魏志江

（河钢宣钢）

摘要：本文系统探讨了机器人检修技术在冶金行业的实践应用与发展趋势。随着工业4.0时代的到来，冶金行业作为高温、高危、高污染的典型传统产业，正面临着智能化转型的迫切需求。本论文分析了冶金行业特殊环境下的检修需求与挑战，详细介绍了机器人检修技术的体系构成，包括本体技术、感知技术、决策技术和平台系统。通过多个实践应用案例的分析，对比了机器人检修技术与传统人工检修在效率、安全性、经济性等方面的显著优势。研究结果表明，机器人检修技术的应用能使故障发现效率提升300%以上，安全隐患响应时间从小时级压缩至秒级，事故识别效率提升90%，设备突发故障率下降75%，维护成本降低40%。最后，本文探讨了当前技术面临的挑战及相应对策，并对未来发展趋势进行了展望，为冶金行业智能化转型提供理论参考和实践指导。

关键词：检修机器人；冶金行业；智能巡检；故障诊断；预测性维护；人工智能

1  前言

冶金行业作为国家基础工业的重要组成部分，其设备常具备易燃易爆、易导致环境污染等特性。生产环境中存在着高温、高压、有毒气体和腐蚀性物质等众多危险因素，对设备检修工作提出了极高要求。若设备出现异常未能及时识别与处理，不仅影响企业正常生产，还可能威胁周边人员生命财产及生态环境安全。传统的人工检修方式不仅效率低下，而且面临巨大的安全风险。各类设备需由专业人员定期巡检，以强化安全管理，但人工巡检存在数据不精确、劳动强度大、管理数字化程度低等核心痛点。随着科学技术的持续进步，各类工业机器人已在众多领域得到广泛应用。面对高风险作业环境，冶金、化工等企业尤其迫切需要将机器人技术引入设备检修流程，从而在有效降低安全事故发生率的同时，推动企业智能化转型升级。机器人检修技术通过整合机器人技术、人工智能、物联网、大数据分析等先进技术，实现了在危险环境下的设备状态监测、故障诊断和维护作业，不仅显著减轻一线员工劳动强度，降低人工作业风险，同时实现了高效、可靠的设备检修，全面提升企业本质安全水平。

2  冶金行业检修需求与挑战

(1)冶金行业生产流程复杂，设备种类繁多，从烧结、炼铁、炼钢到轧钢等各个环节，都依赖于大型设备的连续运行。这种连续性的生产特性要求检修工作必须高效、准确，且不能影响正常生产秩序。冶金行业的检修需求主要体现在以下几个方面：首先，高温环境下的设备状态监测，如高炉、热风炉等设备的表面温度监测；其次，有毒气体泄漏检测，如焦炉煤气、高炉煤气等易燃易爆气体的泄漏监测；第三，设备机械状态检查，如传送带、轴承、齿轮等旋转设备的振动、噪声监测；第四，腐蚀状态评估，特别是酸洗、镀锌等工序中的设备腐蚀情况监测。

(2)冶金行业对检修工作提出的特殊挑战包括：首先环境极端性。高温、高湿、高粉尘、强电磁干扰等恶劣环境条件，对检修设备的可靠性和耐久性提出了极高要求；其次，安全要求高。生产过程中涉及高温熔融金属、高压气体、有毒化学物质等危险因素，检修工作必须避免任何可能的安全事故；再次，精度要求高。现代冶金设备精密复杂，微小的故障如果不能及时发现和处理，可能引发严重的连锁反应；最后，实时性要求强。连续生产过程要求故障能够被及时发现并处理，任何停机都可能造成巨大经济损失。

冶金行业传统检修方式与机器人检修方式对比见表1。

表1  冶金行业传统检修方式与机器人检修方式对比

(3)传统依赖人工经验的检修方式已难以满足现代冶金企业发展的需求。人工检修存在效率低下、安全风险高、数据不精确、劳动强度大和管理数字化程度低等核心痛点。以黄金冶炼过程中的渣包冷却为例，熔融渣被倒入渣包，运送至缓冷场进行数日甚至数周的自然冷却。此过程旨在促进渣中铜、银等有价金属的相晶析出，是提高金属回收率的关键环节。传统人工巡检渣包不仅面临高温灼伤的风险，而且难以获取准确、连续的温度数据，无法对冷却过程进行精细化管理和优化。

