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1、白皮書|電子制造 機器人智能解決方案賦能表面精加工與保時捷管理咨詢協作2機器人智能解決方案賦能表面精加工關于作者ABBSteven Chen 全球電子銷售和產品組合主管steven-Hiroki Oshikawa 全球產品組合經理-電子Louis Liu 全球產品組合副經理-消費電子louis-Leon Yan 全球產品組合副經理-系統應用leon-Peter Xie 戰略合作伙伴負責人peter-保時捷管理咨詢Tobias Helberg 合伙人tobias.helbergporsche-Juntian Dong 合伙人juntian.dongporsche-Sharon Archetti

2、初級合伙人sharon.archettiporsche-Florian Schaefer 高級經理florian.schaeferporsche-3引言隨著全球消費電子市場穩步增長，2023年達到9560億美元，預計每年平均增長3%，多達80%的全球電子制造服務（EMS）公司預計利潤率將停滯不前或下降。為了降低消費電子產品零部件的制造成本，國際市場的發展趨勢表明，成本效益高的制造能力尤為重要。幾十年來，運營流程一直采用傳統的精益方法進行優化。如今，很多公司正在經歷下一個巨大的快速發展階段-邁向人機智能協作。保時捷管理咨詢公司對包括首席執行官（CEO）和首席運營官（COO）在內的48位高層管理人

3、員進行的全球跨行業調查顯示，96%的公司已經開始進行智能工廠轉型，不僅要提高生產力，還要提高生產的可靠性、靈活性、可持續性和吸引力。然而，只有8%的公司完全達到了預期目標。這不僅是由于只關注物理流程的自動化，也因為對轉型的理解和管理不足。保時捷管理咨詢公司的高層管理人員調查顯示，96%的受訪公司已開始進行智能工廠轉型。但只有8%的公司表示他們的期望得到了充分滿足。計算機游戲多媒體其他2023202420252026202720282029不斷增加停滯不前不斷減少9569509781.0051.0351.0661.096205921+3%CAGR電信全球消費電子市場發展1以十億美元計全球EMS預

4、期利潤率2%80%來源：保時捷管理咨詢公司。摘自白皮書智能工廠：高科技，還是更高的挑戰？|保時捷管理咨詢公司（porsche-）1：參考自Statista 市場洞察：全球消費電子產品，2024年6月。2：參考自IPC：當前對全球電子制造供應鏈的觀點，2024年6月。4機器人智能解決方案賦能表面精加工目前，所有行業都面臨著一些挑戰：去全球化趨勢要求在成本較高的國家提升效率。產品更新迭代頻繁，需要流程具有靈活性和可調整性。在人才爭奪戰中，熟練勞動力的短缺迫使企業必須營造有吸引人的工作環境以確保成功。最后，社會、政治和客戶要求公司按照環境、社會和治理（ESG）標準，通過高效地循環利用資源，實現可持續

5、生產。面對供應鏈中斷和熟練勞動力短缺等各種挑戰，所有公司都必須愿意跨部門合作，一起努力實現共同的愿景。智能工廠是運營部門為確保企業長期競爭力所作出的貢獻。優化企業自身的生產網絡，可影響多項績效指標?？傊?，調查顯示了智能工廠轉型的五個戰略目標，按重要性排序，前三名分別是：1.生產效率:提高生產效率仍然是工廠運營的首要目標。企業通過把握數字化和自動化帶來的機遇，努力提高效率，從而顯著降低工廠成本。轉型為智能工廠之后，預計每年的成本降低幅度因行業而異，平均降幅為14%。其中，消費品行業的成本預計下降9%，而工業品行業的成本則預計下降18%。2.可靠性:對于制造企業而言，可靠性是指生產和物流過程在速度

