智能制造中机械制造与机器人工程协同发展策略

引言

随着智能制造已成为全球制造业转型升级的核心方向，而机械制造与机器人工程的协同发展是智能制造落地的关键支撑。机械制造作为制造业的基础，其智能化转型离不开机器人技术的赋能；机器人工程的发展也需依托机械制造的工艺需求实现技术落地，二者相辅相成。

一、智能制造中机械制造与机器人工程的发展现状

1.1 机械制造的发展现状

在智能制造的时代浪潮下，机械制造领域正经历着深刻变革。制造技术持续创新，数控加工迈向深度智能化，机床不仅能精准执行复杂程序，还可依据加工状况自行调整参数，大幅提升零件加工的精密度与效率。增材制造技术打破传统制造束缚，能够直接依据三维模型层层堆积材料，快速制造出复杂形状的零部件，在航空航天、医疗等对零部件定制化要求高的领域应用愈发广泛。机械制造产业的发展格局也在重塑。全球范围内，产业呈现智能化、绿色化、服务化趋势。发达国家凭借深厚技术积累和创新能力，牢牢占据产业价值链高端，主导高附加值产品的研发与生产。而发展中国家虽在规模上有一定优势，但多处于中低端环节。

1.2 机器人工程的发展现状

机器人技术日新月异，在多个关键维度实现突破。本体设计朝着轻量化、模块化方向发展，新型材料的应用让机器人在保证性能的同时减轻重量，模块化设计则便于快速组装、维护与功能拓展。感知技术赋予机器人感官，视觉传感器能精准识别物体形状、位置和姿态，听觉、触觉等传感器也不断发展，使机器人对周围环境的感知更加全面、细腻。控制技术因人工智能的融入发生质的飞跃，机器人能够依据环境变化自主学习、决策，执行更为复杂、灵活的任务。通信技术的升级让机器人与外界的连接更加顺畅，实现设备间高效、稳定的数据交互。从产业层面看，全球机器人产业蓬勃发展。

1.3 机械制造与机器人工程协同发展的现状

在实践中，机械制造与机器人工程的协同发展已结出诸多硕果。汽车制造领域，特斯拉工厂内机械制造设备与工业机器人紧密配合，在车身焊接、零部件装配等环节，机器人依据设备加工进度精准作业，大大提高生产效率与产品质量。电子制造行业，富士康等企业通过引入自动化生产线与机器人，实现物料搬运、零部件安装等流程的自动化，减少人工操作误差，提升生产稳定性。物流仓储行业，京东等企业的智能仓储系统中，自动化货架、传输带等机械设施与物流机器人协同运作，实现货物快速存储、分拣与配送，显著提升物流效率。

二、智能制造中机械制造与机器人工程协同发展的技术基础

2.1 关键技术

传感器技术是协同发展的神经末梢，为机械制造设备与机器人提供环境感知能力。在机械加工中，传感器可实时捕捉设备振动、温度等运行参数，及时预警潜在故障，机器人则通过视觉传感器识别工件位置与姿态，确保抓取和装配的精准性。这些传感器如同精密的感官，让机械系统与机器人能动态感知生产现场的细微变化。控制技术是协同运作的大脑中枢。机械制造设备的数控系统通过程序精确控制加工轨迹，机器人的运动控制系统则规划关节动作，而协同控制技术能实现二者的动作同步。

2.2 人工智能与机械制造

利用机器赋予制造智能化基因，打造更智能、更高水平的制造厂。在工艺管理方面，利用智能算法处理往期加工数据，实现加工过程中切削参数的自动优选，实现对加工零件的高质量加工，保证加工质量的可控性。在加工新的材料时，利用人工智能算法进行快速的学习，实现适合的工艺过程，有效节省人工试验和调试的成本。在机床状态监测、分析及自诊断方面，能够对机床采集的传感器数据进行分析处理，实现对机床运行故障预测模型的构建，并基于此功能实现对机床潜在故障的预判断。

三、智能制造中机械制造与机器人工程协同发展的策略

3.1 加强顶层设计

顶层统筹对机械制造业和机器人工程的协同创新具有重要的引领作用。要在产业链全局角度统筹两种业态、两种专业之间的技术协调方案，并且进一步明晰机械制造业和机器人的融合发展关键和主要切入点。如在机器人的产业规划上，要统筹协调机械制造业设备的通用接口技术规范，从而统一机械制造业与机器人数据传输、机械制造业设备与机器人接口的统一技术标准，实现不同企业、不同品牌、不同型号机械制造业设备和机器人之间的互联互通。此外，还可以在智能化发展方向的牵引下，充分制定分阶段的技术突破策略，从最基本的传感器融合、协同控制等技术入手，再朝着复杂环境下机器人的智能决策能力方向发展。

3.2 打造创新平台

关键技术协同平台是协同创新实施的支撑平台，要建立基于产学研用协同的平台，高校和科研院所可根据平台进行相关基础理论方面的研究，如针对机械制造环节工艺与机器人的协同机理基础研究等，包括柔性制造环境中的人机协作机理、动态环境中的即时轨迹规划等；生产企业可将平台提供研发主题，并基于平台将产品实验室中的理论创新技术成果推向应用。技术研发平台应具备试验证实环节，提供平台仿真生产环境，使得制造设备与机器人协同创新方案在应用之前能够实现技术优化与风险规避等。

3.3 培养复合型人才

协同型人才是技术协同的基础保障。一是实施复合型人才培养计划，开展学校教育，在课程体系上，建议突破单一学科人才培养限制，开展机械工程、机器人工程、人工智能等多学科教育，开设智能制造系统设计、设备间协同控制等融合性、综合性课程，实现学生对机械制造工艺原理及机器人编程和系统集成的一体化掌握。二是开展实践培养，推进校企联合协同培养机制，在企业生产过程中开展人才培养实习实训，通过企业联合项目，让学生动手在实际生产环境中对机械制造设备与机器人进行协同调试和应用，以期对实际生产中的问题实现解决。

结语

智能制造的转型方向应是机械制造与机器人工程的和谐推进。上述根据设计优化智能制造的顶层设计、建立智能制造领域创新技术平台以及对机械工程与机器人工程复合型人才的培养策略，可为化解机械制造与机器人工程协同的技术障碍和资源共享障碍提供一种方案。在未来机械制造与机器人的技术融合及实践探索中，机械制造与机器人工程的深度融合趋势也将是智慧的、柔性的，可以使制造业创新活力不断迸发，更是为中国智能制造的发展提供支撑，推动世界制造业智能化的革命发展。

参考文献

[1]李亮星,张乐平,吴晨刚,等.智能制造背景下机器人工程专业人才培养研究与实践[J].科教导刊(上旬刊),2020,(22):59-60.

[2]孙倩,王建平,姚广芹,等.基于产教融合的机器人工程专业人才培养模式研究及应用[J].工业和信息化教育,2022,(06):28-32.