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《机器人技术是巨大趋势 |3D 视角》

  • 来源专题：数控机床与工业机器人
  • 编译者： 杨芳
  • 发布时间：2015-01-07

  • 世界各地都充满对机器人的巨大兴趣。学校无处不在每一级都参与某种类型的机器人竞赛。一些竞争的乐高挑战，一些参加政府或公司赞助的比赛，而其他人创建和承载自己的挑战。我进入大学之前，我的父亲是有关我选择的教育必须是可持续的。他研究了电子，在计算机事业上很成功。他总是对我说，"计算......

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相关报告

  • 《2018年3D打印行业的5大趋势——Materialise 视角》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：冯瑞华
    • 发布时间：2018-01-19
    • 2017年对3D打印来说是激动人心的一年，大量的新入行者进入这个大的舞台产生了无数的创新和合作。在这样一个充满活力与机会的行业，我们希望走进能够预测未来的“水晶球”，看看未来会带来什么。Materilaise作为3D打印的先行者，拥有27年以上行业经验的领导企业和很多业内专家和有远见的人，为此Materialise 邀请到了这些专家，与您分享他们对2018年3D打印行业的预测并将其总结为以下5个趋势。 1、应用驱动型创新 增材制造领域最近的研究一直致力于如何制造出更好、更快、更大、功能更全的打印机，以及探索更多可用于增材制造的新材料。虽然持续创新和提升制造能力非常重要，但要真正释放3D打印助力产业转型的力量并不能只依靠单纯地生产更大，更好的打印机。开启下一个产业转型的关键，在于我们能够真正理解哪些应用能最大化获益于增材制造技术。 换而言之，不要问这台打印机能做什么，而要问这台打印机能为你做什么。展望未来，我们相信打印机和软件将会越来越专业化，并由应用驱动，以满足特定客户和行业的需求。3D打印的潜力是无限的。当助听器行业发现3D打印的变革性力量并加以利用时，这种力量迅速以无法逆转的势头变革了整个助听器行业，在500天内，美国超过90%的助听器选择了增材制造这一全新的生产方式。这意味着，比起旁观等待3D打印技术的日臻成熟，制造企业现在就应该关注和考虑如何对3D打印加以应用。因为技术早已存在，只有投入实际应用才能真正推动变革。 2、提升自动化程度 随着3D打印技术的日臻成熟，其重点将转向简化前期和后期处理过程。 虽然大部分3D打印的生产工具和原型都已经几乎可以直接使用，只需要极少量的后处理，但还是有大量的终端部件需要极其复杂的后处理过程，这不仅是劳动密集型更是成本密集型的工作。使用普通机器人辅助工业自动化，可以通过减少生产后处理的时间和成本来大幅度提高效率。为这种普通的工业机器人配以强大的软件控制系统后，我们可以预见一个自动化的后处理系统，该系统能够确保生产的可追溯性和速度，同时又不会过度依赖人工干预。 不仅是后处理过程，软件也将越来越多地在生产准备和前期的自动化中发挥重要作用，随着金属3D打印技术的日益普及，人们对仿真软件兴趣和关注度也激增。虽然金属3D打印已经证明了它在节省时间和成本上的巨大潜力，但由于加工失败而浪费的材料成本很快就变得难以承受。因此，我们预计仿真软件将在预测加工过程，避免加工失败方面扮演越来越重要的角色。 3、整合 在过去的几年里，我们看到了3D打印技术在供应链中的地位。随着交货期的缩短和无模具生产的出现，3D打印已经被证明是对于传统资源密集型应用而言一种有效和有价值的技术，它简化了供应链，降低了库存风险。 我们认为，3D打印将在以下两个方面稳步提升其对于制造业供应链的价值:一是助力打造数字化供应链，数字化供应链的产生能实现整个商业模式的变革，就像助听器和眼镜行业一样;二是进一步与现有供应链整合。 4、合作 合作是在制造业中进一步普及3D打印应用的关键。增强现有行业参与者之间的协作，如硬件、软件和服务提供商之间的合作，将产生更优化和更易集成的产品，并且推动其更快地投入使用。 此外，3D打印行业企业与客户之间更紧密的合作也同样值得期待，我们可将其称之为“共同创造”，“共同创造”即构建一个集成3D打印软件、工程和制造的知识框架，将其与客户在特定细分市场的知识相结合。这才是创新的真正推动力，将带来变革性影响。 5、金属3D打印初露锋芒 金属3D打印正在迅速发展，打印成本降低，行业应用也越来越广泛。2018年新技术产生的同时现有技术也将取得新突破。我们相信金属3D打印永远不会取代传统的制造技术——但是作为一种补充的制造技术，它的重要性正日益凸显。展望未来，在解决特定生产需求和生产复杂定制化终端应用产品时，金属3D打印将变得越来越重要。 因此，Materialise今年收购了ACTech，一家德国制造公司，该公司主要从事高度复杂的金属原型铸造。凭借ACTech在金属方面的专业知识和Materialise在3D打印领域成熟的市场和应用经验，我们定将金属3D打印技术提升到新的高度。
