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推广价{TP316L}46.5*1.5不锈钢薄壁管的因素

详细介绍不锈钢薄壁管生产流程和技术参数:

1、不锈钢工业管坯的好坏决定了生产出来的不锈钢薄壁管的质量,所以在生产不锈钢工业管坯的时候表面退火不要退老,尺寸公差偏差不能大,这样生产出来的不锈钢薄壁管才会比较优质。

2、无缝不锈钢薄壁管是不锈钢工业管经过精轧生产工艺,然后进行去油,平头等辅助工艺,出来符合客户要求的不锈钢管薄壁管,因为不锈钢薄壁管抛光成本较高,因此一般客户对不锈钢薄壁管的表面光洁度要求都比较低,因为我们生产厂家一般对不锈钢薄壁管的内外表面也不进行抛光加工。

不锈钢薄壁管:外径公差±0.05

壁厚公差也可以达到±0.05mm

直接冷轧出来不抛光的不锈钢薄壁管粗糙度

内外表面光洁度Ra0.8μm

不锈钢薄壁管不经过抛光的粗糙度完全能达到医疗器械用

3、不锈钢薄壁管生产之后的交货状态为硬态,为弱磁性,也即屈强系数较大,不宜扩口、弯曲。

对于拿去使用在要求无磁性的环境或者工作状态中的不锈钢薄壁管,直径在25以下的,我司可以进行热固熔处理(光亮退火),因为拥有技术难度,我们并不推荐使用。

什么是不锈钢薄壁管光亮退火呢?气体保护光亮退火炉:改变了原有冷轧后管的硬态与金相组织,真正达到固溶处理的目的。 经气体保护光亮退火炉处理后不锈钢管已是软态,内外表面少有氧化皮,不需要酸洗处理,并保持冷轧后的管内外表面光洁度。

不锈钢薄壁管产品应用

适用于国防科研、航空航天、自动化仪表、精密仪器仪表、各类机械、石油、石化、化工、气动元件、气动缸筒、电子、电气、电热电器、冶金、轨道交通等行业。


35*1不锈钢薄壁管适用于声级计行业,温州薄壁不锈钢管生产厂家:不锈钢管的新成员—内衬不锈钢复合管的制作方法以及六大优势。温州不锈钢薄壁管厂家:薄壁不锈钢管焊管的分类及焊接方法。每次订单全部发给客户,温州薄壁不锈钢管厂:设备车间该如何慎重选择不锈钢管网络推广公司,38*0.5不锈钢薄壁管应用于双金属温度计行业,温州不锈钢薄壁管生产厂家:液压支柱用冷拔薄壁不锈钢管采用材质,50*1薄壁不锈钢管应用于经纬仪行业,27*0.6薄壁不锈钢管应用于碳硫分析仪产品,

  机械工业:

  机械制造

  工业设计

  仪器设备

  自动化设备

  通用设备

  机械设计

  食品加工设备

  化工设备

  机械加工

  数控技术

  工业自动化/机器人

  电控性柴油机更加现代化

  不锈钢精轧管-03-09 21:33

  与传统的机械控制系统相比较,现代柴油机的发展方向就是电子控制系统的应用。电子控制技术具有控制精度高、控制功能多、适应性强且调试方便等一系列优点。这类柴油机与机械控制系统的柴油机相比,节能性更好。

  目前,电控设备及相应的软件已经应用于船舶柴油机...

  什么技术让高铁行驶更平稳?

  什么技术让高铁行驶更平稳?

  不锈钢精轧管-03-09 21:28

  随着经济的发展,我国的铁路工程已经深深的影响着我们的工作和生活。在一般的轨道线路接头中会采取接头焊接,在架设线路的预防地段会采取长轨道,两端采用普通的接头,道岔钢轨的接头和辅助线路会采取普通接头来减压无缝线路。因此,为了保证铁路的平滑性,这就...

  自动挡车的司机应该了解的自动变速器

  不锈钢精轧管-03-09 21:15

  液力自动变速器简称AT,其主要组成结构包括动力换挡辅助变速装置以及液力变矩器。其中在汽车变速器与发动机之间安装液力变矩器,工作介质采用液压油,主要的作用在于传递变矩、转矩、变速、离合等。

  采用液力变矩器能够在一定作业范围内对传动比...

  美的全球布局家电产业智能升级+机器人产业

  不锈钢精轧管-03-09 17:26

  40分钟便可准备一顿健康丰盛且针对个性化需求的聚会大餐。美的未来厨房可以实现这样的梦想。一台小型机器人从取玻璃杯、冲洗杯子,开啤酒到倒满一杯啤酒,整个过程不到2分钟。这种服务机器人不久将在中国市场上得到运用。未来厨房代表着美的通过智能化促家电业升级;...

  化工设备腐蚀的防范措施

  不锈钢精轧管-03-09 13:36

  不锈钢精密管厂化学化工频道讯:目前的防腐技术主要有:开发耐蚀材料、表面防蚀技术、缓蚀技术,电化学保护等。从设计上讲:设备要选用材质适合的金属,增强防腐蚀结构设计的一般原则:(1)预留腐蚀裕两,避免均匀腐蚀导致的设备失效;(2)外形结构宜简单,外表面平滑、均匀...

  石化设备腐蚀类型

  石化设备腐蚀类型

  不锈钢精轧管-03-09 13:33

  不锈钢精密管厂化学化工频道讯:腐蚀按材料种类分为金属腐蚀和非金属腐蚀。腐蚀按表面形貌分为腐蚀和局部腐蚀;局部腐蚀又有小孔腐蚀、应力腐蚀破裂、缝隙腐蚀、电偶腐蚀、磨损腐蚀等等;金属腐蚀按机理可分为物理腐蚀、化学腐蚀、电化学腐蚀等。物理腐蚀:材料单纯物理作用...

  总书记为东北老工业基地振兴指明方向

  总书记为东北老工业基地振兴指明方向

  不锈钢精轧管-03-09 13:30

  背景:东北老工业基地曾是新中国工业的摇篮,为建成、完整的工业体系和国民经济体系,为国家的改革开放和现代化建设作出了历史性的重大贡献。目前,东北原油产量占的五分之二,木材产量占的二分之一,汽车产量占的四分之一,造船产量占的三分之一。...

