MIR DATABANK工业机器人-工业观察1105
工业机械手外文文献翻译、中英文翻译
第一章概述1. 1机械手的发展历史人类在改造自然的历史进程中，随着对材料、能源和信息这三者的认识和用，不断创造各种工具（机器），满足并推动生产力的发展。
工业社会向信息社会发展，生产的自动化，应变性要求越来越高，原有机器系统就显得庞杂而不灵活，这时人们就仿造自身的集体和功能，把控制机、动力机、传动机、工作机综合集中成一体，创造了“集成化”的机器系统——机器人。
从而引起了生产系统的巨大变革，成为“人——机器人——劳动对象”，或者“人——机器人——动力机——工作机——劳动对象”。
机器人技术从诞生到现在，虽然只有短短三十几年的历史，但是它却显示了旺盛的生命力。
近年来，世界上对于发展机器人的呼声更是有增无减，发达国家竞相争先，发展中国家急起直追。
许多先进技术国家已先后把发展机器人技术列入国家计划，进行大力研究。
我国的机器人学的研究也已经起步，并把“机器人开发研究”和柔性制造技术系统和设备开发研究等与机器人技术有关的研究课题列入国家“七五”、“八五”科技发展计划以及“八六三”高科技发展计划。
工业机械手是近代自动控制领域中出现的一项新技术，并已经成为现代机械制造生产系统中的一个重要组成部分。
这种新技术发展很快，逐渐形成一门新兴的学科——机械手工程。
1. 2机械手的发展意义机械手的迅速发展是由于它的积极作用正日益为人们所认识：其一、它能部分地代替人工操作；其二、它能按照生产工艺的要求，遵循一定的程序、时间和位置来完成工件的传送和装卸；其三、它能操作必要的机具进行焊接和装配。
从而大大地改善工人的劳动条件，显著地提高劳动生产率，加快实现工业生产机械化和自动化的步伐。
因而，受到各先进工业国家的重视，投入大量的人力物力加以研究和应用。
近年来随着工业自动化的发展机械手逐渐成为一门新兴的学科，并得到了较快的发展。
机械手广泛地应用于锻压、冲压、锻造、焊接、装配、机加、喷漆、热处理等各个行业。
特别是在笨重、高温、有毒、危险、放射性、多粉尘等恶劣的劳动环境中，机械手由于其显著的优点而受到特别重视。
先进制造设备进出口统计目录
先进制造设备进出口统计目录1. 机床类（Machine Tools）- 1.1 数控机床（CNC Machine Tools）- 1.2 金属切削机床（Metal Cutting Machine Tools）- 1.3 金属成型机床（Metal Forming Machine Tools）- 1.4 木工机床（Woodworking Machine Tools）2. 机器人类（Robots）- 2.1 工业机器人（Industrial Robots）- 2.2 服务机器人（Service Robots）- 2.3 农业机器人（Agricultural Robots）- 2.4 医疗机器人（Medical Robots）3. 自动化装置类（Automation Devices）- 3.1 传感器（Sensors）- 3.2 控制器（Controllers）- 3.3 执行器（Actuators）- 3.4 自动化软件（Automation Software）4. 智能制造设备类（Smart Manufacturing Equipment）- 4.1 工业物联网设备（Industrial Internet of Things Devices）- 4.3 大数据分析设备（Big Data Analysis Devices）- 4.4 人工智能设备（Artificial Intelligence Devices）5. 先进材料类（Advanced Materials）- 5.1 金属材料（Metal Materials）- 5.2 高分子材料（Polymer Materials）- 5.3 纳米材料（Nanomaterials）- 5.4 其他高性能材料（Other High-performance Materials）6. 先进制造技术类（Advanced Manufacturing Technologies）- 6.1 3D打印技术（3D Printing Technology）- 6.2 激光加工技术（Laser Processing Technology）- 6.3 精密加工技术（Precision Machining Technology）- 6.4 超精密加工技术（Ultra-Precision Machining Technology）以上是先进制造设备进出口统计目录，各类别下包括了不同的子类别，以便对先进制造设备的进出口情况进行更细致的统计。
工业机器人行业产业链分析
工业机器人行业产业链分析工业机器人是在工业生产中使用的机器人的总称，是一种通过编程或示教实现自动运行，具有多关节或多自由度，能对环境和工作对象作出自主判断和决策，并能够代替人工完成各类繁重、乏味或有害环境下体力劳动的自动化机器。
