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中國工業機器人產業進入第二階段:細分行業應用軟件成為(wéi)競爭焦點
2020-5-14  來源:--  作者:-
 
       在一係列的產業白熱化競爭和資本兼並之後,中國(guó)工(gōng)業機器人產業迎來第二(èr)個發展階段:以工藝應用軟件為核心競爭力時代正式到來(lái)。
  
       如果說中國工業機器人產業第一個(gè)階段是:以硬件的可(kě)靠性,穩定性以及硬件自主性作為核心競爭(zhēng)力的話;那麽產業發展的第二階段是:以自主(zhǔ)化操作係統和能夠滿足客(kè)戶的多樣化的(de)工藝(yì)軟件包為代表(biǎo)的軟件時(shí)代,這種“軟實力”將成為征服客戶主要因素。
  
       中國工業機器人(rén)進入第二階段的典型特征
  
       工業機器(qì)人進入第二階段伴隨著幾類典(diǎn)型的特征,這些(xiē)特征應當是工業機器人企業需要注意且必須把握的核心節點。
  
       國產(chǎn)機器人應用行業輻射深(shēn)度進一(yī)步加深
  
       根(gēn)據CRIA(中國機(jī)器人產業聯盟)公布的數據,截止2019年(nián),國產工業機器人已經應用於47大類國民經濟行業涉(shè)及110多個二級行(háng)業。
  
  
國產機器人應用(yòng)行業
  
       在梳理機器人應(yīng)用領(lǐng)域中,我們需要從縱向看到,國產機(jī)器人廠商(shāng)是在2013年之後,開始小批量推廣工業機器人(rén)本體。在2017年進入工業機器人最火(huǒ)熱的高峰,甚至家電企業,地產企業(yè),紛紛成立工業機器人生產基地,並開始生產(chǎn)機(jī)器人(rén)。
  
       從硬到軟的競爭要素轉變:從核心(xīn)零部件到工(gōng)藝軟件的變化
  
       在本體市場熱錢湧動(dòng),人氣(qì)浮躁,下遊(yóu)市場仿佛覺得將“智能製造”釘在腦門上(shàng)麵,就能(néng)夠吸引來客(kè)戶的時期,買(mǎi)來硬件,組裝並(bìng)成功在(zài)展會現場展出,發布上市(shì),這是產業發展第一階段(duàn)的典型(xíng)特征。這一時期所有(yǒu)人重點關注的都是機器人核(hé)心三大件:控製係統,伺(sì)服係統,減速機。
  
       這種核(hé)心部件過度的關(guān)注,在2018年初的中美貿易戰中,又(yòu)被舊事重提,並且讓行業進(jìn)入到一種畸形的魔怔當中。仿佛製(zhì)造出RV減速機,便是掌握了工業機器人。事實情況(kuàng)是(shì):從RV減速機到工業機器人的現場應用相差十萬八千裏。
  
       或許你不知道的是,減速機廠商也在向外拓展,如果你有幸關注過蘇州綠的諧波,你就會知道工業(yè)機器人市(shì)場隻是綠的很小一部分市場,這並非是綠的占有工業機器人(rén)市場的份額較少,主要原因在於(yú)綠的的產能及銷量(liàng)遠(yuǎn)超工業機器人行(háng)業總體(tǐ)需求。並且,我(wǒ)們工業機器人行業的減速機(jī),不論是諧波減速機,還是RV減(jiǎn)速機在其他工業場景中都有使用,並非全部供應給機器人市場。因此,對於本體機器人廠商突然涉足減速機領(lǐng)域,或許他(tā)真的是沒有明白(bái)未來的方向在哪裏。
  
       盡(jìn)管,自動化行業強調(diào)的應用場景的複製,不會明天就到來;但可以預計2020年國內市場(chǎng)對工業機器人需求絕不會出現大幅下跌的情況。這(zhè)主要得益(yì)於行業開始多點開花。
  
       應用場(chǎng)景的複製前(qián)提:開發專用工藝軟件包
  
       fanuc上海研發基地擁有數百名研發人員,但FANCU機器人本體生產基地一直是在日本,上海FANCU承(chéng)擔著機器人的組裝以及測試(shì),同時(shí)也包括(kuò)中國以及(jí)東南亞區域機器人應用工藝的開發。
  
       2017年(nián)之前,在汽車行業最(zuì)紅火的前20多年,FANUC在中(zhōng)國主要研發重(chóng)心是為家電,汽車,電(diàn)子3C市場服務,對於細小且零碎化的市場,多數依賴於下遊係(xì)統集成(chéng)的技術去開拓,除三大主要市場外,應用於通用性市場的工藝(yì)軟件包也僅有焊接(弧焊(hàn)),碼垛,打磨,去毛刺,切割等幾大(dà)類。這幾類應用軟件顯然覆蓋不了所有行業,得益於FANUC本身不少(shǎo)下遊行業企業(yè)極強的實力,FANUC在一般(bān)工業領域仍然具(jù)有較大的市場。
  
