自动化人必读：工业4.0背后的技术进化——从晶体管到边缘智能

     工业自动化技术在过去几十年间实现了跨越式发展，深刻重塑了全球产业格局。其变革力度不亚于交通运输、通信和商业技术的革命，并始终与这些领域相互借鉴、协同创新。如今，随着第四次工业革命（工业4.0）的加速到来，智能产品、先进方法和创新架构正推动自动化和控制技术突破传统边界，引领工业生产迈向更高效、更互联的未来。

半导体和摩尔定律 

从大型计算机到控制器和传感器内部的嵌入式处理器，其强大的计算能力都源于晶体管。晶体管是由贝尔实验室的约翰·巴丁和沃尔特·布拉顿于1947年发明的。晶体管的创新是集成电路和微处理器发展的基础。即使是当今最强大的处理器芯片，其性能也是以晶体管的数量来衡量的。 

第一款广泛使用的低成本结型晶体管是雷神公司（Raytheon）的 CK722，这是一款 PNP 锗小信号单元，于 1953 年初推出，单价 7.60 美元。从成本角度来看，位于达拉斯和德克萨斯州的德州仪器公司（Texas Instruments）与位于印第安纳州印第安纳波利斯的工业发展工程协会（IDEA）合作研发了世界上第一台商用晶体管收音机 Regency TR-1。Regency TR-1 于 1954 年上市，售价 49.95 美元（约合 2019 年的 476 美元）。 

晶体管在 20 世纪 50 年代实现了电子工业控制器，随着时间的推移，电子工业控制器取代了 20 世纪 20 年代和 30 年代许多气动或空气控制器的应用。 

固态电子产品的成本演变史，就是一部以更低成本提供更大功率的历史。摩尔定律正是对此的诠释。自仙童半导体联合创始人兼英特尔首席执行官戈登·摩尔首次提出以来，摩尔定律经受住了时间的考验。在1965年的一篇论文中，他描述了每个集成电路的元件数量每年翻一番，并预测这一增长率将至少持续十年。摩尔定律持续推动着计算技术的发展，商用和工业设备的精密化和微型化就是明证。 

物联网 (IoT) 之所以成为可能，是因为电子设备和处理器的体积越来越小、价格越来越低。 

可编程逻辑控制器（PLC） 

1970 年，第一台 PLC 交付给通用汽车，用于控制 Hydramatic 400 型自动变速箱的金属切割、钻孔、物料搬运、装配和测试。PLC 成功的两个要素是：使用计算机解决以前由继电器完成的逻辑问题；以及梯形逻辑编程，使电工能够利用其基础知识对计算机进行编程。在 PLC 出现之前，人们使用大量的继电器组。它们占用大量空间，依赖于机械继电器的可靠性，难以排除故障，并且需要花费大量时间重新布线才能更改任何重新配置 的逻辑。 

贝德福德工程师理查德·莫利 (Richard Morley) 被认为是这项设计的最初贡献者。他和他的工程师团队创造了一款固态顺序逻辑解算器，专为工厂自动化和连续处理应用而设计：这是第一款实用的可编程逻辑控制器。它被称为“Modicon 084”，因为它是贝德福德联合公司 (Bedford Associates) 的第 84 个项目。在了解到通用汽车的需求后，该公司于 1969 年 11 月向通用汽车液压部门 (Hydramatic Division) 演示了 Modicon 084。 

梯形逻辑编程对电工来说是一项巨大的优势。就像后来会计等专业人士使用的电子表格一样，用户能够以易于理解的方式对计算机进行编程。Bedford Associates 的梯形逻辑融入了电气工程中的符号来描述操作序列。发明家 Morley 在 1992 年 4 月出版的 《制造系统》 杂志上发表了题为《梯形逻辑衰落了吗？》的文章，他回忆道： 

梯形逻辑作为一种控制语言，最早于 1969 年左右在贝德福德联合公司（Bedford Associates）与硅器件结合使用。为了支持该控制语言，设计了一个包含三个组成部分的硬件平台：双端口存储器、逻辑解算器和通用计算机。在莫迪康公司早期，我们使用了一种简化的梯形表示形式。其最大的优势在于，世界上任何一位电工都能理解这种语言。后来，该语言扩展为多节点语言，并添加了更多功能……梯形逻辑的功能性和 PLC 的适应性迅速催生了一个完整的行业。 

