工业机器人辅助下的智能制造工艺优化研究

蔡润康

（广州软件学院，广州 510000）

随着科技的不断进步和制造业的转型升级，智能制造逐渐成为制造业的发展方向和各行业的关注焦点。在智能制造的框架下，机器人技术作为先进制造技术的代表之一，通过其高度的自动化、精准性和灵活性，为制造工艺的优化提供了广阔的空间。文章深入探讨机器人辅助下的智能制造工艺优化，旨在应对制造业面临的灵活性、效率和质量等方面的挑战。

1 工业机器人在智能制造中的作用

1.1 工业机器人技术概述

工业机器人技术在智能制造中起到关键性作用。该技术涉及机械工程、自动控制、传感器等多个领域，旨在实现制造过程的自动化和智能化。工业机器人通常采用先进的运动控制系统，具备高精度的定位和执行能力，能够完成多样化的任务，包括装配、焊接、搬运等。其核心设备包括传感器系统、精密的运动规划和控制算法以及灵活的编程界面。其中：传感器系统能够感知环境变化和物体位置；运动规划和控制算法能够确保机器人在复杂环境中高效、安全地操作；编程界面使操作人员能够轻松配置和控制机器人的行为。通过工业机器人技术，制造企业能够实现生产线的灵活调整和高效运作，提高生产效率，降低人力成本，并在高风险或高精度的任务中表现良好，推动智能制造领域的发展和创新。

1.2 机器人在智能制造中的具体应用

机器人广泛应用于多个关键领域的智能制造中，显著提升了生产线的效率。在装配领域，工业机器人通过先进的视觉系统和精准的运动控制，实现了复杂零部件的高速、高精度装配，大幅提高了生产效率和装配质量。在焊接任务中，机器人应用先进的感应技术和编程算法，而且能够在高温、高风险环境下完成焊接作业，保障了工人的生命安全，同时提高了焊接的精度和一致性[1]。在搬运和物流领域，自动导向车（Automated Guided Vehicle，AGV）和机器人臂的协同作业，实现了物料的智能化搬运，减轻了工人劳动强度，缩短了物流时间。此外，机器人在智能制造中还广泛应用于质量检测和品质控制。通过搭载先进的视觉和传感器系统，机器人能够高精度、高速地检测产品，确保产品符合质量标准。

1.3 机器人辅助的智能制造系统架构

机器人辅助的智能制造系统架构是基于小型柔性制造系统设计的，旨在实现高效、自动化的生产流程。该系统包括多个关键组件，通过紧密协同工作，提高了制造过程的智能化和效率。机器人辅助的智能制造系统架构如图1 所示。

图1 机器人辅助的智能制造系统架构

系统的重要组件是1 台工业级六自由度机器人，具有高度的灵活性和精准控制能力。机器人负责执行各项任务，如送料、取料、加工等，通过预设的指令实现自动化操作。三坐标机械手臂用于配合机器人完成复杂的装配和定位任务。机械手臂的高度准确度和灵活性使其成为理想的协作伙伴，与机器人共同完成生产线上的工作。柔性数控车床和柔性数控铣床作为核心的加工设备，能够满足不同零部件的加工需求。它们通过智能化控制系统，实现对工件的精准加工，确保产品质量。射频识别（Radio Frequency IDentification，RFID）系统用于实时跟踪和管理生产过程，通过标识每个零部件和成品，实现生产过程的可视化和可追溯性。可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC）工作站作为控制中心，协调和监控整个生产线的运行状态，确保各设备之间协同工作[2]。中控台提供了用户友好界面，方便操作员监测和调整系统。智能仓库和传输带作为物料管理的一部分，实现了对原材料和成品的自动化存储和输送，减少了人工干预，提高了生产效率。

2 智能制造工艺的优化需求

2.1 提高制造工艺的灵活性

提高制造工艺的灵活性是智能制造工艺优化最为迫切的需求。在不断变化的市场和生产环境中，企业需要适应不同的产品需求和生产条件。因此，制造工艺要具备一定的灵活性，要求工艺流程能够迅速、有效地调整，以适应不同规格的产品，无须烦琐地重建和重新配置生产线。制造工艺应具备灵活的生产线布局、可变的生产工艺流程以及支持多品种、小批量生产的能力。通过实现制造工艺的高度灵活性，企业能够更加迅速地响应市场需求变化，提高生产效率，降低生产成本，保持市场竞争力。

