在第六届中国国际机器人高峰论坛上，上海发那科机器人有限公司机器人系统工程部部长童梁做了题为《超越4.0，从无人工厂到智能工厂》的演讲，以技术的实例分享了发那科在新技术方面的探索。

上海发那科机器人有限公司 机器人系统工程部 部长童梁先生

   
 
       发那科是全球化的企业，在世界各地拥有46个国家有252个分支机构，上海发那科机器人有限公司是其重要的组成部分。发那科目前提供三块产品，第一类是各类数控产品；第二类是机器人，这一块上世界占有率第一；第三块是智能机器人。
  
　　发那科的机器人有650多款，从固定安装机器人到各种安装的机器人，产品覆盖电焊、涂胶等，任何的应用都有合适的解决方案。目前，全球各地有42万台装机量，每年有6万台的速度，在中国有超过4万台的装机量，并且每年以1万台的增长速上升。
 
　　在发那科的工厂，所有的设备都是由自己的机器人制造的，不停的日夜制造，无论是从CMC的马达还是CMC的控制以及各种零部件，最后用机器人来装备机器人，向世界各地发送发那科高质量的产品。
 
　　发那科已经实现无人化的制造，第一个是人的数量可以降低。另外一个，呈现给大家的是小设备的制造率，机器人只是整个制造设备当中的一块，有很多高附加值的设备，如果设备能够24小时不间断的工作和生产，每个小时的设备折旧率就大幅度下降，小时设备折旧率下降，意味着发那科所生产每个零件小时的加工成本下降，这就为企业带来巨大的价值。机器没有感情，人有感情，早班和晚班的一致率有没有不同？采用无人话和机器人话以后，整个社会能够为我们提供了一个高效生产、高品质一致品质的可能，发那科只是贯穿这样的一个理念。
 
　　发那科实现了无人工厂以后，随着技术发展，我们探讨以下三大技术实践：一、机器人发展的未来协作机器人；二、工业大数据对于我们在实践工业制造当中的应用；三、人工智能在人工编程方面的应用。
 
　　第一块就是协作机器人，在发那科的制造工厂，我们有协作机器人方面的真实应用案例，我们可以看到人装配的机器和机器人，能够承重20多公斤的物体，并且移动到精确位置，跟人机进行协作装配的真实案例。我们的制造业需要什么样的自动化？当操作人员数量减少，机器人大量增加的时候，制造业人数为零的并非我们需要的，平衡投资额，员工总数，有一定柔性的这样的自动化生产性，才是我们制自动化追求的目标。
 
　　发那科绿色机器人近几年才推出来，2015年的工博会我们推出来CR—35IA，因为市场的需求，2016年工博会我们将会发布4公斤及7公斤的机器人。
 
　　绿色机器人除了具备机器人常规的功能外，有一个本质区别，就是它的精度，小型的一般在0.02，有些企业的精度是在0.1，价值的区别，性能区别就在此。
 
　　绿色机器人我们能够做什么？重要的是车厂，发那科在四大工艺当中，90%以上实现自动化，我们走进装配车间还是发现大量的人力，有了绿色机器人以后，我们可以在备胎的安装、装配主胎、装配部件供给都可以进行。
 
　　工业大数据对于我们在实践工业制造当中的应用。如果一个汽车制造厂停机的话，2小时有可能总经理副总经理都要到现场，设备不可能换，我们需要对机器人进行一次体检，在机器人坏之前，我们就能够检测出它某些特征，来判断出已经存在的一些隐患。比如说减速机，或者说马达，我们可以看到正常的减速机，在减速机坏掉以后，检测出来扭矩的问题，这需要大数据的分析。
 
　　通过数据分析以后，我们就提出一个更换的问题，我们不需要等设备在现场换，可以通过我们的节假日，通过我们在工作当中一些安排，能够主动的去换，针对这样的一个应用发那科推出来这样的一个网络连接的修复，所有的处于边界的，不管是机器人还是周边的所有其他的设备，发那科通过网络连接到云上去，实现机器人和机器人的协作，以及单元的协作，不同的协作有不同的作用，越到上面越慢，以这样的模式打造我们未来的智能工厂。
 
　　发那科提出来在我们的边界到云之间增加一个物，在这个过程当中，所有的数据经过预处理，然后来解决网络当中通道堵塞的问题，没有价值的进行过滤，我们搭建开放的平带，这个平台叫FIELD System，发那科也作为一个简单的应用放在这个平台上，所有的合作伙伴，传感器的厂家，包括发那科最终的用户都可以写自己的APP，通过这样的APP来管理所有的设备。

  
 
      这样的一个产品叫做发那科的FIELD System，保证数据在网络传输上面的安全。这就是一个架构，所有边界的设备连接到服务器上，网络的服务器连接到云上，它有防火墙，这一块交给思科专业的互联网公司解决。所有的APP发那科可以写，发那科的用户也可以写，在苹果商店可以出售。
 
　　比如说在工厂里面运作，运作所有的数据都给服务收集器，这些数据到云上进行分析，对这个数据分析以后，把最后的一个报告传给发那科，或者传给发那科的客户，发那科收到这些报告的时候直接准备好我们的配件，通过我们的快递到周末为我们的客人提供这样的服务，不仅仅是售后单位，有些单位有刀具，刀具使用有消耗，打磨有消耗，所有都可以往物联网为基础的云里面走。
 
　　ZDT这个系统，美国有一家公司，美国有4千台机器人，每天都不停的为客户做现场设备所需要服务的各种各样的，提供这样的一个报告和服务。
 
　　第三块是关于人工智能的定义。我们探索怎么实现散乱堆件，机器人的抓取，传统的就是通过编程，但是编程的量非常大，手抓和这些框的干涉，以及各种各样的姿态，就需要非常有经验的工程师来解决，我们想能不能把这个任务交给我们的人工智能？

  
  
 
     怎么做？通过机器人深入的学习，机器人常识截取这个物体的时候，可以对成功的和不成功的图片进行归类，成功的归为一类，不成功的归为另外一类，通过大量的数据学习以后，机器人可以自主的判断出来什么样的图片？什么样的姿态成功概率比较低？从而引导能够自主完成这样编程的提高。
  
　　最早的时候机器人在学习阶段，早期学习的时候有很多的失败，经过一千次学习以后，他的成功概率，现在能够达到60%。通过5千次学习之后，他的成功概率能够达到90%，这就是人工智能怎么样能够在编程方面适用。
 
　　赵杰老师提出过，这个学习过程有可能很长，有了网络以后，可以有5台，甚至上百台同时进行学习，学习的时候分享这样的一个成果，最后每台机器，不管你学的还是别人学的都有同样的支持，来实现快速的学习。