 PLC 为控制行业带来的优势在于能够对系统进行编程，而电磁继电器面板则无法做到这一点。控制方案变更时，继电器面板必须重新接线。相比之下，新型 PLC 的更换更加轻松快捷，而且占地面积更小。 

分布式控制系统（DCS）架构 

1975 年，霍尼韦尔 TDC 2000 的推出标志着商用分布式控制系统（DCS）的开端。它是首个使用微处理器作为系统集成部分对过程进行直接数字控制的系统。这种分布式架构具有革命性，实现了分布式控制器、工作站和其他计算元件之间的数字通信。TDC 2000 之前的基于计算机的过程控制系统主要为数据采集和报警系统，控制由气动回路控制器和独立的电子比例积分微分（PID）控制器完成。 

大约在 20 世纪 70 年代中期，日本横河电机公司推出了名为 Centum 的分布式控制系统。横河电机 Centum 和霍尼韦尔 TDC 2000 都基于这样的理念：多个基于微处理器的回路控制器可以由监控型微型计算机控制。操作员只需一个按钮式阴极射线管(CRT)显示屏，而不是报警器面板。控制器通过一条数据高速公路连接在一起，该高速公路承载着来自各个节点或站点的信息。这条高速公路，或称总线，将充当信号路由。这种设计将控制器移回过程控制环节，缩短了控制回路，并节省了布线成本。 

个人电脑（PC） 

1981 年，IBM 推出了个人电脑，其搭载的操作系统后来成为微软开发的标准磁盘操作系统 (DOS)。PC 是一款通用计算机，其成本远低于小型计算机。PC 架构充分利用了众多开发者的创新和创造力，它拥有用于扩展卡的开放硬件总线和可供开发者运行其自主应用程序的开放操作系统。PC 平台的开放性极大地拓展了可用的应用程序，激发了人们的创造力，并创建了一个满足各种需求的开发者生态系统。PC 革命由此开启，工业自动化从中受益匪浅。 

人机界面（HMI） 

过程控制中人机界面的发展始于基于 CRT 的系统，操作员可以“一目了然”地读取过程变量的相对位置，从而开发出一种模式识别方法来分析当前的工厂运行状况。霍尼韦尔于 1975 年推出的 TDC 2000 彻底改变了操作员控制台的发展速度。 

1985 年左右，运行 DOS 并使用第三方图形图像软件的个人电脑的出现催生了新型 HMI 解决方案。新公司包括 Intellution、Iconics 和 USDATA。 

Microsoft Windows 的 HMI，它为信息技术 (IT) 和业务系统添加了重要功能和开放接口。 

微软 Windows 

 1985 年末推出的微软 Windows 系统对工业自动化产生了深远的影响。从 Wonderware InTouch 软件开始，几乎所有工业自动化供应商都采用了 Windows 系统，尽管他们最初认为 Windows 系统并不适合工业和过程自动化。 

微软于 1985 年 11 月 20 日推出 Windows，作为 MS-DOS 的图形操作系统外壳，以响应人们对图形用户界面（GUI）日益增长的兴趣。微软 Windows 是一款功能齐全的集成操作系统，占据了全球 PC 市场的 90%以上份额，超越了 1984 年推出的 Mac OS。在 PC 领域，Windows 至今仍是最受欢迎的操作系统。  

Microsoft Windows 丰富的环境催生了一个庞大的开发人员生态系统，他们为各种各样的应用程序编写软件，包括数据库、分析、高级控制、制造执行系统 (MES)、批次管理、生产跟踪和历史数据库。 

Microsoft Windows 成为连接实时工厂运营与 IT 和业务系统，从而实现更统一、更协调的制造和生产的桥梁。Microsoft Windows 操作系统平台允许用户利用标准 IT 工具分析制造数据，并与业务系统无缝共享生产和工厂信息。Windows 提供了 OPC 开发平台，显著简化了工业网络和设备接口的软件驱动程序。 

 历史数据库 

广泛的科学和工程应用确立了时间序列历史数据的价值，随着个人电脑的普及，这些数据在控制和自动化领域得到了广泛的应用。OSIsoft 的前身是 Oil Systems Inc.，它推出了 PI System（即工厂信息系统），从而推动了历史数据库的广泛应用。Patrick Kennedy 于 1980 年创立了该公司，并被誉为工厂历史数据库之父。历史数据库已成为许多工业制造和过程控制应用中提高生产力、效率和利润的重要工具。自动化工程师、操作人员和商务人士将历史数据库信息用于各种不同的应用。历史数据库经受住了时间的考验，并证明了其持续的价值，如今已被嵌入到控制器和云服务器中。

