需重新設(shè)計設(shè)施就可以首先安裝機器人。