工业机器人目前面临哪些技术问题？

工业机器人目前面临哪些技术问题？

你看哈，工业机器人发展到了现在，已经和汽车发展有点类似了。

可以做的很快，可以做的很结实（刚性好），可以做的很漂亮，但是你看这么多年了，工业机器人有什么飞跃性的突破么。

比如说材料：铸铁，铸铝，镁铝合金，再算上碳纤维，但是这些东西很多很多年前就有了l呀。

比如说齿轮箱：HD,RV，斜齿，锥齿，滚珠丝杠，但是这些东西也存在好多年了呢。

比如说电机：伺服，低压的，高压的，交流的直流的，但是电机的功率密度可有什么好的方法提高么。很难呢。

这些年来，工业机器人的本体虽然越来越快，负载自重比越来越大，但是主要是在优化机械臂的结构，压榨设计人员的脑力。

甚至很多公司每年推出的新品主要是在弥补自己的产品线的不足，比如没有码垛的做个码垛啊，没有SCARA的做个SCARA啦，没有大负载的做个大负载啊 blabla...

想从本体上有大的突破，是要靠材料啊，基础零部件啊有大的突破才行，就好比以前用齿轮箱，虽然成本低，但是设计难度和重量都是个问题，所以大家都来拥抱RV,HD了，这是个大的飞跃。

再比如本来用铝合金的现在用碳纤维了，比如很多Delta机器人的臂，那就可以跑到飞快啊。所以啊，机械臂本身呢，是越来越难有很大的飞跃性的突破了。

不过呢，这些年工业机器人的小伙伴们都在搞啥了，那，也没闲着啦。

比如说人机协作这个梗虽然有点老了，但是还是很有必要的说，人机协作除了减少安全围栏，节省空间外啊，更重要的是降低了编程的难度。这个很重要啊，你看以前要你给机器人写程序好复杂的，ABB的机器人培训四天好多钱呢。

如果机器人编程变得和遥控电视，玩手机游戏一样简单了，那可以想象机器人的推广将变成一件多么easy的事啊，当然仅仅靠拖拽式的编程还是不能解决所有问题的呢。

还有啊，工业机器人在工厂里应用其实会产生大量大量的数据呢，这些数据是一手的工业应用数据，首先怎么拿到这些数据，其次拿到这些数据有神马用处嘞？在很久很久以前哈，ABB就有能远程连接机器人用来诊断的服务。而现在呢，自从大数据这个概念火爆以后啊，工业自动化领域的bighead们就更重视数据了。最近ABB就和IBMWatson物联网认知计算技术牵手了。而更早的，ABB就选择了微软的Azure作为其互联网的云平台，利用微软的一系列云平台的工具为其处理数据。

还有哇今年的机器人可谓是大爆发，据说ABB的IRB1200的交货期居然居然居然居然达到了惊人的9个月，买不到啊。一方面机器人是火爆了，另一方面也可以想象机器人产能也是非常紧张的。虽然机器人贵为工业自动化的代表，但是工业机器人制造本身自动化程度并不算高。比较有名的是FANUC所称的j生产机器人自动化率好像达到了80%~90%，但是对于大部分造机器人的企业来说，如何用机器人造机器人其实也是个大问题，当然随着机器人用量的增加，这些问题都会被技术团队解决啦。

如果再说比较实际一点的问题，也有很多啊。那你比如说齿轮箱的漏油问题，线缆的寿命问题，电机的发热问题，高等级的密封问题，食品环境的使用问题，等等这些看起来一点儿也不高大上的问题确实实实在在需要解决的问题。毕竟工业机器人是一款工业用产品，稳定性和可靠性才是最重要的。