开放的工业网络 

 涵盖传感器、控制和通信的开放式工业网络显著简化了控制和自动化的应用。这标志着能够在具有通用通信接口的单个 系统中使用来自多个供应商的传感器和设备的开始。随着通用电子和通信技术的进步，利用商业技术构建开放式工业通信网络成为可能。 

自 1979 年起，Modbus 利用 RS-485 标准实现了来自多家供应商的众多设备之间的通信。该标准定义了驱动器和接收器的电气特性，用于多点串行通信系统，以连接各种控制器、传感器、仪器仪表、PID 控制器、电机驱动器和其他设备。Modbus 在产品、制造和过程工厂应用中仍然广泛使用。 

20 世纪 80 年代末至 90 年代，现场总线通信标准蓬勃发展。其中，一些著名的标准包括 DeviceNet、Profibus、SERCOS、ASi（执行器传感器接口）、基金会现场总线和 HART（可寻址远程传感器高速通道）。HART 通信协议是唯一一个非纯数字的协议，它是一种模拟+数字混合的工业自动化开放协议。其最显著的优势在于，它可以通过传统的 4-20 mA 模拟仪表电流环路进行通信，共享纯模拟主机系统使用的一对线。 

ISA-88 批次控制标准 

ISA-88 (ANSI/ISA-88) 系列标准用于设计和规范过程控制行业中广泛使用的批处理控制系统，对生产力产生了重大影响，并在全球范围内持续广泛采用。ISA-88 致力于批处理过程控制，旨在实现一种设计理念，描述适用于软件实现和手动过程的设备和程序。该系列的首个标准于 1995 年获得 ISA 批准，并于 1997 年被 IEC 采纳为 IEC 61512-1。 

ISA-88 为批次控制提供了一套一致的标准和术语，并定义了物理模型、流程和配方。该标准满足了广泛的需求，包括创建通用的批次控制模型、解决用户需求表达难题的通用方法、批次自动化供应商之间的集成以及简化批次控制配置。ISA-88 在连接批次生产从工厂车间到企业系统的各个环节方面发挥了重要作用。值得注意的是，PackML 标准采用了 ISA-88。 

ISA-95 企业控制系统集成标准 

ISA-95 (ANSI/ISA-95) 企业控制系统集成标准描述了从传感器到企业系统的接口内容，已在全球范围内得到广泛采用。值得注意的是，工业 4.0 计划参考并使用了 ISA-95。ISA-95 提高了接口术语的统一性和一致性，并降低了实施这些接口相关的风险、成本和错误。这些标准还减少了实施新产品生产的工作量。 

ISA-95 (ANSI/ISA-95) 提供了一致的术语和对象模型，为供应商和制造商之间的沟通奠定了基础。通过帮助定义企业系统和控制系统之间的界限，ISA-95 模型明确了应用程序的功能以及信息的使用方式。 

值得注意的是，美国国家标准协会 (ANSI) 于 1976 年批准 ISA 成为 ANSI 认可的标准编写组织。 

无线 802.15.4 支持无线传感器 

 IEEE 802.15.4 低速率无线个人局域网 (LR-WPAN) 标准及其后续商用芯片组件成为工业无线传感器标准（包括 ISA100a 和 WirelessHART）的基石。IEEE 802.15.4 是一项定义 LR-WPAN 操作的技术标准。IEEE 802.15 工作组于 2003 年制定了该标准，并持续对其进行维护。

ISA100.11a (IEC 62734) 无线网络技术标准由 ISA 制定，专注于“工业自动化无线系统：过程控制及相关应用”，尤其侧重于现场级设备。2009 年，ISA 自动化标准合规研究所成立了 ISA100 无线合规研究所。ISA100 无线合规研究所拥有“ISA100 合规”认证计划，该计划对基于 ISA100 的产品进行独立测试，以确保其符合标准。 

WirelessHART (IEC 62591) 是一种基于 HART 的无线传感器网络技术。它是为满足过程现场设备的需求而定义的。WirelessHART 的目标是向后兼容现有的 HART 兼容控制系统和配置工具，以便集成新的无线网络及其设备。 

