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    數字化制造變革,從簡單到復雜自動化

    描述導讀: 在工業4.0的場景里,工廠變得越來越智能化,所有設備、產品部件和工作人員都將聯網,設備與設備之間,設備也人之間,人與產品將進行實時的信息傳輸,基于透明化的信息流,工廠制造過程將變得更加協調,最終能夠幫助企業化解風險和最大限度提升盈利水平。

    在工業4.0的場景里,工廠變得越來越智能化,所有設備、產品部件和工作人員都將聯網,設備與設備之間,設備也人之間,人與產品將進行實時的信息傳輸,基于透明化的信息流,工廠制造過程將變得更加協調,最終能夠幫助企業化解風險和最大限度提升盈利水平。

      近年來,隨著物聯網傳感器技術的突破,利用無線或有線的網絡將工廠所有角色連接起來,數據采集變得越來越容易。工業4.0的核心是數據,各行各業的管理者正在利用數據分析,洞察新機遇。大數據分析可以使產量增加20%至25%,停機時間減少45%。
      未來的制造工廠里,實現了虛擬計算和現實世界的連接,利用數字化技術顛覆制造流程,讓一切都變得可控可調。數字化生產技術可能是未來10年內最有可能對制造業產生重大影響的顛覆性技術。
      從簡單到復雜的自動化任務
      過去很長的一段時間,工業機器人只能執行簡單或者重復性任務,因為它只是一個編程好程序的機械裝置,工作模式是按固定的規劃進行。如今,人工智能和機器學習算法取得了重大的進步,基于大量數據的采集分析和知識積累,機器系統擁有了智力水平。

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    IBM的認知計算系統Watson就是一個很好的例子,Watson開啟了一種全新的計算模式,可以通過大量非結構化數據的整理分析,獲得對于復雜問題的答案。Watson系統包括了信息分析、自然語言處理和機器學習等多項技術的創新,這是讓計算機擁有智能的重要量程。

      在人工智能的賦能下,機器人獲得更強大的能力,例如工廠里AGV移動機器人進行物料搬運時,實時對周圍環境進行掃描分析,繪制最新的地圖進行導航,如果發生場景的變化可以及時識別出來,繞開行使或者停止,從而避免了意外碰撞的發生。
      虛實結合,用數據驅動智能制造
      智能制造包含多個部分,首先是數據、計算和連接部分,包括了大數據、物聯網和云計算技術,工廠所有設施都具有聯網的功能,允許大規模使用傳感器進行數據的搜集,同時還需要強大的存儲、傳輸和處理。
      只要將傳感器或者執行器嵌入到工廠現場的物理對象中,并能夠無線或者有線網絡連接,就能輕松采集到工廠低層的數據,這些數據將傳給到計算中心進行分析,而所有物理對象都能或感知自己的環境,并可以進行相互之間的通信。

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    其次,數字化技術可以轉換成物理操作,主要目的是降低生產的成本,擴大材料選擇和提升產品精度和質量。例如增材制造基于數字模型的完全檢測后,再進行3D打印制裁,這樣可以避免設計錯誤和減少材料的浪費。

      先進機器人技術也是如此,基于人工智能、機器視覺和物聯網通信,機器人可以模擬仿真測試。物理轉化為虛擬世界,而虛擬世界的東西可以用到物理世界。
      人機協作,交互方式不斷變革
      工業機器人可以減輕人類繁重的任務,為員工創造更優越的工作環境,同時可以提高工作的效率,那么如何利用好機器人,人與機器的交互是將十分重要的部分。隨著人機協作模式的流行,人與機器的交互的需求將越來越多,交互技術的突破將帶來新的機會。

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    未來,機器人的控制不再停留于示教器的指令控制,它可以通過語音、動作姿勢等更多方式進行交互。例如外骨骼機器人、模仿人手的機器手等,通過手套佩戴便可以實現控制,人的手部動作傳送到機器人手上。

      隨著傳感器技術的發展,未來交互技術也將發生巨大的變革,例如生物識別、意念控制等等,人與機器的交流將變得越來越輕松,甚至有可能將機器變成人的一部分,進一步增強人類的能力,并實現了生產力的提升。

    (來源:控制工程網)

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