工业机器人是我国智能制造2025的核心抓手之一，是我国机器换人、制造业产业升级的核心环节。
一、产业链工业机器人上游为控制器减速器、伺服系统、减速器、传感器、末端执行器等核心零部件生产，中游为工业机器人本体生产及基于终端行业特定需求的工业机器人系统集成，下游应用主要包括汽车、3C电子、家电制造等对自动化、智能化需求高的终端行业。
二、上游（一）核心零部件1、成本构成从工业机器人的成本构成结构看，工业机器人中技术难度最高的三大核心零部件分别是减速器、伺服系统、控制器，三者分别占工业机器人成本构成的35%、25%、10%。
核心零部件成本大约占到工业机器人整机成本的70%左右。
（二）伺服系统1、伺服系统伺服系统是工业机器人主要的动力来源，主要由伺服电机、伺服驱动器、编码器三部分组成。
伺服系统又称位置随动系统，是通过运用机电能量变换、驱动控制技术、检测技术、自动控制技术、计算机控制技术等实现精准驱动与系统控制，从而实现执行机械对未知指令准确跟踪的控制系统，被广泛应用于航空航天、国防领域以及工业自动化等自动控制领域。
根据数据显示，中国伺服系统市场规模由2017年的97亿元上升至2021年的224亿元。
随着中国人口老龄化的进一步加剧，人口红利逐渐消退，人力成本逐年上升，传统工业尤其是制造业对自动化产线设备的需求将始终保持增长态势。
预计到2022年，中国伺服系统市场规模将达到286亿元。
2、伺服电机（1）市场规模近年来，中国伺服电机市场规模一直保持增长趋势，受到下游工业机器人、电子制造设备等产业扩张的影响，伺服电机在新兴产业应用规模也不断增长。
2019年中国伺服电机市场规模达142亿元，同比增长6.77%，预计2022年市场规模将增长至181亿元。
机器人在工业生产中的应用统计数据分析
机器人在工业生产中的应用统计数据分析机器人技术的快速发展为工业生产带来了革命性的变化。
机器人在工业生产中的应用越来越广泛，为生产企业提供了高效、精准和可靠的生产方式。
本文将通过统计数据分析，探讨机器人在工业生产中的应用情况。
1. 机器人的数量统计根据国际机器人联合会（IRF）发布的数据，截至2020年，全球工业机器人库存量达到374万台。
其中，中国是全球最大的机器人市场，占据了全球工业机器人库存量的30%，紧随其后的是日本和美国。
这些数据显示了机器人在工业生产中的重要地位。
2. 机器人在制造业的应用统计统计数据表明，制造业是机器人应用最广泛的领域之一。
根据中国机器人产业联盟的报告，中国制造业中使用机器人的比例逐年增长。
2019年，中国制造业机器人密度为每万人员75台，超过全球平均水平。
数据还显示，机器人在汽车制造、电子制造和金属制造等行业得到广泛应用。
3. 机器人在物流和仓储领域的应用统计机器人在物流和仓储领域的应用也呈现出迅猛增长的趋势。
根据国际机器人联合会的数据，2019年全球物流和仓储机器人销售量达到19,000台，同比增长11%。
这些机器人主要用于货物搬运、分拣和仓储管理等工作，极大地提高了物流效率和准确性。
4. 机器人在危险环境下的应用统计机器人在危险环境中的应用也越来越受到重视。
根据日本机器人协会的数据，2019年全球有550台专门用于核电厂和放射性废物处理的机器人投入使用。
这些机器人能够在高辐射环境下执行任务，保护人员免受辐射危害。
5. 机器人应用的效益统计机器人在工业生产中的应用不仅提高了生产效率，还带来了经济效益。
据IRF的统计，机器人的应用通过提高生产率和质量，同时降低了生产成本。
研究显示，工业机器人的应用可使劳动生产率提高15%至30%，可有效减少缺陷率和废品率。
综上所述，机器人在工业生产中的应用逐渐扩大，并取得了显著的成效。
机器人数量和应用领域的统计数据清楚地展示了机器人技术在提高生产效率、降低生产成本和改善生产环境等方面的巨大潜力。
MIR DATABANK工业机器人-工业观察1202
MIR DATABANK工业机器人-工业观察——2019年12月03日下述新闻摘要由MIR DATABANK数据平台收集、整理、撰写。
其中原创新闻属于MIR DATABANK数据平台所有。
（MIR DATABANK数据平台属德佳咨询旗下品牌）MIR DATABANK数据库机器人板块本周有如下更新：（数据来源：国家统计局）2)工业机器人11月增长率预测11月份，制造业PMI指数回升，对工业机器人行业有积极影响。
预计11月份工业机器人市场增长率将达3%。
2019 工业机器人各月份同比增长趋势2)113）宁德时代获宝马动力电池大单近日，宝马汽车和中国电池制造商宁德时代以及韩国电池制造商三星SDI签署了价值超过100亿欧元的两份动力电池采购合同。
宝马与宁德时代签署价值73亿欧元的电池订单（约合人民币569.01亿元），合同供货时间为2020年至2031年。