3  机器人检修技术体系构成

机器人检修技术是一个集成了多种先进技术的复杂系统，主要包括机器人本体技术、感知技术、决策技术和平台系统四大部分。这些技术的有机结合，使机器人能够胜任冶金行业复杂环境下的检修任务。

3.1 机器人本体技术

（1）机器人本体是检修技术的执行载体，根据应用场景的不同，可分为轮式巡检机器人、挂轨式巡检机器人、四足步行机器人和专用作业机器人等类型。在冶金行业中，应用最为广泛的是轮式巡检机器人和四足步行机器人。轮式巡检机器人通常采用四转四驱多模态移动底盘，支持四轮独立驱动与转向，具备横向移动、原地转向和多地形自适应能力，兼具越野性能与低噪平稳运行特性，适用于烧结、炼铁、渣处理等室内外多种冶金场景。

（2）四足步行机器人则模仿生物四肢运动方式，具有极强的地形适应能力，能够上下楼梯、跨越障碍，适用于复杂地形下的巡检任务。如山东星界创新机器人有限公司研发的四足巡检机器人，通过AI摄像头、Slam激光雷达导航技术、无线充电等核心技术，实现在化工园区、厂区等地的24小时巡检工作。

（3）机器人本体还需要具备防爆设计和防护等级，以适应冶金行业易燃易爆、高温高湿的环境特点。防爆设计通常包括本安型电路、隔爆外壳和限制表面温度等措施，确保机器人在危险环境中安全运行。

3.2感知技术

（1）感知技术是机器人检修系统的"感官"，负责采集各种设备状态和环境参数。现代检修机器人搭载了多种先进传感器，包括红外热成像仪、可见光相机、多光谱传感器、气体传感器、声学传感器和激光扫描仪等。

（2）红外热成像仪用于检测设备表面温度分布，可发现异常过热点；可见光相机用于拍摄设备表观状态，通过图像识别技术识别裂纹、变形、腐蚀等缺陷；气体传感器用于检测有毒有害气体泄漏；声学传感器则通过分析设备运行声音判断异常。这些传感器融合使用，形成了多模态感知系统，能够全面获取设备状态信息。

（3）先进的感知技术还包括3D机器视觉和高分辨率结构光技术，如南京景曜智能科技有限公司开发的列车智检机器人，集"灵巧身躯(小型化移动式智能底盘)、灵动眼眸(多传感器融合感知模组、高分辨率结构光3d相机)和强大双手(高性能节卡机械臂)"为一体，能够精准识别车底部及侧面各类硬件异常。

3.3决策技术

（1）决策技术是机器人检修系统的"大脑"，基于人工智能算法对感知数据进行分析处理，实现故障诊断和决策功能。主要的决策技术包括机器学习、深度学习、专家系统和数字孪生等。

（2）通过对历史数据的学习，人工智能算法能够建立设备正常状态的基准模型，并检测偏离正常状态的异常情况。例如，在渣包冷却过程中，AI系统可以自动绘制每个渣包的时间-温度冷却曲线。若实际曲线严重偏离标准工艺曲线，系统会发出预警，提示"冷却过快"或"冷却过慢"。

（3）深度学习算法在图像识别方面表现出色，能够识别渣包外壳的细微裂纹和结构性变形，预警倾覆风险。通过OCR技术自动读取编号，将所有巡检数据与该编号绑定，形成"一包一档"。多模态数据融合技术则综合红外温度、气体浓度与可见光图像等信息，进行联合分析，提升预警准确性。

3.4平台系统

（1）平台系统是机器人检修技术的支撑环境，包括通信系统、充电系统和运维管理平台等。通信系统通常采用5G/Wi-Fi/专网多模式通信，保障数据高速低延时传输与云端协同。无线基站通过光纤实现多台基站之间的稳定互联，确保通信数据可靠传输，覆盖距离可达200米，适用于复杂工业环境中的连续监测与控制任务。

（2）充电系统采用自动充电装置，由充电桩和充电控制箱组成，可在安全区域内实现自动充电，并支持手动应急充电操作。该装置采用可靠的充电电气闭锁技术，确保在非充电或故障状态下断电，保障运行安全。

（3）运维管理平台是机器人检修系统的指挥中心，集成于控制室，实时展示机器人采集的视频及各类参数。平台检测到设备异常时，机器人本体与工作站均发出声光报警，提示及时检修。支持实时与历史报警记录存储，可按日期、设备查询信息及存档图像。

