ARahvusvahelise robootikaföderatsiooni (IFR) klassifikatsiooni järgi võib robotid jagada tööstusrobotiteks ja teenindusrobotiteks. Tööstusroboteid kasutatakse tootmiskeskkondades, sealhulgas peamiselt inimese ja masina koostööroboteid ja tööstuslikke mobiilseid roboteid; Teenindusroboteid kasutatakse üldiselt mittetootmiskeskkondades, sealhulgas isiklikud/majapidamises kasutatavad teenindusrobotid ja avalike teenuste robotid.
Robotitehnoloogia uurimine algas{0}}sajandi keskpaigas, tuginedes peamiselt arvutitehnoloogia ja automatiseerimistehnoloogia kiirele arengule. Hiinas hakati robotitehnoloogiat uurima 1980. aastatel ning automaatikatehnoloogia arengut on ajendanud pakiline nõudlus masstootmise järele. Tekkinud on CNC-tööpingid ning CNC-tööpinkide juhtimis- ja mehaaniliste komponentide uurimine on pannud aluse robotite arendamisele. Robotitööstuse ahela ülesvool hõlmab kiipe, kontrollereid, servot, taju jne, samas kui keskvoolus on roboti kered ja tugisüsteemid. Selle rakendusvaldkonnad hõlmavad tootmist, riigikaitset, sõjatööstust ja elatusteenuseid, samas kui allavoolu hõlmab intelligentne tootmine ja intelligentsed teeninduslahendused.
Morgan Stanley raport näitab, et robotite globaalne hõlvamise määr on praegu 0,9 protsenti, kusjuures robotid moodustavad umbes 1 protsendi tööturust. 2021. aastal peaks tööstusrobotite ülemaailmne müük olema ligikaudu 630000 ühikut. Eeldatakse, et 2040. aastaks ulatub kogu tööstusrobotitööstuse globaalne hõlvamise määr 7 protsendini -18 protsendini ja tööstusrobotite osakaal tööturul 8 protsendini -21 protsenti . Praegu võtavad üha enam tootmisettevõtteid ja logistikateenuste pakkujaid kasutusele uuenduslikke lahendusi, mis integreerivad tööstusroboteid ja intelligentseid algoritme. Seetõttu, kuigi globaalne tööstusrobotiturg võib lühiajaliselt kõikuda, tugineb see automatiseerimise ja tehnoloogilise täiustamise pikaajalistele suundumustele. Turuväljavaated robotitehnoloogia tõhusaks kasutamiseks digitaalsete tehaste terviklikuks ehitamiseks ja tööstusstruktuuride uuenduste saavutamiseks tulevikus on endiselt paljulubavad.
Digitehas viitab tervikliku tootmis- ja tarneahela süsteemi, sealhulgas intelligentsete laosüsteemide, intelligentsete transpordisüsteemide, intelligentsete mehaaniliste seadmete, intelligentsete tajuvõrkude ja teabe integreerimise platvormide ehitamisele ettevõtete poolt, mis kasutavad sensoreid, masinnägemist ja muid tehnoloogiaid, mis tuginevad. põhiseadmetel, nagu tööstusrobotid, et saavutada kogu tootearenduse, tootedisaini, toote valmistamise ja tootekvaliteedi juhtimise protsessi digitaliseerimine. Digitaalsed tehased on intelligentsete tootmislahenduste peamine rakendussuund.
Riiklikus strateegias on intelligentne tootmine keskendunud tootmisprotsessi intelligentsusele, mis põhineb täielikul andmevoogudel ja mida juhib digitaaltehnoloogia. Seetõttu on digitaalsed tehased Hiina tööstusettevõtete intelligentsete tootmislahenduste peamiseks kasutuselevõtuks järgmise 10 aasta jooksul. Madala latentsusaja, suure töökindluse ja 5G-tehnoloogia laia katvuse omaduste põhjal on kaasaegsete tööstusrobotite poolt koos ehitatud uute materjalide ja mitme intelligentsusega digitaalne tehas muutunud robootika ja intelligentse tootmise juhtivate ettevõtete (nt ABB) strateegiliseks suunaks. ja KUKA.
2022. aastal on Hiina tööstusrobotite kerged, paindlikud ja inim-masina koostöövõimalused tööstuse uurimis- ja arendustegevuse keskmes. Ettevõtte teadus- ja arendustegevuse taseme pideva täiustamise, protsesside kavandamise pideva innovatsiooni ja uute materjalide rakendamisega arenevad tööstusrobotid tulevikus miniaturiseerimise, kerguse ja paindlikkuse suunas ning nende täiustatud töövõimet täiustatakse pidevalt.
Samal ajal on tööstusrobotite intelligentsustaseme paranemisega nende funktsioonid järk-järgult laienenud tööülesannetelt nagu käsitsemine, keevitamine ja kokkupanek töötlemisülesanneteni. Inimese ja masina koostöö rakendamine tehisintellekti kaudu on muutunud tööstusrobotite tulevase uurimis- ja arendustegevuse oluliseks suunaks. Praegu on enamik kodumaiseid tarnijaid ja teenusepakkujaid endiselt tehnoloogia jälgimise ja uurimise staadiumis ning nende peamised tehnilised seadmed, põhitarkvarasüsteemid ja täielikud integreerimisvõimalused ei suuda rahuldada kodumaise intelligentse tootmise arendusvajadusi.