MIR点评：宁德时代与宝马电池订单金额大幅增长，既体现了宁德时代的强势地位，也持续验证海外车企电气化战略正加速推进，这将有利于进入海外供应链的国内电池及材料企业。
厂商动态1）台达发布思图软件平台近日，台达在德国SPS展会上发布最新DIAStudio智能设备建置软件——台达思图。
台达思图通过三个子系统为可编程控制器、人机界面、伺服驱动系统、变频器等产品，提供一体化选型设定软件工具，简化并加速系统开发流程。
2）翼菲自动化完成近亿元B＋轮融资11月21日，翼菲自动化宣布完成近亿元B+轮融资，此次融资由宽带资本领投，七匹狼及豪迈资本跟投。
翼菲自动化是一家集工业机器人研发和制造、控制系统开发、视觉系统开发、OEM3）卡诺普与明鑫智能达成战略合作11月26日，成都卡诺普自动化控制技术有限公司与福建明鑫智能科技股份有限公司达成战略合作。
双方将共同开发“明鑫▪卡诺普——15轴联控焊接自动化加工中心”标准系列化产品，为汽车零部件自动化生产改革助力。
卡诺普是一家专业从事工业机器人核心零部件技术及智能化工业机器人本体研发、生产、销售的综合服务商。
工业机器人的感知与智能控制技术研究
工业机器人的感知与智能控制技术研究随着工业自动化的发展，工业机器人在制造业中扮演着越来越重要的角色。
为了提高工业机器人的效率和灵活性，深入研究和应用感知与智能控制技术是非常关键的。
本文将介绍工业机器人的感知技术和智能控制技术的研究进展、挑战以及未来发展方向。
一、工业机器人的感知技术工业机器人的感知技术是指机器人通过传感器获取关于环境和任务的信息，并将这些信息用于判断和决策。
感知技术主要包括视觉感知、力觉感知和语音感知。
1. 视觉感知技术视觉感知技术是工业机器人中最常用的感知技术之一。
它利用摄像头和图像处理算法，使机器人能够感知和分析周围环境中的视觉信息。
通过视觉感知，工业机器人可以实现物体的识别、定位和跟踪等任务。
当前的研究重点是提高视觉感知的准确性和实时性，以便机器人能够更好地适应复杂的工业环境。
2. 力觉感知技术力觉感知技术是工业机器人中用于检测和测量外部力和力矩的重要技术。
通过搭载力传感器，机器人可以感知物体的质量、形状和表面粗糙度等信息。
力觉感知技术使机器人能够实现柔性抓取、装配和力控操作等任务。
当前的研究重点是提高力觉感知的灵敏度和精度，以便机器人能够更加精确地感知和处理外部力信息。
3. 语音感知技术语音感知技术是工业机器人中用于语音交互的重要技术。
通过语音传感器和语音识别算法，机器人可以感知和识别人类的语音指令。
语音感知技术使工业机器人能够与操作人员进行语音交互，实现更加智能化和人性化的操作。
当前的研究重点是提高语音感知的准确性和语音交互的自然性，以便机器人能够更好地理解和执行人类的语音指令。
二、工业机器人的智能控制技术工业机器人的智能控制技术是指机器人通过学习和推理实现自主决策和行为的能力。
智能控制技术主要包括机器学习、路径规划和决策制定等。
1. 机器学习机器学习是工业机器人中常用的智能控制技术之一。
它利用大量的数据和算法训练机器人，使其能够通过模式识别和数据分析提升决策能力和自主学习能力。
工业机器人的智能化生产管理与数据分析
工业机器人的智能化生产管理与数据分析要说这工业机器人啊，那可真是现代生产领域的大明星！它们在智能化生产管理和数据分析方面的表现，简直让人惊叹不已。
我曾经参观过一家汽车生产工厂，那场面，至今都让我印象深刻。
一走进工厂，就能听到各种机器运转的声音，其中最引人注目的就是那些忙碌的工业机器人。
它们的动作精准、迅速，就像一群训练有素的士兵在执行任务。
在这个工厂里，工业机器人的智能化生产管理达到了一个相当高的水平。
每一个机器人都有自己明确的职责和工作流程，它们就像是被赋予了智慧一样，有条不紊地进行着生产。
比如说在焊接车间，机器人能够根据不同车型的参数，自动调整焊接的位置和强度。
而且啊，一旦某个环节出现问题，系统会迅速发出警报，相关的管理人员就能马上采取措施解决。
再来说说数据分析，这可是让工业机器人变得更聪明的关键。
工厂里收集了大量的数据，从机器人的运行时间、工作效率，到产品的质量检测结果等等。
通过对这些数据的分析，工厂能够不断优化生产流程，提高生产效率。
就拿机器人的维护来说吧，以前可能是按照固定的时间间隔进行维护，但是有了数据分析，就可以根据机器人的实际运行情况，预测出什么时候可能会出现故障，提前进行维护，大大减少了停机时间。
而且，数据分析还能帮助工厂发现一些隐藏的问题。
比如，某个批次的产品合格率突然下降，通过对相关数据的深挖，就能找出是哪台机器人或者哪个环节出了问题，及时进行调整。
在智能化生产管理方面，还有一个很有趣的例子。
有一次，一条生产线上的机器人突然出现了工作速度不一致的情况，导致整个生产线的节奏都被打乱了。
技术人员马上通过系统查看每个机器人的工作数据，发现是其中一个机器人的传感器出现了故障，影响了它对工作指令的接收速度。