2.2 平衡效率和质量的关系

对于智能制造来说，合理处理效率与质量的关系至关重要。企业在追求高效生产的同时，必须保证产品质量不受影响。工艺优化的需求为如何在提高生产效率的前提下，保持或提升产品质量。这就要求制造工艺具备实时监测、数据反馈和自动调整的能力，能够迅速发现并纠正潜在的生产问题。高效的工艺流程应能在不牺牲产品质量的情况下实现快速生产和交付，通过智能化的质量控制手段，确保每个生产阶段都符合严格的品质标准[3]。工艺的优化要求能够平衡效率与质量的关系，通过数据驱动的方式实现生产效率和产品质量的同步提升，从而更好地满足市场需求。

3 机器人辅助下的工艺优化方法

3.1 基于数据驱动进行工艺优化

数据驱动在工艺优化中扮演着关键角色，它通过充分利用生产过程中产生的大量数据，实现对制造过程的深度理解和优化。通过设置各类传感器，实时监测生产过程中的关键参数，如温度、压力、速度等。传感器采集的数据形成了生产的实时数字影像，为工艺的优化提供了丰富的信息。在接收到工艺参数数据后，系统利用先进的大数据分析技术和机器学习算法，深入挖掘采集到的海量数据。通过建立数据模型，系统能够识别出隐藏在数据背后的模式和规律，从而找出影响工艺性能和产品质量的关键因素。这种深度分析为工艺的优化提供了有力支持，使生产系统能够更加智能地应对复杂多变的生产环境，再结合实时反馈机制，将分析结果应用于实际生产中。机器人系统能够根据数据模型的输出自动调整工艺参数，实现对生产过程的精准控制。这种闭环反馈机制保证了工艺的持续优化，使系统能够适应生产环境的变化，提高了生产效率和产品质量。基于数据驱动的工艺优化通过建立数据模型，动态调整工艺参数，从而提高生产效率、降低成本，同时保证产品质量的稳定性[4]。这一方法的核心在于从数据中挖掘价值，通过智能算法实现对工艺的实时优化，为制造业迈向智能化、高效化提供了可行的技术路径。

3.2 实时监测与反馈

实时监测与反馈是机器人辅助下工艺优化的关键环节，通过高度智能化的监控系统实现对生产过程的实时监测和即时响应，其过程如图2 所示。通过布置传感器，包括温度传感器、压力传感器、光学传感器等，持续监测制造环境和设备状态。传感器产生的大量数据被实时传输到监控中心，用于构建生产现场的数字孪生。监控中心利用先进的数据分析算法来处理实时数据，提取关键信息，如监测生产设备的运行状态、产品的质量特征等。数据经过实时分析后，系统能够迅速识别出潜在的生产问题和优化空间，为制定及时有效的调整方案奠定基础。通过与机器人系统的紧密集成，监控中心能够立即生成优化建议，并将传送给机器人控制单元。机器人系统根据优化建议实时调整工艺参数和生产设备的运行状态[5]。这一过程是一个高度自动化的闭环，能够在短时间内动态调整生产过程，以适应不断变化的生产需求。通过机器人系统的实时反馈，监控中心能够全面了解工厂的实际生产状况。同时，可以根据实时监测结果持续改进和优化算法，进一步提升系统的智能化水平和生产效率。实时监测与反馈机制实现了制造过程的实时调整和优化，为提高生产效率、降低成本、确保产品质量提供了可靠的技术支持。

图2 实时监测与反馈过程

3.3 优化效果分析

机器人辅助下的智能制造工艺优化，在提高生产效率、降低质量问题和成本方面均取得了显著成果，如表1 所示。

表1 机器人辅助下的智能制造工艺优化效果

在生产效率提升方面，批次3 的生产效率提升最多，为18%，批次1 和批次2 的生产效率分别实现了15%和12%的提升，而批次4 虽然提升较少，但仍有10%的提升，这表明机器人辅助下的智能制造工艺有效提高了生产线的整体运行效率。在质量问题减少方面，各批次均取得了优秀的效果，批次3 的质量问题减少幅度最大，达到25%，批次1、批次2 和批次4 的质量问题分别减少了20%、18%和15%，验证了机器人辅助下的工艺优化对提高产品质量的有效性。在成本降低方面，批次3 的降低幅度最大，达到12%，批次1 和批次2 分别降低了10%和8%的成本，而批次4 的成本降低了7%，说明机器人系统的智能制造工艺在降低生产成本方面发挥了积极作用，通过优化工艺流程和资源利用，实现了经济效益的提升。

4 结语

深入探讨了机器人技术在智能制造领域的应用，揭示了智能制造工艺的优化需求，借助数据驱动和实时监测与反馈机制进行工艺优化，实现对制造工艺的精细调控，在智能制造工业中取得了良好的应用效果。这为制造业实现智能化、高效化提供了有力支持，推动了生产方式向数字化、柔性化的方向转变。