I den hurtige udvikling af industriel automation og kunstig intelligens forbedres robotteknologien konstant. Kina, som verdens største produktionsland, fremmer også aktivt udviklingen af sin robotindustri. Blandt forskellige typerrobotter, polerings- og sliberobotter, som en væsentlig del af industriel fremstilling, ændrer ansigtet på traditionel fremstilling med deres effektive, nøjagtige og arbejdsbesparende egenskaber. Denne artikel vil introducere udviklingsprocessen for kinesiske polerings- og sliberobotter i detaljer og se på fremtiden.
I. Indledning
Polerings- og sliberobotter er en type industrirobotter, der udfører præcisionsbehandlinger på metal- og ikke-metaldele gennem programmerbare stier. Disse robotter kan udføre opgaver såsom polering, slibning, slibning og afgratning, hvilket i høj grad forbedrer effektiviteten og kvaliteten af fremstillingsprocesser.
II. Udviklingsproces
Indledende fase: I 1980'erne og 1990'erne, Kina begyndte at introducere og fremstille polerings- og sliberobotter. På dette stadium blev robotterne hovedsageligt importeret fra udviklede lande, og det tekniske niveau var relativt lavt. Denne periode lagde dog grundlaget for den senere udvikling af poler- og sliberobotter i Kina.
Vækststadie: I 2000'erneMed stigningen i Kinas økonomiske styrke og teknologiske niveau begyndte flere og flere indenlandske virksomheder at deltage i forskning og udvikling af polerings- og sliberobotter. Gennem samarbejde med udenlandske avancerede virksomheder og universiteter samt uafhængig forskning og udvikling brød disse virksomheder gradvist igennem vigtige tekniske flaskehalse og dannede deres egen kerneteknologi.
Førende fase: Siden 2010'erne, med den kontinuerlige udvikling af Kinas økonomi og fremme af industriel transformation og opgradering, er anvendelsesområderne for polering og sliberobotter løbende blevet udvidet.Især efter 2015, med implementeringen af Kinas "Made in China 2025"-strategi, er udviklingen af polerings- og sliberobotter gået hurtigt ind.Nu er Kinas polerings- og sliberobotter blevet en vigtig kraft på det globale marked, der leverer udstyr og tjenester af høj kvalitet til forskellige fremstillingsindustrier.
III. Nuværende situation
På nuværende tidspunkt er Kinas polering og slibning robotterhar været meget udbredt i en række forskellige fremstillingsindustrier, herunder bilproduktion, luftfart, rumfart, skibsbygning, jernbanetransport, elektromekanisk udstyr osv. Med deres nøjagtige positionering, stabile drift og effektive forarbejdningsevne har disse robotter væsentligt forbedret effektiviteten og kvaliteten af fremstillingsprocesser, forkortet produktlanceringscyklusser, og reducerede produktionsomkostninger. Hertil kommer, med den kontinuerlige udvikling af kunstig intelligens-teknologi, mere avancerede algoritmer og kontrolmetoder anvendes til polering og slibning af robotter, hvilket gør dem mere fleksible i drift og processtyring.
IV. Fremtidig udviklingstendens
Nye tekniske gennembrud:I fremtiden, med den kontinuerlige udvikling af AI-teknologi, vil maskinsynsteknologi blive yderligere anvendt til polerings- og sliberobotter for at opnå højere præcisionspositionering og processtyringsevner. Derudover vil nye aktuatorteknologier såsom formhukommelseslegeringer også blive anvendt på robotter for at opnå højere responshastigheder og større kraftudgang.
Ansøgning i nye felter:Med den fortsatte udvikling af fremstillingsindustrien vil nye områder som optoelektronik også skulle bruge polerings- og sliberobotter for at opnå højpræcisionsbehandlingsopgaver, som er svære for mennesker at opnå eller opnå effektivt. På nuværende tidspunkt ser flere typer robotter ud til at opfylde specifikke applikationsbehov.
Forbedret intelligens:Fremtidige polerings- og sliberobotter vil have stærkere intelligensegenskaber såsom selvlærende evner, hvorigennem de konstant kan optimere behandlingsprogrammer baseret på faktiske procesdata for at opnå bedre procesresultater. Derudover kan disse robotter gennem netværksdrift med andet produktionsudstyr eller cloud-datacentre optimere produktionsprocesser i realtid baseret på big data-analyseresultater for yderligere at forbedre produktionseffektiviteten.
Indlægstid: 27. oktober 2023
