工業機器人將成為生產體系主角
工業機器人已經廣泛應用於汽車3C等行業中，近年來，受人力成本增加及產業升級等原因影響，越來越多的行業都期望通過機器換人來提高工作效率和產品質量，這給工業機器人發展帶來了新的機遇。
密度增速快
成立於2002年的深圳眾為興技術股份有限公司是一家運動控制解決方案提供商，建立了運動控制、電機驅動、數控應用和工業機器人四大產品體系。公司從2015年開始研發服裝領域的工業機器人，負責研發的技術人員透露，服裝屬於勞動力密集行業，機器換人的需求非常旺盛。在服裝製造領域，開料、縫製、熨燙等服裝生產的核心工藝，如今都可以由機器人來完成。
服裝加工領域，最難的工藝就是縫製。以前縫製環節完全是靠人工來進行，現在通過自動化的技術也能實現全自動縫紉。去年眾為興為一家服裝企業的客戶提交了第一批500台機器人，後續這個客戶又給他們下達了5000台的訂單，他們爭取今年上半年全部交付。
近日，國際機器人聯合會(IFR)發布了一份年機器人行業的摘要。其中顯示，世界的工業自動化步伐正在穩步加快，這一過程體現在了工業機器人的密度變化上。2016年，全球平均每萬名人類員工就配備有工業機器人77個，這一數字在2015年時為66個。
從地理區域來看，歐洲是世界上機器人密度最高的大洲：每萬名工人中就部署了99個機器人。在歐洲之後，分別是美洲的84個和亞洲的63個。細化到國家和地區層面看，世界上自動化程度最高的國家是韓國，該國每萬名工人配有631個機器人；其後的新加坡每萬名員工配有488個機器人，排在3至10位的國家和地區分別是德國、日本、瑞典、丹麥、美國、義大利、比利時和中國台灣。中國（按大陸數據統計）位於第23位。儘管在榜單上排名並不靠前，但是中國在這一領域上的增速是驚人的。在2013年，中國的機器人密度為每萬名人類員工25個，這一數字在2016年提升到了68個。該報告估計，到2020年，中國的機器人密度將達到每萬名人類員工中平均配有150個。此外，中國的目標是到2020年銷售10萬個國產工業機器人。
此前在我國3C行業，工業機器人用量大，發展迅猛。以手機行業為例，蘋果、華為、中興等國內外手機生產巨頭，都在智能化製造設備領域加大投入。在3C領域，工業機器人企業市場競爭尤為激烈。當越來越多的機器人廠家都往這個行業靠攏的時候，這個行業的毛利率在逐步地下降。據了解，之前從事這個行業的產品毛利率在40%到50%。但到2017年，大家發現這個行業的毛利率已普遍降低到只有30%左右。
一方面，工業機器人在3C和汽車等行業的廣泛應用使得這些領域的競爭日益激烈。另一方面，隨著機器換人在生產中的優勢凸顯，不少工業機器人企業迅速抓住市場機遇，加大力度開拓新興領域。
開拓新興領域
專註於工業機器人研發、製造和銷售的廣東拓斯達科技股份有限公司最早的主力戰場在汽車和3C領域，從2015年開始，他們感受到市場出現了新的趨勢：醫藥新能源、光電行業包括一些傳統產業也開始積極尋求用機器來替代人工。在2015年之前，拓斯達科技產品應用在其他領域的比重只在10%以內，但是到2017年，這個比例已經提高到30%左右。
另一家工業機器人製造商深圳遠榮智能製造股份有限公司也在將他們的產品積極往航空、軌道交通、新能源汽車等新興領域去拓展，目前，它們在新興行業的應用比例已經達到50%以上。
近年來，中國機器人行業迎來了爆髮式的增長，並已經成為全球第一大工業機器人市場。尤其從2015年開始，工業機器人在服裝、玩具、化妝品、新能源等領域的應用出現明顯增長。據國家統計局最新發布的數據顯示，2017年工業機器人產量13萬台，增長81%。另據國際機器人聯合會預測，到2020年，將有170萬個新工業機器人應用到世界各地的工廠中，工業機器人發展空間巨大。而且在未來一段時期內，工業機器人的需求量仍將保持快速增長。
工業機器人之所以能在未來一段時期依然保持快速增長，中投證券機械行業首席分析師劉菁給出了三個方面的原因：一是因為中國製造業的產業鏈最為齊全；二是從製造業的發展趨勢來看，製造業面向小批量、多品種、定製化的趨勢越來越明顯，所以相對來應用場景就會越來越多；此外，從中國的人口結構來說，現在年輕人的需求越來越多，工廠招人的難度越來越大，在這種情況下，企業也相應地傾向於用自動化或者用機器人的方式來解決。
核心部件國產化趨勢明顯
儘管中國工業機器人產銷量年年刷新世界紀錄，但是過去工業機器人的核心零部件卻長期被國外公司所壟斷，近年來，國產替代進口正在加速，核心部件國產化趨勢比較明顯。
事實上，工業機器人的三大核心技術：控制器（控制技術）、減速機、機器人專用伺服電機及其控制技術此前都掌握在日本和歐美等企業手中。其中，日本發那科公司是全球工業機器人銷售紀錄保持者、利潤保持者、技術領導者。
工業機器人的核心零部件由伺服系統、控制器、減速器等幾大部件構成。由於技術難度極高，多年來被國外企業壟斷，國內機器人整機製造在關鍵部件配套方面嚴重受制於人。
