隨著我國制造業轉型升級，以工業機器人為關鍵技術裝備的智能工廠成為發展的熱點和必然趨勢。在早期的智能工廠中，機器人大多是單機運行的，機器人狀態信息一般通過定期停機檢測來獲取，缺少在線健康狀態監測、故障診斷和預測性維護的條件和手段，工業機器人的運維處于較初級的水平。

　　近年來，網絡技術的普及使得工業機器人遠程運維成為智能工廠發展的新趨勢。當前，工業機器人一般都提供了有線或無線網絡接入功能。借助于網絡連接，機器人本身的傳感器數據可以十分方便地被傳送到企業服務器或云平臺。基于云端或服務器端對傳感器數據進行分析和挖掘，企業可實現對工業機器人運行狀態的實時監控、故障評估和預測性維護。因此，工業機器人遠程運維是當前智能工廠網絡化發展的必然要求。

　　值得注意的是，工業機器人遠程運維目前還處在相對無序的起步階段。相關條件建設缺乏統一的技術標準，不同企業往往采用不同的遠程運維平臺和數據接口。這種現象給同行業互聯互通帶來了極大的困難。在此形勢下，國內制造業迫切需要抓住眼下轉型升級的機遇期，及時啟動并大力推進工業機器人遠程運維技術標準研究，以搶占工業機器人遠程運維技術制高點。這對于提高我國在工業機器人標準領域的國際競爭力，帶動我國工業機器人產品研發與應用推廣，設定國內工業機器人市場準入門檻以及提升國產工業機器人市場份額具有重大戰略意義。

　　工業機器人是智能制造的重要支撐

　　我國在歷經長達30余年的環境污染、資源浪費、勞動密集的經濟超速發展之后，隨著自然資源的逐步枯竭和人口紅利的不斷消失，經濟發展模式面臨著不得不轉型的嚴峻考驗。當前，國內工業產業無論是結構調整還是發展模式升級，其首要任務都是要將傳統的資源密集型和勞動密集產業轉變為知識密集型和技術密集型產業，而這其中最為核心的調整手段便是工業機器人的推廣和普及應用。在當前制造業轉型升級過程中，工業機器人是各個企業最為急需的高端關鍵技術裝備。

　　黨的十九大報告指出“加快建設制造強國，加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”。

　　2015年11月，習總書記在《致2015世界機器人大會賀信》中指出“隨著信息化、工業化不斷融合，以機器人科技為代表的智能產業蓬勃興起，成為現時代科技創新的一個重要標志。中國將機器人和智能制造納入了國家科技創新的優先重點領域，我們愿加強同各國科技界、產業界的合作，推動機器人科技研發和產業化進程，使機器人科技及其產品更好地為推動發展、造福人民服務。”

　　2016年3月，工信部、發改委、財政部聯合印發《機器人產業發展規劃(2016-2020年)》，提出“進工業機器人向中高端邁進。面向《中國制造2025》十大重點領域及其他國民經濟重點行業的需求，聚焦智能生產、智能物流，攻克工業機器人關鍵技術，提升可操作性和可維護性，重點發展弧焊機器人、真空(潔凈)機器人、全自主編程智能工業機器人、人機協作機器人、雙臂機器人、重載AGV等六種標志性工業機器人產品，引導我國工業機器人向中高端發展。”

　　智能制造將信息技術與制造技術融合發展，包含了發展智能裝備和智能產品、推進生產過程智能化和深化互聯網在制造領域等重點方向。智能裝備是智能制造的實現端，而工業機器人是最重要的高端智能裝備之一。工業機器人替代人工生產是未來制造業重要的發展趨勢，是實現智能制造的重要基礎，也是我國實現工業自動化、數字化、智能化的重要保障。隨著汽車、機械加工、化工、3C電子、醫療器械、國防軍工等領域轉型升級的不斷深化，工業機器人將在智能制造中扮演越來越重要的角色。

　　工業機器人遠程運維是智能工廠的重要發展趨勢

　　目前，工業機器人行業全球80%市場份額被安川、FANUC、KUKA、ABB等國際巨頭所占據，國內企業僅占很少份額。隨著制造業轉型升級，未來20年我國工業機器人市場需求將達到100萬臺/套以上，市場規模在1000億元以上。根據巴克萊的預測，到2025年，全球工業機器人銷售額將從2015年的1.16億美元，增長到200億美元。面對如此大規模的市場，十分有必要將工業機器人列入高端制造裝備的國家發展戰略，大力推動工業機器人技術研發、標準制訂和產業化推廣工作，使我國在未來國際競爭中搶占先機。

　　在全球工業互聯網浪潮日益高漲的背景下，智能工廠的互聯互通已經在越來越多的國家和地區變為現實。近年來，高性能傳感器技術與高速工業互聯網技術的發展為智能工廠關鍵裝備遠程運維提供了重要的技術條件支撐。在上述技術的牽引下，眾多國際一流的制造企業都紛紛對其自動化生產線上的機器人等關鍵裝備實施了遠程運維，包括運行狀態自動監測、健康評估、故障診斷、預測性維護等等。遠程運維技術的發展使得工業機器人的穩定可靠運行有了重要的技術條件保障，對提升企業的經濟效益具有十分重要的作用。