  徐工《电控多模式转向阀、转向液控系统以及轮式起重机》发明专利获美国专利授权

  徐工《电控多模式转向阀、转向液控系统以及轮式起重机》发明专利获美国专利授权

  不锈钢精轧管-03-09 11:16

  美国专利授权号9_283_986中新网3月9日电 近日,徐工集团重型机械公司《电控多模式转向阀、转向液控系统以及轮式起重机》发明专利成功获得美国专利授权,该专利是事业部获得的第二个美国专利。截止目前,事业部已通过PCT渠道申请并成功获得2项美国专利...

  如何改变农业机械学科萎缩态势?

  如何改变农业机械学科萎缩态势?

  不锈钢精轧管-03-09 10:49

  当前,我国正处于从传统农业向现代农业转变的关键时期和建成小康社会的决胜阶段。“加快农业现代化建设是建成小康社会征程上必须攻克的一块短板。”人大代表、江苏大学党委书记袁寿其说,“先进的农业装备是农业现代化核心、重要的基础。”然而,在实地...

  日内瓦车展:中国方案尝试突破电动车瓶颈

  不锈钢精轧管-03-09 09:46

  充电难和里程焦虑是当前电动汽车行业面临的难题。在第87届日内瓦国际车展7日举办的媒体日活动中,参展中国厂商多款新能源汽车,为业界探索如何突破相关瓶颈提出了中国方案。日内瓦车展是每年早开幕的欧洲车展,也是全球五大车展之一,在汽车领域被认为是重...

  用意念控制机器人:麻省理工学院已经做到了

  用意念控制机器人:麻省理工学院已经做到了

  不锈钢精轧管-03-09 09:41

  不锈钢精密管厂工业机器人频道讯:近日, 麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室的研究人员与波士顿大学联合创建了一个可读取人类思想的机器人。借助这种能力,机器人不需要学习复杂的人类语言或以其他方式从人类获得命令,取而代之的是,人类依靠思维活动和一个特...

  中国工程机械领军企业集体亮相拉斯维加斯工程机械展

  中国工程机械领军企业集体亮相拉斯维加斯工程机械展

  不锈钢精轧管-03-09 09:30

  人民网美国拉斯维加斯3月7日电 (记者 廖政军)三年一届的美国拉斯维加斯工程机械展(简称“拉展”)7日拉开帷幕,全球2000多家企业参展,其中不乏行业龙头。开幕当天,中国工程机械领军企业的“当家人”们集体亮相,出席由中国商务部,中国机电产品进出口...

  质检总局将抓住主打产业打质量提升攻坚战

  不锈钢精轧管-03-09 09:28

  国家质检总局局长支树平:抓住主打产业打质量提升攻坚战国家质检总局局长支树平8日下午在“两会部长通道”上表示,质检总局将抓住各地的主打产业、主打产品开展质量提升行动,打质量提升攻坚战。支树平列举的主打产业、主打产品包括妇幼用品、学生用品、家电、家具、纺...

  激发和保护企业家精神应着力抓好哪些方面?

  不锈钢精轧管-03-09 08:26

  原标题:激发和保护企业家精神(新知新觉)2018年11月, 主席在亚太经合组织工商领导人峰会开幕式上的演讲中指出:“我们深化改革,就要激发市场蕴藏的活力。市场活力来自于人,特别是来自于企业家,来自于企业家精神。激发市场活力,就是要把该放的权放...

  常见的几种蒸发设备

  常见的几种蒸发设备

  不锈钢精轧管-03-08 16:10

  不锈钢精密管厂化学化工频道讯:随着工业蒸发技术的不断发展,蒸发设备的结构与型式亦不断改进与创新,其种类繁多,结构各异。目前工业上实用的蒸发设备约有六十余种,其中常用的也有十余种型式,本节仅介绍常用的几种。1、常用蒸发器的结构与特点常用蒸发器主要由加热室和分...

  蒸发器操作的特点介绍

  不锈钢精轧管-03-08 16:05

  不锈钢精密管厂化学化工频道讯:蒸发操作是从溶液中分离出部分溶剂,而溶液中所含溶质的数量不变,因此蒸发是一个热量传递过程,其传热速率是蒸发过程的控制因素。蒸发所用的设备属于热交换设备。但与一般的传热过程比较,蒸发过程又具有其自身的特点,主要表现在:(1)溶液沸...

  蒸发过程的分类

  不锈钢精轧管-03-08 16:03

  (1)常压蒸发、加压蒸发和减压蒸发按蒸发操作压力的不同,可将蒸发过程分为常压、加压和减压(真空)蒸发。对于大多数无特殊要求的溶液,采用常压、加压或减压操作均可。但对于热敏性料液,例如抗生素溶液、果汁等的蒸发,为了保证产品质量,需要在减压条件下进行。减...

  蒸发器的详细介绍

  蒸发器的详细介绍

  不锈钢精轧管-03-08 15:57

  不锈钢精密管厂化学化工频道讯:蒸发将含有不挥发溶质的溶液加热沸腾,使其中的挥发性溶剂部分汽化从而将溶液浓缩的过程称为蒸发。蒸发操作广泛应用于化工、轻工、制药、食品等许多工业中。1、蒸发操作的目的工业蒸发操作的主要目的是:(1)稀溶液的增浓直接制取液体产品,或...

  反应釜爆炸太频繁,这4项对策保安全

  反应釜爆炸太频繁,这4项对策保安全

  不锈钢精轧管-03-08 15:42

  不锈钢精密管厂化学化工频道讯:反应釜和蒸馏釜(包括精馏釜)是化学工业中常用的设备之一。近年来,反应釜、蒸馏釜的泄漏、火灾、爆炸事故屡屡发生。由于釜内常常装有有毒有害的危险化学品,事故后果较之一般爆炸事故更为严重。一、“反应釜是什么”反应釜指带有搅拌装置的间...

  全的磁珠知识总结:磁珠虽小,神通广大!

  全的磁珠知识总结:磁珠虽小,神通广大!

  不锈钢精轧管-03-08 15:05

  一、 磁珠的原理磁珠的主要原料为铁氧体。铁氧体是一种立方晶格结构的亚铁磁性材料。铁氧体材料为铁镁合金或铁镍合金,它的制造工艺和机械性能与陶瓷相似,颜色为灰黑色。电磁干扰滤波器中经常使用的一类磁芯就是铁氧体材料,许多厂商都提供专门用于电磁干扰抑制的铁氧...

