随着自动化、智能化与机器人应用的加快，未来工厂的雏形也逐渐形成。近日，麦肯锡咨询公司发布题为“自动化、机器人与未来工厂”的文章，称更便宜、功能更强大、更加灵活的技术正在加速全自动化生产设施的发展，对于企业而言，主要的挑战将会是决定如何最好地利用它们的能力。

 

    　以下是文章主要内容：

 

    　在发那科(Fanuc)位于日本忍野村的一家工厂，工业机器人生产机器人，每班只有4名员工负责监工。在飞利浦位于荷兰的一家电动剃须刀工厂，机器人数量达到生产工人的14倍多，后者仅有9人。相机生产商佳能于2013年开始在旗下的数家工厂淘汰人类劳动力。

 

    　这种“熄灯”生产概念，制造活动和物料流程完全自动化处理正成为现代制造日益普遍的一个特性。在某种程度上，新一波的自动化浪潮将会由当初将机器人和自动化技术带到工作场所的那些因素驱动：将人类工人从肮脏、枯燥乏味或者危险的工作中解放出来；通过排除错误和降低变化性提升产品质量；通过用成本更低的机器替代成本越来越高的人工，来削减制造成本。然而，如今最先进的自动化系统拥有额外的功能，这促使它们能够用于原来不适合实施自动化的环境，以及在制造中创造出全新的价值。

 

    　机器人价格下降

 

   　 随着机器人生产日益普及，机器人的成本呈现下降。在过去的30年里，按实值计算，机器人平均价格下降了一半，相对于劳动力成本，它的下降幅度甚至更大。随着来自新兴经济体的需求鼓励机器人的生产转移到成本较低的地区，它们的价格可能将进一步下降。

 

    　人才更易获取

 

   　 拥有设计、安装、运作和维护机器人生产系统所需技能的人才，也正变得更加普遍。机器人工程师曾经相当罕见，属于雇用成本很高的专家。如今，机器人相关的学科在全球各地的学校被教授，它们要么是专门的课程，要么是制造技术或者制造工程设计方面的通识教育的一部分。软件的可得性，比如模拟程序包和可测试机器人应用的离线编程系统，已经减少了工程时间和风险。它也让机器人程序编制任务变得更加简单，成本也变得了。

 

    　易于整合

 

    　计算性能、软件开发技术和网络化技术的进步，提升了装配、安装和维护机器人的速度，同时降低了相关的成本。例如，传感器和制动器以往必须要通过终端机框、连接器和接线盒，利用专门的接线单独连接至机器人控制器，而现在，它们则可以利用即插即用的技术，因此零部件利用相对简单的网络接线连接起来。这些零部件将会自动鉴定控制系统，因此能够大大减少设置时间。这些传感器和制动器还能够进行自我监控，将其状态报告给控制系统，进而辅助过程控制，收集数据进行维护，实现持续不断的改进和故障排除目的。其它的标准和网络技术同样让连接机器人至更加广泛的生产系统变得简单明了。

 

    　新能力

 

    　机器人也在变得更加智能。早期的机器人只会一味地遵循同一路径，后来的迭代版本利用激光或者视觉系统来检测零部件和材料的方向，而最新一代的机器人则能够整合来自不同传感器的信息，实时调整它们的移动。例如，这可让它们利用力反馈来在研磨、修边或者抛光的应用中模拟技工操作。它们还能够利用更加强大的计算机技术和大数据式分析。举例来说，它们可以借助光谱分析来一边焊接一边检查焊接的质量，进而大大减少制造后所需的检查工作。

 

    　机器人承担新的角色

 

    　如今，这些因素正在机器人现已擅长的那些应用范畴帮助提升它们的普及度，即重复性的大量生产活动。随着用机器人自动化任务的成本和复杂度的降低，那些已经在使用机器人的公司很可能将会更多地使用它们。然而，未来5年到10年，预计机器人在技术和经济层面均可行的任务种类将会出现根本性的变化。以下是部分案例。

 

    　1、低量生产

 

   　 编程快速轻松的设备的内在弹性，将会大大减少机器人为符合成本效益所需重复的特定任务的次数。这将会降低产量门槛，让机器人成为年产量以数十或数百而非数千或者数十万来计的细分任务经济可行的选择。它也将让机器人成为小批量生产和产品组合差异性很大的公司的可行选择。例如，现在用于航空航天的柔性履带产品能够利用指引其运作的视觉系统在机身上“爬行”。这种低量生产自动化带来的成本节约将会让各种不同类型的企业组织受益：小企业将能够首次用上机器人技术，大企业可提升其产品组合的多样性。

 

   　 新兴技术可能也将进一步简化机器人编程过程。例如，通过一系列的移动来指引教导机器人的做法已经颇为常见，但快速发展的语音识别技术意味着，不久以后给它们发出语音指导也将成为可能。

 

    　2、高度可变的任务

 

    　人工智能和传感器技术的进展，将会让机器人能够应对任务间更大的多变性。这种因应所在环境的变化来调整行动的能力，将会给一些领域带来自动化的机会，比如高可变性的农产品的处理。在日本，实验已经证明，借助立体影像系统来识别水果的位置和评估它的成熟度，机器人能够将采集草莓所需的时间最多削减40%。

 

    　这些能力也将会驱动各个行业领域的质量提升。机器人将能够在生产期间弥补潜在的质量问题。相关案例包括：根据两个部件之间的尺寸差异调整用于装配它们的力度，或者选择和结合尺寸不同的部件来实现合适的成品尺寸。

 

    　机器人生成的数据和更好地利用它们的先进分析技术，也将会有助于理解决定产品质量的根本因素。例如，如果装配期间高于正常水平的扭矩要求，被发现与未成熟产品故障有关，那在生产期间就能够调整制造程序来检测和修复这类问题。

 

    　3、复杂的任务

 

    　如今的通用机器人在控制它们的移动上能够精确到0.1毫米，机器人当前配置的重复精准度则达到0.02毫米。未来的机器人可能将会提供更高的精准度。这种能力让它们能够参与日益精细的任务，比如穿针或者装配高度复杂的电子设备。机器人也在变得更有协同性，现有的控制器能够同时驱动数十个轴线，让多台机器人共同进行同一项任务。

 

    　最后，先进的传感器技术和分析来自那些传感器的数据所需的计算能力，将会让机器人能够承担之前需要高技能技工来完成的任务，比如切割宝石。这些技术甚至可能允许展开目前完全无法展开的活动：例如，在它们被用于弥补底层材料的偏差，或者在结构表面“绘制”电子电路的时候，实时调整涂料的厚度或者成分。

 

   　 4、与人类共事

 

   　 企业还将拥有多得多的自由余地去决定用机器人自动化哪些任务，决定哪些任务人工手动进行。