工業機器人10大應用行業

生產商沒有配備自動化生產線？這簡直是無法想像的事。上海歐贊自動化設備有限公司，蘇州富加林自動化科技有限公司提供的精確耐用的高科技解決方案幾乎可以用于對各種材料的加工件進行標準化再加工。它可以負責執行有手傷危險的作業，全自動完成整個生產步驟以及智能化整合單個流程單元而且靈活性極高。無論是安裝、焊接、表面加工、揀選、測量還是檢測都可以更經濟快速的完成精密作業。自動化成了新一輪改革的代名詞。我們看到了傳統制造方式不斷被改進，而工業機器人則深受工業制造的青睞，于是“機器換人潮”也開始登上歷史舞臺。對于自動化行業發展至關重要的核心技術則成了新一輪競爭的關鍵點。

全球智能機器人的市場規模預計在2021年將成長至336億美元，而亞洲將是成長最多的地區。近年各國都不約而同將機器人視為戰略產業，某種程度甚至可以是一種綜合國力的展現，各領域的領導廠商都積極投入并發展當中。?

機器人無疑已成為下一個科技明日之星，全球各國無不積極推動機器人產業，而近期人工智能與深度學習等技術發展熱度增溫，更成為推動智能機器人發展的重要動能。根據工研院IEK研究報告預估，全球智能機器人的市場規模預計在2021年將成長至336億美元，而亞洲將是成長最多的地區。

根據財團法人精密機械研究發展中心的定義，智能機器人可透過傳感器感知環境，并藉由程序化處達成智能化理解，最后反應出所需動作，以執行各種生產活動、提供服務或與人互動。它是集合各種技術于一體的平臺，包含機械、控制自動化、電子、電機、影像、光學、通訊、軟件與安全系統等相關技術與應用，其中軟硬件整合技術至為重要。本課程深入探討智能機器人產業前景，并剖析關鍵技術、零組件與軟硬件架構。

服務機器人具發展潛力

根據資策會MIC研究數據顯示(圖1)，2015年四大應用領域機器人市場規模合計約269億美元，其中以工業機器人110億美元比重最高，但到了2025年整體市場規模將擴大到669億美元，盡管市場規模還是以工業機器人的244億美元**，但商業用機器人與個人用機器人2000～2025年復合成長率(CAGR)分別為11.6%與17.4%，尤其是2015年以后，這兩類應用成長更為顯著，服務型應用市場當中，有許多過去未導入機器人的新興領域，帶動其成長潛力。

2000～2025年全球各應用領域機器人產業規模

2015年以后，服務型應用市場，有許多過去未導入機器人的新興領域，帶動其成長潛力。

日本軟件銀行近年大舉進軍機器人領域，一連串的動作引發市場關注，張佳蕙說，包括2012年收購法國人形機器人公司AldebaranRobotics，其2014年推出的人形機器人Pepper陸續與IBMWatson、MicrosoftAzure合作。Softbank提出以溝通為基礎提供家庭及商業應用的愿景，Pepper被設定為「希望能被愛」的機器人，透過互動溝通了解家中成員，成為家中的一份子；并在人工智能的基礎下，讓Pepper協助企業產品的營銷，在家庭兼具娛樂及學習效果。此外，目前較知名已投入市場的服務型機器人還有Leka與Savioke。

近年各國都不約而同將機器人視為戰略產業，日本發展機器人已久，2015年日本政府設立機器人革命倡議協議會，推動機器人產業的發展；韓國則是由產業通商資源部主導，每五年制定基本計劃，目標是在2022年成為機器人活用的國家，生產規模達25兆韓圜；美國則是從2011年開始，由美國國家科學基金會(NSF)主導，發展能夠安全與人協同工作的機器人技術。目前韓國以家用機器人為發展主力，美國則是在救災國防領先各國，張佳蕙建議，家庭應用與公共應用各國布局已深，商業應用近期興起，臺灣可以伺機切入。