  美国海军研发水下拆弹机器人

  美国海军研发水下拆弹机器人

  不锈钢精轧管-03-08 14:55

  远程控制机械臂来处理爆炸装置已经屡见不鲜了,随着机械臂可控程度越来越高,动作越来越,陆地机器人上配备精巧的机械臂去拆带几乎是现在军警的标配设备,这种装置也大大减少了“拆弹专家”在意外事故中伤亡的概率。媒体消息,近日,美国海军为了加大远程机械臂的应...

  MIT研发出脑控机器人:可使用脑波为机器人纠错

  MIT研发出脑控机器人:可使用脑波为机器人纠错

  不锈钢精轧管-03-08 14:48

  为了让机器人按照人类想法行事,它们就得理解我们。很多时候,这意味着不得不做出妥协:教机器学懂得人类语言的玄妙,比如,为它们提供特定任务的具体指令。但是,如果可以研发出一种类似人类自然延伸的机器人,让它们可以按照我们的想法自如行动,又会怎么样?麻省理工...

  机器人学之人工智能

  机器人学之人工智能

  不锈钢精轧管-03-08 11:27

  不锈钢精密管厂电子信息频道讯:人工智能(AI)无疑是机器人学中令人兴奋的领域,无疑也是有争议的:所有人都认为,机器人可以在装配线上工作,但对于它是否可以具有智能则存在分歧。就像“机器人”这个术语本身一样,您同样很难对“人工智能”进行定义。的人工智能是...

  家庭自制机器人

  家庭自制机器人

  不锈钢精轧管-03-08 11:25

  不锈钢精密管厂电子信息频道讯:人工智能和研究型机器人。多年来,这些领域的专家们使机器人科学有了长足的进步,但他们并不是机器人的制造者。几十年中,以此为爱好的人尽管为数很少,但充满热情,他们一直在全世界各地的车库和地下室里制造机器人。家庭自制机器人是一种正...

  机器人是如何工作的?

  机器人是如何工作的?

  不锈钢精轧管-03-08 11:19

  不锈钢精密管厂电子信息频道讯:英语里“机器人”(Robot)这个术语来自于捷克语单词robota,通常译作“强制劳动者”。用它来描述大多数机器人是十分贴切的。世界上的机器人大多用来从事繁重的重复性制造工作。它们负责那些对人类来说非常困难、危险或枯燥的任务。...

  机器人的组成部分

  机器人的组成部分

  不锈钢精轧管-03-08 11:13

  不锈钢精密管厂电子信息频道讯:从基本的层面来看,人体包括五个主要组成部分:1、身体结构2、肌肉系统,用来移动身体结构3、感官系统,用来接收有关身体和周围环境的信息4、能量源,用来给肌肉和感官提供能量5、大脑系统,用来处理感官信息和指挥肌肉运动当然,人类还有...

  “萨德”反导系统部分装备已经运抵韩国并开始部署

  不锈钢精轧管-03-08 10:57

  “萨德”真的来了。北京时间7日上午,美韩两国军方几乎同时对外宣布,“萨德”反导系统部分装备已经运抵韩国,双方正式启动“萨德”入韩进程。中国外交部发言人耿爽7日表示,中方将坚决采取必要措施维护自身安全利益,“由此产生的一切后果由美韩承担”。韩联社7日引...

  让人用思维的力量纠正机器人的错误

  让人用思维的力量纠正机器人的错误

  不锈钢精轧管-03-08 10:45

  再试一次机器人,你做的是错的。一个大脑—计算机界面可以让人用思维的力量纠正机器人的错误。该系统会在人们观看机器人工作时,利用脑电图学(EEG)测量其大脑信号。当它检测到表明个人发现错误信号之后,就会改变机器人的作业。该系统可通过让人简单地观察工业机器...

  工业机器人产业链分析

  工业机器人产业链分析

  不锈钢精轧管-03-08 09:58

  不锈钢精密管厂频道讯:工业机器人通常由控制系统、驱动系统、执行系统、感知系统、决策系统及软件部分、人-机器人-环境交互系统组成。机器人自动化行业按产业链分为上游、中游和下游。 上游核心零部件:包括减速器、伺服系统、控制器;中游本体生产商:包括工业机器人本体、...

  工业机器人定义及分类

  工业机器人定义及分类

  不锈钢精轧管-03-08 09:56

  不锈钢精密管厂频道讯:从定义上看,机器人是具有感觉、思维、决策和动作功能的智能机器。根据机器人的应用环境可以将机器人分为工业机器人、服务机器人。工业机器人则指应用于生产过程与环境的机器人。 国际机器人联合会( IFR)根据 ISO 8373 定义,工业机器人...

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35*0.5薄壁不锈钢管适用于智能仪器仪表行业,18*1薄壁不锈钢管适用于经纬仪行业,15*0.5薄壁不锈钢管适用于色谱仪行业。温州薄壁不锈钢管厂:温州灵乡薄壁不锈钢管产业集群初露锋芒,薄壁不锈钢管精度好,39*0.8薄壁不锈钢管适用于激光测距仪产品,薄壁不锈钢管温州厂家:薄壁不锈钢管已是落日的余晖,很多卫生管生产厂家之殇,。20*0.8不锈钢薄壁管使用于记录仪产品,26*0.8薄壁不锈钢管适用于培养箱产品!

  工业视角的转变

  如果说前三次工业革命分别从机械化、规模化、标准化、和自动化等方向大幅度地提高了生产力,那么第四次工业革命与前面三次的区别在于:不再以制造端的生产力需求为出发点,而是将客户端价值作为整个产业链的核心,改变以往的工业价值链从生产端向消费端、上游向下游推动的模式,从客户端的价值需求出发提供客制化的产品和服务,并以此作为整个产业链的共同目标使整个产业链的各个环节实现协同优化,其本质是工业视角的转变。

  不可见的问题

  在现在的制造中,存在着许多无法被定量、无法被决策者掌握的不确定因素,这些不确定因素既存在于制造过程中,也存在于制造过程之外的使用过程中。前三次工业革命主要解决的都是可见的问题,例如去避免产品缺陷、避免加工失效、提升设备效率和可靠性、避免设备故障和安全问题等。这些问题在工业生产中由于可见可测量,往往比较容易去避免和解决。不可见的问题通常表现为设备的性能下降、健康衰退、零部件磨损、运行风险升高等。这些因素由于其很难通过测量被定量化,往往是工业生产中不可控的风险,大部分可见的问题都是这些不可见的因素积累到一定程度所造成的。因此,工业互联网的关注点和竞争点是对这些不可见因素的避免和透明化。