       國內市場最早做細分行業工藝軟件包的是南京埃斯頓,埃斯頓率(lǜ)先推出應(yīng)用折彎領(lǐng)域的軟件包(bāo)Smart Bending軟件包,在2015年,同abb等四大家族(zú)在競爭中,就顯示出優勢。
  
       由於(yú)ABB等外資(zī)廠商,沒有專用折彎軟件包,使用通用機器人現場(chǎng)開發定製化的應用工藝,需(xū)要消耗(hào)大量的人力以及物力。這對於一個龐大的(de)企業來(lái)而言,需要走一個漫長(zhǎng),且複雜的過程(chéng):市場研(yán)究——需求反饋——收益評估——開發測試——落地試(shì)用。
  
       因此在2015-2019年,埃斯頓憑借其最(zuì)早,且最成熟的折彎機器人應用工藝軟(ruǎn)件包,搶到了行業的第一個頭籌。對於工業行業而言,先發優勢(shì)非常的重要。利基市場就存在那短短的幾年中。
  
  
埃斯頓折彎機器人
  
       同(tóng)樣在軟件工(gōng)藝開發領域,最(zuì)先嚐到甜頭,還有埃(āi)夫特機器人,埃夫特在聯合佛山(shān)新鵬開(kāi)拓衛浴領域噴釉應用,也專(zhuān)門開發了相應的(de)噴塗工藝以及相互配合的機(jī)器人。
  
  
埃(āi)夫特噴釉機器人現場
  
       是定製化機器(qì)人重要,還是細分行業工(gōng)藝軟件包重要?
  
       從定製化(huà)機器人(rén)的產生的流程而言,是先有客戶針對特殊的應用場景(jǐng),要求企(qǐ)業去開發相應的(de)工藝,而後再考(kǎo)慮多場景及複製性,企業才會去以較高性價比以及客戶更容易接受的產(chǎn)品形式(shì)去開(kāi)發新的機型。其核心(xīn)仍然是圍繞(rào)工藝軟件的產生在(zài)發展。
  
       切莫去奢望(wàng):一招可以通(tōng)吃天下
  
       單個細分行業應用能夠支撐起一年1000台的機器人銷量(liàng),已經屬於行(háng)業內(nèi)絕(jué)無僅有的翹楚。與焊接,碼垛,打磨,噴(pēn)塗(tú),塗膠不(bú)同,針對一些細分應用,例如曾經風靡(mí)一時的手機(jī)外殼打磨,scara鎖螺絲,桌麵六軸檢測,以及(jí)當下珞石,kuka等企業專項開發的(de)縫(féng)紉機器人。這種定製化的工藝應用並(bìng)不是以量取勝的(de)產(chǎn)品,而是依靠高附(fù)加值,拉高整體解決方案(àn)的售價。
  
  
珞石機器人縫紉工藝
  
       汽車市場(chǎng)批(pī)量化,低價綁定機器人銷量的發展,讓庫卡,fanuc,abb在這一(yī)輪汽車衰敗潮(cháo)中感受頗深。曾經最依賴(lài)的巨大的產業市場,最後成為了銷售的拖累,並且kuka多年依(yī)賴主力進攻汽車市場,毛利一直維持在5%以下,甚(shèn)至一度降為虧損。這也進一(yī)步說明,一招吃遍天下的時(shí)代已經過去了。
  
       細分行業工藝軟件,核心的競(jìng)爭優勢(shì)在於哪裏?
  
       可(kě)以實現快速複製。
  
       工業行業(yè)的難點在於使用場(chǎng)景的多樣性,項目落地的周期性長。如果能夠實現(xiàn)一個產(chǎn)品,如消費(fèi)品一般即買即用,那對於工業生產企業來說,將具有極大的吸引力。這種快速複製的方案(àn),能(néng)夠有效的大小客戶對於項目完(wán)成時間帶來的各類不(bú)可控成本(běn)以及外部環境市場的不確定性。
  
       縮短調試周期(qī),讓客(kè)戶(hù)更易於使用
  
       從一個(gè)通俗的理論去理解(jiě)工藝(yì)軟件包,這(zhè)就相當於一個Windows係統上麵的一個軟件應用。如(rú)果沒有這個軟(ruǎn)件應用,你(nǐ)如何使用這台電腦,唯一的辦法就是用最早期的DOS模式。一行行寫代碼去操(cāo)作機器人。工(gōng)藝軟件的優勢在於直接調用(yòng)前期已經開發好的各類工(gōng)藝(yì),並且不需要用戶了解哪些複雜,甚(shèn)至(zhì)可(kě)能使用不到的場景。
  
       2020年,中國工業機器人競爭格局仍將不斷變化,曾經雨後春筍般發芽的(de)各類企業,會在這一輪冬日寒潮中消亡。雖然殘酷,但這是行業必(bì)然存在的淘汰。從核(hé)心零部件的狹(xiá)窄(zhǎi)視野中走出來,向工藝看齊,這裏才是工業機器人未來的主(zhǔ)要方向!
  
       2020年,中國工業機(jī)器人行業不論大環境如何變化,一定要冷靜思考,穩紮穩打,才有活下去的勝算!
  


       (來源: 機器人觀察)
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