摘要

隨著工業機器人密度持續提升，中國制造正從“單機自動化”走向“多機協同”。權威數據顯示，中國工廠在用工業機器人存量已達約175萬臺，2023年新增裝機約27.6萬臺。 面對多機器人并發作業、交通管控與設備互聯需求，調度系統與AI邊緣一體化控制成為關鍵。本文結合行業數據與富唯智能解決方案，解析多機調度的核心能力與落地路徑。

一、行業背景：工業機器人密度提升，多機協同成為“必答題”

過去十年，工業機器人主要解決“單工位自動化”；而當機器人數量上升到產線級、工廠級時，真正的瓶頸往往不在單臺機器人性能，而在多機協同的“組織能力”：任務如何分配？路徑如何規劃？擁堵如何避免？設備與系統如何聯動？

國際機器人聯合會IFR在《World Robotics 2024》相關發布中指出：中國工廠在用工業機器人存量約 1,755,132 臺（同比增長17%），2023年新增裝機 276,288 臺，約占全球需求的 51%。

工信部也在2025年發文組織開展工業機器人行業規范公告申報工作，并明確依據《工業機器人行業規范條件（2024版）》等文件推進產業規范化發展。

結論：機器人越多，越需要“調度中樞 + 邊緣控制”的組合來實現全局最優。

二、為什么說“調度系統”決定多機協同的上限？

當移動機器人（AMR）、復合機器人、協作機器人在同一場景運行，管理難點通常集中在三類問題：

l 任務調度：訂單/工位需求實時變化，任務需要動態插單、重排優先級

l 交通管控：多車會車、讓行、避障、瓶頸路段擁堵治理

l 可視化與運維：現場需要實時監控、告警、追溯、統計報表，以及快速擴容/減員

富唯智能調度系統定位為“集成化智能管控平臺”，支持移動機器人集群的智能任務調度與動態交通管控，并具備無人值守集群協同管理能力，同時可實現對CNC等設備的實時監控與集中控制，構建全域設備一體化管理中樞。

低代碼流程編排引擎、任務過程可視化、地圖場景監控、機器人管理、路線規劃與交通管制、運行監控、庫位管理等能力

支持“零代碼/低代碼”方式快速構建任務鏈，并可快速增減機器人部署數量（適合產線擴產/臨時峰值）。

三、AI邊緣一體化控制：把“手、腳、眼、腦”裝進同一臺控制器

在多機協同里，調度負責“分配與規劃”，而真正讓機器人“動作一致、響應及

強調一臺邊緣控制器一體化控制多種工業設備和器件，可對接多個節點，打通工廠各環節。

設備正在呈現AI化、定制化、軟硬一體等趨勢，視覺與現場AI需求推動更多設備集成AI算力。四、復合機器人與人形機器人產品矩陣。

四．典型應用：多機調度如何在CNC、3C、醫療場景“算出收益”？

當機器人數量從“單臺”升級為“多臺協同”時，企業的關注點不再只是設備性能，而是系統整體效率。多機調度系統的核心價值，在于通過統一管理與動態優化，實現資源利用率最大化。

1. CNC機加工行業：提升設備利用率

在CNC場景中，機床數量多、加工節拍不均、上下料頻繁。
傳統模式下，人工難以動態平衡設備負載，容易出現“部分機床等待、部分機床擁堵”的情況。

通過多機調度系統：

動態分配任務，優先響應即將完成加工的設備

優化機器人服務路徑，減少空行程

支持夜間無人化連續運行

通常可帶來：

l 設備利用率提升 15%–30%

l 單人管理設備數量提升 2 倍以上

l 人工成本顯著下降

2. 3C電子行業：穩定節拍與一致性

3C產線節拍以秒計，波動直接影響產能與良率。
多機器人并行作業時，調度系統可實時監控工位狀態，平衡瓶頸環節負載。

l 應用效果包括：

l 產線節拍波動降低

l 設備沖突次數減少

l 生產效率提升 10%–25%

調度系統在3C場景中，更多承擔“產線節拍協調中樞”的角色。

3. 醫療與院內物流：安全與連續運行

在醫院環境中，多臺移動機器人承擔藥品、標本與物資配送任務。
場景復雜且優先級差異明顯。

多機調度系統可實現：

l 緊急任務優先處理

l 動態避讓與路徑調整

l 集群監控與遠程管理

其帶來的收益不僅體現在人工成本下降，還體現在服務響應效率提升與運行安全性增強。

總結

隨著工業機器人密度持續提升，制造企業正在從“單機自動化”向“多機協同智能化”升級。

在這一轉型過程中，真正決定產線效率與擴展能力的，不再是單臺機器人性能，而是：

是否具備統一調度能力、是否具備邊緣一體化控制能力、是否支持多協議設備融合

、是否能夠實現數據可視化與系統級優化；

AI邊緣一體化控制系統為設備層提供實時控制與數據匯聚能力；

多機調度系統為系統層提供全局優化與任務分配能力；

復合機器人與移動機器人則構成執行層，實現柔性化與無人化作業。

三者結合，構成現代智能工廠的核心架構。

當企業機器人規模擴大時：

調度優化帶來規模化收益、系統協同降低邊際管理成本、數據沉淀支撐持續優化。

因此，多機調度與邊緣控制系統并非“輔助功能”，而是支撐智能制造升級的基礎設施。

在多機器人時代，效率不再來源于設備數量的增加，而來源于系統協同能力的提升。