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工业机器人市场疲软ABB为何斥资十亿元逆势建上海新工厂

放大字体  缩小字体 2019-09-15 20:39:17  阅读:314 作者:责任编辑。王凤仪0768

我国工业机器人商场销量下滑无碍瑞士工业集团ABB在我国商场的产能扩张方案。该公司于9月12日宣告,其坐落上海的机器人新工厂和研...

我国工业机器人商场销量下滑无碍瑞士工业集团ABB在我国商场的产能扩张方案。该公司于9月12日宣告,其坐落上海的机器人新工厂和研制基地正式破土动工。该工厂估计将于2021年投入运营,总出资额达1.5亿美元(约10亿元人民币),建成后将与瑞典工厂、美国工厂一起构成ABB全球机器人供给体系,上海新工厂的规划大于别的两个出产基地 。

上海新工厂最早可追溯到一年前ABB与上海市达到的战略协作协议。在当天奠基仪式后的媒体交流会上,ABB集团董事长兼首席执行官傅赛(Peter Voser)表明,作为全世界最大的机器人商场,我国是ABB机器人工业的首要方针和作业重心,因此有必要在上海制作全新的机器人工厂。“咱们不会放缓在我国的扩展方案,一起以为我国对错常有潜力的增加商场。”

针对外界关怀的全球经济衰退叠加全球工业机器人销量增速大幅放缓布景下大手笔出资的隐忧,傅赛及ABB集团机器人及离散主动化事业部总裁安世铭(Sami Atiya)均表明,新工厂是着眼于远期方针的长线出资行为,ABB不会依据短期状况决议长时间战略。“虽然商场疲软,但咱们的长时间方案没有变,整个新工厂的产能仍是和之前方案(年产量10万台)的相同没有变。”安世铭称。

上海新工厂作用图

“全球工业机器人四大家族之一”,是ABB最为人所熟知的标签。ABB及其前身瑞典阿西亚公司(ASEA)和瑞士布朗勃法瑞公司(BBC)曾诞生过很多严重技能,包含全球第一套三相输电体系、高压直流输电技能、第一台电动工业机器人等等,并首先将它们投入商业运用。1988年,ASEA与BBC兼并组成ABB,总部设在瑞士苏黎世。

ABB是最早在我国展开工业机器人本地研制和本地出产的跨国企业。其新工厂坐落上海康桥,紧邻现有大型机器人工业园区,占地6.7万平方米,将选用机器学习、数字化和协作解决方案等技能,成为“全球机器人职业最先进、最具柔性、主动化程度最高的工厂” —— 运用机器人制作机器人。ABB将该工厂描绘为代表未来主动化场景的“未来工厂”。

ABB新工厂的开建发生在全球工业机器人销量疲软的阴霾之下。在继续多年高速增加之后,我国商场的工业机器人销量呈现拐点。汽车职业和以手机为代表的3C职业体现欠安,导致2018年国内工业机器人销量初次呈现同比下降(-3.75%),全球工业机器人销量也同比增速大幅放缓,从2017年的大幅增加30%降至仅增加1%。虽然我国商场销量下滑,上一年我国工业机器人商场年销量仍领跑全球,接连第六年位居世界首位。

依据一年前的想象,新工厂每年可为全球商场出产超越10万台机器人,该产能预期是否遭到商场需求不振的冲击?

安世铭称,原方案并未改动。他一起着重,新工厂的出产规划并不是最重要的,柔性出产将使得机器人的数量、品种灵敏性更强,更习惯客户多元化的趋势。“产品的宽度(指机器人类型)和深度(指每品种型的不同类型)都会翻一番。”他对汹涌新闻表明,新工厂施行模块化出产,产线上不同模块的组合可出产出不同类型的机器人,这种可灵敏切换的制作形式更有利于抵挡部分运用职业的不景气带来的冲击,以习惯多变的商场状况和技能趋势。“咱们确实会遭到一些来自职业的影响,比方半导体或许汽车职业。但仍是有其他职业体现十分好,比方物流业商场增加十分惊人,还有食品饮料职业,也对错常稳健。”未来,我国商场95%的产品都可以在上海基地进行出产。

ABB估计,到2025年,全球机器人销售额将从现在的800亿美元增加至1300亿美元。我国是其间最大的机器人商场,2017年,全球三分之一的机器人销往我国。依据世界机器人工业联盟的计算,2017年,我国每万名工人运用的工业机器人数量是97台,这一指标的全球平均数是85台,位列前三的分别是韩国的机器人密度为710台/万人、新加坡659台/万人、德国322台/万人。ABB以为,大规划定制重塑出产价值链、技能工人的缺少、我国成为全球制作业中心的发展规划都决议了,我国机器人职业的增加潜力仍然十分大。

媒体交流会上发表的一段作用动画演示了机器人是如安在柔性产线上诞生的:高度主动化的新工厂将根据相互衔接的主动化岛,而非固定的装配线,机器人可以从一个作业站移动到另一个作业站,比较传统的线性出产体系,具有更高的定制化水平缓更大的灵敏性。主动扶引车可以及时为机器人出产供给零件,而协作技能将确保人与机器人可以近距离安全协作,使得人机优势充沛结合。

安世铭对汹涌新闻介绍称,人工智能将改动未来制作业的场景,新工厂很多交融了机器视觉体系、数字化、机器学习等技能。比方用人工智能提高机器人未来作业能力、扩展机器人作业的物理空间,增加算法猜测未来机器人的作业状况,用机器学习优化整个工厂的出产流等等。