深度學習、語音識別等技術在近年有顯著的發展，也因此促成服務型機器人產業與應用的興起，機器人從過去單向溝通執行命令，進化到可以理解語意響應對話內容，應用服務為機器人后續發展重點。機器人應用情境多元，在不同場合必須結合各領域專業知識及對用戶需求的了解，因此廠商應透過開放平臺，加快機器人在各領域的應用。

類神經網絡技術大躍進

深度學習這個名詞因為2016年人工智能AlphaGo連敗南韓棋王，機器首度成功挑戰人腦，并在圍棋這個普遍被認為難度最高的博弈活動中，一時又被世界大眾所關心。而AlphaGo的深度學習核心就是類神經網絡技術，早在1943年，WarrenMcCulloch以及WalterPitts首次提出神經元的數學模型，之后到了1958年，心理學家Rosenblatt提出了感知器(Perceptron)的概念，在前者神經元的結構中加入了訓練修正參數的機制，這時類神經網絡的基本學理架構算是完成。類神經網絡的神經元其實是從前端收集到各種訊號(類似神經的樹突)，然后將各個訊號根據權重加權后加總，再透過活化函數轉換成新訊號傳送出去(類似神經元的軸突)。

相關技術架構其實早在1970年代就已經完成了，數據決策技術長尹相志(圖3)表示，深度學習其實就是類神經網絡的另一種說法，其成功來自于更深入理解人類大腦的運作。卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetwork)協助機器發展真正的視覺，其中的兩大原則為：局部感知與權重共享。讓機器可以從碎片特征理解整體意義，進而找出特征的群聚性，不斷分層細化的分析，無論是多細微的特征：只要不化成灰，都能抽取特征。

其中，圖形辨識是其中的重點，在過往的認知中，中央處理器(CPU)與繪圖處理器(GPU)處理不同的運算功能，單就圖形辨識的深度學習功能來說，GPU的效能是CPU的百至千倍，尹相志進一步表示，透過深度學習，機器甚至可以將原本馬賽克圖案的照片效果移除還原。不過，在語音與文字的辨識上，中文對于機器還是很大的挑戰，中文詞匯超過百萬，無須約定成俗即可創造新字以及賦予詞性，還有很多中英、中日、中韓夾雜的詞匯，諸如：藍瘦、香菇、94狂等。

大廠搜集數據布局未來

機器人產業前景受到各方矚目，尤其深度學習、人工智能成為各大廠布局下一波企業發展的方向，包括臉書(Facebook)、微軟(Microsoft)、谷歌(Google)與亞馬遜(Amazon)。這些企業的共通點就是都透過產品、服務與消費者互動，并累積了多年的初級數據，未來人工智能與深度學習說穿了都是大量數據搜集、整理并分類、標注(Tag)使這些初級數據變成信息，最后再透過強大的處理器快速搜尋與反應的結果。

從這樣的架構來觀察，碩網信息總經理邱仁鈿(圖4)認為，四大廠之間FB的數據結構化程度最高，因為每個用戶上傳文章或圖片時，已經將內容整理過，圖片分辨率高甚至照片中的人物也直接標注了，未來FB要藉由這些數據做進一步整理或利用時，可以花費最少的時間，或進行更高質量的整理。目前世界上有80%的數據數據是非結構化的，認知運算能夠提升并簡化學習過程。

因此，機器人要降低錯誤率重點就在數據的完整性與結構化，邱仁鈿進一步解釋，深度學習的應用歷程從底層的類神經網絡運算、大量數據分析、發現規則/自動歸類、產生媒合/推薦策略、記錄用戶行為、回饋到模型/提升準確率，最終就是要提升數據質量并產生自我學習修正機制。

