“工业缝纫”焊接——智能化与数字化助力传统行业触发新生机 | Alpha充电站
焊接作为工业中必不可少的金属加工环节，被广泛被应用于汽车、船舶、钢结构、装备制造等场景中，本期我们将探讨这个古老的行业是如何通过智能化和数字化改造来焕发新的生机的，文章结构如下，请enjoy：
本文导览：1）焊接：“工业缝纫”2）市场现状：市场规模稳定增长，自动化程度不断提升，下游应用场景广泛3）行业痛点4）发展趋势：智能化与数字化5）Alpha观点
焊接，是一种以加热、高温或者高压的方式来连接两个独立的同种或异质材料的加工工艺方法。焊接作为一种重要的材料加工方法和成型技术，在工业生产中占有重要地位，被形象地称为“工业缝纫”。
从工艺角度，焊接可分为三大类，分别是熔焊、压焊与钎焊。
熔焊，不加压力，通过加热促使焊接接头熔化、形成熔池，待熔池冷却凝固后，两个工件便被牢固地焊接在一起。熔焊是目前应用最广泛的焊接方法，包括电弧焊、气焊等等，其中电弧焊目前的应用最广泛。
压焊，在焊接的过程中对焊件施加压力，使连接处变形或者熔化以将工件结合在一起的焊接方法。压焊有两种形式：一种是不加热，仅在被焊金属接触面上施加足够大的压力从而借助压力引起的塑性变形使工件相互结合；另一种则是先将被焊金属的接触部位加热至塑性状态或局部熔化，然后加以一定的压力而使工件结合在一起。压焊包括电阻焊、超声波焊等等。
钎焊，采用熔点比母材低的金属材料作钎料，将焊件和钎料加热到高于钎料熔点、低于母材熔点的温度，以利用熔化后的液态钎料填充接头间隙、实现工件连接。钎焊同样有两种形式：一种是接头强度较低的软钎焊，用熔点低于4500C的钎料（铅、锡合金为主）进行焊接；另一种是接头强度较高的硬钎焊，用熔点高于4500C的钎焊（铜、银、镍合金为主）进行焊接。
三种方式的根本差异在于焊接的必要核心条件不同——熔焊必须具备高温条件，压焊必须施加压力，而钎焊必须准备焊料。而由于工作原理的不同，三者的应用范围也具有一些差异。
熔焊相对而言设备简单、操作灵活、成本低、技术成熟，因此具有较广的使用范围，其中电弧焊是应用最广的一种焊接方式，根据电器工业协会电焊机分会的数据，2021年电弧焊机在内销和外贸中的价值占比分别是38.78%、89.29%，在其它类型的焊接设备（如电阻焊机、焊接机器人等）以及焊接辅具中遥遥领先。压焊和钎焊则由于工作原理更加适合特定类型的焊接结构，尤其是钎焊比较适合精密、异质结构的焊接。随着汽车电子、医疗电子等行业的发展，未来压焊、钎焊等也会有较大的成长空间。
Source：中国焊接协会
在焊机市场方面，根据中国电器工业协会电焊机分会的数据，2021年中国的电焊机行业总产值达174亿元，销售产值达164亿元。目前，我国已经发展成为焊接设备生产大国，并已经形成了京津冀、长三角、珠三角和成都地区四个产业聚集地，生产企业总数已超过900家，其中年产值超过1亿元的企业有30多家。
Source：中国电器工业协会电焊机分会
从自动化程度看，在全球的工业机器人市场中，焊接机器人占工业机器人总量的比例在20%左右，是工业机器人非常典型的应用。在我国，焊接机器人是除搬运和上下料机器人之外的第三大应用场景。2021年我国的焊接机器人销量为4.0万台，同比增长6%，目前我国焊接机器人的保有量约在18万台。
Source：IFR、MIR
从下游场景来看，焊接作为金属加工中不可缺少的一环，目前广泛应用于汽车制造、船舶制造、钢结构、压力容器等各个行业和各个环节中，并且随着新的焊接需求的产生仍在不断增长。
汽车制造业：标准化批量生产，自动化程度最高
汽车是目前焊接领域最大的下游应用场景，根据GGII数据显示，2021年，中国焊接机器人在汽车行业的应用占比约为35%。汽车行业目前以点焊为主，一般装配每台汽车车体大约需要完成4000-5000个焊点，其中60%由点焊机器人完成。但随着新能源汽车的普及，汽车轻量化趋势越发明显，以特斯拉Model Y为例，底板的70多个零部件合为1个大铸件，焊点由700多个减少到50个，未来点焊为主的工艺可能会逐渐减少。
