2020年度工業(yè)4.0七大發(fā)展趨勢
Jos?Martin?(MathWorks?高級工程經(jīng)理)
本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/202004/412559.htm摘?要:2020 年預(yù)計將呈現(xiàn)七大趨勢:通過標(biāo)準化協(xié)議實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)機器無縫互操作,強化學(xué)習(xí)再度升級,協(xié)作機器人與人類密切合作,仿真使虛擬調(diào)試成為現(xiàn)實,預(yù)測性維護和 AI 不斷發(fā)展,利用優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)消除部分AI 部署障礙,數(shù)據(jù)科學(xué)家將不再是唯一的主導(dǎo)群體。
關(guān)鍵詞:工業(yè)4.0;生產(chǎn)力;利潤率
在工業(yè)4.0的推動下,制造業(yè)的生產(chǎn)力和利潤率得到前所未有的提升。Jos Martin(數(shù)學(xué)計算軟件供應(yīng)商MathWorks高級工程經(jīng)理)指出2020年預(yù)計將呈現(xiàn)七大趨勢,幫助專業(yè)人士預(yù)測引領(lǐng)未來十年經(jīng)濟潮流的技術(shù)——以及未來工廠的發(fā)展方向。
毋庸置疑,在此過程中必然會遇到很多挑戰(zhàn),比如滿足日益增長的個性化和定制化商品需求、減少浪費及本著更負責(zé)的態(tài)度處理資源。然而,在創(chuàng)造力和獨創(chuàng)性的雙重輔助下,一切困難將迎刃而解,有所成效。那么,即將到來的有哪些趨勢呢?
1 通過標(biāo)準化協(xié)議實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)機器無縫互操作
確?;ヂ?lián)性至關(guān)重要,即在工廠中實現(xiàn)機器和模塊的動態(tài)重組。為保證不同供應(yīng)商的設(shè)備實現(xiàn)無縫互操作,標(biāo)準化協(xié)議(如OP CUA TSN)將發(fā)揮關(guān)鍵作用。繁瑣的布線及電纜線路將消失無蹤,取而代之的是無線協(xié)議,如5G及其衍生技術(shù)。然而,機器不僅相互連接,還會連接到云系統(tǒng)。在云系統(tǒng)中,運用彈性計算能力運行強大的算法,處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和工程數(shù)據(jù)。
2 強化學(xué)習(xí)再度升級
經(jīng)過強化學(xué)習(xí)(RL)訓(xùn)練后,AI(人工智能)程序在圍棋和國際象棋等棋盤游戲中屢屢擊敗人類選手,但在工業(yè)4.0時代將發(fā)揮更大的作用。RL幫助工程師在機器人和自主系統(tǒng)、自動駕駛、控制設(shè)計和機器人技術(shù)等復(fù)雜系統(tǒng)中實現(xiàn)控制器和決策算法。我們將見證巨大成功,RL勢必成為改進大型系統(tǒng)的重要一環(huán)。關(guān)鍵促成因素是為工程師提供易用的工具,以構(gòu)建和訓(xùn)練RL策略、生成大量仿真數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練、輕松將RL智能體(agent)集成至系統(tǒng)仿真工具并為嵌入式硬件生成代碼。RL有助于在工業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重大突破,提高移動工廠設(shè)備的自動化水平,甚至實現(xiàn)無人操作。
3 協(xié)作機器人與人類密切合作
自動化行業(yè)一度討論著“單一樣本量”的美好愿景——如何通過多條生產(chǎn)線生成定制樣本,無需投入漫長的轉(zhuǎn)換時間,也不必容忍其他低效現(xiàn)象。在工業(yè)4.0時代,這一愿景終將實現(xiàn),從而滿足實現(xiàn)全方位個性化生產(chǎn)的需求。為此,不能在車間采用固定不靈活的方式設(shè)置機器,設(shè)定并調(diào)整參數(shù)后,用于生成某款特定產(chǎn)品長達數(shù)月乃至數(shù)年。未來的生產(chǎn)線必須靈活多樣——采用多個可重組的機電模塊構(gòu)建而成,配備越來越多的機器人或“協(xié)作機器人”(協(xié)作機器人與人類密切合作),同時運用AI技術(shù),根據(jù)生產(chǎn)線制造的下一款個性化產(chǎn)品進行參數(shù)設(shè)置并調(diào)整機器。