協作型機器人角色更加重要

工業制造從80、90年代的自動化，發展到2000年代的智能制造，未來的智能工廠除了更高度的自動化與取代更多復雜的人力制程之外，還希望發展更多協作型機器人，臺達電子機器人事業群機器人事業處長彭志誠(圖5)說明，包括點膠(Dispensing)、上螺釘(Screwing)、焊接(Soldering)、檢驗(Inspection)、組裝(Assembly)、卡匣自動搬運車(Pick&PlaceVehicle，P&P)等，甚至可以彈性更換夾具與工具，生產線因產品、制程需要而可以彈性重組(Reconfigurable)，可以處理更多客制化的實時訂單。

一個機器人系統，彭志誠解釋，可以簡單分成機械結構(Mechanicalstructure)、驅動程序、運算與控制單元、傳感器、通訊模塊幾個項目。未來協作型機器人的市場發展趨勢為業界矚目，多家研究單位都看好其發展，BarclaysEquity研究指出，2020年該市場規模將挑戰30億美元，2015～2020年復合成長率97%，是非常高度成長的市場。

工業4.0促成自主機器人發展

智能機器人的發展要從德國喊出的工業4.0口號來觀察，臺科大自動化及控制研究所副教授李敏凡(圖6)說，該口號的精神在少量多樣、周期短，一切商業活動始于賣方，過去傳統的生產價值鏈順序顛倒，從顧客需求開始驅動研發，再到供應鏈與生產，完成整個商業活動。因此，生產線必須維持高度彈性，以因應各式各樣不同的需求，并實時反應。

自主移動機器人(AutonomousMobileRobot)有別于非自主性質的機器人，李敏凡指出，非自主性質如遙控是由人類以有線或無線方式控制；自動是執行規畫好的任務計算機程序；而自主則是可以在未知環境，處理非預知的工作，并可隨時、隨機彈性調整工作內容。簡單的說，工業4.0就是工業3.0加上人工智能，自主機器人的行為內容包括，避障、目標搜尋、軌跡追蹤、保持隊形等。

傳感器應用質量均升

從關鍵零組件的角度來看，臺科大電子工程系賴文政(圖7)博士說，機器人是由許多次系統整合而成的，若進一步將次系統拆解，則可以大致分成顯示器、輸入設備如鍵盤/游戲桿、驅動器如馬達、通訊設備、感測模塊、視覺模塊、導航模塊等重要單元。這些模塊在一個機器人身上可能出現多次，而微控制器(MCU)與傳感器，在許多次系統或模塊上都會一再出現，是非常重要的關鍵零組件，而且隨功能提升，這些關鍵零組件的使用量也將更為驚人。

尤其是傳感器，要讓機器人更聰明，需透過這些前端的傳感器搜集更多信息，意法半導體(ST)模擬、微機電與感測組件應用經理陳建成(圖8)說明，傳感器分成動作、環境、聲音三類，以當紅的Pepper為例，其頭部有四個麥克風、兩個RGB相機、一個3D傳感器、三個觸控傳感器、胸前有一個陀螺儀、手部有兩個觸控傳感器、腿部有兩個聲納傳感器、雷射傳感器六個、三個保險桿傳感器、一個陀螺儀、兩個紅外線傳感器，共九類近30顆傳感器。

也由于感測的需求越來越高，環境傳感器將往新應用領域發展，微機電類型的電子羅盤、加速度計、陀螺儀、麥克風等將持續提升感測精準度，也就是降低噪聲干擾，提升感測靈敏度與精度。另外因應傳感器融合(SensorFusion)的發展趨勢，將促成同性質的傳感器融合，如加速度計整合陀螺儀成為六軸傳感器，加速度計整合電子羅盤與陀螺儀成為九軸傳感器。未來單一功能的傳感器將會越來越少。

智能機器人測試項目繁復

智能機器人尤其是陪伴與服務型機器人遲遲未能普及的一個重要原因就是安全性，有些陪伴型機器人動輒幾十公斤，加上移動速度，若是在家中發生意外，面對的是小朋友與老人家，恐怕還未達成陪伴的目的就先釀成災害。另外，在工廠的生產在線，每天與機械為伍的人員，安全風險更是有增無減。

