弗莱克斯和特拉迪恩机器人扩大合作以扩大智能自动化

全球制造商 Flex 和自动化领导者 Teradyne Robotics 正在加深长期的合作关系，超越半导体测试设备，推动智能自动化。 扩大的合作 反映了更广泛的行业转变。制造商不再只是尝试使用机器人。他们正在将机器人直接集成到核心运营中。

这种转变的核心是一个双重角色战略。Flex 不仅将为 Teradyne Robotics 制造关键的机器人组件，还将在其自己的全球生产布局中部署这些系统。这种反馈循环，既构建又使用技术，在全球扩大之前，可以在现实世界的条件下验证自动化系统。

从半导体根源到工厂范围的自动化

该合作伙伴关系建立在二十多年来与半导体测试设备相关的合作基础上。母公司 Teradyne, Inc. 长期以来一直是芯片制造中使用的自动化测试系统的主要供应商，在那里，精度、吞吐量和可靠性至关重要。

现在发生的变化是范围。与其仅仅专注于测试基础设施，合作现在扩展到工厂运营。Flex 在 30 多个国家拥有制造业务，为机器人系统提供了一个可以部署、改进和标准化的实时环境，适用于不同的地域和生产线。

这种演变反映了制造业更广泛的趋势。生产、测试和物流越来越多地融合为统一的、由软件驱动的系统，可以快速适应不断变化的需求。

合作背后的技术

Teradyne Robotics 通过两个核心平台运营：Universal Robots 和 Mobile Industrial Robots。

Universal Robots 专注于协作机器人，通常称为 cobots，旨在与人类操作员一起工作。与传统的工业机器人不同，传统的工业机器人被安全笼隔离，cobot 以灵活性和易用性为设计。它们可以快速重新编程以适应新任务，使其非常适合经常更改的生产环境。

Mobile Industrial Robots 开发自主移动机器人（AMR），用于处理内部物流，例如在工作站之间运输材料。这些机器依赖于传感器、映射系统和实时导航软件，在动态的工厂环境中安全移动，无需固定基础设施，如输送带。

协作机器人和自主移动机器人共同实现了更适应性的生产模型。工厂不再是僵硬的生产线，而是可以动态协作的模块化系统，其中机器和人员共同工作。

制造业中物理人工智能的崛起

该合作伙伴关系的一个关键要素是将物理人工智能集成到机器人系统中。物理人工智能是指通过传感器、运动和实时决策直接与物理世界交互的人工智能。

在实践中，这意味着可以适应变化的机器人。协作机器人可能会根据物体的形状改变其握持方式，而自主移动机器人可以在遇到障碍时立即重新路由。这些功能依赖于计算机视觉、机器学习和边缘计算的进步，允许在不完全依赖云系统的情况下进行本地决策。

通过将 Flex 的大规模制造环境与 Teradyne Robotics 的平台相结合，两家公司都可以访问连续的运营数据。这些数据可以用来改进算法、提高性能并加速更智能系统的推出。

为什么这对全球制造业很重要

制造业面临着来自多个方向的压力。劳动力短缺、供应链中断以及电子和数据中心基础设施的复杂性增加迫使公司重新思考工厂的运营方式。

自动化提供了一条前进的道路，但仅当它是灵活和可扩展的。传统的自动化系统通常需要大量的前期投资，并且很难修改。Flex 和 Teradyne Robotics 采取的方法则专注于适应性。系统可以逐步部署，在现实环境中测试，然后在各个设施中复制。

Flex 还带来了电源和热管理的专业知识，这在工厂采用更先进的计算和机器人系统时变得越来越重要。这在人工智能驱动的制造背景下尤其相关，因为处理需求不断增长。

一个加速采用率的反馈循环

这种合作伙伴关系的一个更有趣的方面是制造和部署之间的持续反馈循环。Flex 为 Teradyne Robotics 系统制造组件，同时也在自己的设施中使用这些系统。

这就形成了一个循环，其中现实世界的性能数据直接反馈到产品改进中。成功的自动化工作流可以在其他站点更快速地标准化和推出。

对于 Teradyne Robotics 来说，这提供了一个可扩展的验证环境。对于 Flex 来说，这提供了一种方式，以便在保持自动化技术前沿的同时不断优化运营。

向智能工厂的更广泛转变

扩大的合作 指向了全球制造业正在发生的更大转变。工厂正在演变为智能系统，其中硬件、软件和数据紧密集成。

与静态生产线不同，未来工厂是动态的。机器适应新任务，物流系统实时重新路由，生产可以在不需要重大重新配置的情况下扩大或缩小。

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