欧姆龙总经理朱左江:人机协作将是未来社会的主要工作模式

2023-11-08每日热点

  《科创板日报》11月8日讯(记者 黄心怡) “我们将依然紧跟中国制造业发展的步伐,未来欧姆龙将继续强化本土战略布局,扩大中国市场朋友圈,促进产业链创新深度融合,持续为中国产业升级作出我们的贡献。” 在进博会期间,欧姆龙自动化(中国)有限公司总经理朱左江在接受《科创板日报》记者采访时表示。

  这是欧姆龙连续第六次参展进博会,开设了工业自动化、器件与模块、健康医疗、第八代FORPHEUS、应用案例六大展区。

欧姆龙总经理朱左江:人机协作将是未来社会的主要工作模式

  “今年进博会上,欧姆龙带来多个助力中国制造业智能化、数字化转型的解决方案。例如搭载3D仿真技术的机器人高速多点检查解决方案,它不仅可以实现制造现场的目视检测自动化,还可以使用3D仿真技术进行设计和启动,快速应对变种变量的柔性生产,以及后期设备的远程维护、检修等,实现了数字化和机器人相融合的革新应用。” 朱左江介绍。

  对于公司的业绩情况,朱左江表示,在刚刚过去的上半财年,由于大环境的持续低迷,欧姆龙重点的注力市场尤其二次电池、半导体等行业的投资处于停滞,对欧姆龙的销售带来了影响。“但是从全球经济的角度来看,中国是欧姆龙非常重要的产品销售市场,中国企业既是我们的客户、竞争者,也是合作伙伴。我们一直以积极正向的心态看待竞争环境,对中国营商环境和未来发展充满信心。”

  数字化转型是全球经济增长的重要引擎,推动数字化转型,对于构建更加智能化、环保化的工业体系大有裨益。而中国俨然已成为一个由技术驱动的转型升级市场作将是未来社会的主要工作模式。新一代信息技术与制造业的深度融合,将促进制造模式、生产组织方式和产业形态的深刻变革。同时,企业对于高速度、高精度等复杂的制造需求越来越多,更需要数字化技术的创新拉动质量需求。

  朱左江认为,要推进制造业的高端化发展,必须借助数字化转型的现场革新。而欧姆龙以“传感控制+思考”的核心技术为驱动,不仅提供产品和自动化解决方案欧姆龙总经理朱左江:人机协,还利用数字化、AI等技术等提升竞争力,预见客户需求和社会的变化。

  目前,欧姆龙上海工厂导入了移动机器人来协助搬送零部件和成品,制造货期缩短2小时,中间品置场面积缩减50%。在商品组装的检查中,为了改善以往人工操作所导致的效率低下并降低质量风险,欧姆龙运用高性能四轴机器人来搬运和检查产品,实现了投资回报1~2年内回收。在自动搬送的基础上,扩展了图像检查的无人化等新技术研发,并与欧姆龙的商品技术应用结合,实现了生产能力3倍的提升。

  其中值得一提的是欧姆龙人机协作的智能化单元生产线(CLCS),融合了AI、IoT、自动化搬运、协作机器人等技术,基于大数据分析,实际运用在欧姆龙工厂的近未来生产管理系统。通过5G,实现各种感测数据的超高速反馈;AI实时监控可以将作业人员动线可视化,提示容易出错的作业点,客观反映作业熟练度,实现各生产基地的自主改善推进。

  “在上海工厂,我们有100多条生产线,生产的产品种类高达23000种,每条生产线机种切换平均20次/天,操作员1~4人,是非常典型的人机协作·少量多种的生产模式。通过导入人机协作的智能化单元生产线,我们实现了制造起因不良为0;而通过对现场数据的可视化和分析,使作业流程改善得以加速,实现了生产效率12%的提升。” 朱左江说。

  “我们一直提倡‘机器可以做的事情就让机器去做,人应该在更具创造性的领域享受乐趣’。机器人作为助手将协助我们完成大量简单、重复的任务,人只需要完成其中创造性、思维性较强的工作环节,这将大大提高人们的工作效率甚至改造工作模式。”朱左江提到,“同时,人工智能也将通过催生智能新兴产业、带动衍生业态等方式,创造大量新的就业。我们认为,人机协作将是未来社会的主要工作模式。在未来,我们将致力于实现人与协作机器人的高度融合,以此实现安心安全的生产。”

  近几年,欧姆龙发展的核心依旧是控制技术,AI控制器就是其中的一个经典应用。例如在工业生产的流水线场景中加入Think算法,机器人便可实现柔性仿真的搬送,同时还具备自主学习能力。朱左江称。伴随着行业发展中控制应用的增多,尤其是智能化控制的应用落地,基于Think算法,未来控制器内部软件的占比,也会越来越大。

  智能手机和EV等高科技产品的发展日新月异,工业产品近年来也在高品质化的道路上高歌猛进。作为高品质背后的支撑,外观检查的必要性与日俱增。另一方面,熟练检查员短缺、人件费暴涨则成为了拦在高品质产品制造面前的一大经营课题。

  而通过AI技术,在短时间内获得检测人员在多年实践中积累的“检测技术和知识”,朱左江介绍,AI视觉检查的优点是“可以理解复杂的特征” 和“可以自动学习判断标准”,这些优点打破了传统技术的束缚,为实现自动检查创造了条件。此外,通过在生产现场的装置层运用AI/IoT技术,将熟练技工的直觉、经验等隐性知识转化为显性知识,实现“人与机器共同成长的未来工厂”。

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