船舶制造业：非标且工艺复杂，对机器人的智能化要求极高
船舶制造是大型焊接结构件应用最密集的典型行业之一。焊接是船体制造的关键环节，约占船舶制造成本的17%，船舶焊接是一种工艺复杂，重复性低的高度柔性化作业，大量的焊接工作还必须在极其狭小而有限的空间中现场完成。船舶制造过程主要分为船体与管道的加工，其中，船体和结构件一般大且重，焊接的平面、曲面的轨迹和线型多种多样；管道生产一般占船舶建造总工时的8-12%，管道结构类型具有多样化、多品种、离散性的特点。船舶制造涉及到的焊接工艺非常广泛，常见的焊接方式为电弧焊，尤其在船舶甲板以下的中厚板部位，大部分船舶都在采用埋弧焊和MIG/MAG焊等。
由于造船业工况复杂，定制化程度高，难以实现标准件的批量生产模式，对机器人的智能化要求非常高。对比日韩造船业已经大规模使用焊接机器人，我国造船业目前机器人的使用量还很少。
建筑钢结构：非标单件生产，自动化程度低
焊接连接是钢结构工程中一种重要的连接方式，在以焊接连接作为主要连接方式的钢结构工程中，焊接工时约占钢结构主体建造工时的30%-40%，焊接成本占钢结构建造成本的20%-40%。
建筑钢结构构件大多为非标设计，单件生产，焊缝不统一，大部分焊缝需要开坡口焊接，且需要多层多道焊，对焊接工艺的要求高，焊接难度大，因而对自动焊接造成了一定困难。钢结构焊接的现场施工中，最常用的是电弧焊。其中，手工电弧焊是钢结构中最常用的焊接方法，其设备简单，操作灵活方便，但劳动条件差，生产效率比自动或半自动焊低，焊缝质量的变异性大，在一定程度上取决于焊工的技术水平；气体保护焊的焊缝强度更大，更适合厚钢板的焊接。
动力电池行业：重要增量场景，适用新型激光焊接
动力电池行业是未来重要的增量市场之一。全球锂电池行业产能的快速扩张，带动上游激光焊接市场需求不断增长。
激光焊接是动力电池制造的重要工艺。激光焊接是一种以聚焦的激光束作为能源轰击焊件所产生的热量进行焊接的方法。由于激光具有折射、聚焦等光学性质，使得激光焊非常适合于微型零件和可达性很差的部位的焊接。传统的焊接方式容易出现脱焊等情况，可靠性低，因此激光焊接在高端精密制造领域的优势十分明显。
动力电池的制作工序较为复杂，在多种工序上都以激光焊接为最佳工艺。激光焊接设备目前是动力电池产线的标配设备，在动力电池厂商的资本投入中约占5-15%。从生产顺序看，激光焊接主要应用于中道和后道：
中道工艺：极耳的焊接（包括预焊接）、极带的点焊接、电芯入壳的预焊、外壳顶盖密封焊接、注液口密封焊接等；
后道工艺：包括电池PACK模组时的连接片焊接，以及模组后的盖板上的防爆阀焊接等。
Source：Ofweek，中金公司研究部
1）焊工人才断层，劳动力成本上升，倒逼行业提升自动化水平
2）传统焊接作业效率低下，升级改造空间巨大
目前主流的焊接作业仍然是传统的手工作业，极度依赖人力与人工经验。据我们测算，全国焊机保有量约在1000万台，其中工业制造用的大功率焊机约占50%。在这500万台工业用大功率电焊机中，手工焊机的占比高达95%，而焊接机器人/自动焊机的占比不足5%。这意味着，焊接过程主要依赖焊工的肉眼与经验判断，虽然成熟焊工的焊接质量相对较高，但焊接效率与焊材消耗存在较大的波动性，导致焊接成本居高不下。
而在自动化或机器人焊接的场景下，焊接效率虽然得到了提升，但由于材料、设计、工艺等变量因素太多，对焊接性能的要求也存在多样性，机器人焊接的质量仍未达到理想预期，比如弧焊机器人就经常出现起弧失败、焊接断弧、收弧不合格、存在焊接缺陷等问题。
总的来看，焊接技术被广泛地用于许多重要的工业领域，是国家经济发展的关键推动因素。行业内虽然仍然存在着许多痛点，但是市场需求的力量以及资本的助力将推动焊接行业不断发展与进步。目前，焊接行业内呈现出两个主要发展趋势：一个是自动化与智能化，另一个则是数字化。
