每经记者:吴泽鹏 每经编辑:李雨冰
刮研,是工业母机最难被机器人替代的手工工序之一,上百年来均由人工操作,如今正出现商业化拐点。
10月15日,第140届中国进出口商品交易会(广交会)开幕。广州数控设备有限公司(以下简称广州数控)在D区展馆展出了一套“机器人刮研工作站”,据公司介绍,工作站搭载自研的刮研视觉分析系统,可控制机械臂同步完成研磨、铲刮加工、检测等工序。目前这套系统的识别精度已达到95%以上,剩余的5%仍需人工干预修补。
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广州数控的机器人刮研工作站。 图片来源:每经记者 吴泽鹏 摄""
现场有工作人员向《每日经济新闻》记者(以下简称每经记者)介绍,公司目前已与5家机床厂商合作落地。不过,技术人员也坦言:“刮研机器人不是完全去取代人,而是把人的劳动强度降低一些。”他提到,国内目前的刮研工人越来越少,老师傅基本上都上年纪,年轻人都不愿意学。“因为这项工作对身体有损伤,又比较枯燥。”
这也是精密制造中面临的普遍问题——当“老师傅”越来越少,机器人能否接住工业母机的“最后一公里”?
广交会上的“新劳模”:机械臂末端装上刮刀
一道依赖“手感”的古老工序,正站在被技术重构的十字路口。
每经记者在现场看到,这台橙色六轴机械臂的手臂末端不是焊枪,也不是抓手,而是一把特制的刮刀,以毫米级的精度在金属表面一下一下地刮削。
搭载视觉分析系统后,这台机器便可实时捕捉工件表面的高低起伏,再自动规划刮削路径。在机械臂旁,陈列着经过机器刮研的样件——方形、燕子、月牙、米粒等多种铲花纹路均匀规整,单件刮研时间被大大压缩。
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机器刮研样品。 图片来源:每经记者 吴泽鹏 摄
每经记者在现场了解到,其解决方案的核心,是一套自研的“GSK QVision”刮研视觉分析系统——机器人通过工业相机拍摄工件表面,算法自动识别研磨后基准表面的高点分布,再控制机械臂同步完成研磨、铲刮加工、检测等工序。
有意思的是,广州数控还给这位不知疲倦的“工人”起了个贴切的名字:“新劳模铲刮工”。据介绍,广州数控首创机器人刮研技术,拥有刮研机器人本体、核心部件、控制算法、刮研系统、视觉分析系统等发明专利及软件著作权。
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广州数控将这一产品称为“新劳模铲刮工”。 图片来源:每经记者 吴泽鹏 摄
放在过去,坚守刮研岗位的可都是真“劳模”——如果你去过机床生产车间,你会看到生产线上有些师傅拿着一个长条形状的铁质工具,他们弯腰低头,重复地做着“前铲”的动作。这便是刮研,被称为高端装备制造的“灵魂工艺”。
以机床产品为例,这道工序不仅是为了平整,更是为了形成均匀的载荷分布、避免局部应力集中,从根本上增强机床的耐用性。与此同时,人工刮研能在表面形成微妙的“油楔”,促进均匀油膜形成,减少摩擦、抑制振动,从而保障机床在长期重载条件下仍能保持超高精度。
老师傅老去,机器人上场
传统经验里,手工刮研师傅凭借多年手感,能够根据工件状态实时调整力度、角度和刮削量,应对各种突发问题,这些能力长期被认为无法由机器人替代。
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传统人工刮研。 图片来源:网络视频截图
但制造业“老师傅人才荒”的逼近,让这道工序不得不寻找新的出路。南京天坤人工智能研究院在今年4月份发布的研究报告提到,我国制造业从业者平均年龄超过40岁,部分制造企业一线工人平均年龄达到49岁。80%的企业反映面临的最大挑战是“技术人才匮乏”,部分地区的制造企业一线工人岗位面临“断代危机”。
广州数控人士告诉每经记者,这一现象在刮研这一岗位上尤其突出:刮研入门简单,但要掌握真技术,学艺周期长达数年,且工作环境艰苦——噪音大、粉尘多,长期弯腰操作对腰椎伤害严重,年轻人不愿入行。
这正是广州数控多年前就看到的问题。据介绍,广州数控早在多年前便开始布局机器人刮研技术,核心动机很朴素:用机器人替人干繁重的体力活,同时保证精度不降级。
据广州数控方面介绍,目前公司已与5家机床厂商展开合作落地,每套系统根据工序不同配置2至3台机器人协同作业,价格则具体取决于刮研工序的复杂程度。相比聘请多名高级技工的长期人力成本,这些客户在算完账后选择了为机器人买单,并且已经有了复购计划。
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刮研细节。 图片来源:每经记者 吴泽鹏 摄
质疑声音还不少,但替代也有边界
需要指出的是,目前这类产品的推广并不容易。每经记者注意到,社交平台上,在介绍刮研机器人的视频里,仍有不少留言提出疑问与质疑——“还是人最好”的观念,短时间内难以扭转。
对此,广州数控现场人士向每经记者强调:“我们不是完全去取代人,而是把人的劳动强度降低一些。”例如,在某个客户案例中,一套机器人刮研工作站可以替代原来4名刮研工人的工作量,现场仍需保留1名操作员进行监控与刮研的微调。
刮研虽小,却是国产机床迈向高精度的“最后一公里”。当一台机床的精度保持性不再受制于稀缺的“老师傅手感”,中国制造业在工业母机上的自主权,才算真正补上了一块短板。而在这场静悄悄的变革中,广州数控正用一台机器人,“刮”出一条新路。
每日经济新闻