经过快速更换传感器，生产线又恢复了正常。
总之，工业机器人的智能化生产管理和数据分析，就像是给工厂装上了一双智慧的眼睛和一个聪明的大脑。
它们让生产变得更加高效、精准，产品质量也更有保障。
工业智能机器人关键技术研究
工业智能机器人关键技术研究随着信息技术和机器学习算法的进步，工业智能机器人正在迅速发展，并成为工业领域的关键技术。
工业智能机器人是一种自动化设备，能够在工业生产过程中完成各种任务，如装配、分拣、搬运等。
为了实现高效且智能的生产，工业智能机器人的关键技术研究变得至关重要。
1. 感知技术工业智能机器人需要通过感知技术来获取外部环境和工件的信息。
视觉感知是其中最重要的一项技术。
机器人需要通过图像传感器获取视觉信息，并能够对图像进行处理和分析。
此外，还需要研究基于雷达、激光和声纳等传感器的距离感知技术，以便机器人能够准确感知周围环境中的障碍物和其他物体。
2. 运动控制技术工业智能机器人需要准确地执行各种动作和任务。
运动控制技术是实现机器人精准操作的关键。
其中，轨迹规划和运动控制算法是重要的研究方向。
轨迹规划算法能够使机器人根据任务要求生成最优的运动轨迹，而运动控制算法能够使机器人按照规划好的轨迹进行准确的运动和操作。
3. 协作与交互技术随着工业智能机器人在工业生产中的应用越来越广泛，与人类的协作与交互变得更加重要。
研究如何使机器人能够与人类工作人员进行协作以及如何与其他机器人进行协作是很有挑战性的。
为了实现机器人与人类的安全协作，研究人员需要设计并开发安全感应技术，以便机器人能够感知人类工作人员的存在并调整自己的动作，以保证工作场所的安全。
4. 人工智能技术人工智能技术是实现工业智能机器人智能化的关键。
机器学习、深度学习和强化学习等技术能够赋予机器人学习和思考的能力。
通过机器学习，工业智能机器人能够根据之前的经验和数据对新的情况进行判断和决策。
深度学习则能够让机器人从大量的数据中提取特征和模式。
强化学习能够使机器人通过不断试错和反馈来优化自己的行为。
5. 故障检测与维护技术工业智能机器人在长时间工作过程中可能会出现故障，因此故障检测与维护技术是至关重要的。
研究人员需要开发出故障检测算法和维护策略，以便及时发现机器人中的问题并采取相应的措施。
机器人技术人工智能机器人在工业中的应用
机器人技术人工智能机器人在工业中的应用机器人技术——人工智能机器人在工业中的应用随着科技的快速发展，机器人技术正逐渐走入人们的生活和工作领域。
其中，人工智能机器人在工业中的应用成为了当前研究的热点之一。
本文将就人工智能机器人在工业中的应用进行探讨。
一、概述随着信息技术和自动化技术的迅速发展，人工智能技术在机器人领域的应用日益广泛。
人工智能机器人具备感知、决策和执行等能力，能够承担起一些重复性、危险性和高精度要求的工作，为工业生产带来了巨大的变革。
二、人工智能机器人在制造业中的应用1. 自动化生产线人工智能机器人在制造业中最常见的应用就是自动化生产线。
通过激光、视觉和传感器等技术，机器人能够自动完成各种加工、装配和检测任务。
在汽车制造、电子产品生产等领域，人工智能机器人的应用已经取得了显著效果，不仅提高了生产效率，还降低了人力成本。
2. 仓储物流在物流行业，人工智能机器人也大放异彩。
机器人可以通过搬运、打包、分拣等功能，实现物品的高效处理和管理。
举个例子，亚马逊的仓储物流中心大量使用机器人，能够快速准确地处理订单，大大提高了仓储物流效率。
3. 质量控制在制造业的生产过程中，质量控制是至关重要的一环。
人工智能机器人通过对产品外观、尺寸等参数进行检测和分析，并能够实时根据检测结果进行调整和纠正。
这种精准的质量控制手段，有效提高了产品质量和厂商竞争力。
三、人工智能机器人在工业安全中的应用1. 危险环境勘察有些生产场景存在一定的危险性，例如高温、高压和有毒气体等。
人工智能机器人可以承担勘察任务，代替人员进入这些危险环境，以便收集相关数据和信息，并为制定安全措施提供依据。
2. 环境监测人工智能机器人可以通过传感器和监控设备，实时进行环境监测。
例如，机器人可以监测工业生产中的气体浓度、温度和湿度等参数，从而及时发现潜在的安全风险，并及时做出警报和处理。
3. 应急逃生在火灾、地震等灾害发生时，人工智能机器人可以承担起指引、搜救和救援等任务。
人工智能在工业生产中的应用
人工智能在工业生产中的应用人工智能技术的快速发展和广泛应用，正在深刻改变着各行各业，其中包括工业生产。
人工智能在工业生产中具有广泛的应用前景，可以提高生产效率、降低成本、改善产品质量等。
本文将从工业机器人、大数据分析和智能优化三个方面介绍人工智能在工业生产中的应用。
一、工业机器人工业机器人作为人工智能在工业领域的一大应用，已经广泛应用于制造业各个环节。
它们具备高速、高精度和高稳定性的特点，可以完成一系列重复性和繁琐的工作任务。