4  实践应用案例分析

机器人检修技术在冶金行业已经有了广泛的应用实践，取得了显著成效。以下通过几个典型案例进行分析。

4.1 渣包冷却巡检应用

(1)在黄金冶炼过程中，熔融渣被倒入渣包，运送至缓冷场进行数日甚至数周的自然冷却。此过程旨在促进渣中铜、银等有价金属的相晶析出，是提高金属回收率的关键环节。传统人工巡检渣包存在安全风险高、数据不精确、劳动强度大、管理数字化程度低等核心痛点。

(2)针对这一问题，智易时代研发了防爆轮式巡检机器人系统，集渣包温度场精准监测、表观状态智能识别、环境气体安全监测、数据智能分析与预警于一体。该系统实现了以下功能：一是温度场监测，通过红外热成像仪监测渣包表面温度分布，设定阈值（如＞400℃），自动标记与报警；二是冷却速率分析，系统自动绘制每个渣包的时间-温度冷却曲线，若实际曲线严重偏离标准工艺曲线，系统发出预警；三是不均匀冷却识别，AI分析热像图，识别渣包表面是否存在过大温度梯度，提示可能存在"结壳"或"内部空洞"；四是表观状态识别，通过可见光图像识别渣包倾斜、变形、裂缝等机械损伤，以及场地积水、冒烟、明火等异常现象。渣包冷却巡检机器人系统功能与效益建表2。

表2  渣包冷却巡检机器人系统功能与效益

（3）应用结果表明，该系统实现了渣包冷却过程的标准化、精细化、可视化管理，提升了金属回收率，减少了2-3个高危岗位，降低人力成本，避免因渣包倾覆、破裂导致的设备损坏和生产中断损失。

4.2电厂智能巡检应用

（1）在能源行业，智能巡检机器人同样展现出显著优势。广东华电惠州东江燃机热电项目采用智能巡检机器人取代传统人工巡检，两台535兆瓦机组全面投产发电。

（2）这些机器人配备先进的传感器和检测设备，搭载红外热像仪、高清摄像头等，能够准确获取设备的运行数据和现场环境信息。与传统人工相比，智能巡检机器人不仅24小时工作不知疲倦，而且不畏高温，极大提高了巡检安全性、灵活性，降低巡检成本。

（3）该项目生产技术部副主任于成琪介绍："过去我们靠人工两小时巡检一次，现在机器人可以实时'盯梢'，设备故障发现效率提升300%，安全隐患响应时间从小时级压缩至秒级"。智能巡检机器人只是这家数字电厂智能化应用的一个缩影。通过5G、物联网、区块链等技术构建的"智慧大脑"，已实现对机组状态的高效掌握和提前预判，6个人就能完成传统电厂30人的工作量。

4.3化工园区四足机器人应用

（1）在滨州市沾化经济开发区的达民化工（全球最大的丙二胺生产企业，产量占全球80%），一款国产智能四足机器人正式"上岗"，替代传统人工巡检，实时捕捉隐患、预警风险，成为化工园区不可或缺的"安全卫士"。

（2）这些四足机器人来自山东星界创新机器人有限公司，通过AI摄像头、Slam激光雷达导航技术、无线充电等核心技术，实现在化工园区、厂区、物业小区、商场、学校等地的24小时巡检工作。公司总经理李德政表示："我们通过自主研发的四足巡检机器人，根据客户的需求实现订单化生产。像达民化工这样的企业，运用我们的大模型训练，通过场景适配、算法训练、场景应用，我们全过程参与，真正让四足巡检机器人成为一名值得信赖的优秀员工"。

（3）山东达民化工股份有限公司负责人指出："四足机器人的投用，可以替代关键性的高危岗位人工，大幅度地降低故障率，事故识别效率预计提升90%。设备的突发故障率、维护成本预计分别下降75%、40%，年节省成本超过100万元，让我们企业发展更安心"。

4.4石油石化行业防爆机器人应用

（1）石油石化行业的巡检工作往往面临着路线长、环境恶劣、隐患不易发现等问题。重庆企业七腾机器人有限公司针对这一系列痛点，通过AI赋能，开发出防爆机器人、轮式巡检机器人，让机器人变成能源行业"老师傅"，和工作人员协同作业。

