B&R ECPNC3-0 PNC3 參數說明

在金屬加工產業中，不如焊接機器人的普及，研磨與拋光兩個制程至今仍大量仰賴人工作業，由于像是水五金制品具有如孔洞、多重曲面的復雜外形，因此其較難以導入自動化。不過，目前國內水五金產業在研磨拋光制程的缺工越來越嚴重，促使市場對于研磨拋光機器人的需求增強，而在3D視覺與虛實整合系統輔助下，對于具有復雜研磨拋光路徑需求的機器人來說，可降低其在路徑生成的難度，并達到加工穩定。

值得注意的是，除了汽車、電子電機以及機械金屬加工產業為主要應用領域，工研院產科國際所分析師黃仲宏觀察，目前包括紡織、制鞋、食品加工等輕工業的機器人裝機量也正成長中，漸朝自動化、智能化發展。例如制鞋業在涂膠制程與研磨拋光遭遇相同加工路徑復雜之問題，現也透過3D視覺引導改善，或有廠商開發協助成衣業者改善打樣流程的機器手臂。

008年爆發國際金融危機以來，各個發達國家紛紛開始了對制造業過度外包的反思。并提出了一系列政策以幫助制造業的回歸。

在這樣的背景下，以大數據、物聯網、人工智能為代表的新一代信息技術迎來黃金發展期，并再度賦能制造業，使其向數字化、網絡化、智能化迅速發展。

與此同時，關于人工智能是否會再度取代人類的爭論也甚囂塵上，那么，究竟在制造業，人工智能能否和人類和諧共處，人工智能在制造業中又將如何發展，我們今天就來針對這些問題進行解析。

人機協同，不是機器替人

現如今，將人工智能與制造業結合發展，更多是為了使機器人“達到甚至超過人類技工水平”，以實現企業生產效率的提升。但是，這個使制造業“智能化”的過程，與過去完全寄希望于機器替代人有著本質差異。

傳統的“自動化”追求的是機器自動生產，本質是由機器代替人，而現代制造業的“智能化”發展進程，則更多是追求機器的柔性生產，其本質屬于人機協同。

在全新理念的引導下，機器人可以更多承擔重復簡單甚至是危險的工作，而幫助人類從繁雜工作中解放，獲得更多從事創造性工作的機會。比起人工智能完全取代人的方式，工廠不必擔心人工智能做出錯誤的決定延誤生產，也不用考慮人在做重復勞動時效率降低的問題，雙方取長補短，最大化的提升生產效率，從長遠角度來看，這樣的方式無疑更符合生產的需求，也更符合社會的需求。

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