例如，在汽车制造业中，工业机器人可以完成焊接、装配、喷涂等环节，提高生产效率，并减少了对人工操作的依赖。
此外，工业机器人还可以根据预设的程序和人工智能算法，实现自主学习和智能决策，不断优化自身的工作能力，提高生产的智能化水平。
二、大数据分析工业生产中产生的海量数据，传统的手动分析已经无法满足对信息的准确和快速提取。
人工智能技术在大数据分析领域的应用，可以方便地进行数据挖掘、模式识别和预测分析等工作。
通过对工业生产过程中的关键数据进行智能分析，可以及时发现生产过程中的异常情况，并采取相应的措施进行调整和优化。
例如，利用人工智能技术进行故障预测和预防维护，可以大大降低生产中断的风险，提高设备的利用率和可靠性。
三、智能优化人工智能技术的另一个重要应用是智能优化。
通过人工智能算法的应用，可以对工业生产中的复杂系统进行优化调度和资源分配。
例如，在供应链管理中，人工智能可以借助优化算法，帮助企业实现物料、信息和资金的高效流动，提高整体供应链的运作效率。
此外，人工智能还可以通过对生产过程中的各环节进行智能调度，合理分配资源，降低生产成本，提高产品质量和交货速度。
总结起来，人工智能在工业生产中的应用，包括工业机器人、大数据分析和智能优化等方面。
通过这些应用，人工智能可以实现生产过程的自动化、智能化和优化，提高生产效率、降低成本，并改善产品质量。
随着人工智能技术的不断进步和广泛应用，相信工业生产领域将迎来更多的机遇和挑战。
人工智能在工业机器人中的应用与发展
人工智能在工业机器人中的应用与发展工业机器人是指由计算机控制，能够自动执行各种生产任务的机器人。
随着科技的不断发展，人工智能技术在工业机器人领域的应用越来越广泛，并且呈现出快速的发展态势。
本文将探讨人工智能在工业机器人中的应用，并对其发展前景进行展望。
一、人工智能在工业机器人中的应用1. 机器视觉与图像识别人工智能在工业机器人领域的一个重要应用是机器视觉与图像识别。
传统的机器人在执行任务时需要事先编程，而通过应用机器视觉技术，机器人可以通过摄像头获取实时图像，并通过人工智能算法进行图像处理和识别，从而实现自主控制和决策。
例如，在汽车制造业中，机器视觉可以用于检测零件的质量和缺陷，从而提高生产效率和产品品质。
2. 自适应控制与学习能力人工智能技术还可以帮助工业机器人实现自适应控制和学习能力。
传统的工业机器人通常只能执行固定的任务，无法适应环境的变化和任务的变化。
而通过引入人工智能算法，机器人可以根据外部环境的变化自动调整自己的控制策略，并通过学习算法不断改进自己的执行方式。
这使得工业机器人能够更加灵活地适应不同的生产需求，并且具备不断提升自身能力的潜力。
3. 协作机器人与人机交互随着人工智能的发展，协作机器人成为工业机器人领域的一项重要技术。
传统的工业机器人往往需要设立固定的工作区域，并且在这个区域内与人类操作员保持安全距离。
而协作机器人通过应用人工智能算法，可以实现与人类的安全交互与合作。
这使得工业机器人能够与人类操作员共同完成生产任务，提高生产效率和工作安全性。
二、人工智能在工业机器人中的发展前景随着人工智能技术不断突破和创新，工业机器人中人工智能的应用前景非常广阔。
首先，随着人工智能算法的不断发展，工业机器人的智能化水平将会得到进一步提升。
传统的工业机器人主要依赖于预先编程的指令来执行任务，但是在复杂多变的生产环境中，这种模式已经不能满足需求。
通过引入人工智能算法，工业机器人可以从数据中学习并自动调整控制策略，这将使得工业机器人更加智能化，能够更好地适应各种生产需求。
工业机器人的智能控制与决策研究
工业机器人的智能控制与决策研究近年来，随着科技的不断发展，工业机器人在制造业领域得到了广泛应用。
作为现代生产的重要组成部分，工业机器人的智能控制与决策研究日益受到关注。
智能控制与决策是使工业机器人具备自主学习和智能决策能力，以应对复杂多变的生产现场环境，提高生产效率和质量的关键。
一、工业机器人的智能控制技术智能控制技术是工业机器人实现自主学习和智能决策的基础。
其中，感知技术是实现机器人对环境的感知和识别的重要手段。
通过激光传感器、视觉传感器等设备，机器人能够获取并准确识别物体的位置、形状和颜色等信息，为后续的控制和决策提供数据支持。
控制算法是智能控制的核心。
传统的控制算法主要基于经验和规则，缺乏灵活性和自适应性。
而近年来，随着人工智能技术的发展，机器学习和深度学习等方法的应用为工业机器人的智能控制提供了新的思路。
通过学习大量的数据和样本，机器人能够自主学习并不断优化自身的控制算法，以实现更加智能和高效的控制。
二、工业机器人的智能决策技术智能决策技术是工业机器人在面对复杂多变的生产现场环境时能够做出正确决策的基础。
在传统的决策过程中，机器人往往依赖于预设的规则和逻辑进行决策，难以适应生产环境的不确定性和变化。
