2025机器人智能解決方案賦能表面精加工白皮书

白皮書|2025 Steven\h.Hiroki\hLouis\hlouis-.\hleon-axy.Peter\hpeter-Tobias\htobias.helberg@porsche-Juntian\hjuntian.dong@porsche-\hsharon.archetti@porsche-Florian\hflorian.schaefer@porsche-達80%的全球電子製造服務（EMS）公司預計利潤率將停滯不前很-保時捷管理諮詢公司對包括執行長（CEO）和營運長（COO）在內的48位高層管理人員進行的全球跨行業調查顯示96%的全球消費電子市場發展

保時捷管理諮詢公司的高層管理人員調查 不斷增 停滯不 不斷減 遊 電 其來源：保時捷管理諮詢公司。摘自白皮書《智能工廠：高科技，還是更高的挑戰？》|（porsche-2：參考自IPC：當前對全球電子製造供應鏈的觀點，2024年6面對供應鏈中斷和熟練勞動力短缺等各種挑戰，所有公司都必須調查顯示了智能工廠轉型的五個戰略生產效率:廠成本。轉型為智能工廠之後，預計每年的成本降低幅度因行業而異，平均降幅為14%。其中，消費品行業的成本預計下降按重要性排序（從5=高到1=低

9%，而工業品行業的成本則預計下降18%可靠性:度、自動化系統及車間IT/OT的可用性和穩健性成為可靠性的關鍵成功因素，因為這三個方面都會受到停機時間和中斷的影響。靈活性:4,2/

4-5

3,43,4/3,2/2,5/1,7/1-保時捷管理諮詢公 保時捷管理諮詢公保時捷管理諮詢公司為智能工廠的願景設定宏偉目標很容易，但大多數組織在實現其目機器人價格下降了55%已經推動全球工業機器人安裝量的增長達到160%智能工廠轉型的預期很大程度上可歸結為以下八個常見誤區：BrownfieldIT/OT

如果在智能工廠轉型中忽略了這些陷阱中的一個或多個，那麼預即使只涉及一個行動領域，實施起來仍然很困難，因此往往難以全面達成多維目標。一個令人驚訝的調查結果是，人們往往低估了組織接受度和變革管理的重要性。不同公司規模和行業的各種項目都證實了這一點：智能工廠的成功轉型往往因為缺乏有效的轉型和變革策略而受挫。必須將其視為一個整體的過程，而不是孤立的項目。特別是對電子製造服務（EMS）公司來說這些技術的整合增強了企而且對於確保在不斷發展的EMS環境中實現可持續和繁榮的未來也至關重要。自動化和勞動力成本演變

保時捷管理諮詢公 保時捷管理諮詢公）3：根據經濟學人智庫、德國勞動市場與職業研究所、國際機器人聯合會的數據。勞動力成本=美國製造業相關的勞動力報酬折算指數（1990年=100%）機器人價格=美國製造業機器人平均價格折算指數（1990年=100%）。隨著消費者和監管需求的不斷增長，促使製造商採用更可持續的生產方式，機器人所帶來的性能提升，可在確保材料的高效使用、減少浪費和降低整個加工過程對環境的影響方面做出重大貢獻。雖然自動化技術的初始投資可能較大，但透過提高產量和降低營運成本，這些投資最終可以得到回報。此外，自動化可以幫助企業緩解在競爭激烈的就業市場中找到熟練勞動力的挑戰，同時可以讓工人從繁瑣的低級任務中解放出來，從而實現更有效的人力資源利用。隨著市場需求的波動，製造商可以擴展他們的機器人系統，以滿足增加的生產需求，而無需僱用額外的員工。打磨是電子元件製造中的一個重要過程，有助於提高最終產品的品實現光滑、無污染的表面處理至關重要，這對於塗層、油漆和焊料的正確附著以及防止電短路和確保專業美觀的外觀至關

接下來，本文將介紹應用機器人自動化處理電子元件製造中所涉及的打磨任務所帶來的優勢，以及如何使用ABB的MachiningPowerPac解決方案提升性能。隨著機器人打磨技術在電子製造中的廣泛應用，處理3D幾何圖形的方法通常是將區域劃分為不同

（步驟該過程的最佳週期時間為90步驟2：生成2130390中部和底部進行切割，然後使用額外的砂紙泡沫或軟拋光輪來適應3D幾何曲線。

且為了獲得準確的3D投影就需要更多的測試部機器人工程師在特定區域的編程CAD與生產CAD×¥50/$×邊角不均勻的風險（4×過渡不順的風險（無法與複雜幾何形狀平滑過渡×3D表面拋光痕跡的風險（點分布不均勻×3D表面上刀具痕跡的風險（機器人路徑方向=CNC標記方向×3D表面上出現分割線的風險（區域重疊導致過度拋光/拋光不足¥307,737/$

3D

線”*從Protolabs步驟1：步驟2：已連接V

第一個挑戰是編程過程仍然高度依賴於零件設計師和機器人程序處理更複雜零件所需的精度需要專家級的編程技能和對零件的深入了解，這是未經專業培訓的人員難以勝任需要長×204800¥40,000/$¥20,000/$挑戰挑戰虛擬機器人和實體機器人的偏差：由於軟體缺乏對特定機器人品牌實際運動控制的精確模擬TCP30603060319060¥50/$¥50/$×邊角不均的風險（4個邊角移動時速度/壓力不均勻×過渡不順的風險（無法與複雜幾何形狀平滑過渡×3D表面拋光痕跡的風險（點分布不均勻×3D表面上刀具痕跡的風險（機器人路徑方向=CNC標記方向×3D表面上出現分割線的風險（區域重疊導致過度拋光/拋光不足×3D表面壓痕的風險（變色和雷射蝕刻文字顏色不均勻¥307,737/$¥105,008/$引入ABBMachiningPowerPac使得能夠自動生成CAD以下發現來自ABB機器人進行的一項實驗該實驗涉及對歷史項目計劃的研究，包括原型階段的10,000個輸入單元和工程驗證構建期間的100,000個輸入單元。這些展示了將ABB的MachiningPowerPac應用於機器人表面處理的潛在優勢。

1.8000件基於對歷史項目計劃的研究，包括原型階段的10,000個輸入單元和工程驗證構建階段的100,000創建新路徑所需的時間（分鐘3×創建新路徑所需的時間（分鐘3×1030¥20,000/$¥62.50/$最大角度（度最大角度（度運 動態模

ABB

1年的Machining由ABB或ABB36×1020×人員成本（機械設計工程師+機器人工程師¥20,000/$2,¥40,000/$¥62.50/$¥20,000/$¥19,937/$×¥50/$¥50/$×邊角不均的風險（4個邊角移動時速度/壓力不均勻×過渡不順的風險（無法與複雜幾何形狀平滑過渡×3D表面上刀具痕跡的風險（機器人路徑方向=CNC標記方向×3D表面上出現分割線的風險（區域重疊導致過度拋光/拋光不足×3D表面壓痕的風險（變色和雷射蝕刻文字顏色不均勻¥105,008/$¥307,737/$¥202,728/$2,1006,155×¥50/$¥50/$×邊角不均的風險（3D路徑投影偏移錯位×過渡不順的風險（無法處理複雜的幾何形狀×3D表面拋光痕跡的風險（機器人路徑=與CNC標記相同×3D表面切割痕跡的