人机协作(HRC)的成功实施已成为智能制造环境的显着特征。关键的工业要求，如灵活性、效率、协作、一致性和可持续性，在制造业中提出了紧迫的HRC需求。
人机协作人机协作(HRC)是智能制造行业的重要关注领域。汽车和食品行业是对HRC系统需求最大的行业之一。传统上，机器人在制造业中被用来执行重复和简单的任务。
然而，随着技术的进步，研究人员现在正在探索将人类专业知识、决策制定和批判性思维与机器人的力量、可重复性和准确性相结合的方法，以执行复杂的任务。
随着制造业越来越多地采用自动化技术，机器人有望与人类一起工作，以实现更高水平的生产力、质量和灵活性。HRC已成为实现这些目标的有前途的方法。通过协同工作，人类和机器人可以结合各自的优势和能力来优化制造运营。
因此，HRC在制造中的应用正在改变传统的机器人利用方式，研究人员越来越注重探索利用人机协作来提高制造效率和质量的新方法。
最近的研究强调了人机协作在智能制造中的好处。主要好处之一是提高了生产率。通过利用机器人和人类的优势，制造商可以实现更高的生产率和更快的周期时间。最近，对定制产品的需求增加，最终，定制制造也增加以满足这种需求。
因此，制造商正在改造他们的工作环境，使其更加智能和可靠。这导致了智能制造中人机协作系统的创建，机器人和人类和谐地协同工作，以实现更高的生产力和更快的周期时间，同时保持安全高效的工作场所。
通过发挥各自的优势，机器人可以承担单调或危险的任务，而人类则可以处理更复杂和创新的任务。这些系统的能力已通过机器学习和人工智能等尖端技术得到进一步增强，允许机器人向人类学习并适应不断变化的环境。
人机协作系统的加入彻底改变了行业，为制造商提供了一种提高生产力、效率和工作场所安全的方法。
这些特殊功能可能包括对更加用户友好、灵活和安全的机器人的需求。因此，对机器人的需求不断增长，这些机器人可以与人类一起工作而不会对他们的安全构成威胁。
随着协作机器人继续流行，各种规模的企业都发现将机器人系统整合到他们的生产过程中越来越可行。反过来，这可以提高工业环境中的效率和灵活性。人机交互阶段的集成在此过程中起着至关重要的作用。
人机交互的性质在很大程度上受到各种因素的影响，包括需要执行的特定任务、共享工作空间、人与机器人之间直接接触的程度，以及不同动作的顺序和时间安排。涉及的过程。图1总结了人机交互特征，考虑了工作任务的共享内容、直接接触以及同步和顺序过程。
图1 HRI对共享内容的交互
在HRC系统中，重点是结合人类操作员和机器人的优势和能力，以实现共同的工作目标。HRC的主要目标是创建一个系统，人类操作员可以利用他/她的经验、判断力和决策技能，而机器人可以贡献其速度和精度。
同时，必须确保人类操作员和机器人在工作期间物理分离，以避免潜在的危险或事故。HRC系统中的协作交互是工业过程的游戏规则改变者。通过允许人类操作员和机器人在直接连接中一起工作，协同工作区域可以促进更好的沟通、信息交换和任务的联合目标。
这种方法可以提高生产力和工作效率。人们对开发协作工作区的兴趣日益浓厚，证明了HRC系统的潜在优势。
随着公司越来越多地投资于这些系统，他们能够更好地利用人类操作员和机器人的优势。人类操作员与机器人共享和交换信息的能力允许更灵活和适应性更强的工作流程，因为系统可以从人类操作员的经验中学习并适应不断变化的条件。
这反过来又会带来更高的生产力和更高效的生产流程。此外，协作工作区域使人类操作员和机器人能够更加无缝地集成，因为系统代理可以在同一工作空间中一起工作而不会造成干扰。
这种方法不仅提高了生产率，而且提高了安全性，因为机器人可以支持人类操作员完成有风险或体力要求高的任务。这表明在人类操作员和机器人之间创建直接连接的灵活性。
HRC系统旨在在切实可行地交付生产目标时智能地工作。智能制造领域提出的技术改进使人类操作员能够胜任工作。将协作机器人集成到HRC系统中可提供高效灵活的生产流程，使操作员能够做出关键决策并影响整个生产流程。