机器视觉和图像识别

机器视觉系统的应用持续增长，其成本不断降低，功能也随着软件技术（尤其是图像识别）的进步而不断增强。合理配置和编程的视觉系统可以消除人为错误，从而提高生产力、质量和利润。视觉系统已经高度智能化，控制和自动化过程中灵活的传感器为实时控制提供了一系列输入。其应用包括质量检测、零件识别、机器人引导以及基于零件流的机器控制。最初，相机连接到进行模式识别的 PC。较新的机器视觉相机将模式识别和完整的 IEC 61131-3 PLC 集成到一个安装在机器上的小型设备中。这得益于计算机片上系统（SoC）和微型摄像机芯片的飞速发展。 

ISA-95 企业控制系统集成标准 B2MML 

ISA-95 (ANSI/ISA-95) 已在全球各行各业得到广泛认可。其最新发展，企业对制造业标记语言 (B2MML)，实现了与企业计算、云计算、物联网和工业 4.0 的兼容性。B2MML 通过提供一致的术语和对象模型，并连接 IT 和 OT，进一步提升了 ISA-95 的价值。B2MML 使用万维网联盟的 XML 模式语言 (XSD) 编写的一套标准 XML 模式来表达 ISA-95 (IEC/ISO 62264) 数据模型。 

B2MML 是 ISA-95 和 IEC 62264 标准的开源 XML 实现。制造企业解决方案协会 (MESA International) 将 B2MML 用作交换 ISA-95 中定义内容的实际标准接口。双方正在合作将其纳入 OPC UA 框架，该框架为制造业提供了一个安全可靠的架构。 

虚拟现实技术 

 游戏行业突破了计算的极限，而工业自动化应用正在从中获益。原本面向电子游戏行业的技术发展如今正对云计算、人工智能、数据科学和自动驾驶汽车产生影响。庞大的游戏产业规模（2018 年超过 1250 亿美元）正在推动技术性能的提升，并大幅降低成本。各行各业都在以创造性的方式应用这些新技术。电子游戏行业的硬件和软件正日益引领新的工业自动化技术和商业用例。尤其是虚拟现实软件平台和用户界面（例如虚拟现实眼镜），正以创造性的方式应用于工业自动化领域。 

多年来，随着商业技术逐渐成为主流，工业和过程自动化行业充分利用并打造了价值更高的应用。增强现实 (AR) 已渗透到日常生活中，并广泛应用于从手机游戏到重工业的各个领域。这些创新技术可以协助项目的每个阶段，包括设计、虚拟调试、启动、故障排除和质量控制。受益于这些技术的应用示例包括： 

▲ 机器和流程模拟，包括虚拟调试，在安装真实设备之前发现问题和瓶颈，节省时间和金钱 

▲ 智能眼镜可立即访问手册、指导视频和其他资料，帮助现场人员排除故障。结合与远程站点主题专家的沟通，这对于提高生产正常运行时间具有巨大的价值。 

▲ 培训模拟器为工厂人员在前往现场之前提供沉浸式学习。例如，有很多演示在虚拟石化工厂环境中进行培训，并向他们提出挑战，以便他们学习如何应对危险的中断和操作。 

OPC UA 

OPC UA (IEC 62541) 是一种面向服务的架构 (SOA)，它将工业自动化与最新的计算和物联网技术连接起来。它基于面向应用的数据模型，提供高质量的上下文数据。OPC UA 是一项统一的技术；OPC 基金会的成员包括自动化、PLC、DCS、传感器、工业软件、企业资源规划 (ERP) 和云服务的供应商。OPC UA 正在成为 IT 和 OT 集成的关键技术。 

OPC UA 可以部署在任何操作系统中，包括 Windows、Linux、实时操作系统和专有系统。与现代软件实践一致，OPC UA 是开源的，可在开源 GitHub 网站上获取。 

面向服务架构的基本原则是独立于供应商、产品和技术，以实现无缝互操作性。OPC UA 已成为统一的系统架构，能够高效地传输来自众多工业自动化领域的数据和信息。OPC 基金会与多个标准组织合作，共同创建了标准化信息模型（定义在配套规范中），以实现从传感器到企业的互操作性，而无需通过软件层级来转换和规范化不同的系统。 

机器学习 

高性能、低成本的硬件、低成本的数据采集、庞大的开源框架库以及软件模块，使得机器学习的应用范围日益广泛，加速了其应用的进程。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，其理念是系统能够从数据中学习、识别模式并在极少人工干预的情况下做出决策。ML 运用算法和统计模型来分析和预测未来的性能，而无需进行明确的编程来执行该任务。 