6、、質量和時間可用性方面的穩定性。隨著自動化和數字化水平的提升，自動化系統及車間IT/OT的可用性和穩健性成為可靠性的關鍵成功因素，因為這三個方面都會受到停機時間和中斷的影響。3.靈活性:靈活的生產系統能夠輕松應對產品變體和生產量的變化。所需的靈活性不僅限于預先規劃的范圍，通常也被稱為多功能性，能夠以低成本將新產品變體集成到現有生產線中，實現快速布局調整、價值流優化或系統快速修改。調研結果顯示，受訪談的領導層高度重視傳統的生產相關目標，其關注點集中在生產力、可靠性與靈活性上。智能工廠的首要目標按重要性排序（從5=高到1=低）生產力：通過智能工廠降低工廠成本預計每年減少%來源：保時捷管理咨詢公司。

7、摘自白皮書智能工廠：高科技，還是更高的挑戰？|保時捷管理咨詢公司（porsche-）保時捷管理咨詢公司 保時捷管理咨詢公司生產效率可靠性靈活性可持續性吸引力4,2/53,4/53,2/52,5/516%13%9%12%18%1,7/5非常重要4-5高度重要3-4中等重要2-3重要性較低1-2汽車汽車零部件供應商消費品航空航天工業品14%5為智能工廠的愿景設定宏偉目標很容易，但大多數組織在實現其目標狀態時卻步履維艱。在過去的三十年里，勞動力成本增加了120%，而機器人價格下降了55%，這使得自動化轉型不僅成為必要，也成為一種戰略優勢。這一經濟變革在過去十年中，已經推動全球工業機器人安裝量的增長達

8、到160%。盡管取得了這些進展，但受訪的管理人員表示，在所有涉及的目標中，智能工廠轉型的預期成果與實際完成情況之間存在差距。未能達到總體預期的原因，很大程度上可歸結為以下八個常見誤區：1.理論概念轉化為實際解決方案的能力不足。2.Brownfield IT/OT環境正在減緩智能工廠的轉型步伐。3.業務部門和IT之間的協作不足。4.能力不足。5.采取機會主義的起步方式，沒有明確的目標和愿景。6.缺乏專門的部署團隊。7.解決方案的可擴展性有限。8.缺乏組織內部的認可和重視。如果在智能工廠轉型中忽略了這些陷阱中的一個或多個，那么預期的效果可能只能部分實現。即使只涉及一個行動領域，實施起來仍然很困難，

9、因此往往難以全面達成多維目標。一個令人驚訝的調查結果是，人們往往低估了組織接受度和變革管理的重要性。不同公司規模和行業的各種項目都證實了這一點：智能工廠的成功轉型往往因為缺乏有效的轉型和變革策略而受挫?？傊?，智能工廠轉型不僅是一種戰略優勢，也是一種必然趨勢，必須將其視為一個整體的過程，而不是孤立的項目。特別是對電子制造服務（EMS）公司來說，他們努力在當今充滿活力的市場中保持競爭力。隨著未來幾年制造成本預期上漲，要實現成本效益，部署先進技術變得至關重要。此外，這些技術的整合增強了企業的靈活性，使其能夠縮短上市時間并迅速適應不斷變化的客戶需求。質量改進同樣重要，因為智能技術有助于降低缺陷率。因此

10、，推動智能工廠的創新不僅對于應對這些主要挑戰至關重要，而且對于確保在不斷發展的EMS環境中實現可持續和繁榮的未來也至關重要。自動化和勞動力成本演變3%全球已安裝的工業機器人 每年新安裝的機器人數量來源：保時捷管理咨詢公司。摘自白皮書智能工廠：高科技，還是更高的挑戰？|保時捷管理咨詢公司（porsche-）3：根據經濟學人智庫、德國勞動市場與職業研究所、國際機器人聯合會的數據。勞動力成本=美國制造業相關的勞動力報酬折算指數（1990年=100%）。機器人價格=美國制造業機器人平均價格折算指數（1990年=100%）。保時捷管理咨詢公司 保時捷管理咨詢公司199020002010人工成本機器人價格