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  • 《下一代先进制造技术是什么？2019年3D打印在内的14大趋势》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：冯瑞华
    • 发布时间：2019-02-01
    • 未来的工厂必然会采用更尖端的技术，而现在是一些新技术刚开始被主流采用的时候。CB Insights发布了2019年值得关注的14大先进制造趋势，覆盖新的生产方法和工人所运用的高科技装备等，具体包括：通用物联网、工业机器人、工业无人机、边缘计算和3D打印等。 1. IIOT平台 工厂拥有大量数据，2019年制造商想出应对方法了吗？ 通用物联网平台（Universal IoT platforms）是物联网领域的一个子集，可以驱动提取和集成工厂所生成数据。今年，市场寻求从风险投资和工业重量级企业加大对先进制造业物联网的投资。 下图显示Predix的运作，这是一家提供通用工业物联网平台的先进制造初创公司。 2.工业传感器 工业传感器更便宜、更容易部署，制造商正在利用这类设备提供其他解决方案。 由于业内涌入大量的风险投资，预计2019年将会出现新型且性能更好的产品，支撑先进制造业IIoT。 下图显示物联网传感器的价格，从今年到2018年已经下降了66％，这是今年值得关注的先进制造趋势之一。 3.工业机器人 2019年另一个值得关注的先进制造趋势是工业机器人变得更小、更智能，与人类的联系更紧密。 机器人灵活性、计算机视觉和人机交互的改进使机器人用例更具吸引力。今年，我们期望机器人能够更深入地进入生产过程，并进入有限的结构化环境。 下图显示了自2015年以来，随着先进制造业的上升趋势，合作机器人也大幅增长。 4.预测分析 分析技术从过去事件的反应性分析，朝着对未来进行更具规范性的预测性分析发展。随着机器生成和收集更多数据，预测分析今年可能会变得更加普遍。 5.边缘计算 边缘计算可以为一系列先进的制造技术提供基础设施。2019年，值得关注的是额外的边缘智能，以及预测性维护、工业机器人和3D打印等技术。 下图显示边缘计算（一种不断上升的先进制造趋势）自2015年以来大幅增长。 6.工业无人机 无人机的影响不可否认很广，但2018年也引发了一个问题，哪家公司将拥有工业无人机市场？今年可能会看到无人机硬件制造商开始巩固其作为市场领导者的地位。 从长远来看，数据无人机收集可能比无人机本身更有价值。 7.个性化制造 随着3D打印开始广泛采用，汽车OEM在大规模定制方面变得更加出色。在2019年，我们应该会看到汽车行业进一步采用3D打印，来满足可定制车辆的需求。 8. AR/VR AR可以改变工作场所的安全、培训方式和工人生产力。投资者和科技公司都发现了AR的巨大潜力，主要制造商已经开始实施该技术，并且从中受益。 根据波音和通用电气等公司的研发成果，AR可以在2019年推动先进制造业生产力的一个阶段性变革。 下图比较了AR和VR从2014年到2018年都不断上升的发展趋势。 9.可穿戴技术 工业应用中的可穿戴技术集成重点是“实用第一”，但下一步是可提高性能的技术。2019年，我们将会看到实时工作人员监控，而采用AR/VR设备会作为更具未来感可穿戴技术的领先指标。 10.工业区块链 在2017年和2018年之间，区块链狂热发展，而现在可以重新评估工业用区块链的实际应用。区块链炒作在2019年会慢慢消亡，预计区块链技术将会更贴近实际，实质性地用在工业安全和知识产权保护等方面。 11.机器视觉 人工智能和传感器技术的进步可以使机器视觉颠覆各种先进制造应用。该技术可以用于检测质量控制问题、分类库存和控制流程。今年，密切关注边缘计算和人工智能以及机器视觉，可以确定技术的发展轨迹。 12.机器即服务 传感器和连接设备可以发展为机器即服务模型（通常称为硬件即服务），通过这种方式公司可以加快工业机械化。 虽然该领域的投资和启动活动目前很少，但航空航天领域的机器即服务获得大量成功，因此2019年先进制造业也将会更多采用这类技术。 13. 3D打印 多年来，3D打印一直被誉为“改变游戏规则”的制造技术，然而这项技术一直没能完全成型。但2019年可能是增材制造的十字路口。 通用电气一直是该技术的最大支持者之一，但只注重削减成本可能不会让该技术发展成增长研究投资的主要来源。在2019年，软件和安全系统可能需要在3D打印真正发挥作用之前改进。 下图显示了工业3D打印的风险投资资金，这也是一个不断上升的先进制造趋势。资金从2014年开始大幅上升直到2017年达到最大值，随后在2018年急剧下降。 14.数据互操作性 工业物联网已经创造了大量数据，但其中大部分还没有被利用：《哈佛商业评论》的研究发现，在决策中使用的结构化数据不到一半，并且<1％的非结构化数据还没有被使用。 现在，一批新的创业公司旨在通过整合不同来源的数据，填补这部分空缺。在2019年，期望先进的制造业采用更多的分析平台，这些平台可以轻松地与不同的或非结构化的数据集一起使用。
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