【智能设备】智能工厂如何运用可视化进行设备管理

2018 年 3 月 4 日 产业智能官

通过信息生命周期管理，数字化工厂的数据可以在工厂中不断更新、维护和再利用。数字化工厂是工厂的无形资产；而且基础数据的数字化是一种管理的创新，可以提高工厂的工作效率和提升管理水平。

随着时代的发展，工业4.0概念以及中国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领《中国制造2025》的出台，工业领域的传统工作模式受到了巨大的挑战，尤其是在确保盈利能力和长期生存能力方面，化工、电力、交通、制造等行业的业主面临着前所未有的挑战。

为了满足全球市场不断增长的需求，各行业正在不断扩建和增建设施。而且项目必须安全的、利用有限的资源、按照严谨的计划安排（最大限度地缩短上市时间、最大限度地延长在市时间)、在严格的资本支出(CAPEX)预算内设计、施工和移交。此外，由于史无前例的竞争压力，在以最低成本(OPEX)实现安全、可持续生产方面，同样面临着前所未有的压力来实现最佳的资产性能和资产回报。

以低成本实现工厂安全、可持续生产、运营、维护和管理，需要快速获取与工厂实际状态一致的基础数据，数字化工厂是实现这一目标的最佳手段。数字化工厂是以数据为基础的信息管理平台；是一个以工厂设备基础数据为核心的数据仓库。数字化工厂不仅仅是一个数据集成的平台，更是一个信息浏览的端口和项目数据移交的工具，为工厂的日常运营、维护、扩建和检维修项目提供了完整、准确和可信的基础数据。

数字化工厂的技术路线

数字化工厂核心是实现企业资产的数字化，而资产密集型企业的核心资产是设备（装置），三维可视化动态设备管理应用是在数字化工厂平台基础上运用三维仿真和虚拟现实技术构建行业逼真的三维模拟现实场景。将企业资产三维模型以及信息属性有机地结合起来（行业数据、音频、视频等流媒体）。采用基于网络的信息处理技术，实现资产运行监视、操作与控制、综合信息分析与智能告警、运行管理和辅助应用（维护、安防和环境监测）等功能的一体化监控管理，大幅度的提高了企业资产运营能力。

三维可视化动态设备管理平台基于X3D (Extensible 3D - 可扩展3D)可扩展三维语言与组件技术，将不同软件厂商的三维GIS、三维CAD、BIM、三维工厂、三维仿真模型进行转化，聚合形成统一X3D实景仿真模型。X3D实景仿真模型通过持续更新三维数据与扩展不同类型的数据信息，包括：工程数据、资产数据、工艺自动化数据、监控监测数据、信息系统数据，可在实景仿真的空间里统一展示地理、地质、建筑设施、设备资产、自动化、监控、监测及其他扩展信息，以产生更高级的运行控制与协同管理。

可视化企业资产布局全景

三维可视化动态设备管理平台对企业的工厂地形地貌、建筑、车间结构、设施设备等几何建模，直观、真实、精确地展示各种设施、设备形状及生产工艺的组织关系，设施、设备的分布和拓扑情况。使用户在电脑上就可以浏览整个企业现场，如同亲临现场。同时系统将装置模型与实时、档案等基础数据绑定在一起，实现设备在三维场景中的快速定位与基础信息查询。

工厂布局图

可视化的安装管理

三维可视化动态设备管理平台可以对在建工程、设备安装等进行三维建模，并把三维场景与计划、实际进度时间结合，用不同颜色表现每一阶段的安装建设过程。

安装进度图

可视化设备台账管理

三维可视化动态设备管理平台建立设备台账及资产数据库，并和三维设备绑定，实现设备台账的可视化及模型和属性数据的互查、双向检索定位，从而实现三维可视化的资产管理，使用户能够快速找到相应的设备，以及查看设备对应的现场位置、所处环境、关联设备、设备参数等真实情况。