11、+120%-55%20102022183k475k全球工業機器人其他+160%6機器人智能解決方案賦能表面精加工在電子制造中使用機器人進行表面精加工，可以幫助實現前所未有的一致性和質量水平。機器人能夠精確地執行重復性任務，確保每個部件都符合高性能電子產品的嚴格標準。機器人自動化的精度可擴展到最復雜、最精細的表面精加工任務。配備了先進的傳感器和視覺系統，機械臂能夠準確地捕捉到復雜細節，并以手工方式難以實現的精度進行表面處理。這不僅提高了成品質量，還拓寬了電子元件設計和創新的可能性。作為一種在保持最高精度的同時實現更快、更靈活生產的方式，機器人為電子制造商帶來了巨大收益。隨著消費者和監管需求的不斷

12、增長，促使制造商采用更可持續的生產方式，機器人所帶來的性能提升，可在確保材料的高效使用、減少浪費和降低整個加工過程對環境的影響方面做出重大貢獻。在確保電子元件生產過程中的質量方面，機器人自動化發揮著關鍵作用機器人自動化也為提高生產力和盈利能力提供了途徑。雖然自動化技術的初始投資可能較大，但通過提高生產量和降低運營成本，這些投資最終可以得到回報。此外，自動化可以幫助企業緩解在競爭激烈的就業市場中找到熟練勞動力的挑戰，同時可以讓工人從繁瑣的低級任務中解放出來，從而實現更有效的人力資源利用。隨著市場需求的波動，制造商可以擴展他們的機器人系統，以滿足增加的生產需求，而無需雇傭額外的員工。這種靈活性對于

13、快速變化的電子行業至關重要，因為快速響應市場變化本身就是一種競爭優勢。機器人自動化在打磨中的應用打磨是電子元件制造中的一個重要過程，有助于提高最終產品的質量和性能。實現光滑、無污染的表面處理至關重要，這對于涂層、油漆和焊料的正確附著以及防止電短路和確保專業美觀的外觀至關利用機器人自動化提高生產效率來源：AdobeStock重要。它在確保尺寸精度方面也起著重要作用，允許對零件尺寸進行微調，以滿足嚴格的公差要求，并有助于確保在后續處理（如陽極氧化或涂漆）之前去除加工或鑄造過程中可能產生的鋒利邊緣和毛刺。接下來，本文將介紹應用機器人自動化處理電子元件制造中所涉及的打磨任務所帶來的優勢，以及如何使用A

14、BB的Machining PowerPac解決方案提升性能。7現狀隨著機器人打磨技術在電子制造中的廣泛應用，處理3D幾何圖形的方法通常是將區域劃分為不同角度的繞圈路徑。同時，機械臂以不同的角度放置，并使用砂磨泡沫或較軟的拋光輪以適應產品細節。然而，該過程的設計需要的時間比平均周期時間更長。在下圖中，機器人完成每個周期的總周期時間為30秒。因此，盡管表面上看，整個過程似乎可以在兩輪（步驟2-3）內完成，但由于前兩輪不可避免地會產生重疊區域，需要第三輪來完成（步驟4）。因此，完成該過程的最佳周期時間為90秒。處理周期時間當前流程1個周期所需時間30秒輪數3輪 總周期時間90秒1324步驟1：根據所

15、需的路徑數量定義和創建點步驟2：生成2條機器人運動線步驟3：實際上，它需要繞三圈，因為黃色區域和中間黃線標記的區域重疊上段重疊區下段8機器人智能解決方案賦能表面精加工挑戰：由于機器人編程困難導致的外觀缺陷和產品質量問題在過去十年里，電子制造廠頻繁遭遇中斷?？焖僮兓目蛻羝靡约靶枨蟮牟淮_定性和中斷正在以前所未有的程度考驗著制造業的生產能力。除此之外，地緣政治的不確定性和工資成本的上漲，正促使工廠向越南和印度等新興的低成本國家轉移。然而，隨著工廠引入機器人打磨解決方案，路徑規劃仍是一個公認的難題。傳統做法是，工程師們會在機器人順時針旋轉時，將零件分為頂部、中部和底部進行切割，然后使用額外的砂紙泡