机器学习的迭代性至关重要，因为当模型接触新数据时，它们会自动调整并从之前的计算中学习，从而生成可靠、可重复的决策和结果。如今，能够利用高性能、低成本的计算能力，自动重复地将复杂的数学计算应用于大数据，正在推动以下应用的发展： 

▲ 自动驾驶汽车 

▲ 亚马逊和 Netflix 的在线推荐 

▲  欺诈检测。 

过去，应用程序必须从头开始构建。现在，基于常见开源框架（例如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）实现的“现成”解决方案，使得快速创建应用程序成为可能。 

利用机器学习进行预测性维护，可以消除本质上属于破坏性意外事件的故障，从而延长制造和流程生产线的正常运行时间。通过监控设备并根据模型和规则进行基准测试，系统可以预测问题，并建议维护人员在问题升级为更严重的故障之前进行维修。此外，带有传感器的嵌入式处理器正在被添加到特定设备上，用于分析即将发生的问题并向维护人员发出警报。机器学习也被应用于控制和自动化闭环策略，以提高机器和流程的性能。 

工业4.0 

工业 4.0 专注于应用一系列新技术，利用物联网、开放软件和通信标准，创建高效的自主管理生产流程，使传感器、控制器、人员、机器、设备、物流系统和产品能够直接相互通信和协作。德国的“工业 4.0”倡议影响了世界各地的思维，并成为其他倡议和合作的典范，包括“中国制造 2025”、日本工业价值链倡议、“印度制造”和智能制造领导联盟（SMLC）。 

工业 4.0 的核心原则是，自动化系统必须采用开源、多供应商、互操作性的软件应用程序和通信标准，类似于现有的计算机、互联网和手机标准。工业 4.0 演示通过使用现有标准（包括 ISA-88 批次标准、ISA-95 企业控制系统集成标准、OPC UA、IEC 6-1131-3 和 PLCopen）来验证这一点。 

工业4.0倡议始于2006年制定的德国十点高科技战略计划的一部分。2010年7月14日，德国内阁决定延续该战略，推出“2020高科技战略”倡议，将国家研究和创新政策重点放在未来10至15年内与科技发展相关的特定前瞻性项目上。工业4.0是一个利用计算、软件和互联网技术实现的工业集成愿景。4.0指的是第四次工业革命： 

▲ 第一：利用水力和蒸汽动力实现生产机械化 

▲ 第二：大规模生产（亨利·福特经常被认为是创新者） 

▲ 第三：数字化革命（例如机床数控、可编程逻辑控制器、直接数字控制、企业资源规划） 

▲ 第四：工业4.0利用信息物理系统、嵌入式计算、物联网技术 

 德国战略强调产学研合作，促进知识与技能更紧密的联系。 

工业 4.0 的愿景是显著提高生产力、效率，并实现自主管理的生产流程，使人员、机器、设备、物流系统和在制品组件能够直接相互通信和协作。其主要目标是运用低成本的大规模生产效率，通过嵌入式处理和通信技术实现按订单生产。生产和物流流程将跨公司边界进行智能集成，从而创建一个更高效、更灵活的实时精益制造生态系统。 

  数字孪生 

数字孪生已成为工业 4.0 最强大的概念之一。数字孪生概念通过对整个制造和生产过程进行基于模型的实时闭环监控、控制和优化，帮助企业实现实时集成制造。 

数字孪生的基本理念是构建一个理想制造运营和流程的虚拟模型。该模型将实时对实际生产指标进行基准测试。最广泛的实施模型涵盖所有影响生产效率和盈利能力的因素，包括机器、流程、劳动力、来料质量、订单流和经济因素。企业可以利用这些丰富的信息，在问题扰乱高效生产之前识别并预测这些问题。 

数字孪生是实用宏观闭环控制的一个突出例子，它可以利用现有的先进硬件、软件、传感器和系统技术来实现。创建数字孪生的关键在于需要拥有一套完整的信息集，包括基于这些需求使用各种传感器捕获实时信息。工业 4.0 是物联网等最新技术的实际应用，旨在整合制造和业务系统。 

