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    　在第六屆中國(guó)國(guó)際機(jī)器人高峰論壇上，上海發(fā)那科機(jī)器人有限公司機(jī)器人系統(tǒng)工程部部長(zhǎng)童梁做了題為《超越4.0，從無(wú)人工廠到智能工廠》的演講，以技術(shù)的實(shí)例分享了發(fā)那科在新技術(shù)方面的探索。

上海發(fā)那科機(jī)器人有限公司 機(jī)器人系統(tǒng)工程部 部長(zhǎng)童梁先生

   
 
       發(fā)那科是全球化的企業(yè)，在世界各地?fù)碛?6個(gè)國(guó)家有252個(gè)分支機(jī)構(gòu)，上海發(fā)那科機(jī)器人有限公司是其重要的組成部分。發(fā)那科目前提供三塊產(chǎn)品，第一類(lèi)是各類(lèi)數(shù)控產(chǎn)品；第二類(lèi)是機(jī)器人，這一塊上世界占有率第一；第三塊是智能機(jī)器人。
  
　　發(fā)那科的機(jī)器人有650多款，從固定安裝機(jī)器人到各種安裝的機(jī)器人，產(chǎn)品覆蓋電焊、涂膠等，任何的應(yīng)用都有合適的解決方案。目前，全球各地有42萬(wàn)臺(tái)裝機(jī)量，每年有6萬(wàn)臺(tái)的速度，在中國(guó)有超過(guò)4萬(wàn)臺(tái)的裝機(jī)量，并且每年以1萬(wàn)臺(tái)的增長(zhǎng)速上升。
 
　　在發(fā)那科的工廠，所有的設(shè)備都是由自己的機(jī)器人制造的，不停的日夜制造，無(wú)論是從CMC的馬達(dá)還是CMC的控制以及各種零部件，最后用機(jī)器人來(lái)裝備機(jī)器人，向世界各地發(fā)送發(fā)那科高質(zhì)量的產(chǎn)品。
 
　　發(fā)那科已經(jīng)實(shí)現(xiàn)無(wú)人化的制造，第一個(gè)是人的數(shù)量可以降低。另外一個(gè)，呈現(xiàn)給大家的是小設(shè)備的制造率，機(jī)器人只是整個(gè)制造設(shè)備當(dāng)中的一塊，有很多高附加值的設(shè)備，如果設(shè)備能夠24小時(shí)不間斷的工作和生產(chǎn)，每個(gè)小時(shí)的設(shè)備折舊率就大幅度下降，小時(shí)設(shè)備折舊率下降，意味著發(fā)那科所生產(chǎn)每個(gè)零件小時(shí)的加工成本下降，這就為企業(yè)帶來(lái)巨大的價(jià)值。機(jī)器沒(méi)有感情，人有感情，早班和晚班的一致率有沒(méi)有不同？采用無(wú)人話和機(jī)器人話以后，整個(gè)社會(huì)能夠?yàn)槲覀兲峁┝艘粋€(gè)高效生產(chǎn)、高品質(zhì)一致品質(zhì)的可能，發(fā)那科只是貫穿這樣的一個(gè)理念。
 
　　發(fā)那科實(shí)現(xiàn)了無(wú)人工廠以后，隨著技術(shù)發(fā)展，我們探討以下三大技術(shù)實(shí)踐：一、機(jī)器人發(fā)展的未來(lái)協(xié)作機(jī)器人；二、工業(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)于我們?cè)趯?shí)踐工業(yè)制造當(dāng)中的應(yīng)用；三、人工智能在人工編程方面的應(yīng)用。
 
　　第一塊就是協(xié)作機(jī)器人，在發(fā)那科的制造工廠，我們有協(xié)作機(jī)器人方面的真實(shí)應(yīng)用案例，我們可以看到人裝配的機(jī)器和機(jī)器人，能夠承重20多公斤的物體，并且移動(dòng)到精確位置，跟人機(jī)進(jìn)行協(xié)作裝配的真實(shí)案例。我們的制造業(yè)需要什么樣的自動(dòng)化？當(dāng)操作人員數(shù)量減少，機(jī)器人大量增加的時(shí)候，制造業(yè)人數(shù)為零的并非我們需要的，平衡投資額，員工總數(shù)，有一定柔性的這樣的自動(dòng)化生產(chǎn)性，才是我們制自動(dòng)化追求的目標(biāo)。
 
　　發(fā)那科綠色機(jī)器人近幾年才推出來(lái)，2015年的工博會(huì)我們推出來(lái)CR—35IA，因?yàn)槭袌?chǎng)的需求，2016年工博會(huì)我們將會(huì)發(fā)布4公斤及7公斤的機(jī)器人。
 
　　綠色機(jī)器人除了具備機(jī)器人常規(guī)的功能外，有一個(gè)本質(zhì)區(qū)別，就是它的精度，小型的一般在0.02，有些企業(yè)的精度是在0.1，價(jià)值的區(qū)別，性能區(qū)別就在此。
 
　　綠色機(jī)器人我們能夠做什么？重要的是車(chē)廠，發(fā)那科在四大工藝當(dāng)中，90%以上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，我們走進(jìn)裝配車(chē)間還是發(fā)現(xiàn)大量的人力，有了綠色機(jī)器人以后，我們可以在備胎的安裝、裝配主胎、裝配部件供給都可以進(jìn)行。
 