ABB、庫卡、發那科、Yaskawa（安川電機）四大家族掌控了機器人核心部件的主體市場份額。
針對國外的技術壟斷，國內一些工業機器人企業從組裝開始著手對機器人的關鍵零部件進行研發。深圳眾為興技術股份有限公司是國內最早涉足工業機器人的公司之一，在2006年公司就開始研發四軸工業機器人的關鍵零部件——控制器和伺服系統。公司每年都投入大量的研發經費，經過整整10年的研發，2016年產品終於可以批量化地推向市場，目前四軸工業機器人已佔到企業銷售額的三成。
專家推測，通過自主研發的國產機器人，它的成本來可以比國外採購的機器人便宜到30%以上。
但由於技術門檻較高，目前國內具有自主研發機器人核心零部件的企業並不多，國產零部件替代進口仍需要一段時間，其質量可靠性與穩定性也有待提高。尤其是在機器人的高階演算法上，國內企業與德國、日本等國際行業巨頭還有一定差距。但是隨著國家大力扶持和市場需求激增，國產化替代進口正在加速。近年來，《中國製造2025》《機器人產業發展規劃(2016-2020)》等均體現了國家長期支持國產工業機器人的決心。
深圳機器人協會秘書長畢亞雷透露，深圳市的創新鏈、產業鏈的雙鏈項目，以及技術改造項目和研發資金項目，都有相應的項目能夠支持企業在技術創新以及創新技術應用角度進行努力。他推測，經過這樣的推動，國產機器人能夠迅速地縮小跟國際同行之間的差距。
機器人更智能
在深圳一家手機生產企業的手機殼生產線上，幾十台六軸工業機器人正在有序地工作。通過手機上的管理軟體，企業負責人每天都可以對產品製造流程進行實時監控，從而及時發現問題、規避風險。而在以前，需要工人下班後用手工記錄的方式把生產中的情況製成報表。這種人工記錄的方式不僅會有數據誤差，而且信息相對滯後。
隨著人工智慧技術和以大計算為代表的新一代信息技術的深度融合以及感知技術的提升，工業機器人將越來越智能化，更方便於高效助力現代製造業的生產需求。
隨著現在企業的要求越來越高，不單只是要把自動化解決掉，它還要把智能化的管理系統也一起體現出來。感知技術包括視覺和觸覺等，它的不斷進步，讓工業機器人對外界具有更靈敏準確的反應。據了解，以往大多數機器人都是盲抓，它們對周圍環境幾乎沒有感知能力，只能在一個固定的地方去抓取。而如今視覺感知技術的發展，可以實現讓機器人對移動中的目標物體進行精準的識別和定位。
互聯網在全球的快速發展，尤其是近幾年來大數據、雲計算在中國的出現和運用，很多製造企業都希望能夠通過大數據的分析，讓工廠的管理更加高效。而添加了智能管理的機器人，不僅可以提升製造工廠的效率，也使得機器人製造企業的利潤得以增加。
遠榮智能的負責人介紹，他們的裝備毛利率都維持在30%左右，但是一旦軟體導入，他們產品的毛利率能達到60%甚至更高。
分析人士指出，中國工業機器人行業目前處於產業轉型升級需求釋放、人口結構和工作理念變化、國家政策紅利凸顯、資本市場助推的機遇疊加期，企業業績迎來顯著增長。根據國際機器人聯合會發布的數據顯示，中國是目前工業機器人密度全球增速最快的國家。在2013年至2016年，機器人裝機量顯著增長，由2013年的25台每萬人增長到2016年的68台每萬人。
專家斷言，未來工業機器人在核心零部件環節，關注技術研發取得突破，或通過併購取得技術的公司；在系統集成環節，關注業務已經具備一定規模的公司；在機器人以及人工智慧新領域，關注已經積極布局的公司將有極大的發展空間。
Q&A工業機器人產業提速
Q：去年工業機器人在國內的銷量增幅達到60%，這是機器替代人工大趨勢下的反映還是一些偶然因素所為？
A：（太平洋機械行業首席分析師劉國清）去年工業機器人高增長有幾個因素：1.去年蘋果公司的設備投資達到歷史性新高，導致大量使用工業機器人；2.最主要的是宏觀經濟好轉，廣大企業特別是中小企業增加了智能製造或者工業自動化的開支，過去的工業機器人以汽車和3C行業為主，去年很多汽車和3C行業以外的一般製造業的需求也顯現出來了。我們跟很多專家探討，2017年從一般製造業的角度看，真正是工業機器人發展的元年。
Q：近幾年工業機器人國產化的進展情況如何？
A：（太平洋機械行業首席分析師劉國清）工業機器人大概有四五十年的歷史，現在的工業機器人更加智能化了，更多使用人工智慧或者視覺技術，更加柔性，能夠適應更多的工作環境，甚至在某些場合會代替工業機床，成為生產線上的主角。工業機器人國產化特別是核心零部件的國產化進步很快，像RV減速器的國產化，已經放量了，未來國產機器人一定能做到夠用、能夠用好而且足夠便宜，讓廣大中小企業用得起。目前來講，工業機器人的客戶還是比較高端，像汽車和3C這些企業盈利很強，但廣大中小企業只能選擇一些能用且足夠便宜的機器人，從這個角度講，我們國產機器人能夠上一個很大的台階。2012年開始，很多企業通過研發或者併購的方式參與到這個領域中來，在不久的將來，國產六軸機器人可能會出現放量。
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