云计算和边缘计算

云计算正在影响包括工业自动化在内的广泛应用，它提供易于使用、高性能的计算和存储，无需大量的资本投入或持续的内部计算机和服务器的间接支持成本。包括 Microsoft Azure 和 Amazon Web Services 在内的云提供商拥有各种软件工具（例如数据分析和预测工具），可供一般工业部门和过程自动化工厂用于解决制造、生产和业务挑战。许多工业自动化应用，例如历史数据库、基于状态的维护、预测性维护、资产管理和故障分析，现在都通过云计算技术变得更加经济高效。 

云计算利用类似于电力公司的共享资源和规模经济，提供几乎无限的计算能力和按需海量存储。边缘计算，一种低成本高性能计算（包括通信）的部署方式，正变得越来越普遍。它将计算和数据存储更接近需要的位置，以缩短响应时间，为数据添加上下文，并在本地执行所需的功能。在计算机和工业自动化的发展史上，处理过程总是尽可能地在当时技术可行的范围内被推向网络边缘。如今，边缘设备可以是小型盲节点计算机，也可以是嵌入传感器、执行器和其他设备中的系统级芯片 (SoC)，而且极具成本效益。结合这一背景，想象一下你现在智能手机的性能和成本。 

这些计算设备是各种软件的平台，包括物联网、IEC 61131-3 PLC、OPC UA 和 MQTT、云接口、时间序列数据库、人机界面 (HMI) 和分析功能。这些设备可以实现 ISA-95 0-2 级功能以及与新型物联网分布式计算模型相符的 3 级部分功能。 

随着工业传感器网络与边缘设备的日益普及，越来越多的应用将部署在这些开放系统设备上，而非 PLC 和 DCS 控制器上。边缘计算设备同时部署了工业和企业网络及通信功能，有助于无缝集成 IT 和 OT。 

 协作机器人 

协作机器人 (cobot) 是一种新型轻便且经济的机器人，能够在生产环境中与人类协同工作。它们是一种实现柔性制造的新方法，无需大规模的工厂车间改造和巨额资本投入。协作机器人本身具有安全性；它们能够感知人员和其他障碍物并自动停止，因此不会造成伤害或破坏。它们无需防护围栏和笼子，从而提高了灵活性并降低了实施成本。 

这些机器人对于中小型公司来说是特别有吸引力的投资。这类新型机器人的编程过程大大简化，不需要编程专家。可以通过示例或类似游戏的软件对机器人进行编程。大多数任务无需编程技能即可完成，只需移动机械臂和末端执行器，教机器人做什么即可。机器人会记住这些动作并创建程序。这是流行的计算机概念“所见即所得”（WYSIWYG）编程的物理形式。它对用户来说很直观，并且已被证明可以拓宽技术的应用范围。通常成本不到 40,000 美元。简化的编程意味着无需聘请专业工程师即可部署协作机器人。 

这种新型机器人的发展与个人电脑（PC）的发展类似，其应用范围也随之扩大。起初，计算机价格昂贵，功能强大，被锁在特殊的房间里，由软件专家编写神秘的计算机代码进行编程。由于解决方案的实施成本高昂，很少有应用程序使用计算机。个人电脑刚推出时，它们的计算能力不如大型机和小型机，内存也比不上大型机。但由于其成本低廉、灵活性强，人们得以将计算机应用于更广泛的领域。这一因素，加上编程的简化，引发了计算机在工业自动化应用领域的一场革命。 

这些新型协作机器人无法拾取发动机缸体，但它们能够以较小的有效载荷（通常为 10 至 30 公斤）执行各种任务。协作机器人可以完美地完成以前由操作员执行的重复性、单调且危险的任务。操作员不再需要长时间站在机器旁进行无意义的劳动或在危险的环境中工作。这提高了生产力和质量，同时解放了工人，让他们可以专注于需要人类技能的任务。 

协作机器人如今已成为增长最快的工业自动化领域之一；根据机器人工业协会 (RIA) 的数据，预计到 2025 年，协作机器人的销量将增长 10 倍，占所有工业机器人销量的 34% 。一项激动人心的发展是将协作机器人与视觉系统、图像识别和人工智能相结合，从而复制人类的制造流程。 

协作机器人降低了自动化的门槛。众多用户，尤其是中小型企业，无需经验丰富的自动化人员即可实现协作机器人的自动化。协作机器人的灵活性使其能够实现过去无法实现的功能的自动化。协作机器人也适用于按订单生产，因为它们易于编程以执行多项任务。 

2025年07月