技術專題主編前言｜智慧機器人專輯主編前言

自2018年美中貿易戰開始至2020年新冠疫情的蔓延等外部因素衝擊，全球許多企業重新考量關稅及供應鏈斷鏈的風險，開始將生產基地分散至東南亞和印度等地。加上今年二月的俄烏戰爭、防疫封鎖等原因，全球供應鏈相關的風險更被重視，許多業者紛紛朝向在地生產、在地供應。此外，產業供應鏈失衡、碳中和議題逐漸發酵等變化，亦影響製造商營運布局。全球勞動力成本的提高，讓企業重新思考“人”的依賴性，隨著物聯網、大數據、雲端、邊緣運算等各項技術演進已愈發成熟，加速智慧製造的迫切需求，越來越多的公司願意導入智動化，彈性生產基地，韌性製造，遠距維修與故障排除成為新思維。

近年來全球機器人新購與採用量快速的成長，根據Zion Market Research的研究，2021年工業機器人市場價值約為417億美元，預計到2028年將增長至約814億美元，這七年的平均複合成長率約為11.8%。台灣工業在機器人的採用上也是名列前段班，透過產業來看我國製造業機器人的分佈，可以發現電力電子業擁有最多的工業機器人，其次為汽車產業，電力電子業擁有38,000台工業機器人，主要從事重複性高的操作，佔全體製造業機器人使用的71%，近5年的複合成長率達22%。汽車業擁有6,450台工業機器人，主要包括機械裝載、組裝等，積極在將機器人導入生產流程，近5年的複合成長率高達38%。預估全球智慧製造市場規模將從2020年2,348億美元成長至2027年5,058億美元，年均複合成長率達11.6%。作為人工智慧技術最重要的載體之一的機器人在製造工業自動化中發揮著關鍵作用。至於導入智慧製造有什麼好處? 從製造業產業鏈來看，上游工業機器人應用為下游企業提供了更為優質的中間投入品，有助於下游企業出口產品品質提高，降低企業生產的生產成本，且在自動化生產過程中，利用數位系統工具協助，引入或轉換更有效率的製造流程／工作流程，除了可以避免不必要的產能消耗和產品缺陷，減少企業營運中碳排放量的產生外，更進一步提升企業韌性。

此外，市場的多變和客製化生產是大勢所趨。全球製造業的生產型態逐漸從傳統標準化、大規模量產模式，轉型為少量客製化、彈性生產製造模式，利用模擬軟體與AI搭配機器人將是決勝關鍵。若要創造虛實整合的環境，每項機台必須有一個「數位孿生」(Digital twin)存在於數位空間內，透過不斷的數據感測與更新，將設計與製造流程串接起來，讓此孿生兄弟永保一致，建構極致的虛實整合系統(Cyber-Physical System, CPS)。近期「元宇宙」議題引發廣泛關注與熱議，虛擬商品、NFT、虛擬人、3D廣告等多個消費端領域快速發展，但除了在娛樂和社交媒體上的應用潛力外，業界則是普遍看好應用於製造領域的「工業元宇宙」(Industrial Metaverse)，我想原因在於工業應用市場具備場域封閉性、產業大廠數位化程度普遍較高。然而如何打造工業元宇宙?我認為元宇宙的基礎是Digital twin及CPS，將現實世界中具體存在的物理實體、流程或是系統，在數位化資訊平台內升成一模一樣虛擬分身，而這個分身具有真實世界的一切元素和特質，可以在虛擬世界裡模擬真實世界運作的情況，進而透過虛實整合模擬物理世界來優化產品生命週期的研發生產管理，這些都是工業4.0系統中耳熟能詳的應用，也是建構元宇宙關鍵技術。

