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    　在第六屆中國國際機器人高峰論壇上，上海發那科機器人有限公司機器人系統工程部部長童梁做了題為《超越4.0，從無人工廠到智能工廠》的演講，以技術的實例分享了發那科在新技術方面的探索。

上海發那科機器人有限公司 機器人系統工程部 部長童梁先生

   
 
       發那科是全球化的企業，在世界各地擁有46個國家有252個分支機構，上海發那科機器人有限公司是其重要的組成部分。發那科目前提供三塊產品，第一類是各類數控產品；第二類是機器人，這一塊上世界占有率第一；第三塊是智能機器人。
  
　　發那科的機器人有650多款，從固定安裝機器人到各種安裝的機器人，產品覆蓋電焊、涂膠等，任何的應用都有合適的解決方案。目前，全球各地有42萬臺裝機量，每年有6萬臺的速度，在中國有超過4萬臺的裝機量，并且每年以1萬臺的增長速上升。
 
　　在發那科的工廠，所有的設備都是由自己的機器人制造的，不停的日夜制造，無論是從CMC的馬達還是CMC的控制以及各種零部件，最后用機器人來裝備機器人，向世界各地發送發那科高質量的產品。
 
　　發那科已經實現無人化的制造，第一個是人的數量可以降低。另外一個，呈現給大家的是小設備的制造率，機器人只是整個制造設備當中的一塊，有很多高附加值的設備，如果設備能夠24小時不間斷的工作和生產，每個小時的設備折舊率就大幅度下降，小時設備折舊率下降，意味著發那科所生產每個零件小時的加工成本下降，這就為企業帶來巨大的價值。機器沒有感情，人有感情，早班和晚班的一致率有沒有不同？采用無人話和機器人話以后，整個社會能夠為我們提供了一個高效生產、高品質一致品質的可能，發那科只是貫穿這樣的一個理念。
 
　　發那科實現了無人工廠以后，隨著技術發展，我們探討以下三大技術實踐：一、機器人發展的未來協作機器人；二、工業大數據對于我們在實踐工業制造當中的應用；三、人工智能在人工編程方面的應用。
 
　　第一塊就是協作機器人，在發那科的制造工廠，我們有協作機器人方面的真實應用案例，我們可以看到人裝配的機器和機器人，能夠承重20多公斤的物體，并且移動到精確位置，跟人機進行協作裝配的真實案例。我們的制造業需要什么樣的自動化？當操作人員數量減少，機器人大量增加的時候，制造業人數為零的并非我們需要的，平衡投資額，員工總數，有一定柔性的這樣的自動化生產性，才是我們制自動化追求的目標。
 
　　發那科綠色機器人近幾年才推出來，2015年的工博會我們推出來CR—35IA，因為市場的需求，2016年工博會我們將會發布4公斤及7公斤的機器人。
 
　　綠色機器人除了具備機器人常規的功能外，有一個本質區別，就是它的精度，小型的一般在0.02，有些企業的精度是在0.1，價值的區別，性能區別就在此。
 
　　綠色機器人我們能夠做什么？重要的是車廠，發那科在四大工藝當中，90%以上實現自動化，我們走進裝配車間還是發現大量的人力，有了綠色機器人以后，我們可以在備胎的安裝、裝配主胎、裝配部件供給都可以進行。
 
　　工業大數據對于我們在實踐工業制造當中的應用。如果一個汽車制造廠停機的話，2小時有可能總經理副總經理都要到現場，設備不可能換，我們需要對機器人進行一次體檢，在機器人壞之前，我們就能夠檢測出它某些特征，來判斷出已經存在的一些隱患。比如說減速機，或者說馬達，我們可以看到正常的減速機，在減速機壞掉以后，檢測出來扭矩的問題，這需要大數據的分析。
 
　　通過數據分析以后，我們就提出一個更換的問題，我們不需要等設備在現場換，可以通過我們的節假日，通過我們在工作當中一些安排，能夠主動的去換，針對這樣的一個應用發那科推出來這樣的一個網絡連接的修復，所有的處于邊界的，不管是機器人還是周邊的所有其他的設備，發那科通過網絡連接到云上去，實現機器人和機器人的協作，以及單元的協作，不同的協作有不同的作用，越到上面越慢，以這樣的模式打造我們未來的智能工廠。
 
　　發那科提出來在我們的邊界到云之間增加一個物，在這個過程當中，所有的數據經過預處理，然后來解決網絡當中通道堵塞的問題，沒有價值的進行過濾，我們搭建開放的平帶，這個平臺叫FIELD System，發那科也作為一個簡單的應用放在這個平臺上，所有的合作伙伴，傳感器的廠家，包括發那科最終的用戶都可以寫自己的APP，通過這樣的APP來管理所有的設備。

  
 
      這樣的一個產品叫做發那科的FIELD System，保證數據在網絡傳輸上面的安全。這就是一個架構，所有邊界的設備連接到服務器上，網絡的服務器連接到云上，它有防火墻，這一塊交給思科專業的互聯網公司解決。所有的APP發那科可以寫，發那科的用戶也可以寫，在蘋果商店可以出售。
 
　　比如說在工廠里面運作，運作所有的數據都給服務收集器，這些數據到云上進行分析，對這個數據分析以后，把最后的一個報告傳給發那科，或者傳給發那科的客戶，發那科收到這些報告的時候直接準備好我們的配件，通過我們的快遞到周末為我們的客人提供這樣的服務，不僅僅是售后單位，有些單位有刀具，刀具使用有消耗，打磨有消耗，所有都可以往物聯網為基礎的云里面走。
 
　　ZDT這個系統，美國有一家公司，美國有4千臺機器人，每天都不停的為客戶做現場設備所需要服務的各種各樣的，提供這樣的一個報告和服務。
 
　　第三塊是關于人工智能的定義。我們探索怎么實現散亂堆件，機器人的抓取，傳統的就是通過編程，但是編程的量非常大，手抓和這些框的干涉，以及各種各樣的姿態，就需要非常有經驗的工程師來解決，我們想能不能把這個任務交給我們的人工智能？

  
  
 
     怎么做？通過機器人深入的學習，機器人常識截取這個物體的時候，可以對成功的和不成功的圖片進行歸類，成功的歸為一類，不成功的歸為另外一類，通過大量的數據學習以后，機器人可以自主的判斷出來什么樣的圖片？什么樣的姿態成功概率比較低？從而引導能夠自主完成這樣編程的提高。
  
　　最早的時候機器人在學習階段，早期學習的時候有很多的失敗，經過一千次學習以后，他的成功概率，現在能夠達到60%。通過5千次學習之后，他的成功概率能夠達到90%，這就是人工智能怎么樣能夠在編程方面適用。
 
　　趙杰老師提出過，這個學習過程有可能很長，有了網絡以后，可以有5臺，甚至上百臺同時進行學習，學習的時候分享這樣的一個成果，最后每臺機器，不管你學的還是別人學的都有同樣的支持，來實現快速的學習。