• 工業機器人市場疲軟,abb為何斥資十億元逆勢建上海新工廠


    來源:中國產業經濟信息網   時間:2019-09-20





      中國工業機器人市場銷量下滑無礙瑞士工業集團abb在中國市場的產能擴張計劃。該公司于9月12日宣布,其位于上海的機器人新工廠和研發基地正式破土動工。該工廠預計將于2021年投入運營,總投資額達1.5億美元(約10億元人民幣),建成后將與瑞典工廠、美國工廠共同構成abb全球機器人供應體系,上海新工廠的規模大于另外兩個生產基地 。

      上海新工廠最早可追溯到一年前abb與上海市達成的戰略合作協議。在當天奠基儀式后的媒體溝通會上,abb集團董事長兼首席執行官傅賽(peter voser)表示,作為全世界最大的機器人市場,中國是abb機器人產業的主要目標和工作重心,因此有必要在上海建造全新的機器人工廠。“我們不會放緩在中國的擴展計劃,同時認為中國是非常有潛力的增長市場。”
     
      針對外界關心的全球經濟衰退疊加全球工業機器人銷量增速大幅放緩背景下大手筆投資的隱憂,傅賽及abb集團機器人及離散自動化事業部總裁安世銘(sami atiya)均表示,新工廠是著眼于遠期目標的長線投資行為,abb不會根據短期情況決定長期策略。“盡管市場疲軟,但我們的長期計劃沒有變,整個新工廠的產能還是和之前計劃(年產量10萬臺)的一樣沒有變。”安世銘稱。
    上海新工廠效果圖

      “全球工業機器人四大家族之一”,是abb最為人所熟知的標簽。abb及其前身瑞典阿西亞公司(asea)和瑞士布朗勃法瑞公司(bbc)曾誕生過眾多重大技術,包括全球第一套三相輸電系統、高壓直流輸電技術、第一臺電動工業機器人等等,并率先將它們投入商業應用。1988年,asea與bbc合并組建abb,總部設在瑞士蘇黎世。

      abb是最早在中國開展工業機器人本地研發和本地生產的跨國企業。其新工廠位于上海康橋,緊鄰現有大型機器人工業園區,占地6.7萬平方米,將采用機器學習、數字化和協作解決方案等技術,成為“全球機器人行業最先進、最具柔性、自動化程度最高的工廠” —— 使用機器人制造機器人。abb將該工廠描述為代表未來自動化場景的“未來工廠”。
      

      

      abb新工廠的開建發生在全球工業機器人銷量疲軟的陰霾之下。在持續多年高速增長之后,中國市場的工業機器人銷量出現拐點。汽車行業和以手機為代表的3c行業表現不佳,導致2018年國內工業機器人銷量首次出現同比下降(-3.75%),全球工業機器人銷量也同比增速大幅放緩,從2017年的大幅增長30%降至僅增長1%。盡管中國市場銷量下滑,去年中國工業機器人市場年銷量仍領跑全球,連續第六年位居世界首位。

      根據一年前的設想,新工廠每年可為全球市場生產超過10萬臺機器人,該產能預期是否受到市場需求不振的沖擊?

      安世銘稱,原計劃并未改變。他同時強調,新工廠的生產規模并不是最重要的,柔性生產將使得機器人的數量、種類靈活性更強,更適應客戶多元化的趨勢。“產品的寬度(指機器人類型)和深度(指每種類型的不同型號)都會翻一番。”他對澎湃新聞表示,新工廠實施模塊化生產,產線上不同模塊的組合可生產出不同類型的機器人,這種可靈活切換的制造模式更有利于抵御部分應用行業的不景氣帶來的沖擊,以適應多變的市場情況和技術趨勢。“我們的確會受到一些來自行業的影響,比如半導體或者汽車行業。但還是有其他行業表現非常好,比如物流業市場增長非常驚人,還有食品飲料行業,也是非常穩健。”未來,中國市場95%的產品都可以在上海基地進行生產。

      abb預計,到2025年,全球機器人銷售額將從目前的800億美元增長至1300億美元。中國是其中最大的機器人市場,2017年,全球三分之一的機器人銷往中國。根據國際機器人產業聯盟的統計,2017年,中國每萬名工人使用的工業機器人數量是97臺,這一指標的全球平均數是85臺,位列前三的分別是韓國的機器人密度為710臺/萬人、新加坡659臺/萬人、德國322臺/萬人。abb認為,大規模定制重塑生產價值鏈、技術工人的短缺、中國成為全球制造業中心的發展規劃都決定了,中國機器人行業的增長潛力依然非常大。

      媒體溝通會上披露的一段效果動畫演示了機器人是如何在柔性產線上誕生的:高度自動化的新工廠將基于互相連接的自動化島,而非固定的裝配線,機器人能夠從一個工作站移動到另一個工作站,相比傳統的線性生產系統,具有更高的定制化水平和更大的靈活性。自動導引車能夠及時為機器人生產提供零件,而協作技術將確保人與機器人能夠近距離安全協作,使得人機優勢充分結合。
      

      安世銘對澎湃新聞介紹稱,人工智能將改變未來制造業的場景,新工廠大量融合了機器視覺系統、數字化、機器學習等技術。比如用人工智能提升機器人未來工作能力、擴展機器人工作的物理空間,添加算法預測未來機器人的工作情況,用機器學習優化整個工廠的生產流等等。


      轉自:澎湃新聞

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