因此，如何使机器人能够具备自主的决策能力成为研究的热点。
基于人工智能的决策技术为机器人的智能化提供了解决方案。
通过使用专家系统、模糊逻辑和神经网络等方法，机器人能够根据当前的环境信息和任务需求，进行灵活的决策和行动。
例如，在生产装配过程中，机器人可以根据产品的尺寸和形状，自主选择合适的装配方法和工具，提高装配的速度和精度。
三、工业机器人智能控制与决策研究的挑战与展望虽然工业机器人的智能控制与决策技术已经取得了一定的进展，但在实际应用中仍存在一些挑战和问题。
首先，数据的获取和处理仍然是一个关键问题。
机器人需要大量的数据和样本进行学习和决策，但数据的获取和处理过程中可能存在噪声和误差，导致决策结果的不准确性。
人工智能在工业机器人领域的应用
人工智能在工业机器人领域的应用在工业机器人领域，人工智能的应用正逐渐发展壮大。
人工智能技术的引入，为工业机器人带来了更高的智能化和自主化水平，极大地改善了生产效率和产品质量。
本文将详细介绍人工智能在工业机器人领域的应用，并探讨其带来的影响和未来发展趋势。
一、智能机器人的发展历程工业机器人一直是工业自动化领域的重要组成部分。
从早期的固定型机器人到机器人控制系统的出现，再到现在的智能机器人，工业机器人的发展经历了一个漫长的历程。
而人工智能的引入，为工业机器人的应用带来了新的机遇和挑战。
二、人工智能在工业机器人中的应用1. 机器视觉与感知：人工智能技术的快速发展使得工业机器人能够通过机器视觉系统来实时感知和理解周围环境。
机器视觉系统可以通过摄像头获取场景信息，并通过人工智能算法进行图像识别、目标定位等操作，从而实现更加准确和高效的操作。
2. 自主决策与路径规划：传统的工业机器人需要事先进行编程才能完成特定任务，而借助人工智能技术，工业机器人可以更加自主地进行决策和路径规划。
通过人工智能算法的支持，工业机器人能够实时感知环境变化，并根据情况做出相应的决策，提高工作效率和安全性。
3. 学习能力与预测分析：人工智能技术为工业机器人带来了学习能力和预测分析的功能。
通过机器学习算法，工业机器人可以从大量的数据中学习，提升自身的智能水平。
同时，通过预测分析，工业机器人可以预测故障、优化工作流程等，提前做出调整，保证生产线的稳定运行。
三、人工智能在工业机器人领域的影响1. 提高生产效率：人工智能技术的应用使得工业机器人能够实现更加精确和高效的任务执行，从而大大提高了生产效率。
工业机器人可以在短时间内完成大量的重复性工作，减少人力投入，提高生产效率和产量。
2. 保障生产安全：由于人工智能技术的引入，工业机器人在工作过程中能够自主感知环境变化，并做出相应的决策。
这使得工业机器人能够避免潜在的危险情况，保障工作人员的生产安全。
工业机器人课程设计
工业机器人未来发展趋势
智能化发展
随着人工智能技术的不断进步， 工业机器人将越来越智能化，具 备自主学习和决策能力，能够更 好地适应复杂多变的生产环境。
柔性化生产
未来工业机器人将更加注重柔性 化生产，能够适应不同产品的生 产需求，实现快速换型和灵活调
整。
01
03
02 04
协作机器人
协作机器人将成为未来发展的重 要方向，能够与人类工作人员紧 密协作，共同完成任务，提高工 作效率和安全性。
07
课程总结与展望
课程重点回顾
工业机器人基本原理
介绍了工业机器人的定义、分类、基 本构成和工作原理，以及工业机器人 在现代制造业中的重要性和应用。
工业机器人编程与仿真
介绍了工业机器人的编程语言、编程 方法和仿真技术，通过实例演示了如 何编写机器人程序并进行仿真验证。
工业机器能、控制方式和控制算法，包 括传感器、执行器、控制器等关键部 件的选型和设计。
传感器与检测系统集成
传感器选型与配置
根据机器人应用场景和需求，选择合适的传感器类型和参数，并进行 合理配置。
信号调理与转换
对传感器输出的微弱信号进行调理和转换，以便于后续处理和分析。
数据采集与处理
通过数据采集系统对传感器信号进行采集、存储和处理，提取有用信 息并转换为机器人可识别的指令。
系统集成与调试
工业机器人组成及工作原理
组成
工业机器人主要由执行机构、驱动系统、控制系统和感知系统四部分组成。
工作原理
工业机器人通过感知系统获取环境信息，控制系统根据预设程序或实时指令进 行决策和规划，驱动系统驱动执行机构完成相应动作。
工业机器人应用领域
焊接应用
工业机器人在焊接领域具有高效、稳定、精确的优势，可 广泛应用于汽车制造、航空航天等行业的焊接生产线。
工业机器人Q3回暖
19年工业机器人首次出现正增长MIR DATABANK工业机器人-工业观察——2019年11月19日（数据来源：国家统计局）2019年前三季度>20KG 6-axis机器人和SCARA机器人增长率趋势图211。
新种环境下被淘汰，最好的方式就是合作。
丰田需要比亚迪的技术，比亚迪也可以借助丰田来提升的自身的品牌价值和形象，双方各自取经提升能力，将大幅提升2020年在新能源汽车行业的市场竞争力。