设备属性

设备运行数据

可视化巡检管理　

三维可视化动态设备管理平台采用GPRS+PDA+RFID 技术方案，巡检任务从制定、分配、下发、接收、执行、考核等全部工作都可以远程控制、无线实时同步，从而实现巡检过程可视化、简捷化、规范化、智能化管理,使用户及时发现设施缺陷和各种安全隐患。按照巡检工作的程序，动态地收集和管理相应的数据，强化巡检计划的监控力度，提升巡检工作的管理水平。监控人员通过实时监控功能，可以掌握当前所有巡检员的状态，并可以选择任意一个在线巡检员查看实时位置和巡检信息。可以查看任意一天或一段时间任一巡线员的历史轨迹，并可动态回放历史轨迹。

可视化智能维护管理

三维可视化动态设备管理平台可以对企业重点设备进行在线信息采集、报警、控制等管理。

采集与监控：对重点设备的温度、湿度、转速、振动、开关等实时信息进行采集和分析，当工作条件出现异常时，可及时显示、报警。

监控点示例图
　　

异常报警处理：一种是事故报警，包括非操作引起的断路器跳闸和保护装置动作信号；另一种是普通报警，包括一般设备状态变化、遥信状态异常信号、模拟量越复限、节点或链路状态、遥控操作、保护操作、电压合格率、VQC功能、小电流接地选线等功能中的报警。系统能够对各类报警进行分类管理，自动推出报警提示及定位到三维场景相应的设备上，同时伴随着不同音响警报，并支持向指定人员手机发送报警信息，使用户及时捕获到运行风险或潜在风险。同时可通过三维动态方式指导过程处理。

故障处理指引示例图
　　

远程控制：可实现远程控制设备的启停、调整等，同时能在环境非正常的情况下自动或远程人为地控制各种环境调节设备（如空调、通风设备等），使工作环境恢复正常。

可视化在线培训管理

1.交互操作培训

三维可视化动态设备管理平台实现操作流程演示学习与在线考核，用于对生产装置所采用的技术方案、装置内各主要设备之间的关系及物流走向等内容进行讲解。演示学习以文字介绍、视点变换、动作模拟等方式对操作流程进行模拟演示，以被动接受的方式让使用人员熟悉装置操作流程；在线考核功能是在操作流程进行演示学习的基础上，让使用人员以虚拟角色的身份在三维场景中通过主动操作（开关阀门）的方式来引导流程走向，达到全面熟悉操作流程的目的。

2.典型设备培训　　

典型设备培训是针对典型设备进行可视化培训，依托三维仿真及虚拟现实技术为技术支撑，制作典型设备的高精度3D模型，在高精度3D设备模型基础上，制作出生动、形象的三维动画视频培训课件，从而实现对设备基本信息、结构组成、工作原理、标准操作以及故障分析等内容进行可视化培训。　　基础信息：主要对设备的名称、类型、用途、特点等基本信息进行演示讲解。　　设备结构：主要通过对高精度设备3D模型进行结构拆分或剖切，对设备的结构组成及各组件名称等信息进行动态演示讲解。

主风机设备结构示意图

工作原理：运用虚拟现实技术，模拟设备正常工作时的运行状态，对设备的工作原理进行动态演示讲解。　　

标准操作：主要是对设备实际操作过程中需要遵循的标准规范进行动态演示讲解。

故障分析：主要对设备的常见故障及解决方法罗列总结进行动态演示讲解。

3.设备的拆解、组装（人机互动式训练）　　

在完成典型设备培训课件的基础上，建立高精度3D设备模型数据库，任意选择将要进行操作的设备模型，在3D引擎平台的支持下，进行人机交互式训练，在界面中通过点击3D模型的某组件，实现将模型组件从模型上拆解出来，展示模型“从整到零，从零到整”的过程，同时显示各组件名称，从而帮助培训对象深化对设备结构的掌握程度。为其在以后设备维修作业中提供形象化的理论支持。

