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数字化制造变革,从简单到复杂自动化

关键词:传感器技术 数字化技术工业机器人

时间:2019-06-03 10:07:37      来源:互联网

在工业4.0的场景里,工厂变得越来越智能化,所有设备、产品部件和工作人员都将联网,设备与设备之间,设备也人之间,人与产品将进行实时的信息传输,基于透明化的信息流,工厂制造过程将变得更加协调,最终能够帮助企业化解风险和最大限度提升盈利水平。

在工业4.0的场景里,工厂变得越来越智能化,所有设备、产品部件和工作人员都将联网,设备与设备之间,设备也人之间,人与产品将进行实时的信息传输,基于透明化的信息流,工厂制造过程将变得更加协调,最终能够帮助企业化解风险和最大限度提升盈利水平。

近年来,随着物联网和传感器技术的突破,利用无线或有线的网络将工厂所有角色连接起来,数据采集变得越来越容易。工业4.0的核心是数据,各行各业的管理者正在利用数据分析,洞察新机遇。大数据分析可以使产量增加20%至25%,停机时间减少45%。

未来的制造工厂里,实现了虚拟计算和现实世界的连接,利用数字化技术颠覆制造流程,让一切都变得可控可调。数字化生产技术可能是未来10年内最有可能对制造业产生重大影响的颠覆性技术。

从简单到复杂的自动化任务

过去很长的一段时间,工业机器人只能执行简单或者重复性任务,因为它只是一个编程好程序的机械装置,工作模式是按固定的规划进行。如今,人工智能和机器学习算法取得了重大的进步,基于大量数据的采集分析和知识积累,机器系统拥有了智力水平。

数字化制造变革,从简单到复杂自动化

IBM的认知计算系统Watson就是一个很好的例子,Watson开启了一种全新的计算模式,可以通过大量非结构化数据的整理分析,获得对于复杂问题的答案。Watson系统包括了信息分析、自然语言处理和机器学习等多项技术的创新,这是让计算机拥有智能的重要量程。

在人工智能的赋能下,机器人获得更强大的能力,例如工厂里AGV移动机器人进行物料搬运时,实时对周围环境进行扫描分析,绘制最新的地图进行导航,如果发生场景的变化可以及时识别出来,绕开行使或者停止,从而避免了意外碰撞的发生。

虚实结合,用数据驱动智能制造

智能制造包含多个部分,首先是数据、计算和连接部分,包括了大数据、物联网和云计算技术,工厂所有设施都具有联网的功能,允许大规模使用传感器进行数据的搜集,同时还需要强大的存储、传输和处理。

只要将传感器或者执行器嵌入到工厂现场的物理对象中,并能够无线或者有线网络连接,就能轻松采集到工厂低层的数据,这些数据将传给到计算中心进行分析,而所有物理对象都能或感知自己的环境,并可以进行相互之间的通信。

数字化制造变革,从简单到复杂自动化

其次,数字化技术可以转换成物理操作,主要目的是降低生产的成本,扩大材料选择和提升产品精度和质量。例如增材制造基于数字模型的完全检测后,再进行3D打印制裁,这样可以避免设计错误和减少材料的浪费。

先进机器人技术也是如此,基于人工智能、机器视觉和物联网通信,机器人可以模拟仿真测试。物理转化为虚拟世界,而虚拟世界的东西可以用到物理世界。

人机协作,交互方式不断变革

工业机器人可以减轻人类繁重的任务,为员工创造更优越的工作环境,同时可以提高工作的效率,那么如何利用好机器人,人与机器的交互是将十分重要的部分。随着人机协作模式的流行,人与机器的交互的需求将越来越多,交互技术的突破将带来新的机会。

数字化制造变革,从简单到复杂自动化

未来,机器人的控制不再停留于示教器的指令控制,它可以通过语音、动作姿势等更多方式进行交互。例如外骨骼机器人、模仿人手的机器手等,通过手套佩戴便可以实现控制,人的手部动作传送到机器人手上。

随着传感器技术的发展,未来交互技术也将发生巨大的变革,例如生物识别、意念控制等等,人与机器的交流将变得越来越轻松,甚至有可能将机器变成人的一部分,进一步增强人类的能力,并实现了生产力的提升。

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