3) 上汽大众新能源汽车工厂落成11月8日，上汽大众新能源汽车工厂在上海安亭区正式落成。
该工厂总投入170亿元，规划年产能30万辆，将于2020年10月正式投产。
新工厂是大众汽车集团首个专为MEB平台车型生产而全新建造的工厂。
MIR点评：从近期工信部对《关于研究制定禁售燃油车时间表加快建设汽车强国的建议》的答复，以及进博会中对《2021年-2035年新能源汽车发展规划》新进展的发言，都表明燃油车离退出国内市场或将不远了，新能源汽车会成为未来汽车的主力，并将积极带动工业机器人行业的发展！4）《产业结构调整指导目录》机器人发展方向解读近日，国家发改委颁布了《产业结构调整指导目录（2019年本》（简称《目录》）。
在机器人领域，《目录》在《产业结构调整指导目录（2011年本）（修正）》基础上做了十余处修订增补，均集中在鼓励类中。
在工业机器人领域，《目录》重点鼓励发展人机协作机器人、双臂机器人、弧焊机器人、重载AGV、专用检测与装配机器人集成系统等产品，以满足我国量大面广制造业转型升级的需求。
厂商动态1）拓斯达将公开增发募资6.50亿元致力于工业机器人制造11月11日，拓斯达发布公告称，公司将公开增发股份1606.52万股，发行价格为40.46元，募集资金6.50亿元。
此次募集资金除去发行费用后，将全部投资于“江苏拓斯达机器人及自动化智能装备”项目。
公司表示本次募投项目实施后，将有利于提升公司工业机器人及自动化解决方案批量化生产能力。
人工智能在工业中的应用有哪些
人工智能在工业中的应用有哪些在当今的工业领域，人工智能（AI）正以前所未有的速度和深度改变着传统的生产模式和运营方式。
从智能制造到供应链管理，从质量检测到预测性维护，AI 的应用无处不在，为工业企业带来了显著的效率提升、成本降低和创新发展。
首先，在生产制造环节，AI 助力实现了智能制造。
通过引入机器学习和深度学习技术，工业机器人能够更加智能地完成复杂的操作任务。
例如，在汽车制造中，机器人可以根据车身的不同部位和形状，自动调整焊接、喷漆等工艺参数，提高生产的精度和一致性。
此外，AI 还能够对生产线上的设备进行实时监控和数据分析，及时发现潜在的故障和异常情况，并自动调整生产流程，以减少停机时间和生产损失。
在质量检测方面，AI 也发挥着重要作用。
传统的人工质检方式不仅效率低下，而且容易出现漏检和误检的情况。
而基于计算机视觉技术的 AI 质检系统则能够快速、准确地检测出产品表面的缺陷、瑕疵和尺寸偏差等问题。
通过对大量的产品图像数据进行训练，AI 质检系统可以识别出各种细微的缺陷模式，并对产品质量进行评估和分类。
这不仅提高了质检的效率和准确性，还降低了人工成本和劳动强度。
供应链管理是工业企业运营中的重要环节，AI 在这方面也有着广泛的应用。
通过对市场需求、库存水平、物流信息等数据的分析和预测，AI 能够帮助企业优化供应链决策，实现精准的库存管理和物流配送。
例如，AI 可以预测市场需求的变化趋势，提前调整生产计划和库存水平，避免库存积压或缺货的情况发生。
同时，AI 还可以优化物流路径和运输方式，降低物流成本和提高运输效率。
预测性维护是 AI 在工业领域的又一重要应用。
工业设备在长期运行过程中，不可避免地会出现磨损和故障。
传统的定期维护方式往往存在过度维护或维护不足的问题，不仅增加了维护成本，还可能影响设备的正常运行。
而基于 AI 的预测性维护系统则能够通过对设备运行数据的实时监测和分析，提前预测设备可能出现的故障，并及时安排维护保养，从而有效地延长设备的使用寿命，降低维护成本，提高设备的可靠性和稳定性。
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MIR DATABANK工业机器人-工业观察
——2019年11月05日
下述新闻摘要由MIR DATABANK数据平台收集、整理、撰写。
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能力可超100万以上。
MIR点评：京东物流两年多来，服务了20多家万企业客户，外部收入增长接近8倍，占
总体收入近40％，电商市场快速发展，同时带来快递量激增。
面对庞大的货物量及快递量，
不少电商平台及快递企业投入使用物流机器人以提高工作效率。
京东采用AGV机器人进行
搬运、配送，已进入常态化运营阶段。
预计京东物流集团将会成为AGV机器人厂商的重要
客户。
2）三星SDI与优美科签署8万吨NCM采购协议
近日，三星SDI与优美科签署了一份为期多年的供货协议，优美科将向三星SDI供应总计80000公吨的NCM(锂电池正极材料的缩写，即镍钴锰三元材料材料)，交易时间将从2020年开始。
优美科是一家全球材料科技集团。