因此機器人產品風險與驗證也是一個重要的議題，UL能源暨電力科技部事業發展經理陳立閔(圖9)指出，UL1740標準是美國對于機器人設備的基本安全設計要求，其中的測試要點包括電源輸入、**負載電流、操作溫度、過電壓與欠電壓、漏電流、操作軟件、手持部位、導體失效、通風馬達死鎖、驅動馬達死鎖、馬達煞車、零組件破損、過載、斷電與重啟、緊急停止裝置、緊急停止時間與移動距離測量、斷電下的緊急移動、抓取裝置、教學模式下的低速運動測量、突電壓的防護、絕緣材料耐受電壓、電路板耐受電壓、彎折、軸向旋轉耐受性、提拉與移動、外殼強度等數十個項目。

而且不是只有整機要測試，陳立閔強調，零組件安全與軟件安全都要測試，其他還有很多必要與非必要的安全防護，跟產品的類型與個別特性有關，例如機能安全(FunctionalSafety)認證，內容提到機器設備的安全可靠性分成五級，耐用次數從一萬次到一千萬次。智能機器人的驗證內容繁瑣，因應產業與時代的發展，當我們與機器人的互動越來越密切，也可能因為發生新的非預期意外，使得安全驗證的項目越來越多，因此如欲投入智能機器人領域，及早了解復雜的安全認證內容并導入非常重要。

關于工業機器人10大應用行業概況分析

　　1、汽車制造業
   在中國，50%的工業機器人應用于汽車制造業，其中50%以上為焊接機器人；在發達國家，汽車工業機器人占機器人總保有量的53%以上。據統計，世界各大汽車制造廠，年產每萬輛汽車所擁有的機器人數量為10臺以上。隨著機器人技術的不斷發展和日臻完善，工業機器人必將對汽車制造業的發展起到極大的促進作用。而中國正由制造大國向制造強國邁進，需要提升加工手段，提高產品質量，增加企業競爭力，這一切都預示機器人的發展前景巨大。

　　案例：在未引入機器人以前的中國重型汽車集團有限公司，一個工人只能照看兩臺機床，引入工業機器人后，一臺機器人可以自動操控5-10個加工中心。從2005年到2011年，中國重汽卡車年產量從4萬多輛增至15萬輛，而固定職工只增加了10%左右，協議派遣工增幅也比較有限，產量的提升很大程度上歸功于機器人的引入。

　　此外，2008年，中國重汽在建設新車間時引入了工業機器人，建成了全自動沖壓機，由機械手臂將鋼板送入沖壓機，既穩定了產品質量，又代替了人工，避免了工傷事故的發生。

　　2、電子電氣行業

　　電子類的IC、貼片元器件，工業機器人在這些領域的應用均較普遍。目前世界工業界裝機最多的工業機器人是SCARA型四軸機器人。第二位的是串聯關節型垂直6軸機器人。羅百輝指出，超過全球工業機器人裝機量一半的這兩種工業機器人是我們關注的重點。

　　在手機生產領域，視覺機器人，例如分揀裝箱、撕膜系統、激光塑料焊接、高速四軸碼垛機器人等適用于觸摸屏檢測、擦洗、貼膜等一系列流程的自動化系統的應用。

　　專區內機器人均由國內生產商根據電子生產行業需求所特制，小型化、簡單化的特性實現了電子組裝高精度、高效的生產，滿足了電子組裝加工設備日益精細化的需求，而自動化加工更是大大提升生產效益。據有關數據表明，產品通過機器人拋光，成品率可從87%提高到93%，因此無論“機器手臂”還是更高端的機器人，投入使用后都會使生產效率大幅提高。
3、橡膠及塑料工業

　　塑料工業的合作緊密而且專業化程度高：塑料的生產、加工和機械制造緊密相連。即使在將來，這一行業也將是一重要的經濟部門并確保眾多的工作崗位。因為塑料幾乎無處不在：從汽車和電子工業到消費品和食品工業。機械制造作為聯系生產和加工的工藝技術在此發揮著至關重要的作用。原材料通過注塑機和工具被加工成用于精加工的創新型精細耐用的成品或半成品—通過采用自動化解決方案，生產工藝更高效、經濟可靠。