（2）七腾机器人企划总监张喆介绍，团队对石油石化行业有着深入的理解，针对巡检工作场景环境相对恶劣、工作路线长、需要登高等难点、痛点提出开发思路。运用大量行业数据，通过人工智能模型训练机器人，让机器人从"小白"变成懂行业、懂巡检的"老师傅"。

（3）在许多石油石化企业的厂区，轮式机器人在地面巡检，挂轨机器人在高空中检查管线，足式机器人灵活地上下台阶。这些机器人对特定场景的巡检有更多的"手段"。例如，对高达二三十米的储油罐，巡检机器人可以通过视觉成像和AI算法"透视"罐体，无需登高就能精准掌握油位等信息。

不同应用场景下机器人检修效益对比见表3。

表3  不同应用场景下机器人检修效益对比

5  数据对比与效益分析

机器人检修技术在冶金行业的应用带来了显著的经济效益和安全效益，下面通过具体数据进行分析对比。

5.1  经济效益分析

(1)机器人检修技术的经济效益主要体现在以下几个方面：一是直接人力成本节约，替代2-3个高危岗位，降低人力成本；二是故障损失减少，避免因设备故障导致的生产中断损失；三是维修成本降低，通过预测性维护，减少突发性故障维修费用；四是生产效率提升，通过优化工艺参数，提高产品产量和质量。

（2）以达民化工为例，四足机器人的投用使设备的突发故障率、维护成本预计分别下降75%、40%，年节省成本超过100万元。在广东华电惠州东江燃机热电项目，6个人就能完成传统电厂30人的工作量，人力成本降低80%。

机器人检修技术投资回报分析（典型案例）见表4。

表4  机器人检修技术投资回报分析（典型案例）

5.2安全效益分析

（1）安全效益是机器人检修技术最重要的优势之一。在冶金行业的高温、高危、有毒环境下，机器人替代人工进行巡检和检修作业，直接避免了人员暴露于危险环境中的风险。具体安全效益包括：一是直接风险规避，杜绝人员伤害风险；二是隐患早期发现，通过实时监测和智能分析，提前发现潜在故障；三是应急响应加速，安全隐患响应时间从小时级压缩至秒级。

（2）根据应用数据，机器人检修技术使事故识别效率提升90%，设备故障发现效率提升300%，安全隐患响应时间从小时级压缩至秒级。这些改进显著降低了重大安全事故发生的概率，减少了因事故导致的人员伤亡和经济损失。

5.3管理效益分析

（1）除了直接的经济效益和安全效益外，机器人检修技术还带来了重要的管理效益：一是管理数字化，建立全厂设备的"数字孪生"档案，一键可查所有历史数据；二是决策科学化，基于大数据分析，为工艺优化提供科学依据；三是过程标准化，实现生产过程的标准化、精细化、可视化管理；四是知识沉淀，通过人工智能算法，将老师傅的经验转化为数字化知识。

（2）这些管理效益不仅提高了当前生产过程的效率和质量，而且为企业积累宝贵的工艺大数据，为未来建设"黑灯工厂"、实现全面智能化打下坚实基础。

6  挑战与对策

尽管机器人检修技术在冶金行业取得了显著成效，但在实际应用中仍面临一系列挑战。这些问题需要行业各方共同努力解决。

6.1  技术挑战

（1）环境适应性挑战。冶金行业的高温、高湿、高粉尘、强电磁干扰环境对机器人系统的可靠性和耐久性提出了极高要求。针对这一挑战，需要开发专用防护设计和散热系统，确保机器人在极端环境下稳定运行。

（2）数据质量与算法复杂度。在实际应用中，如何获取高质量、高数量的数据成为一大挑战。随着数据量的增加，算法的复杂度也随之提高，如何优化算法，提高故障诊断的准确性和效率是一个亟待解决的问题。应对这一挑战，需要开发数据清洗和增强技术，并结合迁移学习和小样本学习等算法，降低对大量标注数据的依赖。

（3）系统集成难度。工业机器人系统涉及多种传感器、执行器以及控制单元，产生的数据类型多样、结构复杂。如何有效地融合这些多源异构数据，提取有价值的信息，是技术的一大挑战。需要通过标准化接口和中间件技术，提高系统的兼容性和可扩展性。

