在近日舉行的全國智能制造試點示范經驗交流會上，唐山冀東水泥股份有限公司、中國商用飛機有限責任公司、內蒙古蒙牛乳業（集團）股份有限公司、石家莊旭新光電科技有限公司、安徽江南化工股份有限公司、東莞勁勝精密等試點示范企業分別就實施智能制造的具體做法和體會作了交流發言。其中，東莞勁勝精密作為示范試點賺足了各方的眼光，征服了前來參觀交流的業界人士。
記者在走訪東莞勁勝精密時，發現其取勝的秘訣在于積極解決機器人行業的痛點，在精細領域，盡可能用機器人取代人工。在東莞，像勁勝精密那樣遇到行業難題的智能裝備型企業比比皆是，它們又是如何解決問題的？機器人是否能完全取代人工？機器人產業在東莞的發展路徑如何？這些都是值得深思的。
A.給機器人裝上能“一心九用”的“眼睛”
走進勁勝精密在東城牛山的新廠房，在龐大的數控機床機場旁邊，有一個身穿“藍色衣服”的工業機器人分外惹人注意。讓在場的各界人士驚嘆的是，ATM小車給它送來五花八門的手機外殼，它都能準確地識別，并準確地放在相對應的工序上。因此，這條生產線可以同時生產9個不同品牌的手機。
“機器人上裝上了眼睛，”勁勝精密總裁王建道出了機器人可以“一心九用”的秘訣，在機器人身上裝上了傳感器，相當于給機器人造了個“眼睛”。通過“眼睛”，機器人可以把大數據傳送到云平臺，云平臺經過數據分析識別每個產品的差異性，知道每個產品下一步的操作，再將命令下達給機器人。
“就這樣這款長了‘眼睛’的工業機器人可以獨立實現9個產品的生產。”王建自豪地說，以前，工業機器人充其量是完成一些固定化的工作，對于一些以加工制造為主要命脈的企業來說，作用并不大。“我們會接不同品牌的產品，而每個產品的工序都是迥然不同的，以前的工業機器人是難以應對形式各樣的產品的，如今機器人長了眼睛，可以一心九用，真正意義上提升了機器人在工業領域的效用。”
王建告訴記者，勁勝精密是歷經數次試水機器換人失敗和波折后才取得如此成績的。在項目建設期間，公司總裁兼黨支部書記帶領團隊攻克了無數產品品質、技術上的難關，促使產品最終的良品率從40%提升至90%以上。據預測，整個項目正式投入運行后，生產效率提高20%，運營成本降低20%，產品研發周期縮短30%，不良率降低30%。
“按照目前200臺機器的廠房規模，在實現智能化車間以前，需要200個人，如今實現智能化車間后，工人的數量銳減至三四十人。”勁勝精密總裁辦主任曹豪杰說道，企業實現智能化改造，全面降低了人工成本，提升了車間整體的產能。
如勁勝精密一樣解決機器人固定化工作的企業比比皆是，如拓斯達科技股份有限公司自動化部。企業副總監蘭海濤說，在機器人上安裝了示教器，用來示教動作，想要單一的動作或者復雜的動作都是可以的。
蘭海濤介紹，示教器是機器人控制器的一部分，傳感器相當于主機的附加設備。現在公司機器人上裝得最多的傳感器就是視覺設備，視覺設備一個功能是用于定位，另一個用于檢測。“在機器人上安裝了視覺設備，可以檢測產品的外觀或者尺寸，這個功能在使用當中。”
B.用“心電圖”監測機器人健康狀況
“手機掃一掃二維碼，就能快速查找、排除機器的現場故障。”“即使人不在車間，云平臺也可以將機器人出現故障的‘心電圖’發送到相關負責人的手上，這樣工作人員可以及時處理現場故障。”利用大數據實時監測機器人的健康狀況，在勁勝精密的車間里已經全然實現了。
“以我們機器上的斷刀監測為案例，刀具在運營的時候主軸電流會形成高低不一的波形，正如人的心電圖一樣。按理來說，每個刀具的心電圖起伏的形狀應該是一致的，若出現不一致的狀況，可預測的是刀具在運行的時候可能出現問題，或出現斷刀現象，或者刀具被打掉了。”負責該技術研發的艾普工華公司副總經理杜俊志稱。
杜俊志告訴記者，這項功能運行半年以后，監測出兩單斷刀案例，過后幾天機器確實出現了問題，可見心電圖的準確率還是挺高的，其準確率可以達到50%以上。
杜俊志談到，通過大數據觀測到的心電圖來監測機器人的健康狀況，若出現心電圖有不規則的情況，就可以及時處理。“機器人也會疲憊的，機器人的亞健康如人的亞健康一樣，均要及時處理，有小問題的時候及時處理了，就不至于因機器發生大故障的時候，而導致整條生產線停止生產。”
王建透露：“將來我們會在刀具上加裝傳感器，提前判斷刀具磨損情況，而不用人工判斷。”
談及心電圖監測機器人亞健康，王建說：“如今我們每隔一段時間就會去監測心電圖，看有沒有哪臺機床的健康出現狀況了，馬上進行優化。此外，我們還可以采集發動機、刀具等部件歷年的大數據，并將其歷史數據和成像數據進行對比，不僅能提前檢測其健康狀況，還可以觀測其市場競爭力如何。”
對于心電圖監測機器人亞健康的情況，蘭海濤說，利用大數據監測機器人狀況，這是工業發展的升級過程。初期通過數據采集，集中監控機器人的運行狀態。第二步，將采集數據進行報表分析，可以知道開機率、良品率、效率、維護狀況等。更深層面，則是與VRP系統、MES系統進行對接，通過這個大數據更合力地安排生產，進行精細化生產。“我們公司采集數據用于機器化生產，現在處于初步階段，使用了數據監控等功能。”
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