16、沫或軟拋光輪來適應3D幾何曲線。然而，這會產生許多外觀缺陷風險，不僅造成經濟損失，使得可供后續工藝測試的零件數量減少，而且由于邊角不均、變色和過渡不順等問題，產品質量也很差。工廠采用機器人打磨解決方案時，傳統的機器人打磨方法使用逐點調試。機器人工程師必須將每個點手動輸入機器人程序，同時將路徑投影到3D形狀中。然而，這種方法會產生許多外觀缺陷風險，不僅會造成經濟損失，而且為了獲得準確的3D投影就需要更多的測試部件。此外，由于去除速率不均勻，還會導致產品質量參差不齊。收益率主要受到以下因素的影響：機器人工程師在特定區域的編程CAD與生產CAD不同。外觀癥狀：邊角不均，過渡不順。使用較軟的砂紙或拋光

17、輪會導致去除率不均勻。外觀癥狀：拋光痕跡、數控刀具痕跡、分割線或階梯線、壓痕或變色、激光文字顏色不均勻、有光澤的痕跡、銳邊、過度拋光。輸入的原型零件有外觀缺陷的風險輸入的原型零件總數10,000各部件的單位成本人民幣/美元 50/$7邊角不均的風險（4個邊角移動時速度/壓力不均勻）20%過渡不順的風險（無法與復雜幾何形狀平滑過渡）14%3D表面拋光痕跡的風險（點分布不均勻）17%3D表面上刀具痕跡的風險（機器人路徑方向=CNC標記方向）13%3D表面上出現分割線的風險（區域重疊導致過度拋光/拋光不足）14%3D表面壓痕的風險（變色和激光蝕刻文字顏色不均勻）10%=材料浪費 美元人民幣/美元 3

18、07,737/$43,651=浪費的零件數量6,1559外觀缺陷癥狀-簡要說明邊角不均設想一部手機。在四端，有四個角。不正確的編程會導致理想的3D零件投影中的一個角比另一個角大或小。過渡不順曲線意味著有一個平滑和相同的入口和出口，以完成一個完美的產品設計。然而，這說明運動速度/壓力需要在進入時減慢，在退出時加快。進入/退出速度不平衡將導致邊角形狀與原始預期產品設計不同。拋光痕跡特定區域的過度加工會導致砂輪侵蝕產品表面，從而在金屬合金上形成閃亮的反光線?？梢韵胂蟪娠w機輪在跑道上留下的深色輪胎痕跡，其中飛機機輪是拋光耗材，跑道是產品。刀具痕跡*在表面精加工之前，最廣泛使用的是CNC加工工具，在表面

19、留下刀具痕跡（與塑料注塑成型的邏輯相同，因為模具自然會產生線條）。為了有效地去除痕跡，理想情況下，打磨運動需要與刀痕成90角，以模糊表面（想象一下如何給汽車打蠟），但這一次，機器人的移動方向與切割機相同。分割線處理3D表面時，在打磨過程中通常會使用較軟的泡沫或砂輪。但是，有些區域存在重疊，導致創建重疊線，也稱為“分割線或階梯線”。原因是去除率高于平均水平，這可能會損害整體的外觀效果。變色、壓痕或激光文本顏色不均勻所有電子產品均由灰色金屬合金制成，經過噴砂和陽極氧化處理，才能獲得最終的產品顏色。如果表面處理不均勻，則會出現顏色不匹配，因為光波會以不同的方式反射，從而破壞整體色彩質量的一致性。*從