  不可见的需求

  从使用过程的体验角度审视产品功能,制造需要场景思维不可见的另一个特点就是制造过程和制造价值向使用过程的延续,不仅仅关注将一个产品制造出来,还应该关心如何去使用好这个产品,实现产品价值的化。产品的创新和创值不再仅仅是以满足用户可见的需求为导向,而是利用用户的使用数据去深刻地理解用户的使用场景,从场景中找到用户需求的空缺(GAP),这些空缺我们称之为“不可见的需求”,因为即便是用户自己都很难意识到。例如,买汽车的人大多都会提出省油的需求,于是所有汽车制造商就努力改变车型和发动机让车子更加省油。但是很少去关注用户的驾驶习惯对于油耗的影响,因为驾驶习惯对于用户而言也是不可见的,因此不会有用户去要求汽车提供驾驶行为管理的功能。所以新工业革命时代的市场竞争也会从以往满足客户可见的需求向寻找用户需求的GAP转变。以往我们将产品卖给客户之后就几乎到达了生产价值链的终点,而云计算等新技术的普及将价值链进一步延伸到使用端,以产品作为服务的载体,以使用数据作为服务的媒介,在使用过程中不断挖掘用户需求的GAP,并利用数据挖掘所产生的信息服务为用户创造价值。

  数据依然是为用户提供客制化产品重要的媒介,新工业革命时代中的制造将通过数据把终端客户与制造系统相连接,这些数据将自动决定生产系统的各个环节的决策,实现生产上下游环环相扣的整合,人的工作难度将被大大降低,在这种模式下工厂的组织构架将趋于扁平,生产资源的利用效率也更加优化。

  有一个例子是近特别流行的智能手环,佩戴智能手环可以采集睡眠过程中的数据,醒来之后可以通过查看数据分析的结果,睡眠质量如何、多少时间是深睡眠状态、深浅睡眠交替的曲线等信息都一目了然。这时我们才发现决定睡眠质量的并不是一共睡了几个小时,而是深睡眠所占整个睡眠时间的比例。白天精力好坏是我们可见的现象,但睡眠质量是不可见的,智能手环通过睡眠数据的分析将不可见的睡眠质量变成了可见可测的结果,并利用这些信息帮助用户去管理可见的生活。

  新工业革命并不仅仅是制造业的革命,而是一场更加深刻的变革,创新模式、商业模式、服务模式、产业链和价值链都将产生革命性的变化,制造业的文化,从“机器崇拜,流程崇拜”进入到人文主义视角的“价值定义”,今天的零售业逐步向“内容,IP”化转移,制造业的产品或服务,未来也会走向“IP导向的制成品” ,生产线和消费者使用处于永远互动的状态,并延伸基于数据的增值服务,云计算、人工智能、和大数据都是支撑这个转型的基础条件,工业升级,根本的驱动力来自于商业模式与智能服务体系的创新技术变革,这两者才是未来工业界竞争的蓝海。

  工业大数据的3B与3C

  什么是工业大数据?

  一提到大数据,人们首先会想到在互联网和商业等环境中,利用大量的行为数据来分析用户行为和预测市场趋势等应用。但是对工业大数据的定义和应用却很难直观地理解和想象。现在对大数据为流行的定义来自于维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·克耶编写的《大数据时代》中提出的4V特性,即Volume(数据量大)、Velocity(流动速度快)、Veracity(准确性难把握)、和Variety(来源多样性)。这个定义是针对互联网和社会环境中的大数据,从数据工程的技术挑战方面所提出的。而工业大数据的挑战和目的则要通过“3B”和“3C”来理解:

  工业大数据应用的“3B”挑战:

  - Bad Quality: 在工业大数据中,数据质量问题一直是许多企业所面临的挑战。这主要受制于工业环境中数据获取手段的限制,包括传感器、数采硬件模块、通信协议、和组态软件等多个技术限制。对数据质量的管理技术是一个企业必须要下的硬功夫。

  - Broken: 工业对于数据的要求并不仅在于量的大小,更在于数据的性。在利用数据建模的手段解决某一个问题时,需要获取与被分析对象相关的参数,而一些关键参数的缺失会使分析过程碎片化。举例而言,当分析航空发动机性能时需要温度、空气密度、进出口压力、功率等多个参数,而当其中任意一个参数缺失时都无法建立完整的性能评估和预测模型。因此对于企业来说,在进行数据收集前要对分析的对象和目的有清楚的规划,这样才能够确保所获取数据的性,以免斥巨资积累了大量数据后发现并不能解决所关心的问题。

  - Background (Below the Surface): 除了对数据所反映出来的表面统计特征进行分析以外,还应该关注数据中所隐藏的背景相关性。对这些隐藏在表面以下的相关性进行分析和挖掘时,需要一些具有参考性的数据进行对照,也就是数据科学中所称的“贴标签”过程。这一类数据包括工况设定、维护记录、任务信息等,虽然数据的量不大,但在数据分析中却起到至关重要的作用。

  工业大数据分析的“3C”目的:

  - Comparison(比较性):从比较过程中获取洞察,既包括比较相似性,也包括比较差异性。比较的维度既可以是在时间维度上与自身状态的比较,也可以是在集群维度上与其他个体的比较。这种比较分析能够帮助我们将庞大的个体信息进行分类,为接下来寻找相似中的普适性规律和差异中的因果关系奠定基础。

  - Correlation (相关性):如果说物联网是可见世界的连接,那么所连接对象之间的相关性就是不可见世界的连接。对相关性的挖掘是形成记忆和知识的基础,简单的将信息存储下来并不能称之为记忆,通过信息之间的关联性对信息进行管理和启发式的联想才是记忆的本质。相关性同时也促进了人脑在管理和调用信息的效率,我们在回想起一个画面或是情节的时候,往往并不是去回忆每一个细节,而是有一个如线头一样的线索,你去牵它一下就能够引出整个场景。这样的类似记忆式的信息管理方式运用在工业智能中,就是一种更加灵活的数据管理方式。

  - Consequence (因果性):数据分析的重要目的是进行决策,在制定一个特定的决策时,其所带来的结果和影响应该被同等地分析和预测。这是以往的控制系统所不具备的特性,也是智能化的本质。工业系统中的大部分活动都具有很强的目的性,就是把目标精度化,把破坏度小化的“结果管理”。结果管理的基础是预测,例如在现在的制造系统中,如果我们可以预测到设备的衰退对质量的影响,以及对下一个工序质量的影响,就可以在制造过程中对质量风险进行补偿和管理,制造系统的弹性和坚韧性就会增加。

