站在张小泉背后，珞石机器人赋能传统行业智造

近日，拥有着392年历史的张小泉，决定拥抱三十而立的A股市场。目前，张小泉已递交了上市申报稿，拟申请在创业板上市。

人们开始关注张小泉的转型之路。

传统工厂与现代科技生产的碰撞、手工与机器的并列是张小泉工厂的现场写照，也是“百年企业”新与旧、传承与创新融合的某种象征。站在张小泉“新”工厂背后的珞石机器人，走进了人们的视野。珞石机器人成立于2014年，是国内工业机器人控制系统与六轴工业机器人供应商，致力于新一代柔性机器人、轻型工业机器人及高端智能装备的技术研发与开拓创新。

  从张小泉看珞石的“工业机器人思维” 

在珞石机器人布局的众多领域中，张小泉极具代表性。通过使用工业机器人来节约人工成本、提高产能，几乎是目前“老字号”制造业的统一诉求。

作为百年传承的刀剪五金制造企业，除了做出电商、营销等方面的转变，张小泉还面临着工厂智能化、数字化转型的抉择。2014年，张小泉开始尝试自动化升级，一家一家地和市场上国内外排名靠前的机器人企业研讨，但一直没有找到能力比较全面、实力与企业自身实际需求完全匹配的供应商。

直至找到珞石机器人，珞石机器人自主研发的XB系列机械臂开始进入工厂生产线。

XB系列机械臂

“通过深入沟通，我们了解到张小泉工厂需要面对诸多问题。首先是人工方面，传统手艺人是原先的生产主力军，但如今选择并传承这项技艺的人员数量有限，且单人成本高昂。其次是市场竞争激烈，手工制造的效率、产品一致性、良品率等问题倒逼传统企业向智能化转型。”珞石机器人联合创始人宋斌告诉36氪浙江。

以“张小泉”这种传统的刀剪加工为例，金属工件在经历焊接、铸造等基础加工工序成型后，需再经历打磨、抛光、开刃、去倒角等精细化修整工序，验收合格之后才能出厂。

针对刀具的水磨、抛光、开刃、去毛刺等核心工艺过程，珞石机器人开发了自动化水磨工作站、刀具开刃工作站两款产品。

两个工作站均搭配了珞石六自由度XB系列高精高速工业机器人（重复定位精度达±0.02mm），其中，水磨工作站主要利用机器人配合多台水磨机完成自动化上下料和打磨过程；刀具开刃工作站则主要利用机器人搭配恒力控（力控）软件工艺包，配合 AutoGen 智能视觉规划系统，完成各种刀具开刃的全流程工序。

宋斌介绍：“从珞石的实践数据来看，水磨工作站可以达到10秒内完成设备自动取放料，设备稼动率（是指一台机器设备实际的生产数量与可能的生产数量的比值）可达95%；刀具开刃工作站可以直接替代人工，且工作不受时间限制，生产效率提升50%以上。使用机器人进行刀剪打磨，可以保证每一工件都拥有相同的打磨路径及力度，确保开刃后刃口成形的一致性。”

   从细分领域入场

    柔性机器人技术看向未来 

从传统工业的组装、装配、上下料等泛领域逐渐聚焦于刀具开刃和缝制两大场景，珞石机器人花了2年时间。

宋斌回忆，在2017年的工博会上，日本一家陶瓷生产企业想请珞石机器人开发陶瓷刀的自动开刃方案，这让珞石开始注意到刀具开刃场景的前景。从2017年中到2018年初，珞石成功研发出陶瓷刀开刃的自动化解决方案；2018年，珞石开始正式转战拓展国内金属刀具的客户。期间为更好了解金属刀具的生产流程，珞石专门派项目团队去阳江跟着老师傅从头开始学开刃。

经过了不懈探索与一遍遍的技术调试，珞石在原AutoGen智能视觉规划系统的基础上，研发了更复杂和灵活的自动轨迹规划技术，以适应不同形状、工艺要求的细分刀具产品。最后，终于推出了可实现快速换产功能的刀具开刃工作站，可兼容4～16寸范围内的不同型号刀具，这是珞石目前在刀具行业开始复制起量的产品基础。

而在另一个缝纫领域，珞石研发了FCGM柔性面料抓取机构，保证面料被抓起后能平整地放下；针对缝纫轨迹问题，珞石则在解决方案中增加了视觉自动轨迹规划技术；而在缝纫机和机械臂的配合上，珞石开发了Syncsewing缝制工艺包使二者实现速度协同，避免面料拉扯。到2019年10月，珞石打磨出的文胸缝制工作站开始正式在客户现场运行。 

至此，珞石机器人在刀具开刃和缝制领域做出了标准化解决方案，并陆续在张小泉、十八子、美珑美利等刀具与服装行业的头部企业工厂落地。

这两个细分领域的成功，让珞石机器人看到了其市场前景，并实现快速扩张。

如今，珞石机器人已延伸至汽车及零部件、3C电子、医疗、纺织服饰等多场景中。产品线分别面向汽车、3C等机器人应用相对成熟行业的XB系列轻型工业机器人；面向科研、医疗、精密加工、精准力控等需要更精细、灵活的机器换人任务的新一代柔性协作机器人xMate；面向以往机器人较少涉足的细分制造场景的标准化工作站；服务大客户的集成业务。

新一代柔性协作机器人xMate

谈及未来，宋斌表示：“‘仿人’是未来工业机器人的终极形态。正如珞石机器人的xMate，采用了与库卡的LBR iiwa机器人类似的柔性直接力控制技术路线，这也是目前最合适的下一代协作机器人平台技术。这可能是一个比做细分场景工作站更加人迹罕至的地带。”