20、Protolabs創建的原始版本復制的圖表方圓形圓角矩形邊角對稱切削工具工作臺旋轉軸刀具更換轉盤切削液供應主軸壓痕表面初始表面最終表面方圓形圓角矩形邊角對稱切削工具工作臺旋轉軸刀具更換轉盤切削液供應主軸壓痕表面初始表面最終表面方圓形圓角矩形邊角對稱壓痕表面初始表面最終表面來源:iStock10機器人智能解決方案賦能表面精加工為了解決這些外觀問題，許多工藝工程師知道采用V形或U形運動才是正確的選擇，幾十年來，手工拋光一直是這樣做的。這種方法能夠完全覆蓋表面積，同時節省周期時間。但是，對于一般工程師來說，編寫此類運動軌跡幾乎是不可能的任務。盡管許多機器人和軟件公司已經推出了離線編程工具，但這些軟件

21、仍然面臨著兩個日益嚴峻的挑戰。第一個挑戰是編程過程仍然高度依賴于零件設計師和機器人程序員的專業輸入。處理更復雜零件所需的精度需要專家級的編程技能和對零件的深入了解，這是未經專業培訓的人員難以勝任的。此外，精確地表示零件特征可能是一項繁瑣的編程任務，需要長時間的溝通和手動編程。即使零件之間有微小差異，也必須重復這項任務。第二個挑戰是，即使在代碼設計階段之后，將虛擬機器人代碼轉換為物理代碼也會產生較大的運動偏差，還需要數小時的連續微調，使整個過程更加枯燥。依賴專家的線下調試調試時間240分鐘/1次需要進一步完善路徑的典型程序的時間20次修改路徑生成所花費的總時間4800分鐘2人費用（機械設計工程師

22、+機器人工程師）40,000/$5,674=機器人路徑編程的成本 20,000/$2,837這會導致工程成本增加，過度依賴專家而削弱組織韌性，同時由于虛擬到實體機器人運動的不一致性，導致更多零件損耗。挑戰：標準離線編程無法擴展步驟1：根據所需的路徑數量定義和創建點步驟2：已連接V形線步驟3：通過進一步的現場微調，規劃3D格式的路徑11市場上機器人離線編程工具的泛濫挑戰1 虛擬機器人和實體機器人的偏差：由于軟件缺乏對特定機器人品牌實際運動控制的精確模擬挑戰 2 手動示教：通過手動操作，機器人圍繞固定部件進行矢量控制，需要將動作和運動序列表示為幾何坐標，然后手動輸入和記錄，由此會產生因手動操作而產

23、生的額外偏差。示教位置偏移不能在控制器中自動校正因機器人制造裝配誤差導致的偏差機器人虛擬程序行程距離機器人物理運動慣性導致運動偏差基于經驗的手動示教導致的偏差實際運行中的偏差-$%&#(+#-$%&#(+#虛擬 TCP 0,0,0物理 TCP 0,0,0系統集成TCP 0,0,0TCP輸入無法偏移運動路徑12機器人智能解決方案賦能表面精加工更好的表面覆蓋路徑為什么在V形或U形路徑上移動更好？V形或U形的運動軌跡可使整個產品表面的材料去除率均勻分布。歷史上，大多數機器人打磨過程中出現的外觀缺陷都是由于去除不均勻造成的，這將導致多種外觀問題，包括變色（特定區域表面去除不均勻，在陽極氧化過程后尤為明

24、顯）、3D幾何上的過度拋光或切割痕跡、分割線（砂紙或拋光輪重疊留下的痕跡）、角部不均勻（一個角比另一個角打磨過度）以及角部過渡不平滑導致的切線斷裂。此外，機器人從CNC刀具的初始切割方向移動90時，可能會增加之前CNC加工部分的公差。除了改善外觀效果外，這種運動方式還有助于縮短周期時間；傳統流程需要90秒，而新流程只需要60秒。循環工藝V形工藝一個周期所需時間30秒60秒輪數3輪1輪總周期時間90秒60秒表面覆蓋視頻掃描以了解更多信息輸入的原型零件總數10,00010,000各部件的單位成本 50/$7 50/$7 邊角不均的風險（4個邊角移動時速度/壓力不均勻）20%5%過渡不順的風險（無法