  总结而言,互联网和商业大数据与工业大数据在技术挑战、数据属性、和分析目的等方面有很多区别,这也决定了两者技术手段的不同。

  工业大数据:工业价值转型的新视角

  虽然互联网大数据与工业大数据的核心问题与技术路径不同,但并不意味着两者是格格不入的。相反,将互联网大数据与工业大数据相整合,能够相得益彰产生更大的价值。举例而言,制造系统正在改变过去生产驱动销售的“Push”模式和销售驱动生产的“Pull”模式,虽然已经具备满足不同订单需求的“柔性”生产模式,但依然无法改变对市场应激式的生产模式。未来的智能制造系统将以数据来驱动,体现在设计过程的数据化(PLM、CAD)、制造系统驱动的数据化(MES、DCS)、和生产资源管理的数据化(ERP)等方式。但是这些都还只看到了制造系统本身,而忽略了这些数据化的源头应该是对市场和客户的数据化。利用商业大数据对市场进行预测、绘制客户需求画像、和分析供应状态实时评估等方式,能够从本质上将制造系统从应激式转变成为预测型的生产模式。

  “不可见的世界”的价值

  “有之以为利、无之以为用”是出自老子《道德经》中的一句话,其中的智慧放在当今工业的价值模式中依然十分受用。这句话可以理解为:一切事物的实体为我们提供可以凭借的可见的基础条件,而其中所隐藏的空间和可变化的无限可能才是被我们真正使用并创造价值的所在。我们在《工业大数据》一书中,曾用煎蛋模型来阐述产品与服务价值之间的关系(图一):蛋黄代表的是产品自身,其差异性和客制化程度并不明显,例如一台电视机在挡住了Logo之后就很难被区分出来是哪家公司生产的。而蛋白所代表的增值服务却是差异化和客制化的重要体现,也是企业的品牌和可持续性价值的所在。这些价值存在于用户的使用场景、因素的相关性、和产品被制造和使用的全生命周期这些“不可见世界”中。数据将成为挖掘这些价值的重要手段,主要体现在:利用数据挖掘在使用中获得新的知识和技术对现有产品进行改进;利用数据去发现和定义用户未知的需求;以数据作为媒介向用户提供增值服务。

  工业大数据:工业价值转型的新视角

  图一:工业价值的煎蛋模型新思维

  以风力发电为例,风机本身的差异化并不明显,用户的定制化需求也并不强烈,但是风机在运行过程中的发电能力、运行稳定性、和运维成本等却是用户价值的核心。利用风机的运行大数据可以对风机进行健康管理、对潜在的运行风险进行预测、和对风场的运维进行优化,从而提升风机的可用率、改善发电效率、和降低运维成本。风机的制造厂商也可以不再仅仅通过卖出装备获得一次性的盈利,还可以通过向用户提供使用过程中的增值服务实现持续性的盈利。

  工业大数据:工业价值转型的新视角

  图二:可见与不可见的转型思维

  人类社会在经历了200多年的科技革命后,已经积累了巨大的工业产品存量,工业的基础设施和大量基本生产要素,如机床、电力设施、动力设施、制造装备、交通装备等需求都已逐渐趋于饱和。因此德国的“工业4.0”战略中将面向制造系统的集成和软件服务作为重点,具体表现在“纵向集成”、“横向集成”和“端到端集成”。同样发现这个问题的还有美国GE公司,他们意识到装备销售过程中的获利远远不及在产品使用过程中的价值服务,客户需要的价值也远不止对产品状态的保持,更在于如何去使用这些能力来实现更的价值再创造。

  以数据为核心使产品发挥的能力,归根结底是利用数据建模实现对状态、环境和任务的评估,对管理和控制活动进行实时的决策优化,并协同和调度相关产品率运行的过程。

  “无忧”的制造环境

  制造系统中的问题同样也有 “ 可见” 和“ 不可见”之分,我们对待这些问题的方式既可以在问题发生后去解决,也可以在问题发生前去避免。生产系统中存在的“不可见”问题包括设备性能的衰退、精度的缺失、易耗件的磨损、和资源的浪费等,可见的问题往往是这些不可见因素积累到一定程度所引起的,比如设备的衰退终导致停机、精度的缺失终导致质量偏差等。就如同冰山一样,可见的问题仅仅是冰山一角,而隐性的问题则是隐藏在冰山下面的恶魔。通过大数据对“不可见”问题获得深刻的洞察,是实现无忧虑制造环境的基础,也是智能制造的本质。

  制造改进与转型的机会空间可以被分为四个部分(图二),个部分是去满足用户可见的需求和解决可见的问题,这个空间内依然有中国制造需要补的课,比如质量、污染、和浪费等问题,需要的是持续的改善与不断完善的标准化。第二个空间在于避免可见的问题,需要从使用数据中挖掘新的知识对原有生产系统和产品做加值改善。第三个空间在于利用创新的方法与技术去解决未知的问题与创造新的竞争力,例如具有自省能力的设备,以及利用传感器与大数据使不可见的问题透明化,进而去管理和解决不可见的问题。第四个象限是寻找和满足不可见的价值缺口,避免不可见因素的影响,这部分需要利用大数据分析产生的智能信息去创造新的知识和价值与传承力,这也是工业互联网的终目标。

  通过分析数据,预测需求、预测制造、利用数据去整合产业链和价值链,这就是工业大数据的思维。工业互联网是一场在不可见世界中的战争,而工业数据分析的竞争力则是连接可见与不可见世界的桥梁。

  利用大数据实现无忧的制造环境有三个方向,数据在每一个阶段中扮演的作用也并不相同。个方向是在解决可见问题的过程中积累经验和知识,从而去避免这些问题。在这个过程中,数据可以作为经验和知识的载体。第二个方向是依靠数据去分析问题产生的隐性线索(evidence)、关联性、和根原因等,进而利用预测分析将不可见问题显性化,从而实现解决不可见问题的目的。现在的制造系统正在经历从个阶段到第二个阶段的转变过程,在完成这个过程后,制造系统将不再有‘surprise’,使得所有隐性问题在变成显性问题和影响之前都可以被提前解决。第三个方向是通过对数据的深度挖掘,建立知识和问题之间的相关性,从数据中启发出新的知识,并能够利用知识对制造系统进行的建模,产生能够指导制造系统活动的镜像模型,从系统的设计端避免可见及不可见问题的发生。

