质量和一致性

经过适当编程和优化的机器人将一致地打磨和抛光每个零件，消除了过度打磨和底切等常见的操作员错误。这减少了报废零件的数量，并提高了您送出的零件的整体质量。

生产力和效率

像所有形式的工业自动化(包括机器人焊接)一样，机器人打磨有助于减少生产线上的周期时间。机器人可以全天候执行焊接打磨和倒角任务，并且它们能够施加更大的力，从而在打磨过程中实现更快的切割速度。

长期成本节约

虽然实施自动化的前期成本可能很高，但在生产率和一致性方面的收益有助于确保投资收回成本。

铣削机器人和机械手可用于管道系统内部凹槽需要打磨和局部缺陷必须立即清除的各种情况。

铸件抛光是铸件后处理的主要手段；但是，在此过程中产生的粉尘无法控制，大量的铬粉和镍颗粒会对环境造成危害.由于吸入粉尘，手工打磨会导致呼吸道和肺部疾病，甚至尘。而且人工抛光效率低，工件产品一致性差，报废率高。在机械打磨过程中，高密度灰尘会影响夹紧操作中使用的设备。高密度灰尘附着在设备上，灰尘会降低夹紧设备的精度和稳定性。当采用智能打磨方案时，密封机器人和传感设备，从而防止灰尘进入是一个挑战。此外，高密度的灰尘会阻挡传感设备的表面，这意味着它们无法准确地做出判断。同时，大的振动会对现场操作产生严重影响。

在实际打磨中，刀具和工件不是单点接触，而是区域接触，这与普雷斯顿的假设不符。使用经典普雷斯顿假设的计算将导致对材料去除的不准确估计.为此，王等基于赫兹接触理论和局域打磨模型，进一步预测了机器人砂带打磨的切削深度并发现当切削深度约为0.3 mm时，预测误差小于3.1%。与简化的赫兹理论模型相比，考虑接触弹性变形后，朱等人提出的材料去除模型的均方根值和平均百分误差分别从2.401降低到1.725和18.426降低到14.942%。由于人工智能的广泛使用，已经提出了许多基于数据驱动的材料去除预测的方法来解决材料去除预测问题。