4.应急演练培训　　

三维可视化动态设备管理平台可利用三维虚拟现实平台为相关人员提供“角色”动画演练，熟悉厂内重大事故预案的模拟场景，模拟整个应急预案，并进行推演。

应急演练培训流程图

应急演练培训是指基于虚拟现实技术的新颖培训模式，是将整个实际演练过程在计算机上的实现。利用虚拟现实技术生成的一类适用于进行应急演练的三维仿真交互式事故场景环境（现实世界真实场景的再现），使学员感觉“身临其境”一般，产生与真实情况下同样的视觉及听觉感受。在虚拟现实技术支持下，虚拟场景中所涉及的事物与真实场景中有着极高的相似度，操作方法也一样，不论是整个安全事故发展过程，还是各类场景的现象都具有与真实世界一样的逼真效果（如设备的运行状态、排液、排气、泄漏、着火、冒烟等逼真效果），具有极高的画面冲击力以及强烈的浸没感、真实感，使学员在整个应急演练过程中犹如在真实演练一般。

基于计算机的虚拟事故环境可以为所有学员在任何时间、地点提供应急演练环境。此外，通过对灾害现场和灾害过程的模拟仿真、情景再现，系统为学员在计算机系统上提供执行各项应急救援任务的三维虚拟事故环境，学员在此环境中按照职能和任务的不同，扮演不同的角色进行应急任务演练，同时在互联网技术支持下，可实现局域网内各角色相互合作，多人协同演练，完成所设定的应急任务，同时也可进行救援竞赛，以考核培训对象对应急预案的掌握程度。

在这种不受时间、空间限制的应急演练培训，使得员工无论是在知识学习、能力创新，还是在经验积累、技能训练等方面都可以收到意想不到的效果。无论是重复利用性、节约成本方面，还是从发展的角度来看，利用应急演练培训模式对学员进行培训已经成为一种趋势。

结　语

总而言之，借助数字化工厂平台，快速地搭建TnPM三维可视化动态设备管理应用，可显著降低资本支出（CAPEX）和运营支出（OPEX），减少因非计划停运造成的收入损失，实现工厂安全运营。在工厂整个生命周期内的关键工作流程中，用户大大受益于动态基础数据和其它信息系统的协作功能。数字化工厂的建立和应用可以提高工厂运营和维修的效率，提高工厂整体的管理水平，并在工厂的生命周期内为工厂节省大量的费用和资源。

如何正确维护智能设备？

王军博士精智工厂

智能装备功能强大、操作简便；但对智慧设备的维护，传统的维修方法和维护经验远远不够，王博士帮你分析智能装备的故障特征，指出维修的策略方向。

现如今，工厂的生产装备已从传统的“老、粗、笨”发展为集“机、电、气、液”一体化的“高、精、尖”的复杂成套装备。由于价值不菲，很多这类复杂成套装备一般处于关键工序环节，因此其停机及故障对整个生产系统产生很大的影响。这类设备的复杂程度和精密程度很高，都带有计算机程序控制系统，我们称之数控设备或智能设备。

传统的基于机械设备而形成的维修方法和维护经验，以及已被维修人员广泛了解的“浴盆曲线”式故障特性，已完全不适合这类设备。未来的智慧工厂将是智能装备的天下，因此认识这类装备的故障特性、总结维护办法，是智慧工厂建设中的重要议题。

智能装备将大行其道

智能装备的种类很多，我们以广泛应用的工业机器人为例。2016年我国机器人产业取得了长足的发展，据工信部的统计，国内重点发展机器人产业的省份有20多个，机器人产业园区40余个，机器人企业数量800余家，产业链相关企业超3400家。2016年我国工业机器人产量已经达到7.24万台，同比增长34.3%，保持了高速的增长。《机器人产业发展规划（2016－2020年）》，自主品牌工业机器人年产量达到10万台，6轴以上机器人达到5万台，消费机器人达到300亿元的规模。业界预计，未来10年，中国工业机器人市场的总规模将达6000亿元。

同时，《中国制造2025》、“互联网+”行动重点部署智能制造，提出大力发展智能制造。而智能制造提出的6个智能化，其中装备智能化是基础，也是重点。不久的将来，智能装备将是智慧工厂的主要装备。