  这三个方向对企业都非常具有借鉴意义,但是需要根据不同的情况侧重于不同的方向。总的来概况,这三个方向分别适用于以下几类情况中问题的解决:

  个方向:适合在某一个领域已经经营了很久,有了一定的经验积累,但是却很难总结出为什么做的好或是不好。

  第二个方向:在解决了可见的问题之后,仍然存在一些不可见问题对制造系统造成的影响,希望能够了解不可见因素的变化过程和相互的关联性,积累更加深入的制造知识。

  第三个方向:在制造基础还较为薄弱的领域,并没有形成太多有效的数据,但是拥有非常丰富的使用数据和经验,则可以借助使用过程中积累的知识对制造系统提出设计的要求。

  工业大数据:工业价值转型的新视角

  图三:问题、数据、与知识的关系及管理方式

  图三简明地阐述了大数据与智能制造之间的关系:制造系统中“可见”和“不可见”问题的发生及解决的过程中会产生大量的数据,通过对这些数据的分析可以了解问题产生的过程、造成的影响和解决的方式。通过对数据的深度挖掘和抽象化建模后可以形成知识,进而利用知识去认识、避免、和重新定义问题。数据在其中起到的作用,是使这个过程从以往依靠人的经验(Experience based)转向依靠挖掘数据中隐性的线索(Evidence based),使得制造知识能够被更加和自发地产生、利用和传承。因此,问题和知识是目的,而数据则是一种手段。今天我们来谈利用大数据实现智能制造,是因为大数据正在逐渐成为易得的资源,而在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天,利用大数据去解决问题和积累知识将是更加和便捷的方式。

  数据本身不会说话,也并不会直接创造价值,真正为企业带来价值的是数据分析和挖掘之后产生的洞察和行动的价值,是数据经过实时分析后及时地流向决策链的各个环节,是让数据成为面向客户创值服务的媒介和依据。工业大数据的目的并不是追求数据量的庞大,而是通过系统式地数据收集和分析手段,实现价值的化。所以推动工业价值转型和智能制造的并不是大数据本身,而是大数据分析技术所带来的洞察,行动的准确性与速度。在新制造革命的转型中,更加有效地积累和利用数据资源与知识的传承,决定了能否在新竞争环境中脱颖而出。工业大数据定义了制造价值的新主张,这个价值的应用既可以外向,也可以是内向。内向是利用大数据去解决和避免制造系统中的“不可见”问题,实现无忧的制造环境。外向是利用大数据在产品的使用过程向用户提供智能增值服务,实现制造价值的延续。这两者对于中国制造而言,一方面是解决制造“大而不强”的挑战,另一方面是改善制造附加值较低的瓶颈。中国应该利用好使用数据的资源,不断提升企业对制造的理解和知识积累速度,才能弥补中国在装备制造和核心零部件等方面的弱势,逐步弥补这些弱势领域造成的短板,让世界看到中国在工业大数据中创知和创值的成功经验。

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  时值全球自动化浪潮和的战略布局,制造业对的需求高涨,而投资者也将在高投资回报、更新快速的庞大市场的驱动下,下注布局。相比于笨重、危险,仅适用于大型环境的传统工业机器人,协作型机器人正在克服挑战,产业。

  以下为智能内参整理呈现的干货:

  cobot打开百亿市场

  20世纪60年代初,德沃尔2000磅重的unimate arm在通用汽车工厂安了家,这是个工业机器人,负责热压铸金属。unimate arm可以抓握、焊接、钻孔和喷洒,液压臂的路径使用磁鼓式硬盘驱动器进行编程。

  再往前走五十年,机器人的定义有了翻天覆地的变化,现代机器人是可编程的网络物理机器,当然,不包括汽车和空中。

  通常说的工业机器人是大型的笼式装置,用来代替人类重复、危险的工作。而随着智能的革命和自动驾驶汽车的发展,更小、更灵巧、成本更低的机器人进入了工厂。

  这些重量较轻、成本较低的机器人可以配备传感器,使它们能够在工业环境中与人类协同工作,成为“cobot”(协作机器人)。机器人可以执行特定的任务,如抓紧小物体、观察,甚至学习处理“边缘情况”(edge cases)。

  尽管协作机器人仅占400亿美元规模的工业的很小一部分,但下一个十年将迅猛增长成为100亿美元市场。

  机器人的痛点和解法

  从历史上看,机器人行业在很大程度上一直困扰着一些问题:

  1、视觉问题:允许机器人识别和导航物体(包括人)的视觉技术一直在缓慢改进,公司依靠笼子来保护人类,同时也就杜绝了近程操纵的可能。

  2、灵巧性问题:机器人抓握和机械能力仍然有限。

  3、低投资回报:昂贵的机器人价格加上低劳动力成本,阻碍了在农业和制造等领域广泛普及的需求。

  下文将详述cobot(协作机器人)如何应对这些技术挑战,并改变制造业、电子商务、农业和食品服务等产业的。

  新的视觉技术

  随着机器人逐渐被应用于世界各地的工厂,研发视觉系统,使机器人可以识别物体,进行安全导航,被提上日程。

  许多机器人的功能是在高度结构化的环境中,执行可重复的任务。因此,传统的安全措施通常由一个笼子组成,简单有效的避免了人类与机器人接触产生的危险。但现在,变化正在发生。

  近年来,视觉硬件(如激光雷达)已经变得更便宜、更有效,并且得到了更广泛的应用。如今,许多初创公司都在使用基于新的视觉技术的协作机器人,它们装载着传感器,人类员工可以站在它身边进行操控。

  大约1996,有许多不同的形状和大小的协作机器人被发明了出来,根据人类工作场所进行了设计。这种机器人容易重新编程,相对自治,力量上远不如低技术型工业机器人。

  协作机器人在小型工厂环境找到了“绝佳位置”,进行,制造设备,或完成更多的认知任务,如仓库订单拣选等。在那里,人类员工也参与工作。

  机器人的认知

  教机器人适配环境(map)和操作物体,是一项艰巨的任务。有幸的是,谷歌的deepmind和uc伯克利的一些研究进展已经成功证明了“一次性学习”(one-shot learning)的可行性,即协作机器人可以在没有大量训练数据的情况下识别新的对象。

  未来的机器人可能只需要观察人类员工的工作流程就能完成任务学习;或者操作者可以使用vr手势进行编程(协变开创的方法),使机器人掌握工作方式。

  虽然这项技术还有很长的路要走,但今天的技术已经足够成熟到可以让机器人和人类协同工作了。目前,协作机器人和它的麻吉agvs(自动引导车辆/运输机器人),已经成为制造业和仓库环境的标准配置。

