作者：Andrew Hamilton，苏格兰国家制造业研究所（NMIS）数字化流程制造中心（DPMC）负责人

在当今的制造工厂中，生产规模持续扩张，各设备间紧密关联，往往实现全天候不间断运行，生产线长度动辄绵延数公里。工程团队需要监控的范围覆盖生产车间、设备机房、服务走廊以及外部设施，这些区域有的难以进入，部分甚至存在安全隐患。要在如此复杂的环境中保障生产稳定性，关键在于获取准确且及时的信息，并具备在问题扩大前加以遏制的预警能力。

说起来容易，执行起来却充满挑战。目前，众多工厂依然依赖传统人工巡检模式——工程师们携带工具包，在厂区内逐点巡查、记录数据，之后再将信息录入各自系统。这一过程不仅耗费大量人力，而且受个体操作差异影响较大。随着工厂规模持续扩大、系统日益复杂，这种作业模式已逐渐难以为继。在此背景下，机器狗正式登场。它们被部署执行巡检、监控及数据采集任务，且不会干扰正常生产节奏。

从行业宏观趋势来看，工业机器人本身就处于快速增长通道。2024年，全球工厂新安装的机器人数量超过54.2万台，是十年前的两倍有余，并且已连续四年保持年安装量超过50万台。尽管目前大多数机器人仍固定在生产线特定工位，但制造商们正逐步青睐于使用移动机器人，去执行那些人类不便涉足或存在危险的作业任务。尤其是四足机器人，如Boston Dynamics的Spot，更是开辟了全新的应用领域。它们专为适应人类活动空间而设计，能够攀爬楼梯、行走碎石路面、穿行狭窄过道，非常适合在厂区内难以进入或存在风险的区域执行巡检与监控工作。

配备了摄像头、热成像设备以及多种环境传感器后，这些机器狗可按照预设路线自主完成巡检任务，采集附带时间戳与地理位置标签的数据，为整个生产现场提供一份统一且高质量的状态快照。它们不仅能提升监控能力，更能增强工人的工作效率与安全系数。将危险区域的作业交由机器狗负责，工程师和技术人员就能将精力集中到数据分析、决策制定与流程优化上。这些自主移动平台并非意在取代人类员工，而是成为人类的得力助手，既能延伸工作范围，又能将人员从潜在危险环境中解放出来。

这一价值在大型复杂厂区中体现得尤为突出。例如在船舶制造与海事领域，厂区往往横跨多个舱室，且有多家承包商同步施工。搭载成像或三维扫描设备的机器狗可以穿梭于这些空间，核对安装情况、发现工艺偏差，有效减少重复巡检工作量，助力团队在施工过程中实现全面监控。在流程制造行业，同样存在非常实用的应用场景。以饮料生产为例，二氧化碳等公用介质的监控精度要求极高，而这些介质又是日常运营的核心。机器狗能够执行例行检查，读取仪表与计量器数据，并通过热成像或红外传感技术监测设备运行状态。一旦发现异常，系统会立即向维护团队发出警报，从而将被动抢修转变为主动预防，将非计划停机扼杀在萌芽状态。

机器狗的部署也推动了制造商重新审视自身的数字化准备程度。当移动机器人上线运行后，网络覆盖、数据集成、传感器选型及数据归属等此前容易被忽略的问题，都会随之浮现。对于许多企业而言，这恰好是一条探索数字化转型的低成本路径——无需投入巨资改造永久的传感基础设施，也不会对正常生产造成影响。随着数字化水平的提升，技术本身也在持续进化。当前，机器狗的负载能力更强了，软件界面更加直观易用，集成第三方传感器或分析平台所需的定制开发工作也已大幅减少。

四足机器人已在巡检与数据采集领域证明了自身的实用价值，制造商们仍在持续探索针对特定痛点的定制化配置方案。随着能力不断演进，这些机器狗正在帮助团队提升效率、实现主动响应，让早期采用者获得竞争优势，同时也助力英国制造业在打造更安全、更具韧性的未来运营体系时占据领先位置。

关于作者：Andrew Hamilton是苏格兰国家制造业研究所（NMIS）数字化流程制造中心（DPMC）的负责人，该研究所由斯特拉斯克莱德大学运营。他主导数字化制造技术研究，涵盖机器人技术、人工智能、自主系统、传感以及数据驱动的工业创新，致力于帮助制造商采用先进技术，以提升生产效率、安全性和运营绩效。NMIS由斯特拉斯克莱德大学运营，隶属于高价值制造（HVM）Catapult体系。

Q&A

Q1：机器狗在工厂里主要承担哪些任务？

A：机器狗主要负责工厂的日常巡检、监控以及数据采集工作。它们通常加装摄像头、热成像传感器或环境监测模块，能够按照预设路线自主执行巡检，并采集带有时间戳和位置信息的数据。在饮料生产场景中，机器狗可以读取仪表数据、监测设备运行状态，一旦发现异常便自动报警；在船舶制造领域，则能穿越复杂舱室核对安装进度，有效减少人工重复巡查的工作量。

Q2：机器狗会抢工人的饭碗吗？

A：完全不会。机器狗的定位是作为人类员工的补充，而非替代品。它们专门负责那些危险或难以进入的区域作业，从而让工程师和技术人员能够将精力集中于数据分析、决策制定及流程优化等更有价值的工作。机器狗的加入是在拓展工作触达范围、降低人员安全风险，进而提升整体运营效率与安全水平。

Q3：部署机器狗对工厂的数字化基础设施有什么要求？

A：引入机器狗后，企业需要重新审视自身的数字化成熟度——比如网络覆盖是否足够、数据能否顺利集成、传感器如何选型、数据归属权如何界定等。不过，好消息是，随着软件界面越来越直观、机器狗负载能力不断提升，集成第三方传感器或分析平台所需的定制开发工作已经大幅减少。对于许多企业来说，这无疑是一条低门槛的数字化转型探索路径。