智能装备的故障特征

智能装备，指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。智能装备故障的呈现如下特征：

（1）传统的机械故障仍存在，但会大幅减少。智能装备虽然装备有先进的微处理中心，但最终的加工过程仍然还需要与传统加工模式一致的机械方式，如切削、热加工等（这一点与3D打印类增材制造模式有所不同），因此机械磨损及加工精度下降的故障仍然会存在。但由于智能装备的机械部件加工精度及装配工艺相对较高，因此机械类故障大大降低。

（2）智能装备新增智能系统的维护工作，包括智能系统的备份、查毒等操作。一般来说存在：一是新机器第一次上电后。二是在做任何修改之前和修改完成。三是装备的定期备份及恢复，如定期1周一次。四是控制计算机的维护。

（3）与传统的维护方式不同，智能装备的故障多为电气类故障，其维修对维护环境有明确的要求，比如防尘，防静电等。这也决定了维修的复杂性相对较高。

（4）与传统机械装备不同，智能装备更多呈现不可见故障。如机器人的坐标错乱，或运行在低速模式下。这些故障更多是控制系统的参数或生产系统不匹配，如过载等因素引起的。

（5）突发性也是智能装备的一个故障特征。传统模型类表现出的渐变性不同，智能装备突发性故障增多。这主要是由于软件系统失效或BUG引起的，或电气的干扰因素。

（6）有数据统计，智能装备的电气类故障占到整个故障的79-80%。而这类故障的排除，对专业性要求极高。

（7）由于智能装备正在发展中，零部件标准化程度不高，针对不同品牌要求专门的维护技术，这对企业维护资源的培养提出了挑战。

智能装备的维护策略

智能制造环境下，设备管理将面临空前的挑战，传统的技术方法和组织管理将很难有效保障智能装备的运行，需要进革新或重新设计。我们强调几点：

（1）战略上重视装备技术的新发展，智慧工厂需要将维护部门放在保障生产的重要地位上，而不是后勤支持及辅助部门来看待。

（2）传统的“望、闻、摸”的手段不再有效，而掌握专门诊断技术知识型人才需要重点培养。

（3）更加重视5S及TPM理念。正如前述，智能装备对运行环境要求更高，设备的保养及日常维护对装备健康水平影响更大。

（4）不再是“扳手+改锥”，而是“手册+电脑”，专用诊断工具、电子维护、交互式电子图文等工具将是维护人员的标配。

手机产业自动化的三大难题及出路

新战略

2017年过去了，历经了多年追捧的手机产业自动化改造是否完全畅通无阻了，手机产业的自动化使用率究竟多高？制约手机生产制造的主要问题在于哪些？新战略机器人产业研究所经过多方调研总结出三大难题并给出相应建议。

第一，柔性化难题。

基于机器人生产的优势在于规模化和标准化生产。而消费电子产品在今天移动互联网时代，却需要越来越个性化。这之间明显存在很多矛盾。

尤其是手机行业，更新换代的速度日渐加快，不断的推出新产品成为手机品牌厂商最重要的市场保障。因此如何让自动化设备适应柔性化生产成为最大的难题。

深圳拓科智能副总经理任重曾对新战略机器人全媒体记者表示，手机行业的自动化首要解决的问题就是柔性化设计，柔性化代表着每一条生产线、每一个自动化设备都需要随着生产的节奏实现快速换线、工装、夹具、软件系统等等。

目前，大部分系统集成商都在探索柔性化解决方案的最佳路径。有很多手机产业链厂家和自动化设备生产厂家，在手机核心部件中找到标准化和规模化的可能。比如，手机触摸屏、手机盖板，触摸显示屏的印刷、贴合、钻孔、打磨等等制造环节，辅助自动化的上下料。从某种程度也实现部分生产环节的全自动化生产。

第二，投资回报率难题。

伴随着自动化生产的扩大化，手机生产企业需要越来越多的关注投资回报率。目前，市场上的品牌手机厂商如富士康、华为、VIVO、OPPO等等因为占据较高的市场占有率，因此自动化投入较高，但更多的手机品牌因为销量和利润问题，投入自动化设备时尤其看重投资回报率。