  机器人可以很容易地完成重复的、可预测的任务。

  但是对于结构化相对不明显的任务,例如从一个随机分类中挑选出一个项目,对应着很多更独特的场景,就需要特别的算法。真正的协同工作情况下,运输机器人就必须自主地“看到”人类员工的行动,并采取相应行动。

  开发处理这些边缘情况的算法成为了前沿的人工智能(ai)、计算机视觉和自动驾驶研究课题。

  在人工智能和机器学习上,为90%的场景自动化路径很容易——难的是后的“一公里”。风投a16z的benedict evans指出,机器学习是要解决那种对机器来说很难,对人来说很容易的问题,或者说,是人们很难描述成计算机语言的问题。

  随着机器学习工具的广泛普及,初创公司正注力于计算机视觉,以新一轮的机器人技术。

  下图是veo robotics(左)和osaro(右)演示的基于视觉系统的机器人拣选和排序。veo robotics的创立者是rethink robotics的前雇员,公司旨在用“人类级眼睛”改造笨重的机械臂。osaso则由peter thiel、elad gil和sean parker等人创立,面向制药和食品服务等行业开发机器人配套的视觉软件。

  灵巧性的追求

  虽然变得越来越普遍,但它们还没有开发出我们所期待的智能或灵巧性,就像摩登家庭或终结者2想象的那样。著名的机器人学家hans moravec在莫拉维克悖论中提出:

  “让计算机在智力测试或西洋跳棋上表现出成人水平的表现是比较容易的,在感知和移动性方面,很难或不可能赋予他们一岁人类的水平。”

  换句话说,高级推理只需要很少的计算,但是低水平的感觉或运动技能需要巨大的计算资源。灵巧性是机器人学的一大挑战,相对而言,改进硬件是更加有效的途径。

  高投资回报

  更便宜、更好的协作机器人硬件为专注于计算机视觉和定制软件的初创公司提供了机遇。的协作机器人制造商是丹麦的universal robots(优傲),2018年被美国的teladaye(泰瑞达)收购,它家的协作机械臂为初创公司提供镐铲(picks-and-shovels)。

  有着风投背景的初创公司,如ready robotics、fetch robotics和voodoo manufacturing都利用优傲的协作机械臂构建机器人系统。ready robotics正在为工业自动化任务提供机器人服务(ras)。fetch robotics的协作机器人执行电子商务分拣,voodoo manufacturing使用协作机器人进行多个机的自动化管理。

  根据优傲的说法,有些机械臂平均工作195天就能回本。在整个行业中,协作机器人的平均售价为24000美元,据估计这在2020年将是30亿美元的市场。

  机械手

  尽管灵巧度有所提高,但通用的末端执行器——一种能操纵任何物体的机械手,仍然难以实现。

  现在的机械手没办法兼容多项任务,但初创公司正在动用聪明的,探索末端执行器抓取各种各样的对象。

  举个例子,专门从事柔性机器人的empire robotics和soft robotics,使用灵活的材料、流体或空气压力,而不是机械力学。这类操作仍然不完善,柔性机器人是一种很好的解决方法,可以避免用不适当的力挤压对象物体。soft robotics的手爪机器人(gripper)被fda批准处理食品,目前用于食品包装。

  此外,对于较不敏感的材料,grave在传统的机器人臂上采用电粘附材料,而optoforce使传感器结合专门的工具进行应对。

  协作机器人是基于传感器的机械设备,解决笨重型机械臂的不足,在这点看机械手没什么不同。虽然目前机械手,或者说末端执行器没有达到人类的高度灵活性,但相信未来的协作机器人将配有的末端执行器和聪明的工具,可以智能地处理任何事情。

  需求爆炸

  自20世纪40年代起,新一代的协作机器人开始使巨头们措手不及。

  根据fanuc执行主任的说法,“我们没想到大型制造商会想要使用这样的机器人,因为这些机器人只能举起轻量物体,并且能力有限。”

  现在,从业人员们正在追赶teradyne协作机器人部门优傲,据称他们目前占据着约60%的协作份额。

  像abb、fanuc、yaskawa(安川电气)、库卡和罗伯特博世这样的机器人大公司,也都跟随优傲进入协作机器人市场(估计fanuc拥有6%到10%的市场份额,安川电气的规模甚至更小)。同时,他们也在结盟:川崎重工(kawasaki)正与瑞士竞争对手abb合作,以规范机器人编程。

  为什么突然对协作机器人产生了需求?

  一个主要原因大抵是劳动力成本上升。由于经济增长,工业化国家的工资飙升。举个例子,自2006以来,中国的平均工资增长了一倍以上,从而不再被认为是低成本外包的目的地。

  事实上,中国现在太贵了,以至于它的消费电子代工工作流向越南这样的低成本邻国,去年,中国的机器人需求增长了20%以上。

  昂贵的劳动力也在影响本地化制造的规模,为此,正在掀起新一轮的再就业浪潮(就像川普的口号说的:让制造业回到美国)。在bcc 2018年进行的调查中,20%的美国制造商表示,他们正积极将生产从中国转移回美国,或者计划在未来两年内开发新的(本土)生产线。多数人表示,自动化降低成本,使得美国更具竞争力。

  随后,公司越来越多地转向协作机器人,它们很容易编程,比传统的劳动力便宜,而且比传统的工业机器人便宜。由于所有这些原因,协作机器人制造商以比以前更低的价格销售出了更多的设备。

  值得指出的是,这不仅仅是科技巨头的创新战区,更小的工厂也在加入协作机器人的浪潮。2018年1月的财报中,teradyne的首席财务官gregory beecher注意到其协作机器人业务的高速增长,大约50%的客户是中小型企业(smb)。

  协作机器人市场正处于跑马圈地的时刻,更大的制造商可能有更充足的装备为协作机器人的运动提供硬件(尽管他们的大部分模型仍然是工业品种)。

  缺乏市场意识可能成为未来的挑战。优傲的总裁指出:“我们的目标市场,(现在)大概只有10%的人知道协作机器人,也就是说有90%的潜力市场尚未开发。”

  行业中的应用

  如上所述,全球劳动力成本的上升对协作的需求日益增加。这种需求在农业、制造业和建筑业中尤为严重。

  随着“婴儿潮一代”开始接近退休年龄,劳动力市场缺乏新的工人来取代他们的岗位。据估计,美国约22%的熟练制造业工人(也就是2.7万人)将在未来十年退休,如果趋势继续下去,该行业将减少约200万名工人。