要躋身塑料工業需符合極為嚴格的標準。這對機器人來說當然毫無問題。它不僅**適用于在凈室環境標準下生產工具，而且也可在注塑機旁完成高強度作業。即使在高標準的生產環境下，它也將可靠地提高各種工藝的經濟效益。因為機器人掌握了一系列操作、拾放和精加工作業。

以其多面手的特質，機器人的作業快速、高效、靈活。它結實耐用，能承受最重的載荷。由此可以**地滿足日益增長的質量和生產效率的要求并確保企業在今后的市場競爭中具有決定性的競爭優勢。

　　4、鑄造行業

　　在極端的工作環境下進行多班作業—鑄造域的作業使工人和機器遭受沉重負擔。制造強勁的專門適用于極重載荷的庫卡鑄造機器人的另一個原因：高污染、高溫或外部環境惡劣的領域。操作簡便的控制系統和專用的軟件包使機器人的應用十分靈活—無論是直接用于注塑機、還是用于連接兩道工序，或是用于運輸極為沉重的工件。因其具有**的定位性能、很高的承載力以及可以安全可靠地進行高強度作業等優勢等。

機器人以其模塊化的結構設計、靈活的控制系統、專用的應用軟件能夠滿足鑄造行業整個自動化應用領域的最高要求。它不僅防水，而且耐臟、抗熱。
   它甚至可以直接在注塑機旁、內部和上方用于取出工件。此外它還可以可靠地將工藝單元和生產單元連接起來。另外在去毛邊、磨削或鉆孔等精加工作業以及進行質量檢測方面，機器人表現非凡。

　　5、食品行業

　　機器人的運用范圍越來越廣泛，即使在很多的傳統工業領域中人們也在努力使機器人代替人類工作，在食品工業中的情況也是如此。目前人們已經開發出的食品工業機器人有包裝罐頭機器人，自動午餐機器人和切割牛肉機器人等。

　　從想象機器人的角度來看，切割牛的前半身這個問題不是一個簡樸的問題，要考慮的細節特別的復雜，因為從牛的身體結構來看，每頭牛的肢體雖然大致一樣，但還是有很多不相同的地方。機器人系統必須要選擇對每頭牛的**切割方法，**限度的減少牛肉的浪費。實際上，要使機器人系統能純熟的模擬一個純熟屠宰工人的動作，最終的解決方法將是把傳感器技術，人工智能和機器人制造等多項高技術集成起來，使機器人系統能自動順應產品加工中的各種變化。

　　切割牛肉的機器人將要加工的牛的肢體與數據庫中存儲的以前的牛的肢體的切割信息進行比較來加工每一頭牛，這樣就可以順著每刀切割所定的初始路線方向來確定刀的起點和終點，然后用機器人驅動刀切入牛的身體里面。傳感器系統監視切割是所用力量的大小，來確定刀是否是在切割骨頭，同時把信息反饋給機器人控制系統，以控制刀片只順著骨頭的輪廓移動，從而避免損壞刀片。

　　6、化工行業

　　化工行業是工業機器人主要應用領域之一。目前應用于化工行業的主要潔凈機器人及其自動化設備有大氣機械手、真空機械手、潔凈鍍膜機械手、潔凈AGV、RGV及潔凈物流自動傳輸系統等。很多現代化工業品生產要求精密化、微型化、高純度、高質量和高可靠性，在產品的生產中要求有一個潔凈的環境，潔凈度的高低直接影響產品的合格率，潔凈技術就是按照產品生產對潔凈生產環境的污染物的控制要求、控制方法以及控制設施的日益嚴格而不斷發展。因此，在化工領域，隨著未來更多的化工生產場合對于環境清潔度的要求越來越高，潔凈機器人將會得到進一步的利用，因此其具有廣闊的市場空間。