　　工業(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)于我們?cè)趯?shí)踐工業(yè)制造當(dāng)中的應(yīng)用。如果一個(gè)汽車(chē)制造廠停機(jī)的話，2小時(shí)有可能總經(jīng)理副總經(jīng)理都要到現(xiàn)場(chǎng)，設(shè)備不可能換，我們需要對(duì)機(jī)器人進(jìn)行一次體檢，在機(jī)器人壞之前，我們就能夠檢測(cè)出它某些特征，來(lái)判斷出已經(jīng)存在的一些隱患。比如說(shuō)減速機(jī)，或者說(shuō)馬達(dá)，我們可以看到正常的減速機(jī)，在減速機(jī)壞掉以后，檢測(cè)出來(lái)扭矩的問(wèn)題，這需要大數(shù)據(jù)的分析。
 
　　通過(guò)數(shù)據(jù)分析以后，我們就提出一個(gè)更換的問(wèn)題，我們不需要等設(shè)備在現(xiàn)場(chǎng)換，可以通過(guò)我們的節(jié)假日，通過(guò)我們?cè)诠ぷ鳟?dāng)中一些安排，能夠主動(dòng)的去換，針對(duì)這樣的一個(gè)應(yīng)用發(fā)那科推出來(lái)這樣的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接的修復(fù)，所有的處于邊界的，不管是機(jī)器人還是周邊的所有其他的設(shè)備，發(fā)那科通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接到云上去，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人和機(jī)器人的協(xié)作，以及單元的協(xié)作，不同的協(xié)作有不同的作用，越到上面越慢，以這樣的模式打造我們未來(lái)的智能工廠。
 
　　發(fā)那科提出來(lái)在我們的邊界到云之間增加一個(gè)物，在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中，所有的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理，然后來(lái)解決網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中通道堵塞的問(wèn)題，沒(méi)有價(jià)值的進(jìn)行過(guò)濾，我們搭建開(kāi)放的平帶，這個(gè)平臺(tái)叫FIELD System，發(fā)那科也作為一個(gè)簡(jiǎn)單的應(yīng)用放在這個(gè)平臺(tái)上，所有的合作伙伴，傳感器的廠家，包括發(fā)那科最終的用戶(hù)都可以寫(xiě)自己的APP，通過(guò)這樣的APP來(lái)管理所有的設(shè)備。

  
 
      這樣的一個(gè)產(chǎn)品叫做發(fā)那科的FIELD System，保證數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)傳輸上面的安全。這就是一個(gè)架構(gòu)，所有邊界的設(shè)備連接到服務(wù)器上，網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)器連接到云上，它有防火墻，這一塊交給思科專(zhuān)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)公司解決。所有的APP發(fā)那科可以寫(xiě)，發(fā)那科的用戶(hù)也可以寫(xiě)，在蘋(píng)果商店可以出售。
 
　　比如說(shuō)在工廠里面運(yùn)作，運(yùn)作所有的數(shù)據(jù)都給服務(wù)收集器，這些數(shù)據(jù)到云上進(jìn)行分析，對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)分析以后，把最后的一個(gè)報(bào)告?zhèn)鹘o發(fā)那科，或者傳給發(fā)那科的客戶(hù)，發(fā)那科收到這些報(bào)告的時(shí)候直接準(zhǔn)備好我們的配件，通過(guò)我們的快遞到周末為我們的客人提供這樣的服務(wù)，不僅僅是售后單位，有些單位有刀具，刀具使用有消耗，打磨有消耗，所有都可以往物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的云里面走。
 
　　ZDT這個(gè)系統(tǒng)，美國(guó)有一家公司，美國(guó)有4千臺(tái)機(jī)器人，每天都不停的為客戶(hù)做現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備所需要服務(wù)的各種各樣的，提供這樣的一個(gè)報(bào)告和服務(wù)。
 
　　第三塊是關(guān)于人工智能的定義。我們探索怎么實(shí)現(xiàn)散亂堆件，機(jī)器人的抓取，傳統(tǒng)的就是通過(guò)編程，但是編程的量非常大，手抓和這些框的干涉，以及各種各樣的姿態(tài)，就需要非常有經(jīng)驗(yàn)的工程師來(lái)解決，我們想能不能把這個(gè)任務(wù)交給我們的人工智能？

  
  
 
     怎么做？通過(guò)機(jī)器人深入的學(xué)習(xí)，機(jī)器人常識(shí)截取這個(gè)物體的時(shí)候，可以對(duì)成功的和不成功的圖片進(jìn)行歸類(lèi)，成功的歸為一類(lèi)，不成功的歸為另外一類(lèi)，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)以后，機(jī)器人可以自主的判斷出來(lái)什么樣的圖片？什么樣的姿態(tài)成功概率比較低？從而引導(dǎo)能夠自主完成這樣編程的提高。
  
　　最早的時(shí)候機(jī)器人在學(xué)習(xí)階段，早期學(xué)習(xí)的時(shí)候有很多的失敗，經(jīng)過(guò)一千次學(xué)習(xí)以后，他的成功概率，現(xiàn)在能夠達(dá)到60%。通過(guò)5千次學(xué)習(xí)之后，他的成功概率能夠達(dá)到90%，這就是人工智能怎么樣能夠在編程方面適用。
 
　　趙杰老師提出過(guò)，這個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程有可能很長(zhǎng)，有了網(wǎng)絡(luò)以后，可以有5臺(tái)，甚至上百臺(tái)同時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)的時(shí)候分享這樣的一個(gè)成果，最后每臺(tái)機(jī)器，不管你學(xué)的還是別人學(xué)的都有同樣的支持，來(lái)實(shí)現(xiàn)快速的學(xué)習(xí)。