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）

　　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。）