6.2  成本挑战

（1）机器人检修系统的初始投资较高，一台功能完善的巡检机器人价格通常在100万元以上，这对于许多中小企业来说是不小的负担。为了解决成本挑战，可以采取以下策略：一是模块化设计，根据实际需求选择功能模块，降低初始投资；二是共享模式，多家企业共享机器人资源，分摊成本；三是分期实施，先试点后推广，逐步扩大应用范围；四是政策支持，争取政府补贴和税收优惠，降低投资压力。

（2）从长期来看，随着技术成熟和规模扩大，机器人系统的成本呈下降趋势。而由于其带来的效益显著，通常投资回收期在2-3年内，具有较好的经济性。

6.3  人才挑战

（1）机器人检修技术的应用需要跨学科的专业人才，包括机器人技术、人工智能、行业工艺等多方面知识。目前这类复合型人才严重短缺。针对人才挑战，需要采取多方面措施：一是校企合作，高校与企业联合培养专业人才；二是培训体系，建立完善的培训认证体系，提升现有人员技能；三是知识管理，开发专家系统和决策支持系统，降低对个人经验的依赖；四是团队建设，组建跨学科团队，发挥各自优势。

（2）行业数据显示，机器人维修与维护行业对具备专业知识和技能的维修技术人员需求量逐年增加，预计未来五年内人才缺口将达到数十万人。这需要政府、高校和企业共同努力，加大人才培养力度。

7  结语与展望

(1)机器人检修技术在冶金行业的应用已显示出巨大价值和潜力。通过替代人工进行高危、高强度巡检工作，不仅显著降低了安全风险，而且提高了检修效率和质量，为企业带来了显著的经济效益和管理效益。智能巡检机器人集成了先进传感技术、人工智能、物联网和大数据分析等多项技术，实现了设备状态的实时监测、故障预测和预警，为冶金行业的智能化转型提供了有力支撑。

(2)未来随着技术的不断发展，机器人检修技术将呈现以下发展趋势：首先，一是自主性更高，从目前的辅助巡检向完全自主运维发展，实现检测、诊断、维护的全自动化；二是适应性更强，通过模块化设计和自适应控制，适应多种复杂环境下的检修任务；三是集成度更深，与生产工艺深度融合，不仅实现故障检测，还能参与工艺优化和质量控制；四是智能化程度更高，结合深度学习、强化学习等人工智能技术，实现更精准的故障预测和更智能的决策支持。

（3）哥伦比亚大学的工程师团队已经研发出一种全新的机器人系统，不仅具备自我修复能力，更能自主替换损坏的部件，可能将彻底改变我们对维修工这一职业的理解。这种被称为"机器人代谢"的技术利用模块化的"桁架连接件"实现自主重组，这些模块能够以任意角度旋转连接，形成多种2D结构，甚至可以折叠成3D体，展现出前所未有的灵活性。虽然目前的系统仍需手动控制，但这一物理架构为机器人的自组织和自主修复奠定了基础。

（4）对于冶金行业而言，机器人检修技术的发展将推动整个行业向更安全、更高效、更绿色的方向转型。未来，随着人工智能、物联网、数字孪生等技术的成熟应用，冶金企业将实现从原材料到成品的全流程智能化管理，真正实现"黑灯工厂"和无人化生产。这不仅将改变传统冶金行业的面貌，而且将为我国制造业转型升级提供有力支撑。

参考文献

[1]  智易时代. 冶金行业（渣包冷却）智能轮式巡检机器人建设方案. 搜狐. 2025-08-27. 

[2]  工业用机器人的修理或维护行业相关项目现状分析及对策. 人人文库. 2024-07-17. 

[3]  新闻联播关注！列车巡检效率翻倍，这位节卡机器人同志竟能在1小时点检万余项点. IIANews. 2025-09-01. 

[4]  终结人类维修工？新一代自修复机器人开启科技新时代. 搜狐. 2025-07-21. 

[5]  滨州："沾化智造"赋能产业升级. 闪电新闻. 2025-08-30. 

[6]  2025年工业机器人柔性制造系统应用中的智能故障诊断与修复报告. 人人文库.2025-05-13.

[7]  秒级响应！智能巡检机器人上线，设备故障发现效率提升300%. 湖北日报. 2025-07-06. 

[8]  这家渝企让机器人变身能源行业"老师傅". 重庆日报. 2025-09-01.