签署长期原料供货协议，不仅有利于保障公司原料供应稳定，同时也有利于三星SDI进一步降低原料成本，为其大规模的产能扩充做好准备。
MIR点评：三星SDI在动力电池业务上取得良好成绩，但其业务的盈利情况却不乐观。
外媒报道称，三星SDI预计2019年第三季度营业利润为2080亿韩元（约合人民币12.4亿元），比去年同期下降14％。
主要是受ESS起火事故影响，韩国发生的27起ESS火灾事故中，有9起事故涉及三星SDI生产的电池。
三星SDI的储能业务将受到打击，同时还得承担巨额赔偿，进而影响公司利润增长。
厂商动态
1）ABB 携手上海市第七人民医院开发医疗自动化解决方案
10月31日，ABB与上海市第七人民医院签订战略合作协议，ABB将为其提供应用于医疗领域的机器人及自动化系统。
与当前的人工工作流程相比，自动化能够使重复性任务的完成速度加快50%，此外，机器人还能够每天24小时不间断工作。
MIR点评：相比协作机器人传统的应用行业，医疗是一个全新的市场领域。
随着人口老龄化增加等因素，医疗行业蕴藏着巨大的机器换人需求，机器人在医疗市场将迎来快速增长时期。
2）ABB收购上海联桩新能源，拓展电动交通业务
ABB将收购上海联桩新能源技术股份有限公司67%的多数股权，该公司是中国领先的电动汽车充电解决方案供应商。
该交易预计将在接下来的数月内完成，ABB未来三年或将进一
步增持股份。
此次收购将加强ABB与中国领先电动车制造商的关系，并通过为本地需求定制开发的硬件和软件，扩大电动交通领域的业务范围。
3）哈工智能第三季度盈利1515万同比下滑57.35%
10月31日，哈工智能发布2019年第三季度报告：本报告期营业收入469,149,405.91元，同比下滑25.86%；2019年初至报告期末：营业收入为1,235,098,210.33元，比上年同期下滑32.36%；归属于上市公司股东的净利润为50,436,990.63元，比上年同期下滑49.92%。
4) 埃斯顿：2019前三季度归母净利润同比下降18.9%
埃斯顿于2019年10月31日披露三季报，公司2019年前三季度实现营业总收入9.7亿，同比下降9.1%；实现归母净利润5734.5万，同比下降18.9%。
MIR点评：影响埃斯顿整体业绩主要原因是主动放弃系统集成订单，三季度单季收入同比下滑5300万元。
若不考虑系统集成业务，埃斯顿各项业务三季度同比仍有增长，预计机器
人本体同比增长10%左右，目前本体占机器人收入比重已达60%以上。
预计埃斯顿四季度业务将有所回升，机器人本体业务仍然稳步增长。
5)新时达第三季度盈利2479万同比下滑13.12%
新时达发布2019年第三季度报告：本报告期营业收入921,265,963.52元，同比增长1.50%；归属于上市公司股东的净利润24,788,753.66元，同比下滑13.12%。
2019年初至报告期末：营业收入为2,573,994,608.64元，比上年同期下滑5.62%；归属于上市公司股东的净利润为56,002,957.07元，比上年同期增长7.67%。
本报告期末：总资产为6,156,324,321.77元，比上年度末减少7.24%。
MIR点评：2018 年度归属于上市公司股东的净利润为-26,068.80万元，预计2019 年度净利润将在3000-8000万。
主要原因是因为电梯行业景气度回升，公司电梯类业务较2018 年度较大幅度增长；公司本年资金集中管理，资金使用效率提升，财务费用有所下降。
6）汇川技术：前三季净利同比下滑19%
汇川技术10月28日晚间披露三季报，公司前三季度实现营收49.08亿元，较上年同期增长24.61%；净利润6.46亿元，较上年同期下滑18.65%。
MIR点评：；电液伺服业务与新能源汽车业务是影响汇川技术净利润下滑的主要原因。
电液伺服业务（含控股子公司宁波伊士通股份有限公司）实现销售收入约3.55 亿元，同比下滑6.31%；新能源汽车业务，受补贴退坡的标准和政策影响，客车、物流车业务下滑，实现销售收入约3.41 亿元，同比下滑23.45%。
基金/投资/收并购
1）埃斯顿：参股公司完成德国CLOOS收购交割
10月31日，埃斯顿公布收购CLOOS之100%股权对价款项已于2019年10月31日全额支付并完成股权交割。
CLOOS有500名员工，专注于制造业，产品包括气体保护焊机、焊枪以及用于特定用途的自动机械和成套的ROMAT机器人系统。
CLOOS之100%股权交割完成后，公司及各中介机构等相关各方将积极全面推进本次重组，与本次重组相关的审计、评估等各项工作正按计划有序推进中。
待相关工作完成后，公司将再次召开董事会审议本次
重组相关事项。
其他新闻
1)温州市工业经济好于全省
10月29日获悉，今年1-9月，温州市实现工业增加值1343.8亿元，同比增长7.8%；其中规模以上工业增加值792.8亿元，同比增长7.6%，高于全省平均1.8个百分点。
温州市。