　　工業機器人遠程運維標準對我國制造業轉型具有重要引領作用

　　目前，我國制造業轉型升級正處在一個十分重要的攻堅時期。機器人代替人已經成為國家、社會和企業的共識，工業機器人在車輛、機械、能源、化工、電子等行業的應用呈井噴式增長。然而，和工業機器人在發達國家制造業中的應用情況相比，我國工業機器人的應用還處在一個較低的層次，它們在大多數情況下僅僅起到了替代人力的作用，機器人的智能化與網絡化優勢在工業制造領域還未完全發揮出來。目前，在國內制造業，大多數工業機器人都僅僅是作為一臺獨立的設備在生產線上開展工作。絕大部分已經配備了機器人的企業都還未建立遠程運維平臺，工業機器人的互聯互通、狀態在線監測、故障在線評估以及預測性維護都還未提上建設日程。所以，從遠程運維的角度來講，這些配備了工業機器人的國內企業和真正的智能工廠還存在很大的差距。

　　傳統的工業機器人運行維護主要依靠專業化的運維工程師進行現場操作。傳統運維方法成本高昂、效率較低。與傳統的現場運維相比，基于工業互聯網、物聯網、傳感器、云計算等技術的工業機器人遠程運維服務系統具有明顯的技術先進性。

　　在制造業轉型進程中，工業機器人運程運維還有很長的路要走，還有很多技術問題需要解決。為了解決好其中的關鍵技術難題，十分有必要從國家層面立項開展工業機器人運程運維技術標準研究，用標準研究的成果引領相關的技術攻關和條件建設。

　　遠程運維是國內工業機器人應用中亟待突破的技術瓶頸

　　在發達國家，由于機器人普及程度較高并且工業互聯網發展較為完善，工業機器人的遠程運維已經發展到了相對較高的水平。許多工業機器人制造商，如ABB、KUKA、安川、FANUC等等，都建立了遠程運維的網絡技術平臺，并基于平臺對其遍布于全球客戶企業的工業機器人開展實時的運行狀態監測、健康管理、故障診斷、預測性維護和遠程軟件升級。在國內，由于機器人研制和應用起步較晚，同時工業互聯網也發展得不夠完善，所以工業機器人的遠程運維至今還處于一個十分初級的水平。雖然越來越多的工業企業都逐漸開始使用工業機器人，但是受各方面技術條件的限制，在實際運行過程中，往往還需要通過定期停機進行機器人狀態檢測和維護，機器人的智能化優勢還沒有得到充分的發揮。因此，工業機器人在線狀態檢測評估、遠程故障診斷、預測性維護等是目前國內制造業轉型升級過程中亟待解決的重要技術難題。

　　工業機器人遠程運維標準的現狀

　　我國現行機器人國家標準體系中含標準100多項，標準體系相對完整。已經發布的國家標準和行業標準43項。ISO/TC299國際機器人標準化技術委員會發布的國際標準已全部被國內對口組織SAC/TC159/SC2轉化為國家標準。我國機器人領域國際標準的采標率是100%，但在工業機器人遠程運維標準化領域國內標準化方面還幾乎是空白。

　　在工業機器人遠程運維國際標準化領域，也沒有研制和發布具體的國際標準。但在機器的故障預測等方面ISO、IEEE、MIMOSA(機械信息管理開發標準聯盟)以及SAE(美國汽車工程師學會)已經發布了一系列標準。

　　ISO/TC108發布的ISO13374系列標準主要集中在機器人的狀態診斷、數據處理以及通信與表達等方面。

　　IEEE 發布的標準介紹的主要是信息交換模型以及故障診斷標準體系的發展方向。

　　MIMOSA發布的標準包括開放系統架構的視情維修OSA-CBM標準和企業應用集成的開放系統架構OSA-EAI標準。

　　SAE的可靠性技術委員會開始了一項基于狀態的維護領域的標準 SAE AR P6204,該標準為實施基于狀態的維修給出了技術路徑。

　　在國內標準化領域，SAC/TC159全國自動化系統與集成標準化技術委員會共發布了兩項機器狀態診斷領域的國家標準GB/T 26221-2010《基于狀態的的網絡化維護系統體系結構》、GB/T 22281.1-2008《機器的狀態監測和診斷 數據處理、通信和表達 第1部分：總則 》。機器的狀態檢測系列標準對工業機器人的遠程運維標準具有一定的參考意義。

　　需加強我國工業機器人遠程運維標準的研究與攻關

　　我國工業機器人國家技術標準的研究已具有一定基礎，機器人技術標準體系已經基本建立。但是，相對而言，工業機器人的遠程運維標準研究才剛剛起步，至今還沒有這方面的國家標準、行業標準和企業標準頒布。隨著物聯網、工業互聯網、大數據、人工智能、機器人技術以及狀態監測評估技術的發展，各企業越來越重視工業機器人的遠程運維。雖然個別企業已經開始嘗試開展工業機器人運行狀態的在線監測和評估，但是目前這方面的工作還主要局限在健康管理的范疇，離遠程運維還有較大差距。

　　目前，在工業機器人狀態監測和評估方面，不同的企業往往采用不同的技術方法和手段，整個工業機器人行業尚缺少遠程運維的統一標準和規范。這一現象使得工業機器人狀態感知、故障識別、預測性維護數據無法便利地實現互聯互通。不同企業各自自成體系，極大地限制了工業機器人在智能制造領域應用水平的提高。因此，標準缺失是目前工業機器人遠程運維技術發展和應用過程中亟待首先解決的一大難題。只有當工業機器人遠程運維數據、故障識別方法、預測性維護模型接口以及故障識別的專家知識庫等得到統一之后，才能真正實現數據的互聯互通，降低遠程運維成本，提高遠程運維的可靠性和運行效率。