進一步來說，隨著科技與資通訊技術的飛速進展，自動化能夠完成的任務越來越多，「智慧製造」的願景也逐步的實現。製造業除了無人工廠外，「製造協作化」(Collaborative Manufacturing)的議題也逐漸浮現，如何透過製造協作化達到彈性生產、降低對特定人員的依賴，也成為智慧製造的重要下一步。然而，過去在談「機器人協作」時，往往會把焦點放在機器人應該如何與人協作，也因為協作型機器人(Cobot)能夠無須圍欄隔離與人類一起工作，藉人機協作填補全人工生產線與全自動生產線之間的空缺。由人類擔任靈活度高、更有價值的工作，由協作機器人執行需要快速、準確、重複性的工作，達到分工合作的目標。但當依賴人工的產線遇到衝擊時，「產線停擺」只能是唯一的選擇嗎？對企業主來說，即便建置了無人產線，但若遇到製程中的關鍵設備故障卻無法到場維修，對企業同樣會造成重大損失。Gartner曾於2020年發布2021年9大科技趨勢，直指結合AI、機器學習與機器人自動化作業等技術的「超自動化」(Hyper-Automation)已是銳不可擋且不可逆轉的趨勢。當組織在生產、作業的流程都達成自動化時，協作式生產的範疇，將不再只有「人機協作」，而是進一步做到「多機協作」。應用結合遠距操控與自主運作技術的遠距自主機器人，除了可提高生產力與具備多樣的工作方式外，透過可自主移動機器人(Autonomous Mobile Robot, AMR)來串接各生產站點之間的物流、及代替人類「照顧」現場的設備，將更能夠因應無接觸的應用情境。未來，產線中的機器人將會手腳兼具，除了處理「勞力」的工作外，更能夠透過軟硬整合的加值，進一步處理要「能力」的工作，使「協作式生產」的功能更為完整，達成更有彈性、更有效率的智動化生產目標。製造業應該思考建構更具韌性及快速恢復能力的供應鏈，企業需要透過無人、遠距、自主運作等新型態營運方式，保護供應鏈成員、企業員工及客戶安全。在此趨勢下，機械手臂已然成為製造業布局智慧工廠的重點設備之一，當機器人技術逐漸純熟，機器人的下一步將成為智慧生產方案提供者，並透過與設備業的異業整合，為應用端帶來更加完善、適切的解決方案。

製造領域的另一關鍵議題為工廠物流，也是生產製造中的關鍵環節，讓AGV (Automated Guided Vehicle)市場成長迅速，隨著AGV定位、導航、定位精度與安全性的提升，應用範圍也隨之擴展，近幾年可搭載機器手臂成為具有導航功能的AMR，從傳統AGV到AMR，可以看出的是，這種物流搬運設備的「車輛」屬性正被弱化，進而更加凸顯出「機器人」的屬性。根據Research and Markets在2021年1月的報告中更進一步提到，AMR在2020至2026年間，將以45%的年均複合成長率增長，由此可預見AMR將在產業趨勢中扮演著舉足輕重的角色。為了達成搬運過程中的產能最佳化，我們著重在最複雜的派車演算法，開發多車派車系統，此系統除了可提供跨廠牌跨導引方式外，也可同時兼顧彈性與安全的進行插斷(Preempt /Insert/Combine)作業，並考量無線網路的通訊延遲問題，選擇最適用於某項給定任務的機器人，確保證機器人間以及機器人與動、靜態障礙物之間無碰撞，達到搬運效率最佳化。

本期針對目前工研院機械所發展的機器人核心技術與產品，收錄9篇相關文章來進行機器人產業與技術介紹。在[十字雷射校正裝置與導引路徑生成技術應用於機器人焊接單元]文中，各位能夠看到如何利用十字雷射校正裝置，讓機器人能夠更精準快速的完成空間定位及建立相對關係；[機器人3D環境感知與深度學習介紹]則透過虛實整合技術的導入，讓環境納入機器人任務作即時的對應。透過[機械手臂力量感測技術介紹]文中可以了解在機器人任務執行中，與工件和作業員彼此的接觸力互動，甚至衍生至[雙臂機器人系統(DARS) ]。AI軟體徹底整合機器人系統的趨勢，讓機器人可以執行更多樣的任務，這樣的軟體也逐步建構成一個龐大的元宇宙，並以[元宇宙虛擬教練：機器人複材繞線應用案例]分享如何在虛擬空間建立各種參數與製程的調整，達成多因子的加工動作。[SmithOS機器人單元的核心軟體]則讓機器人軟體提升至OS功能，提供更直覺的使用者介面。未來AMR將在產業扮演角色越趨重要，[移動機器人安全標準]介紹了目前主流的相關規範與標準，從[多機器人派車系統設計]與[無人搬運車系統最佳車數決定與模擬驗證] 了解當工廠內欲導入多台移動機器人時，能夠搭配軟體進行多車管理，也能夠藉由演算法提高搬運效率進而提高產能。最後，希望透過本專輯豐富的內容，能讓讀者更進一步深入的了解機器人技術與市場應用趨勢。更感謝諸位作者研究先進提供的寶貴研究心得，使本專輯能順利完成。