协作机器人拥有直观的界面和感官系统，使它们能够协助人类操作员完成重复性和危险的任务，从而提高生产率并降低工作场所受伤的风险。人类操作员和机器人之间的这种合作带来了优化的生产过程，双方可以利用他们的优势和能力来提高制造业的生产力和效率。
第四次工业革命为传统编程方法带来了重大改进。因此，即使是缺乏技术专长的人也可以有效地操作机器人并与机器人交流。利用简单的手势、语音命令，甚至眼球运动，工作人员可以在任务期间与机器人互动，而无需传统工具。
这种向更直观和自然的沟通方式的转变已经将工作的性质从被动转变为主动。机器人的增强能力使它们能够与人类高效协作地工作，推动各行业的进步和创新。
人机协作取决于代理的努力动态、工作关注的性质、人类操作员的满意度以及操作员和协作机器人之间关键信息传输的难易程度。因此，HRC系统可以分为四个主要方面，如图2所示。
图1 HRI对共享内容的交互
在工业世界中，人类操作员和机器人根据手头的任务被分配不同的角色。在HRC系统中完成一项任务需要人类操作员和机器人完全履行各自和共同的责任。即使他们独立工作，他们的任务也是相互依存的，并且两者对于整体任务的成功都至关重要。
任务的进度可以由双方单独或共同商定。人类操作员和机器人之间有两种关系：主从关系或对等关系。在主从关系中，主人定步，奴隶跟随。
在以同伴为基础的关系中，双方都拥有同等的决策权，并且可以合作设定节奏。在设计和实施HRC系统时，必须考虑这些关系，因为它们会影响系统的有效性。
智能制造在工业3.0时代，自动化的核心是简化生产过程并使用传感器和执行器监控所涉及的不同组件。这使操作人员能够密切观察制造过程，并根据需要对工作环境进行微调。目标是提高效率和准确性，同时仍然依赖人工监督。
然而，这种方法有其局限性，随着世界向工业4.0过渡，引入了更先进的协作方法。
随着数字时代的到来，各行各业开始探索利用技术实现更高效运营的新方法。其中一种方法是智能制造，它涉及使用人工智能和机器人技术等先进技术，以更高的精度和准确性执行复杂的任务。
智能制造可实现更高的质量控制、改进的安全措施以及生产过程中更大的灵活性。与工业3.0相比，自动化解决方案侧重于使生产过程自动化并严重依赖人工操作员观察和调整工作环境，而工业4.0则更加强调数字化和技术来优化制造过程。
通过采用这种方法，公司可以实现更高的效率和生产力，同时最大限度地减少能源消耗和运营成本，从而实现更可持续和数字化集成的生产。
此外，在数据分析和客户反馈的帮助下，制造商可以定制他们的产品和服务以满足客户的偏好，从而提高客户满意度。工业4.0增强提供了技术术语，如图3和图4所示。
图3 智能制造技术术语
图4 工业发展历程
目前，制造商正致力于通过集成信息和物理系统、智能制造和预测性维护来提高生产水平。
例如，工业4.0中的工业应用正在使用增强现实进行装配指导，使用虚拟现实进行设计和仿真。因此，增强后的公司将获得相对于竞争对手的竞争优势，并巩固其在市场中的地位。
数据交换、增值服务、数字化和定制化产品以及绿色产业是工业世界的未来。这些景观通过四种主要方法在智能制造中实现：物联网(IoT)、云计算、大数据和分析。因此，工业4.0的采用可以集成整个制造系统，从而实现智能制造、智能工作以及智能产品和服务。
在当前智能制造环境中人机协作(HRC)的背景下，人工智能的采用正在促进高级学习过程，使人类和机器人能够在人与人的层面上共同学习。
近年来，越来越需要人类操作员与机器人协作完成装配任务。虽然研究人员一直在开发基于特征的方法来增强这种协作，但这些方法需要大量的手动工作来进行特征设计和数据标记，并且经常忽略任务上下文。
数字孪生技术，如图5所示，已成为在智能制造领域建立可持续制造实践的重要工具。该技术生成实体车间的数字副本，使制造商能够获取有关其生产过程的实时数据。这反过来又使他们能够确定可持续改进的机会，例如减少浪费、优化能源消耗和提高材料效率。
数字孪生技术还兼容其他网络-物理集成技术，例如虚拟现实和增强现实，以及模拟。这种集成使制造商能够创建其生产过程的高级模拟模型并测试各种可持续发展计划。
