如何提高機器人製造的「精準度」？拆解追求完美的 7 大技術策略
在全球製造業中，機器人不只是解決缺工問題的輔助工具，也因為精準與高效優勢，成為提升品質與效率的力量之一。精密製造機器人可應用在半導體微縮組裝、醫療器材加工等高難度工序中，降低人為失誤與材料浪費，並支援節能與精實生產。根據國際機器人聯合會（IFR），高精度自動化有助於達成聯合國永續發展目標，尤其是在綠能設備與長壽命產品的製造領域。
然而，要讓機器人「追求完美」並非一蹴可幾，尤其是在投資項目、整合技術與適應，以及員工技能培訓，以及長期維護等各方面都須持續維繫。《Robotics Tomorrow》彙整出 7 種關鍵技術策略，幫助製造業提升機器人的精度與穩定性。
1.先進控制演算法
比起預設控制模式，採用自適應控制（Adaptive Control）、模型預測控制（Model Predictive Control）、力控制（Force Control）或基於學習的控制（Learning-Based Control），可讓機器人在環境條件變化時依然保持穩定表現。
2. OD（外徑）加工技術
機器人可以處理生產線上的大部分任務，包括需要高精度校準的作業，例如 CNC 加工或外徑（OD）研磨。精密機械可幫助汽車等產業製造關鍵零件，例如活塞，或製造如滾柱軸承等產業常用元件。《Robotics Tomorrow》建議，結合精密軟體的 OD 研磨機能實現近乎精確的零件規格，幫助企業達到安全合規要求。
3. 高解析度的感測器組合
機器人需要對周圍環境有全面的了解，才能實現工作任務，其中便可透過不同的感測器組合，來加強機器人的能力，包含雷射掃描儀、聲音感測器、光達（LiDAR）、溫度與壓力感測器、電腦視覺與力矩感測器等多元配置。在執行任務過程中，機器人也可藉此不斷學習更多有關環境的知識，並學習如何按照類型識別項目，讓動作和決策更加精準。
4. 精密致動器與傳動系統
致動器是機器人能夠流暢運動的關鍵。因此，精密機器人製造需要同樣先進的致動器與通訊系統來驅動系統。這些組件會因機器不同而有所差異，但可能包括伺服馬達、聯軸器、軸套、空氣軸承系統、諧波減速機以及壓電致動器。《Robotics Tomorrow》表示，提升這些零件之間的動力傳輸效率，將有助於提高精度與效率，實現全天候「近乎完美」的運動。
5. 結合人工智慧（AI）
在傳統控制方法中，機器人的運動路徑與動作參數通常依賴預先設定，一旦外部環境或工件狀況發生變化，就可能產生誤差。為了避免此一狀況，製造業者也可以嘗試在各種應用中結合機器學習和 AI，找出最適合融入工作流程的方式，因為 AI 強化學習（Reinforcement Learning, RL）技術能根據每次任務誤差進行調整，不斷更新決策策略，再搭配資料清理技術，機器人可在長期運行中不斷自我優化，提升對變動情境的適應能力，並在高混合、小批量生產環境中保持精度。
6. 即時動態 GPS（RTK GPS）
製造業的工作作業範圍可能涵蓋數十萬平方英尺，有些機器人必須經常在其中穿梭，因此必須知道前往的方向，並在抵達目的地後仍能高效運作。《Robotics Tomorrow》指出，不論是大、小型精密機器人，都可以在專案中整合 RTK GPS，確保每次都能精準定位到所需位置的數公分範圍內。
7. 有限元素分析（FEA）
單純綜合資訊雖能讓機器人做出判斷，但透過模擬執行的方式，行動的精確率會更高。有限元素分析（Finite Element Analysis, FEA）是一種工程與物理模擬方法，用來計算和分析複雜結構或系統在各種條件下的行為。根據《Robotics Tomorrow》，有研究人員運用此方法改善垃圾車的機械手臂，達到毫米級的精度提升，並將切割速度提高 20%。
市場研究機構 MarketsandMarkets 預測，全球工業機器人市場將從 2024 年的 168.9 億美元成長至 2029 年的 294.3 億美元，年均複合成長率達 11.7%。這背後的推動因素包括 AI 與數位自動化技術的進步，以及製造業對降低缺工影響與提升競爭力的迫切需求。雖然「完美精度」是需要持續維護的目標，但是精密機器人正逐漸成為常態，推動品質與效率同步提升。
＊立即報名 8/15 【AI Agent 知識工作革命論壇】，解析企業如何在各工作場景導入 AI Agent 完成任務
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Robotics Tomorrow》、IFR、MarketsandMarkets，首圖來源：AI 工具生成
留言 0