1）焊接机器人：推动焊接作业从自动化迈向智能化
相较于传统作业方式而言，机器人焊接是焊接自动化的革命性进步。焊接机器人的发展可分为三个阶段：
传统焊接机器人：传统的焊接机器人一般为示教型，即通过人工示教来记忆不同工艺下的焊接轨迹与焊接参数，适用于大批量生产，流水线作业的固定工位，尤其在汽车制造领域展开了大规模应用，示教机器人的电流电压、送弧速度，甚至焊点姿态等参数都在很大程度上依赖人工的输出。
离线编程机器人：传统的示教型机器人需要大量人工手工示教，耗费的时间往往数天甚至数周，且不具备对外界环境变化的反馈与自适应能力，难以适应小批量的多领域、多形式的焊接生产。相比于传统示教型，离线编程的优势在于，在对机器人进行编程的过程中，机器人不必离开产线，生产也不必中断。程序员可以在电脑中导入CAD模型，在相应的软件环境下通过离线编程软件对机器人的各个参数进行设置。
自主编程机器人：进一步地，自主编程希望摆脱对操作者的经验依赖，通过传感设备（如焊缝追踪传感器）和工业相机获取现场目标焊件与周围环境信息，并配合读取焊接工艺专家库来匹配对应的工艺需求，自适应生成机器人焊接程序，下发至机器人执行。
软件算法服务商：这类公司的目标是实现机器人运动轨迹规划的自动化。一般通过积累海量的焊接工艺数据库，配合3D、激光或者双目视觉设备，自动识别工件的外形、尺寸、类型等，通过图像处理算法提取工件数模，并通过特征点自动识别目标焊缝位置、自动规划机器人焊接路径、自动生成工艺特征等参数，实时引导机械臂进行焊接加工。此类公司一般通过售卖视觉硬件设备+编程软件的模式，与机器人本体厂商或系统集成商进行合作。
2）传统焊接数字化：提升焊接的效率与质量
焊接工艺技术是影响焊接质量的关键因素之一，需要焊接工程师不断总结摸索，进行长时间的实验与积累。每种焊接工艺的需求大相径庭，这些不同的焊接工艺，对焊接参数的选择与设定也具有一定挑战。焊接工艺参数繁杂，包括电流、电压、焊接速度、送丝速度、焊接材料、保护气体流量等，以焊接材料的选择为例，它与被焊结构、部件质量、施工条件（如板厚、坡口形状、焊接位置、焊接条件、焊后热处理及焊接操作等）等因素密切相关。同时，这些指标也并非孤立，而是相互影响的关系，需要大量的反复实验才能确定最优的解决方案。
沉淀海量焊接工艺参数形成工艺数据库，是提升焊接工艺效率和质量的前提。在传统的焊接工作模式下，焊接工艺参数的选择往往由具有丰富经验的焊接工程师敲定，相应地也带来两个问题。一方面，焊接工艺经验沉淀在人身上，这必然导致经验的无法复制性；另一方面，在某一特定焊接场景下，人对参数的选择往往是个大致波动的范围，而非某一精确的数值，但这一范围内必然会存在一个性价比最优的解。通过积累焊接全过程的控制参数形成的焊接工艺数据库，能够在确保焊接性能的同时，推荐符合最大焊接效率与最低焊接成本的工艺最优解，帮助制造业企业实现降本增效的目标和效益。
机器视觉方案针对焊接过程管控的能力存在一定缺失，需要全新的解决方案。焊接过程极易受到光线、背景、锈渍等环境的影响。尤其在基于机器视觉的焊接监控中，由于焊接过程一般伴随着强磁强电、烟尘飞溅、弧光高温等特点，AI视觉检测方案往往在焊接图像的有效特征识别和提取上受到极大的噪音干扰，导致过程中检测的有效性不足。另外，视觉无法对电流、电压、设备状态、焊料等因素进行监测，而这些因素又与焊接质量有着密切的关系。因此，视觉检测方案是一种事后检测，往往在焊接缺陷形成后，通过拣选、放弃劣品的方式提升良品率。
我们观察到，一些创企采用各类传感器，叠加边缘计算与云端计算能力的解决方案，来实现对焊接过程的质量管控。通过在焊接过程中采集关键生产参数，在边缘端进行计算预处理后上传至云端，与沉淀的焊接工艺专家库进行对比分析，进而对焊接工艺参数进行反向控制，可以实现焊接工艺过程的控制闭环。
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