摘要
随着工业机器人密度持续提升，中国制造正从“单机自动化”走向“多机协同”。权威数据显示，中国工厂在用工业机器人存量已达约175万台，2023年新增装机约27.6万台。 面对多机器人并发作业、交通管控与设备互联需求，调度系统与AI边缘一体化控制成为关键。本文结合行业数据与富唯智能解决方案，解析多机调度的核心能力与落地路径。
一、行业背景：工业机器人密度提升，多机协同成为“必答题”
过去十年，工业机器人主要解决“单工位自动化”；而当机器人数量上升到产线级、工厂级时，真正的瓶颈往往不在单台机器人性能，而在多机协同的“组织能力”：任务如何分配？路径如何规划？拥堵如何避免？设备与系统如何联动？
国际机器人联合会IFR在《World Robotics 2024》相关发布中指出：中国工厂在用工业机器人存量约 1,755,132 台（同比增长17%），2023年新增装机 276,288 台，约占全球需求的 51%。
工信部也在2025年发文组织开展工业机器人行业规范公告申报工作，并明确依据《工业机器人行业规范条件（2024版）》等文件推进产业规范化发展。
结论：机器人越多，越需要“调度中枢 + 边缘控制”的组合来实现全局最优。
二、为什么说“调度系统”决定多机协同的上限？
当移动机器人（AMR）、复合机器人、协作机器人在同一场景运行，管理难点通常集中在三类问题：
l 任务调度：订单/工位需求实时变化，任务需要动态插单、重排优先级
l 交通管控：多车会车、让行、避障、瓶颈路段拥堵治理
l 可视化与运维：现场需要实时监控、告警、追溯、统计报表，以及快速扩容/减员
富唯智能调度系统定位为“集成化智能管控平台”，支持移动机器人集群的智能任务调度与动态交通管控，并具备无人值守集群协同管理能力，同时可实现对CNC等设备的实时监控与集中控制，构建全域设备一体化管理中枢。
低代码流程编排引擎、任务过程可视化、地图场景监控、机器人管理、路线规划与交通管制、运行监控、库位管理等能力
支持“零代码/低代码”方式快速构建任务链，并可快速增减机器人部署数量（适合产线扩产/临时峰值）。
三、AI边缘一体化控制：把“手、脚、眼、脑”装进同一台控制器
在多机协同里，调度负责“分配与规划”，而真正让机器人“动作一致、响应及
强调一台边缘控制器一体化控制多种工业设备和器件，可对接多个节点，打通工厂各环节。
设备正在呈现AI化、定制化、软硬一体等趋势，视觉与现场AI需求推动更多设备集成AI算力。四、复合机器人与人形机器人产品矩阵。
四．典型应用：多机调度如何在CNC、3C、医疗场景“算出收益”？
当机器人数量从“单台”升级为“多台协同”时，企业的关注点不再只是设备性能，而是系统整体效率。多机调度系统的核心价值，在于通过统一管理与动态优化，实现资源利用率最大化。
1. CNC机加工行业：提升设备利用率
在CNC场景中，机床数量多、加工节拍不均、上下料频繁。
传统模式下，人工难以动态平衡设备负载，容易出现“部分机床等待、部分机床拥堵”的情况。
通过多机调度系统：
动态分配任务，优先响应即将完成加工的设备
优化机器人服务路径，减少空行程
支持夜间无人化连续运行
通常可带来：
l 设备利用率提升 15%–30%
l 单人管理设备数量提升 2 倍以上
l 人工成本显著下降
2. 3C电子行业：稳定节拍与一致性
3C产线节拍以秒计，波动直接影响产能与良率。
多机器人并行作业时，调度系统可实时监控工位状态，平衡瓶颈环节负载。
l 应用效果包括：
l 产线节拍波动降低
l 设备冲突次数减少
l 生产效率提升 10%–25%
调度系统在3C场景中，更多承担“产线节拍协调中枢”的角色。
3. 医疗与院内物流：安全与连续运行
在医院环境中，多台移动机器人承担药品、标本与物资配送任务。
场景复杂且优先级差异明显。
多机调度系统可实现：
l 紧急任务优先处理
l 动态避让与路径调整
l 集群监控与远程管理
其带来的收益不仅体现在人工成本下降，还体现在服务响应效率提升与运行安全性增强。
总结
随着工业机器人密度持续提升，制造企业正在从“单机自动化”向“多机协同智能化”升级。
在这一转型过程中，真正决定产线效率与扩展能力的，不再是单台机器人性能，而是：
是否具备统一调度能力、是否具备边缘一体化控制能力、是否支持多协议设备融合
、是否能够实现数据可视化与系统级优化；
AI边缘一体化控制系统为设备层提供实时控制与数据汇聚能力；
多机调度系统为系统层提供全局优化与任务分配能力；
复合机器人与移动机器人则构成执行层，实现柔性化与无人化作业。
三者结合，构成现代智能工厂的核心架构。
当企业机器人规模扩大时：
调度优化带来规模化收益、系统协同降低边际管理成本、数据沉淀支撑持续优化。
因此，多机调度与边缘控制系统并非“辅助功能”，而是支撑智能制造升级的基础设施。
在多机器人时代，效率不再来源于设备数量的增加，而来源于系统协同能力的提升。