这也与柔性化生产相辅相成，如果不能实现柔性化生产，那么手机厂商的自动化设备将很难实现大规模的有效利用，更难以推进智能工厂的步伐。

据了解，手机行业换线的频率从6个月到8个月不等，而自动化设备的投资回报周期一般要一到两年才有成效，如果是整条线的自动化生产投资回报周期更长，这个问题未来一定时间内将是中小手机代工厂的重要考量因素。

第三，跨界集成难题。

在我们印象里，凡是年收入超过3亿元的，基本新布局的生产线，自动化程度都相当高。与此同时，一个有点奇怪的现象也在这些企业中漫延，就是自己做生产制造的，原来是要采购自动化设备，到最后很多都是自己来做半自动化或自动化设备。

比如，惠州一家摄像头模组厂家桑莱士，就拥有自己的模具车间和设备制造部，专门为自己生产线供应半自动生产设备。现在该厂家的生产线，基本是由一个一个全自动化生产站，衔接起来的。

天津一家做精密连接器的公司亿鑫通，其全自动化检测设备，全部是自己生产的。

在辽宁盘锦的中蓝电子，是做摄像头中间的VCM马达，也是调焦马达。该厂家的自动化生产设备，也是自己做。

卓翼科技成立了自动化部门自己研发点胶机，长城开发的自动化部门甚至已经开始对外销售自己研发的设备。

为什么，上述企业要劳民伤财自己来做设备，而不是寻找系统集成商或专业的自动化设备厂商来做呢？

原因只有两个，一是制造自动化设备的，不熟悉自己的生产流程，没有自己公司的人参与，根本做不出来。二是，生产流程本身就是公司在市场竞争的关键，一旦合作的设备厂，真得做出这种自动化生产设备，很难保证不流失竞争对手手中，或者新涌现的新军手中。

基于保护商业机密的原因，原来在手机产业链不错的机器人生产制造解决方案，就这样被一家家公司孤立起来。这就导致，今天很多做自动化设备或者机器人设备公司，在手机行业很难找到订单。

综合以上问题，手机行业要想更好的应用机器人或自动化设备，而专业的机器人或自动化设备商、系统集成商、解决方案商能够更好的服务于手机行业，以下建议需要更多的思考。

首先，优先推行单站式自动化。

手机行业的自动化是一个浩大工程，逐步推进、稳步推进是当前重点。任重认为，手机生产行业整厂自动化的比重非常低，目前在组装和测试阶段，自动化的生产率不及20%。现阶段，可以优先推荐使用单站式自动化改造，从单站式逐步扩展到整线，这种方式复制性较强，标准化更高，较为适合中国手机制造业的现状。

松庆智能副总经理万侃立对此表示赞同，他也认为，单站式自动化可以提升手机生产的效率，同时保证良率，对于手机生产企业和系统集成商而言均具有更好的实践价值。

其次，创新利益共享思维。

前文提到，手机行业乃至整个3C电子行业的保密性非常强，很多代工厂自己开发自动化设备，要解决这个问题，自动化生产设备商的商业模式革新是关键。革新的关键在于如何保护创新解决方案的利益分配问题，如何解决共享。

说白了，今天手机产业链机机器人制造解决方案的难点所在是，手机和手机部件生产商了解自己生产流程，不熟悉自动化设备的制造。而自动化设备制造商，苦于对手机和手机部件生产流程的了解和理解。

通俗的说，自动化生产设备解决方案的上游和下游的问题，只有上下游通力合作，就能解决全自动化生产的难题。

今天的移动互联网时代，最大革新就是共享。为什么不能做到自动化生产设备解决方案的现有利益和未来利益共享呢？

比如，一个相对完美的自动化生产设备解决方案是由手机厂家和设备商共同打造出炉的，还是可以协商未来利益的分配和共享。苹果产业链不就是这样做的，但他采取是高利润的封闭，即只要做我的订单，你就可以致富。

