Redefining End-of-Life: Intelligent Automation for Electronics Remanufacturing Systems
作者: Sibo Tian, Xiao Liang, Sara Behdad, Minghui Zheng
分类: eess.SY
发布日期: 2026-04-06
💡 一句话要点
针对报废电子产品再制造，提出智能自动化方法以应对不确定性和可变性挑战。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电子产品再制造 智能自动化 循环经济 机器人 人工智能 多模态感知 人机协作
📋 核心要点
- 报废电子产品再制造面临高度不确定性和可变性，传统方法难以有效应对。
- 论文提出利用机器人、控制和人工智能技术，构建可扩展、安全和智能的再制造系统。
- 研究涵盖拆卸、检测、分类和再处理等环节的智能自动化方法，并展望未来技术。
📝 摘要（中文）
由于报废(EoL)产品固有的不确定性、可变性和不完整性，再制造从根本上比传统制造更具挑战性。同时，在日益增长的废弃电子产品数量和日益稀缺的关键材料的驱动下，再制造对于促进循环经济变得越来越重要和紧迫。本文回顾了现有文献，并研究了EoL电子产品再制造智能自动化的关键挑战和新兴机遇，全面概述了机器人、控制和人工智能(AI)如何共同实现可扩展、安全和智能的再制造系统。本文首先定义了循环经济背景下再制造的定义、范围和动机，强调了其社会和环境意义。然后深入研究了该领域中用于拆卸、检查、分类和组件再处理的智能自动化方法，涵盖了多模态感知、不确定性下的决策、灵活的规划算法和力感知操作等先进方法。本文进一步回顾了几种新兴技术，包括大型基础模型、人机协作集成和数字孪生，这些技术有可能支持该领域未来的研究。通过整合这些主题，我们旨在说明下一代再制造系统如何在面对复杂的现实世界挑战时实现稳健、适应性和高效的运行。
🔬 方法详解
问题定义：报废电子产品再制造面临的最大问题是其高度的不确定性和可变性。不同批次的报废产品状况各异，组件损坏程度不一，导致传统的制造流程难以直接应用。现有的再制造方法往往依赖人工操作，效率低下且成本高昂。因此，需要一种能够适应产品差异、自动执行再制造任务的智能自动化系统。
核心思路：论文的核心思路是利用机器人、控制和人工智能技术，构建一个智能化的再制造系统。该系统能够通过多模态感知获取报废产品的状态信息，利用人工智能算法进行决策和规划，并控制机器人执行拆卸、检测、分类和再处理等任务。通过自动化和智能化，提高再制造效率，降低成本，并减少对人工的依赖。
技术框架：该论文综述了智能自动化在电子产品再制造中的应用，并未提出具体的系统框架。但是，根据论文内容可以推断，一个典型的智能再制造系统可能包含以下模块：1) 多模态感知模块：利用视觉、力觉等传感器获取报废产品的状态信息。2) 决策与规划模块：基于感知信息，利用人工智能算法进行决策，例如确定拆卸顺序、选择合适的再处理方法等。3) 机器人控制模块：控制机器人执行拆卸、检测、分类和再处理等任务。4) 人机协作模块：允许人工干预，处理机器人无法完成的任务。
关键创新：论文的关键创新在于强调了智能自动化在电子产品再制造中的重要性，并综述了相关的技术。虽然论文没有提出全新的算法或系统，但它整合了机器人、控制和人工智能等多个领域的知识，为未来的研究提供了指导。论文还强调了大型基础模型、人机协作集成和数字孪生等新兴技术在再制造中的应用潜力。
关键设计：由于是综述性文章，并没有具体的设计细节。但是，论文提到了多模态感知、不确定性下的决策、灵活的规划算法和力感知操作等关键技术。这些技术都需要精心的设计和优化才能在实际应用中发挥作用。例如，多模态感知需要选择合适的传感器和融合算法，不确定性下的决策需要考虑各种可能的风险和收益，灵活的规划算法需要能够适应产品差异，力感知操作需要精确的力控制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，主要亮点在于对电子产品再制造领域智能自动化技术的全面总结和展望。它强调了机器人、控制和人工智能在解决再制造挑战中的作用，并指出了未来研究方向，例如大型基础模型、人机协作和数字孪生等。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电子产品回收企业、再制造工厂等，提高报废电子产品的回收利用率，降低环境污染，促进循环经济发展。未来，随着技术的进步，智能自动化再制造系统有望实现更高效、更智能的运行，为可持续发展做出更大贡献。
📄 摘要（原文）
Remanufacturing is fundamentally more challenging than traditional manufacturing due to the significant uncertainty, variability, and incompleteness inherent in end-of-life (EoL) products. At the same time, it has become increasingly essential and urgent for facilitating a circular economy, driven by the growing volume of discarded electronic products and the escalating scarcity of critical materials. In this paper, we review the existing literature and examine the key challenges as well as emerging opportunities in intelligent automation for EoL electronics remanufacturing, providing a comprehensive overview of how robotics, control, and artificial intelligence (AI) can jointly enable scalable, safe, and intelligent remanufacturing systems. This paper starts with the definition, scope, and motivation of remanufacturing within the context of a circular economy, highlighting its societal and environmental significance. Then it delves into intelligent automation approaches for disassembly, inspection, sorting, and component reprocessing in this domain, covering advanced methods for multimodal perception, decision-making under uncertainty, flexible planning algorithms, and force-aware manipulation. The paper further reviews several emerging techniques, including large foundation models, human-in-the-loop integration, and digital twins that have the potential to support future research in this area. By integrating these topics, we aim to illustrate how next-generation remanufacturing systems can achieve robust, adaptable, and efficient operation in the face of complex real-world challenges.