25、與復雜幾何形狀平滑過渡）14%4%3D表面拋光痕跡的風險（點分布不均勻）17%6%3D表面上刀具痕跡的風險（機器人路徑方向=CNC標記方向）13%3%3D表面上出現分割線的風險（區域重疊導致過度拋光/拋光不足）14%0%3D表面壓痕的風險（變色和激光蝕刻文字顏色不均勻）10%5%=材料浪費 美元 307,737/$43,651 105,008/$14,895=浪費的零件數量6,1552,100觀看視頻輸入的原型零件有外觀缺陷的風險13基于CAD自動生成路徑引入ABB Machining PowerPac 使得能夠自動生成CAD路徑代碼，同時精確地模擬實際零件表面。只需按下按鈕即可自動完成操作，

26、同時生成精確的3D路徑代碼，避免了繁瑣的打點調試步驟。以下發現來自ABB機器人進行的一項實驗，該實驗涉及對歷史項目計劃的研究，包括原型階段的10,000個輸入單元和工程驗證構建期間的100,000個輸入單元。這些展示了將ABB的Machining PowerPac應用于機器人表面處理的潛在優勢。CAD 自動生成路徑概覽借助Machining PowerPac，機器人工程師現在可以輕松地在現場輸入參數、計算路徑并進行刀具設置，同時適應產品的獨特功能，以提供高質量和一致的表面處理效果。簡化的編程流程不再需要專業知識。只需一鍵操作，路徑就會自動生成并進行模擬。整個調試過程從6小時縮短至3分鐘。所需人

27、員數量也減少了。由于不需要機械工程師的參與，現在僅需一名機器人工程師即可完成調試工作。CAD 路徑自動生產創建新路徑所需的時間（分鐘）3分鐘進一步完善路徑通常需要的次數10次路徑生成所花費的總時間30分鐘1人成本（機器人工程師）20,000/$2,837=初始設計成本 62.50/$8.9 機器人路徑調試從每輪重新設計的4小時縮短到3分鐘，相當于工程師生產力提升了80倍在相同設備中生產更多零件后，機器人周期時間縮短了33%由于路徑錯誤設計造成的外觀損壞，在標準原型中節省了8000個零件的潛在原型零件=2.37噸鋁合金初始投資和回報期不到3個月，18個月的投資回報率為1200%1.8000件基于

28、對歷史項目計劃的研究，包括原型階段的10,000個輸入單元和工程驗證構建階段的100,000個輸入單元。14機器人智能解決方案賦能表面精加工生成路徑的三個步驟 幾秒鐘內自動生成在Machining PowerPac(MPP)中選擇項目表面輸入偏移量1、偏移量2、偏移量3、偏移量4以定義項目區域輸入曲線類型（V、U）輸入波的數量 輸入最大長度以調整點密度 掃描以了解更多信息123偏移量 1偏移量 3偏移量 1偏移量 3插值設置方法最大公差(mm)最大角度（度）最大長度(mm)最大角度最大長度最大扭矩正常1.0020.005觀看視頻15虛擬現實到物理世界的運動精度運動動態模式數字化賦能的編程Mac

29、hining PowerPac優勢該模擬使用系統上所有作用力的物理模型，再現了機器人在3D空間中的全部運動范圍優勢該模擬再現了機器人在3D空間中的全范圍運動價值確保捕捉到機器人系統的所有可能運動，包括邊緣情況價值捕捉機器人系統的典型運動ABB機器人的數字到物理運動和邏輯精度水平99%16機器人智能解決方案賦能表面精加工調試時間更短，參與人員更少根據產品需求設計所需路徑時，工程團隊的周轉更快，降低了整體工程成本。提高良率，減少零件浪費通過數字化編程，原型制作所需的零部件數量減少，運動精度達到99%。費用包括：1年的Machining PowerPac 由ABB或ABB授權服務提供商提供三次系統故