  与此同时,技术工人,如电工和水管工的退休潮也在成为建筑业的限制因素。去年,由于加利福尼亚葡萄酒国家的农业劳动力短缺,生产商担心庄稼会死在藤上。

  加剧这些困难的还有历史性的低失业率(这意味着工人在经济其他领域有更好的选择,即所谓的结构性劳动力短缺)。

  公司正因雇员的减少而面临压力。有了协作机器人,就有了一项对策。初创公司正在为特定行业的提供定制化的协作机器人。

  以下是协作机器人初创公司早期成功的几个领域。

  仓储与电子商务

  甚至像亚马逊这样的巨头也在为劳动力短缺而苦恼。不锈钢精轧管年8月求职季,该公司仅收到20000份求职申请,大大低于50000的目标。

  为此,亚马逊公司斥资7.75亿美元收购kiva systems,一家仓储机器人制造商,据说已经在机器人制造商之间掀起了一场竞赛:当亚马逊决定收纳kiva并仅在内部使用时,其他公司匆忙填补了kiva留下的空白。

  与此同时,随着电子商务的繁荣,仓储空间的需求也随之激增。去年,平均仓库天花板高度比2001提高了21%,而新仓库建设的支出在不锈钢精轧管年10月达到顶峰(仅在当月就花费了27亿美元)。毫无疑问,仓库中协作机器人的需求正在增长。

  持续的电子商务浪潮,推动了全行业按时交付订单的压力。对此,出现了一系列的机器人初创公司,它们致力于提高生产效率。比如kiva,许多创企都在与运输机器人/自主引导车辆(agvs)一起进行物质运输和物品拣选。

  agv技术已经出现了几十年(其更复杂的“表兄弟”有时被称为amr,或自主移动机器人),随着更好的自主性和视觉系统的出现,agv技术开始进入市场。许多资金充足的创企提供类似kiva的货运机器人,用于运输电子商务和制造业的材料。

  像seegrid这样的初创公司,专注于码垛和叉车;clearpath的otto部门专注于物料运输;fetch和6 river systems都是资金充足的玩家,在仓库环境中提供移动采摘机器人。

  除了运输,电子商务中另一个主要的协作机器人应用是拣选和排序。

  随着消费者购买的增加,机器人需要挑选并包装混合项目。kindred sort(左下)在gap配送中心进行项目分类。righthand robotics(右下)则偏向于电子商务分拣。值得注意的是,这两家都用的是优傲的机械臂硬件,不过kindred在其他小样中采用了fanuc的机械臂。

  由于仓库中的高投资回报率,初创企业可能会继续为这一蓬勃的垂直领域发展技术。举例而言,亚马逊近披露了它是如何投资于各种新机器人的,京东近也公布了它的10万平方英尺仓库,每天多处理20万个订单,只有4个工人。

  农业

  在john deere斥资3.05亿美元收购蓝河技术(blue river technology)之后,不锈钢精轧管年人们对的兴趣开始暴增。

  根据美国农业部的数据,大多数大型农场使用一定程度的自动化来指导农业。初创公司正在研发自动化农业设备,从自动驾驶拖拉机到专门的机器人臂采摘机。

  在巨大的劳动力短缺和更严格的移民规则中,农业机器人自去年加利福尼亚的作物几乎无人采割之后就逐渐成熟了起来。代表性公司如agrobot(下图),正在研究浆果采摘——对于机器人来说只是不碾碎浆果就很难做到了。

  一个的类似采摘者是abundant robotics的苹果采摘机器人,它去年从sri international(斯坦福国际研究院)剥离出来,并从谷歌风险投资公司和雅马哈汽车合资公司等投资者那里筹集了1000万美元。

  其他玩家,如harvest automation(农业agv)和lely(自动化挤牛奶),正在重定义协作机器人。

  clearpath robotics是领域中规模、资金充足的初创公司之一,并为多个垂直机构开发协作机器人。notaby,该公司关注机器人收割和播种ugv(无人地面载具),并为现有设备提供改造使其具备自动化能力。

  餐饮业

  协作机器人初创公司也瞄准了食品服务业,这个行业目前的失业率一直处于6%的水平。在一个以高周转率著称的行业中,餐馆投资机器人不是为了摆脱工人,而是因为他们找不到足够的雇员。

  举个例子,panera bread在过去2年增加了约25000个新职位,以应对来自数字平台的订单数量增加。在很多地方,食品生产商有线下餐馆营业和线上提供配的区别。

  初创公司正在采用定制的人工智能和机械臂来进行自动化烹饪。2018年3月,加利福尼亚南部餐厅连锁店caliburger尝试了miso robotics的汉堡包翻转机器人(左上),名为“flippy”。npr报道,汉堡包机器人目前零售价为6万美元。此外,协作机器人还在烤架线上有效。在初级阶段,这些机器人还无法跟上顾客的需求。

  在别处,自动汉堡包餐厅creator(右上)使用20台电脑、350个传感器和50个执行机构,在5分钟内递送一个6美元的汉堡。虽然没有使用典型的协作机械臂或运输机器人(agv),该系统本质是协作机器,它制造的汉堡包通过人类职员交付给客户。

  在饮料方面,创企hypergiant近宣布与tgi fridays建立伙伴关系,创建弗拉纳根(flanagan),一个人工智能算法加持的调酒师,给食客提供个性化的鸡尾酒。

  结论

  现在已经有很多人在思考自动化是如何改造工厂和取代工人的。虽然协作机器人有一个很好的内核——人机协同,但毫无疑问,这项技术将现有的工厂模式。随着需求和技术的不断增长,协作机器人即将迎来一个分水岭。

  更好的自动化将产生强大的涟漪效应,这将改变我们所知的制造业。工厂将搬迁,不太愿意在廉价劳动力市场中运作。机器人管理相关的工厂工作可能激增。协作的新投资更是有望带来大规模的生产力提升。

  公司整合技术的方式以及政府在下一个经济阶段制定的政策,将对未来的人机协作模式、生产成本和成效等产生深渊的影响。

  制造业、农业、建筑业等领域的劳动力结构性短缺加上协作机器人相关技术的成熟化,直接导致这一市场增长可观,并成为人工智能技术,特别是技术的重要落地场景。目前,已有部分成功案例验证了协作机器人的高投资回报,传统机器人巨头的涉足将使该产业获得快速进展。

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