为什么可靠性将定义机器人技术的下一个十年

机器人应用差异很大，但潜在的可靠性挑战非常一致。对于仿人机器人来说，当系统在不可预测的环境中执行复杂任务时，每个执行器、传感器、控制器、关节和结构部件都必须协同工作。一个子系统的弱点会影响技术的整体性能、安全性和信心。

因此，一些人形机器人开发人员在整个开发过程中嵌入了可靠性设计（DfR）方法，使用ReliaSoft等工具在组件和系统级别评估可靠性。

对于运营大型仓储机器人集群来说，情况就不同了。在这里，可靠性、可用性和可维护性（RAM）成为重点，即使是相对较小的问题也可能升级为重大的运营中断。

一家仓库自动化组织使用ReliaSoft RAM分析工具作为其管理大型机器人集群的可靠性工程的一部分。通过结合可靠性、维护性和可用性帮助团队了解机器人集群性能。 

在医疗机器人中，可靠性直接影响整个产品生命周期的精度、安全性、法规遵从性和信心。

一家开发机器人手术系统的技术组织将ReliaSoft DfR套件作为其开发过程的一部分。Weibull++ 支持组件寿命和测试数据分析，而XFMEA能帮助团队识别和降低潜在风险，支持医疗技术开发的严格可靠性和合规性要求。

海底机器人技术带来了一系列不同的挑战。系统在难以进入、维护机会有限且故障成本极高的恶劣环境中运行。

一位先进海底成像技术的开发人员使用ReliaSoft BlockSim分析设备可靠性并开发可靠性框图（RBD），帮助工程师了解单个设备故障如何影响整体任务能力。 

不同的应用。不同的环境。不同的风险。

但目标仍然是一样的：构建在整个运行寿命期间继续按预期运行的系统。

从历史上看，可靠性通常在开发后期得到验证：构建原型，对其进行测试，识别故障并改进设计。

对于现代机器人来说，这种方法越来越难以持续。今天的机器人系统在高度互联的架构中结合了机械结构、电子、传感器、软件、通信和控制算法。随着复杂性的增加，在开发过程后期发现问题的成本也在增加。

许多工程组织现在正在将可靠性活动进一步向上游转移。

可靠性设计提供了一种在系统部署之前识别和降低风险的系统方法。故障模式和影响分析（FMEA）、可靠性预测和寿命数据分析等技术有助于团队更早地了解潜在的弱点，确定测试的优先级，并做出更明智的设计决策。 

团队可以从一开始就将可靠性设计到系统中，而不是依靠失效来暴露弱点。

机器人不仅仅是可靠部件的集合。它是一个相互连接的系统，其中电机、执行器、变速箱、电力系统、传感器、电子、通信、软件和结构元件都有助于整体性能。

因此，系统级可靠性分析在机器人开发中发挥着越来越大的作用。

可靠性框图（RBD）、故障树分析（FTA）、RAM分析和可用性建模有助于工程师了解故障如何传播以及单个组件如何影响整体系统性能。

对于海底机器人开发人员来说，这可能意味着如何对单个子系统的失效进行建模。 

对于人形机器人开发人员来说，这可能意味着确定哪些执行器、关节或电子元件对整体可靠性的影响最大。

对于仓储自动化提供商来说，这可能涉及评估集群可用性，并了解维护策略和维修时间如何影响正常运行时间。

这些技术有助于回答仅靠组件级测试无法解决的问题。

现代机器人产生大量关于负载、振动、温度、扭矩、运动、占空比和环境条件的数据。

但收集数据本身并不能使系统更可靠。它的价值在于如何在结构化的可靠性工程过程中使用这些数据。

生命数据分析可以帮助团队了解组件随时间的变化情况。可靠性模型可以随着新证据的出现而更新。运行数据可以揭示意外的负载条件、新出现的故障趋势和原始设计假设中的弱点。

这在开发和操作之间建立了持续的联系：预测、测试、观察、学习和改进。随着机器人变得更加自主，并在更加多样化的环境中运行，操作数据和可靠性工程之间的联系将发挥越来越重要的作用。

随着机器人部署的增长，可靠性成为运营和经济方面的考虑因素。

当一个组织运营数千台机器人时，组件可靠性、维修时间或维护策略的相对较小差异可能会对系统可用性和生产率产生重大影响。

这使可靠性、可用性和可维护性（RAM）成为人们关注的焦点。

工程团队不仅需要了解组件或系统发生故障的频率，还需要了解发生故障时会发生什么。它能多快修复？是否有冗余？什么维护策略可以最大限度地延长正常运行时间？停机时间对车队整体性能有何影响？ 

这些问题在仓储自动化、制造业和物流等领域尤其重要，因为机器人资产与运营吞吐量直接相关。

在这些环境中，可靠性工程超越了产品设计，成为运营规划不可或缺的一部分。

在整个机器人行业，可靠性正成为将令人印象深刻的演示与能够持续实际部署的技术区分开来的因素。人形机器人开发人员需要相信，复杂的系统将在实验室之外持续运行。仓库操作员依赖于能够提供高可用性和生产力的机器人车队。医疗机器人制造商在整个产品生命周期中都需要精度、安全性和信心。自主海洋和工业系统的开发人员需要保证关键资产可以在维护机会有限的情况下继续运行。

在每种情况下，可靠性都会影响可扩展性、可用性、生命周期成本、维护要求、客户信心，并最终影响商业成功。

在开发早期优先考虑可靠性的组织可以降低重新设计风险，提高正常运行时间，做出更明智的工程决策，并建立更有力的产品性能证据。

可靠性不再仅仅是一个工程考虑因素。这正成为他们如何有效地扩展、竞争和提供长期价值的一个因素。

机器人行业在智能、自主性和能力方面取得了重大进展。但下一波创新浪潮将不仅仅取决于机器人能做什么。它将取决于它们的可靠性。

无论是开发人形机器人、管理仓储机器人集群、推进机器人手术还是部署自主海底系统，组织都面临着一个共同的挑战：创建可以信任的系统，使其能够随着时间的推移持续运行。

这要求在整个生命周期中考虑可靠性，从早期概念和组件选择到系统设计、测试、部署和操作。

在未来十年机器人技术领域取得成功的组织不会简单地建造最智能的机器人。 

他们需要是人类可以信赖的创新。

HBK的ReliaSoft帮助工程团队预测、分析、改进和管理整个产品生命周期的可靠性。

从可靠性设计、FMEA和寿命数据分析到可靠性框图、RAM分析和系统可靠性建模，ReliaSoft为理解风险和支持更明智的工程决策提供了一个结构化的框架。

在从单个机器人组件到复杂系统和大型运营集群的各种应用中，这些工具帮助组织解决了从开发到部署的可靠性问题。