30、障支持服務。8個月內的技術回報 ABB MPP技術現狀凈節省生成機器人路徑的總成本3分鐘6小時標準產品構建中的程序細化輪次10次20次機器人路徑生成所花費的總時間304800涉及的工程人員數量1名機器人工程師1臺機器人+1臺機械人員成本（機械設計工程師+機器人工程師）20,000/$2,837 40,000/$5,674 =初始設計成本 62.50/$8.9 20,000/$2,837 19,937/$2,828 輸入的原型零件有外觀缺陷的風險產品原型投入生產線1萬個零件1萬個零件各部件的單位成本 50/$7 50/$7 邊角不均的風險（4個邊角移動時速度/壓力不均勻）5%20%過渡不順的風險

31、（無法與復雜幾何形狀平滑過渡）4%14%3D表面拋光痕跡的風險（點分布不均勻）6%17%3D表面上刀具痕跡的風險（機器人路徑方向=CNC標記方向）3%13%3D表面上出現分割線的風險（區域重疊導致過度拋光/拋光不足）0%14%3D表面壓痕的風險（變色和激光蝕刻文字顏色不均勻）5%10%=材料浪費 美元 105,008/$14,895 307,737/$43,651 202,728/$28,756 =浪費的零件數量2,100個零件6,155個零件 4,055 輸入的工程驗證測試零件10萬個零件10萬個零件各部件的單位成本 50/$7 50/$7 邊角不均的風險（3D路徑投影偏移錯位）1%3%過渡

32、不順的風險（無法處理復雜的幾何形狀）1%8%3D表面拋光痕跡的風險（機器人路徑=與CNC標記相同）1%4%3D表面切割痕跡的風險（去除不均勻）1%3%3D表面壓痕的風險（變色和激光蝕刻文字顏色不均勻）1%3%=材料浪費 美元 245,050/$34,759 969,636/$137,537 724,586/$102,778=浪費的零件數量4,90119,39314,492 總回報總費用 70,000/$9,929 總節省 947,252/$134,362 凈節省 877,252/$124,433 投資回報1253%根據對歷史項目計劃進行的一項研究計算得出包括原型階段的10,000個輸入單元和工

33、程驗證構建階段的100,000個輸入單元。17下表對不同技術的解決方案進行了比較，旨在幫助您在開展下一個項目計劃時選擇最適合的方案：自動化實現表面精加工的全新方法 示教點位離線編程ABB Machining PowerPac所需工程技能中高低適應新部件所需的時間小時小時分鐘能否遵循工業設計偏好是否是質量一致性否否是處理零件可變性的能力無無是處理大型或復雜零件的能力手動手動自動持續擴大生產規模的能力無無自動18機器人智能解決方案賦能表面精加工摘要 正如白皮書所述，機器人自動化為提升組件打磨工藝的效率和成本效益提供了巨大的潛力。從提高質量和精度到提高生產性能和運營效率，機器人自動化為推動電子制造業

34、的競爭力和成功提供了一種已經驗證的解決方案。尤其是機器人所提供的靈活性，可以幫助實現適應性強、響應迅速的生產線，能夠快速應對從新產品到訂單模式轉變方面不斷變化的客戶需求。此外，通過確保產品首次制造即準確無誤，機器人在減少浪費方面發揮著至關重要的作用。通過最大限度地減少產品不合格或返工的需要，機器人能夠顯著提升生產性能，從而為提高可持續性和優化能源使用開辟了新機會。邁向下一步正如本文導言中強調的那樣，在選擇和實施機器人解決方案時，需要綜合考慮許多因素。因此，我們不僅需要明確目標，還需要了解機器人如何協助提升現有的配置，包括生產設備和勞動力。ABB在為各種工業應用設計、制造和提供機器人方面擁有50多年的經驗，能夠幫助您為打磨應用選擇最佳機器人解決方案。如需了解更多信息，請聯系您當地的ABB代表 了解更多關于表面精加工解決方案的信息了解更多關于我們的電子制造產品和解決方案在這里查詢了解更多信息訪問網站ABB機器人如需獲取您當地的ABB聯系人信息，請訪問： 2024年9月 版權所有 2024 ABB。保留所有權利。規格如有更改，恕不另行通知。