　　合成橡膠自動化碼垛裝箱機器人在齊魯石化橡膠廠投用。長期以來，該廠采用人工碼垛方式，不僅耗費大量人力，而且員工勞動強度大。這一機器人裝箱設備每小時可完成600塊合成橡膠的裝箱任務，最高紀錄是3分鐘裝滿一箱。它可完成多種型號的國際標準集裝箱的作業，每年可節省人工成本48萬元并實現集裝箱系統的重復使用，減少公用工程建設以及包裝袋塑料降解的費用。

　　7、玻璃行業

　　無論是空心玻璃、平面玻璃、管狀玻璃，還是玻璃纖維—現代化、含礦物的高科技材料是電子和通訊、化學、醫藥和化妝品工業中非常重要的組成部分。而且如今它對于建筑工業和其他工業分支來說也是不可或缺的。特別是對于潔凈度要求非常高的玻璃，工業機器人是**的選擇。

　　潔凈玻璃搬運系統。雙手協調潔凈搬運機械手，工作環境潔凈度10000級。該機械手包含X1、X2、Z1、Z2和R五自由度，采用伺服電機驅動，具有高速度、快速響應、重復定位精度高的特點。

　　在X方向上X1軸、X2軸共用一對導軌，做交替協調運動，其中Z1軸末端帶有旋轉軸R。機械手末端帶有端拾器，用于取放工件。RB35J可用在玻璃制造、平板顯示(FPD)等行業需兩個機械手輪流交替進行搬運、碼垛的場合。

　　8、家用電器行業

　　白色家電的大型設備領域對經濟性和生產率的要求也越來越高。降低工藝成本，提高生產效率成為重中之重，自動化解決方案可以優化家用電器的生產。無論是批量生產洗衣機滾筒或是給浴缸上釉—使用機器人可以更經濟有效地完成生產、加工、搬運、測量和檢驗工作。它可以連續可靠地完成生產任務，無需經常將沉重的部件中轉。由此可以確保生產流水線的物料流通順暢—而且始終保持恒定高質量。

　　原因是多方面的：因其具有最高的生產率、重復性的高精確度、很高的可靠性以及光學和觸覺性能，機器人幾乎可以運用到家用電器生產工藝流程的所有方面。

　　9、冶金行業

　　無論是輕金屬、彩色金屬、貴金屬、特殊金屬，還是鋼—金屬工業離不開鑄造廠和鋼/金屬加工。而且如果沒有自動化和多班作業，就無法確保生產的經濟效益和競爭力并減輕員工繁重的工作。

　　工業機器人在冶金行業的主要工作范圍包括鉆孔、銑削或切割以及折彎和沖壓等加工過程。此外它還可以縮短焊接、安裝、裝卸料過程的工作周期并提高生產率。

　　即使在鑄造領域，配備了專用的鑄造裝備的庫卡機器人也顯示了其非凡的實力，它具有使用壽命長、耐高溫、防水和防灰塵等優勢。此外庫卡機器人還可以獨立完成表面檢測等檢測工作，從而為高效的質量管理做出了重要貢獻。

　　10、煙草行業

　　工業機器人在我國煙草行業的應用出現在90年代中期，玉溪卷煙廠采用工業機器人對其卷煙成品進行碼垛作業，用AGV(自行走小車)搬運成品托盤，節省了大量人力，減少了煙箱破損，提高了自動化水平。

　　工業機器人在煙草行業的應用我國煙草行業多年來不斷加強技術改造，促進技術進步，重點卷煙企業的生產設備已達到國際90年代初期水平。

　　但是，先進的生產設備必須配備與之相應的管理方法和后勤保障系統，才能真正發揮設備的高效益，如卷煙原、輔料的配送，就需要先進的自動化物流系統來完成，傳統的人工管理，人工搬運極易出錯，又不準時，已不能適應生產發展的需要。精準的工業機器人被應用于這個領域。