虚拟现实和增强现实技术为工人提供实时数据和指导，使他们能够执行与可持续性相关的任务，例如识别和分离可回收材料。通过为制造商提供实时数据，数字孪生技术已成为智能制造的重要组成部分，其与其他技术的融合可以创造更具可持续性的生产环境。
图5 数字孪生示意图
未来研究方向工业4.0时代，通过人工智能、机器人和物联网等技术提高制造生产力、效率和成本节约对于企业保持竞争力至关重要。然而，成功驾驭数字化转型之旅需要的不仅仅是实施新技术。
它要求整个组织的思维方式发生根本性转变，首先是强有力的领导承诺和对未来的清晰愿景。领导者需要了解数字技术的潜力，并有效地将其优势传达给组织。培养创新、敏捷和持续学习的文化对于支持数字化转型至关重要。
这包括鼓励实验、奖励冒险精神，以及创造让员工感到有能力接受新技术的环境。让员工尽早参与转型过程、收集他们的反馈并解决他们的顾虑是重要的步骤。全面的培训计划和技能提升计划是必要的，以使员工具备与新技术一起工作所需的技能。
从试点项目开始，公司可以在扩大规模之前在受控环境中测试新技术。与技术提供商、研究机构和行业同行的合作促进了知识共享，并使公司了解最新趋势和最佳实践。
有效的变革管理实践，例如制定清晰的战略、传达转型的目的和好处以及建立定期和透明的沟通渠道，对于成功至关重要。
强调数据驱动的决策、投资数据分析能力以及持续评估和改进数字计划是需要考虑的重要因素。通过应对这些挑战，公司和行业可以成功驾驭数字化转型之旅，并在工业4.0时代利用HRC系统在智能制造中的优势。
将AI、Cobots、AR、DT和HRC融入智能制造中，优化数据处理、控制操作和生产效率。这些方法促进了数据数字化，使其更易于管理、分析和利用。智能系统提供实时数据洞察力，从而做出明智的决策、减少浪费、节约成本并提高生产力。
此外，智能制造整合了供应链管理、客户服务和生产等业务单元，改善了协作和数据管理。这有助于实现高质量生产、更好的产品可追溯性和更高的客户满意度。
在制造业中实施HRC为传统自动化系统提供了一个有前途的替代方案，降低了复杂性并实现了人与机器人之间的高效协作。用户友好的界面有助于直观的交互。HRC系统可以提高生产过程中的效率、生产力和灵活性，塑造制造业的未来。
然而，协作机器人技术的复杂性将其目前的使用限制在简单的生产过程中，影响了操作员在危急情况下的信心和决策。设计和感知人机角色至关重要，应保持安全性和可访问性。
构建一个集成的HRC系统，包括协作机器人、人类操作员、子系统，如视觉或传感系统，以及机器学习或深度学习方法，需要透彻了解这种复杂和先进的工作系统的管理。
这些系统需要专门的操作技能，一些操作员可能缺乏必要的经验或专业知识来有效处理这些集成技术。所涉及的复杂性可能会给不熟悉这些技术的操作员带来挑战，使培训非常耗时，并且需要在教育和技能发展方面进行大量投资。
此外，对于员工流失率高的企业，提供定期、全面的培训计划成为确保新员工适应这些变化的瓶颈。这可能代价高昂，并且需要不断努力让运营商跟上不断发展的技术。
此外，必须承认在智能制造环境中实施人工智能方法会引发道德和法律问题。保护数据隐私和安全、解决算法偏差以及遵守与安全和工人权利相关的法规是重要的考虑因素。制造商必须应对这些挑战，并确保技术实施符合道德准则和法律框架。
人类操作员和机器人之间的协作有可能彻底改变制造业，使生产系统更加灵活、高效和有效。例如，将过程中质量控制集成到HRC系统中代表了一个有前途的研究方向，因为它可以改进生产过程，同时保持严格的产品质量标准。
通过追求这些研究方向，我们可以推进HRC系统在工业环境中的理解和实施，推动创新并提高不同制造部门的运营效率。确保HRC系统的安全水平并仔细设计人类和协作机器人的角色对于它们在制造环境中的成功适应至关重要。
参考文章：
Othman, U.; Yang, E. Human–Robot Collaborations in Smart Manufacturing Environments: Review and Outlook. Sensors 2023, 23, 5663.