4 仿真使虛擬調(diào)試成為現(xiàn)實
隨著軟件復(fù)雜度的攀升及模塊化軟件組件組合數(shù)量的增長,在物理機上開展綜合測試的難度越來越大,耗時也越來越長,終將演變成為一項無法完成的任務(wù)。鑒于此,在部署物理生產(chǎn)線之前,根據(jù)仿真模型對軟件進行虛擬調(diào)試,驗證是否存在錯誤并證實是否滿足需求變得至關(guān)重要。目前,一批創(chuàng)新領(lǐng)軍企業(yè)(如全球領(lǐng)先的瓶裝生產(chǎn)線制造商Krones)已經(jīng)開始采用多域仿真模型進行虛擬調(diào)試。
5 隨著邊緣計算的進步,預(yù)測性維護和 AI不斷發(fā)展
鑒于邊緣計算設(shè)備和工業(yè)控制器持續(xù)發(fā)展,計算能力隨之快速提升。在云系統(tǒng)的大力配合下,為開創(chuàng)生產(chǎn)系統(tǒng)軟件功能新局面鋪平了道路。AI算法將動態(tài)優(yōu)化整條生產(chǎn)線的產(chǎn)量,同時盡量減少能源及其他資源消耗。這樣不僅有助于團隊和企業(yè)最大限度減少浪費、履行企業(yè)社會責(zé)任政策,還能節(jié)省大量資金。預(yù)測性維護將不斷進步,不再局限于考察一臺機器或一個場地的數(shù)據(jù),而是綜合考量多家工廠乃至多個不同供應(yīng)商的設(shè)備數(shù)據(jù)。根據(jù)要求,這些算法將部署到非實時平臺及實時系統(tǒng)(如PLC),請參見Beckhoff最近在德國漢諾威工業(yè)博覽會上的發(fā)言。
6 利用優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)消除部分 AI 部署障礙
我們深知,訓(xùn)練準確的AI模型需要大量的數(shù)據(jù),分析師調(diào)查將數(shù)據(jù)質(zhì)量視為成功采用AI技術(shù)面臨的首要障礙。2020年,仿真將幫助降低這項壁壘。您通常擁有大量的系統(tǒng)正常運行數(shù)據(jù),但真正需要的卻是來自異常或嚴重故障情況的數(shù)據(jù)。這對于預(yù)測性維護應(yīng)用情形更是如此,例如準確預(yù)測工業(yè)場地中泵的剩余使用壽命。由于從物理設(shè)備創(chuàng)建故障數(shù)據(jù)不僅存在破壞性而且代價高昂,最佳做法是通過仿真呈現(xiàn)故障行為來生成數(shù)據(jù),進而運用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練準確的AI模型。仿真很快會成為AI驅(qū)動系統(tǒng)的關(guān)鍵促成因素。
7 數(shù)據(jù)科學(xué)家將不再是唯一的主導(dǎo)群體
在上述所有趨勢中,在未來工廠工作的人類將成為變革中最重要的一環(huán)。隨著技術(shù)和工具的推廣應(yīng)用,越來越多的工程師和科學(xué)家(不僅限于數(shù)據(jù)科學(xué)家)將參與到AI項目中。在未來工廠中,工程師必需能夠構(gòu)建模型、處理大型數(shù)據(jù)集并操控相應(yīng)的開發(fā)工具,以便迎合上述種種趨勢。因此,建設(shè)及經(jīng)營工業(yè)設(shè)備的企業(yè)需要調(diào)整招聘方向,聘請大批截然不同的資深工程師,為迎接未來發(fā)展做好充分準備,工業(yè)4.0僅僅是個開始。
8 結(jié)論
從協(xié)作機器人與人類密切合作,到通過仿真使虛擬調(diào)試成為現(xiàn)實,2020年將涌現(xiàn)出大量趨勢,必然會對未來工廠產(chǎn)生顛覆性影響。適應(yīng)這些變化絕非易事,但只要秉承團隊合作意識,采用適當(dāng)?shù)墓ぞ?,終將可以實現(xiàn)。
?。ㄗⅲ罕疚膩碓从诳萍计诳峨娮赢a(chǎn)品世界》2020年第05期第30頁,歡迎您寫論文時引用,并注明出處。)
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