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自从1950年代美国诞生了第一个工 业机器人，它在全球拓展的速度便随着科技发展与时代变迁越来越快，尤其日本为了应对随着高龄化趋势出现的劳动力短缺，在1970年代渐渐超越美欧、跃升成 为全球密度最高的工业机器人使用国。近年来制造业技术革新的呼声渐大，在智能制造浪潮推进之下，企业对于自动化的需求持续攀升，工业机器人的角色因此益发 重要。
工业机器人的组成
工业机器人的出现原本是用来降低生产过程中的劳动成本，多见于3K产业(肮脏、危险、枯燥)的应用，一 开始只是构造简单的运动部位，例如机械手臂，后来应对设备的多任务需求，渐渐发展成功能齐全的机器人。主要会以下列部分组成：提供机器人动力来源的驱动设 备(Driver)，例如马达、减速器等;臂部、足部、轮子与关节等机动设备(Mobility);相机、雷射测距仪等感测设备 (Perception);讯息处理与传递的控制设备(Control);包含了语音、人机接口等通讯设备(Communication)以及电源 (Power)。
工业机器人的核心技术发展主要有两个：一为智能感测，二为运动控制系统。智能感测的应用，使得机器人不 只是僵硬的机械，而能具备人的灵活度与应变能力，机器人因此能依据条件选择完成任务的最佳路径、并在复杂的变化中做出不同调整。未来若结合软件开发，机器 人也会越来越灵活、具备更加强大的功能。
另一个发展方向，则在于运动控制系统的改良与研发。在机器人运动学里，考虑的参数中除了速率、加速度与 准确度等物理指标，还有一个重要的参数-轴数，轴数代表了机器人在空间中运动的自由度，类似于人类的关节。平面运动如果有两个运动方向就需要两个轴、若同 时具备x、y、z轴的运动方向就需要三个轴-轴数越多，代表其灵活度越高。运动控制系统便是运用了上述的运动原理，来仿真人类的上肢与下肢运动。在其中， 模仿上肢的机器人以实施多维运动来辅助工业制程，常见为焊接用的机器人;模仿下肢的机器人则多用于物料的搬运与输送。
而依据应用区块的不同，机器人会有不同的运动方式，通常在生产在线工作的机器人，由于所需运动方式较为单纯，不会有超过六个以上的轴。可分成下列几种：
1、单轴机器人-以滚珠螺杆及线性滑轨构成，由马达驱动的移动平台，运动形式单纯，是最先开始的发展机种，在自动化产业应用广泛
2、直角坐标机器人-以三轴堆栈配合直线运动来操作，多用于搬运、取放
3、SCARA机器人-以四轴(x、y、z三轴的平动自由度+z轴的转动自由度)的运动方式，适于装配、搬动和取放对象，结构轻便、反应快，多用于电子、3C产业
4、并联式机器人(Delta)-多用于需高速取放、筛选取料的产业，如：食品业及电子检料等
工业机器人的工作与应用产业
工业机器人目前最主要以搬运用的工作为主，在许多自动化生产线里，需要机器人来进行上下料、物料的输送 与传递。另外，在汽车工业中被广泛运用的则是焊接用的机器人，可以帮助车厂进行精密度、准确率较高的加工过程，目前在加工车间被引进的比例也越来越高。其 他比如零部件的安装、拆卸与修复等装配用机器人、进行喷漆、点胶的喷涂机器人也是工业机器人常见的应用领域。另外，机器人也可见于零件铸造、切割等机械加 工，以机械手臂的形式搭配工具机来进行。
全球对于工业机器人的需求持续上升，在所有工业机器人的应用产业中，以汽车及其零组件加工行业居于各行 业之首。无论在美国、欧洲或者亚洲地区，汽车工业在工业制程中运用机器人的比率均高达30%以上，主因是汽车工业是自动化程度非常高的领域，对于工业机器 人的需求相对较高。随着技术发展与自动化投资的趋势，工业机器人的应用范围也不断扩大，除了在电子电气工业、金属制品业、橡胶及塑料工业及食品工业都有它 的踪迹，近期工业机器人更将触角延伸至航天、核能、医药、生化等高科技产业领域，并发展出与消费者日常生活更加贴近的服务用机器人。
人机协同的未来发展
工业机器人的演进从早期的多机器人工作单元、多机器人协作模式到了现在的人机协同合作，经历了三个发展阶段，已逐渐往轻量化、高荷重、超高速的方向发展。
在第一阶段中，以“多机器人工作单元的模式”为主，多台机器人在流水线式的生产在线进行同步化的加工， 机器人进行单一指令，而步骤与步骤之间的连结则需靠其他机械辅助。第二阶段的「多机器人协作模式」则是多台机器人能够进行协调式的连续生产，取代了夹治 具，有效降低生产成本。但在这两个模式中，因为机器人不具备感测人类的安全技术，仅能被划分在特定区域中工作，必须与工作人员隔离。而在结合传感技术、视 觉技术与云端计算的发展以后，就进入了“人机协同”的第三阶段：机器人变得更轻、更灵活，也更具备智能制造的条件，并跨越了在工厂中人与机器人之间泾渭分 明的界线。
与人并肩工作的“协同型机器人”和从前最大的差异是能与人近距离的协同合作，只要机器人与人碰触，就会 自动停止作业。也因配载了更简便的编程与指令方式，使得工作人员操作更为得心应手，只要经过快速学习，就能教导机器人操作不同的流程，不需要再培养懂得机 器人语言、专门负责操作机器人的技术人才。人机协同的模式不仅能使机器与人类搭配合宜、截长补短，也比传统机器人所需的成本更低，在迈向智慧自动化的进程 中，无疑能够成为工厂的一大助力。而紧接着，更进一步的感测功能不断精进，若再搭配机器自我学习能力、触觉、强制反馈等技术改良，将会强化机器人的辨识能 力与作业效率，未来的应用领域将会更为广泛。