在中国，也可以借此申请国家和地方的资金的支持等等各种方法。

因为，在今天中国手机产业链迎来了黄金五年的发展机遇，竞争对手只有三星和苹果。中国制造向中国智造升级，手机产业应该是最早，或最有可能实现这一目标的。

再次，自动化生产与自动化物流相辅相成。

最后一个建议就是机器人或自动化相关企业需要将目光放的更长远，手机行业的自动化生产通常伴随着更多的自动化应用，比如自动化物流成为一大趋势。

因此，系统集成商需要更好的思考自己的自动化设备或方案能否有效延伸到自动化物流体系中，而生产车间也同样包含自动化物流，这种融合趋势未来将更加明显。

并联机器人在拣选技术在物流行业的应用

据统计，国内企业在产品生产的整个过程中，仅仅有5%的时间用于加工和制造，95%的时间用于存储、装卸、等待加工和输送。从产品成本分析来看，在美国，直接劳动成本所占比例不足生产成本的10%，且这一比例还在不断下降，而储存、运输所占费用却占生产成本的40%。

在我国制造业的生产环节，单元工艺设备的自动化水平非常高，应该说很难再提高效率了。而生产物流相对落后，已经成为制约生产效率提高的瓶颈，有很大的改善空间。因此，近年来，生产物流自动化成为制造企业提高生产效率、降低生产成本的重要手段，而物流机器人在生产物流升级优化过程中扮演的角色越来越重要。

在物流自动化系统中，各种类型的机器人各显其能，如AGV自动搬运机器人、码垛拣选机器人、并联机器人拣选、自动包装机器人应用越来越广泛，成本也得到有效降低，企业投资回报率不断提高。

下面举两款并联机器人在物流拣选环节的应用案例！

胜斐迩机器人拣选

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胜斐迩机器人拣选是第一款全自动拣选单元，能顺畅地融入现有的仓储结构。既不储货物的数据输入系统，也不必将货物放在存储料箱的特定位置。创新的二步式图像识别系统记住货物在托盘内的位置，并控制拣选机器人。

机器人拣选在联系操作过程中，速度达到2400次/时。这款拣选是特别经济的系统，在达到同样拣选性能的情况下，投资成本远低于传统的货到人拣选工作站。安装简单，图像处理灵活，保证了无故障使用以及独一无二的投资回报。

产品的独特之处：

1、拣选：胜斐迩机器人拣选能拣选的体积范畴为40x40x8mm至140x140x100mm，竖立的瓶子盖的直径至少40mm。根据订单结构，一般可同时处理10-20个订单，产品分配到不同输送线，拣选的订单经由输送带送至收集点。

2、设计选项：根据不同应用和产品类型，胜斐迩机器人拣选装有相应的抓取器，一般是直径为25-35mm的吸头。除了胜斐迩机器人拣选，胜斐迩仓储控制系统WAMASC能够优化订单和料箱顺序，使拣选系统效率最大化。

3、功能：由胜斐迩旋转系统（SCS）或胜斐迩箱式堆垛机（SMC）提供托盘或料箱，通过图像识别系统以及仓储管理系统发出的订单需求完成分析和评估，机器人拣选在几秒内拣选需要的产品至相应的订单周转箱。

IRB 360 FlexPickerTM应用

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IRB 360 FlexPickerTM是ABB的多功能工业机器人。这款机器人具有极佳的运动性能，节拍时间短、精度高、负载大。PickMaster 软件简便易用且简化机器人集成。ABB 的 IRB 360 FlexPicker 拾料和包装技术一直处于领先地位。

IRB 360 系列有五个型号，其中紧凑型 IRB 360-1/800 的工作直径为 800 mm，占地面积小，节约安装空间并能轻松集成到紧凑的包装设备中。

IRB 360-1/1130（标准型）的工作范围为最快拾料应用而优化。为拓展 IRB 360 机器人的适用范围，ABB 已将 IRB 360 FlexPicker 的最高负载升级至 8 kg。经过对拾料和包装流程的优化，机器人现在可捡拾更重物料，每分钟完成高达 100 个标准取放动作循环。由于 IRB 360 的速度和负载均有改进，其平均生产能力也大有提升，比原来增加 33%。

