Page 67 - 2023第二届世界前沿科技大会会议论文集
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造信息系统的互联也为生产计划的制订和资源 整，以满足不同产品的生产需求。协作机器人能够
的调度提供了更精确的数据支持。 根据生产计划和产品要求进行灵活调整，实现快速
3.3 制造决策优化与人工智能 转换和生产切换，从而降低了产品切换的时间和
制造决策优化与人工智能相结合，为智能 成本。
制造带来了新的机遇。在制造过程中，需要进 4 机器人在智能制造中面临的挑战
行多种决策，如生产计划的制订、资源调度、 机器人在智能制造中的应用过程，面临着一系
工艺路径的选择等。这些决策涉及大量数据和 列技术、安全和标准化等方面的挑战。这些挑战直
复杂的相互关系，因此可以借助人工智能技术 接影响着机器人在智能制造中的可靠性和可持续
来进行优化。机器学习和优化算法在制造决策 发展性。首先，精密控制与高度自主性的要求对机
中扮演着重要角色。通过分析历史数据和实时 器人的技术水平提出了更高的要求。现代智能制造
监测数据，机器学习模型可以预测生产过程中 强调生产过程的高精度和高效率，因此机器人在执
的变化趋势，并提供相应的调整建议。优化算 行任务时需要具备精确的控制能力，以确保产品质
法可以针对不同的制造目标（如成本最小化、 量和生产效率。同时，随着智能制造任务的复杂性
交货期最短等）进行求解，得出最优的决策方 增加，机器人需要更高的自主决策能力，能够在不
案。人工智能还可以用于生产过程中的故障诊 同情境下做出灵活的决策。其次，安全与人机合作
断和预测维护。通过分析传感器数据，机器学 的问题是智能制造中不可忽视的挑战之一。机器人
习模型可以识别出潜在的设备故障，并提前采 在生产线上与人类工作者共同工作，要求机器人能
取维护措施，从而减少生产中断和设备损坏的 够识别和适应人类的行为，以确保工作场景的安全
情况。 性。对于一些需要人机协作的任务，如共享工作空
3.4 生产线协同与协作机器人 间或共同执行某项工作，机器人的设计和控制必须
在生产线协同方面，机器人之间的协同作 考虑到人的安全和人机协作的效率。最后，标准化
业成为了现代制造的重要模式。不同类型的机 与互操作性也是机器人在智能制造中面临的挑战
器人可以在同一个生产线上协同工作，相互配 之一。智能制造涉及多个工序和环节，不同类型的
合完成复杂的生产任务。例如，搬运机器人可 机器人、设备和系统需要在一个统一的平台上协同
以将零件从一个工作站运送到另一个工作站， 工作。然而，目前缺乏被普遍接受的标准，导致了
然后由装配机器人完成组装工作。这种协同作 不同厂商生产的机器人往往无法无缝衔接，阻碍了
业能够减少人力介入，从而提高生产线的效率 整个生产流程的优化。解决这一问题需要制定统一
和灵活性。协作机器人在实现人机协作方面也 的标准和规范，以实现机器人之间的互操作性和协
发挥了重要作用。协作机器人能够与人类工作 同工作。
者安全地共享工作空间，根据人类工作者的指 5 智能制造发展的策略与建议
令进行任务执行。这在某些任务中尤为关键， 要应对机器人在智能制造中所面临的挑战，制
如精细装配、细致加工等需要人类技能的工作。 定明智的发展策略和采取相应的建议举措至关重
通过与协作机器人的配合，人类工作者能够更 要。首先，在技术挑战方面，需要不断推动机器人
加高效地完成任务，同时确保了安全性。协作 技术的创新和进步。为了实现精密控制与高度自主
机器人的应用还拓展到了生产线灵活性的提升。 性，应加强在传感器、执行器、控制算法等方面的
随着市场需求的变化，生产线需要能够快速调 研究与开发。鼓励跨学科的合作，推动机器人技术
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