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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

时间:2019-11-26 18:19:32 浏览:2320 次
在此番最新发布的公告中,方大特钢称,公司被纳入名单后将对重大项目申报、依法取得政府性资金支持、评级授信、信贷融资等方面造成一定影响,但对公司整体生产经营影响不大。方大特钢还称,将充分吸取教训,持续加强

工业机器人在中国销量的下降不会阻碍瑞士工业集团abb在中国扩大产能。该公司于9月12日宣布,其在上海的新机器人工厂和研发基地已经正式破土动工。该厂预计于2021年投产,总投资1.5亿美元(约10亿元人民币)。完成后,它将与瑞典工厂和美国工厂形成abb的全球机器人供应系统。上海的新工厂比另外两个生产基地大。

上海的新工厂可以追溯到abb和上海一年前达成的战略合作协议。在同一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彼得·沃瑟(peter voser)表示,作为全球最大的机器人市场,中国是abb机器人行业的主要目标和工作重点,因此有必要在上海建立一个全新的机器人工厂。“我们不会放慢在中国的扩张计划,我们相信中国是一个非常有潜力的增长市场。”

针对全球经济衰退的担忧和全球工业机器人销售增长急剧放缓背景下的巨额投资的担忧,塞夫和abb集团机器人和离散自动化部门总裁萨米·阿蒂亚(sami atiya)均表示,新工厂是着眼于长期目标的长期投资,abb不会根据短期条件决定长期战略。“尽管市场疲软,我们的长期计划没有改变,整个新工厂的生产能力仍然与以前计划的一样(年产量为10万台)。”安世明说。

上海新工厂效果图

“全球工业机器人四大家族之一”是abb最著名的标签。Abb及其前身瑞典的阿西亚公司(asea)和瑞士的布兰布利公司(bbc)生产了许多重要技术,包括世界上第一个三相输电系统、高压直流输电技术和第一个电动工业机器人,并率先将其投入商业应用。1988年,亚欧会议和英国广播公司合并成立abb,总部设在瑞士苏黎世。

Abb是第一家在中国进行工业机器人本地研发和本地生产的跨国企业。其新工厂位于上海康桥,紧邻现有的大型机器人工业园区,占地67000平方米。它将采用机器学习、数字化和协作解决方案等技术,成为“全球机器人行业中最先进、最灵活和最自动化的工厂”——使用机器人制造机器人。Abb将工厂描述为代表未来自动化场景的“未来工厂”。

abb新工厂的开业是在全球工业机器人销售疲软的阴霾中进行的。经过多年的快速增长,工业机器人在中国市场的销量已经达到拐点。汽车行业和以手机为代表的3c行业表现不佳,导致2018年国内工业机器人销售额首次同比下降(-3.75%),全球工业机器人销售额同比增长大幅放缓,从2017年的30%大幅增长至仅1%。尽管中国市场销售额下降,但中国工业机器人市场去年的年销售额仍居世界首位,连续第六年位居世界第一。

根据一年前的假设,新工厂每年可以为全球市场生产10万多台机器人。预计这一产能会受到市场需求疲软的影响吗?

安世明说最初的计划没有改变。他还强调,新工厂的生产规模不是最重要的。柔性生产将使机器人的数量和类型更加灵活,更能适应多样化客户的趋势。“产品的宽度(指机器人类型)和深度(指每种类型的不同型号)将翻倍。”他告诉澎湃新闻,新工厂实行模块化生产,生产线上不同模块的组合可以生产不同类型的机器人。这种灵活的开关制造模式更有利于抵御一些应用行业衰退带来的冲击,以适应不断变化的市场条件和技术趋势。“我们肯定会受到一些行业的影响,比如半导体或汽车。然而,还有其他行业表现非常好。例如,物流业的增长令人惊叹,食品饮料业也非常稳定。”未来,中国市场95%的产品可以在上海基地生产。

Abb预测,到2025年,全球机器人销售额将从目前的800亿美元增加到1300亿美元。中国是最大的机器人市场。2017年,世界上三分之一的机器人将销往中国。根据国际机器人工业联合会的统计,2017年,中国每万名工人使用的工业机器人数量为97个。该指标的全球平均值为85。前三名是韩国,每万人中有710个机器人;新加坡,每万人中有659个机器人;德国,每万人中有322个机器人。Abb认为,大规模定制重塑了生产价值链,熟练工人的短缺和中国成为全球制造中心的发展计划都决定了中国机器人产业的增长潜力仍然很大。

媒体交流会议上公开的一个效果动画展示了机器人是如何在柔性生产线上诞生的:高度自动化的新工厂将基于相互连接的自动化孤岛,而不是固定的装配线,机器人可以从一个工作站移动到另一个工作站。与传统的线性生产系统相比,它具有更高的定制水平和更大的灵活性。自动引导车能够及时为机器人生产提供零部件,合作技术将保证人与机器人之间的紧密、安全的合作,实现人与机器优势的充分结合。

安世明告诉澎湃新闻,人工智能将在未来改变制造业的面貌。这家新工厂拥有大量的技术,如机器视觉系统、数字化和机器学习。例如,人工智能用于提高机器人未来的工作能力,扩展机器人工作的物理空间,添加算法来预测未来机器人的工作状况,以及通过机器学习优化整个工厂的生产流程等。

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