主要应用领域：

IRB 360 适用于肉类和奶制品业，及装配、物流搬运、拾料、包装。

IRB 360 所有金属部件均采用不锈钢材质，此版本通过 IP69K 验证，可用工业清洁剂和高压热水冲洗。这款机器人的表面平滑易冲洗，免润滑的关节具有极佳的耐腐蚀性。

优势特点：

1、速度快、柔性强、高负载；

2、采用可冲洗的卫生设计；

3、出众的跟踪性能、集成视觉软件；

4、步进式传送带同步集成控制。

智能仓储最大的优点在于提升作业效率、降低人工成本。仓储中，分拣搬运作业成本约占90%，直接参与货物分拣的人力占50%，分拣时间占据整个配送中心作业时间的比例高达30%～40%。拣选成为物流仓储智能化改造的着手点。

机器人拣选替代人工是仓储智能化程度进一步提高的标志。当工业机器人通过控制软件、视觉识别系统、智能末端，进行深度学习训练后，当不同种类、形状各异的物品进入机器人视觉范围内时，机器人可以通过图像识别系统看到并分辨它们，然后用适合的智能末端，如吸盘、灵巧手等机器手进行抓取并放置在包装盒中，其智能化将大幅度提升。

一文搞懂3C机器人蓝海市场！

来源：‘robotinside’

3C 产业规模庞大，目前自动化在3C领域的应用仅次于汽车行业。业界普遍认为，作为智能制造的下一个增长点，3C行业将成为工业机器人应用的蓝海市场，其体量有望迅速超过汽车行业成为机器人领域最大的应用市场。

根据市场研究机构Qyresearch近日发布的《全球及中国3C智能机器人行业发展现状研究与市场前景预测报告(2017-2022年)》显示，2012年和2016年机器人产量分别为39666台和110492台。预计在2017-2022年，全球3C智能机器人市场规模将从142152台增长到438696台。

全球2017-2022年3C智能机器人产能(台)、产量(台)及增长率

全球主要地区2016年3C智能机器人产量市场份额

3c智造的痛点与难点

目前3C行业的工艺及设备都已相当成熟，其加工内容重复度高，劳动强度高，这都符合自动化改造特征。特别是在人工成本逐年上升和制造精度强度加大的叠加影响下，3C自动化改造几乎成为产业发展的必然选择。

外资凶猛，国内厂商压力山大

面对日益火爆的3C制造市场，国外主要机器人企业川崎重工、库卡和安川等纷纷加紧了“圈地”的脚步。

2015，川崎重工发布了新产品双腕定位机器人duAro，作为主角的duAro以其专注3C自动化领域的精准定位及高性能优势“秒杀”了众多前辈。

2016年，库卡新推出KR 3 AGILUS。其面向600×600mm的自动化单元，轻量化的设计敏捷而灵活，能够以最高的作业精度胜任各式各样的任务，即使在极度紧密压缩的生产单元中，它也能提高生产效率。

2017年3月的SIMM2018上，柯马在华南首发同类竞争品中最快速、轻巧的机器人产品Racer5，另一款柯马独有“以一得五”的Rebel-S——水平多关节机器人也闪亮登场。这些小型机器人适合在狭小空间内高效完成如搬运、装配、检测、快速分拣等应用，非常适合中国尤其是华南地区目前快速增长3C、五金及家电领域自动化需求。

2017年7月，安川电机(中国)有限公司首次发布了其适用于3C行业的新一代小型机器人MOTOMAN-GP系列及配套控制柜。

这些行业巨头量身打造的“神器”在3C领域掀起了一波波的技术浪潮，不仅重新定义了3C自动化机器人，还给众多国内厂商带来了莫大的压力。

本土厂商迎来机会窗口，3C 机器人有望带领国产机器人弯道超车

当然，面对外资巨头的凶猛“围剿”，中国的本土企业并不甘心束手就擒。据悉，目前新松机器人、拓斯达、德富莱、中天、林积为、欧特以及松庆等厂商正充分利用外资品牌机器人过硬的产品和技术，加上自身对3C制造业的深入理解以及本土化的服务优势，在国内外市场占得了一席之地。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

产业智能官 AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。