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新興技術(shù)、工業(yè)4.0和制造業(yè)的新時(shí)代

2019-05-06 08:58 物聯(lián)之家網(wǎng)

導(dǎo)讀:第四次工業(yè)革命正在順利進(jìn)行——這要?dú)w功于幾年前我們作為科幻小說(shuō)而寫(xiě)下的技術(shù)融合。

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編譯:驕陽(yáng)

第四次工業(yè)革命正在順利進(jìn)行——這要?dú)w功于幾年前我們作為科幻小說(shuō)而寫(xiě)下的技術(shù)融合。以前的工業(yè)革命集中在引入一些新的工具和流程,但工業(yè)4.0需要在組織內(nèi)部進(jìn)行前所未有的系統(tǒng)集成,并以改善協(xié)作和數(shù)據(jù)共享為名在合作伙伴之間進(jìn)行明智投資。

現(xiàn)在讓我們來(lái)看看其中的一些技術(shù),以及它們對(duì)制造業(yè)的影響。

什么是工業(yè)4.0?

要了解工業(yè)4.0及其發(fā)展方向,需要首先了解我們?cè)?jīng)走過(guò)的發(fā)展歷程。以下是前三次工業(yè)革命的簡(jiǎn)單描述:

▲工業(yè)1.0:在18世紀(jì)后期和19世紀(jì),制造業(yè)通過(guò)引入更高效的工具和工藝,包括蒸汽機(jī),甚至動(dòng)物輔助機(jī)械設(shè)備,將注意力集中在優(yōu)化勞動(dòng)力上。

▲工業(yè)2.0:在20世紀(jì)初,鋼鐵和電力的使用開(kāi)始在工廠出現(xiàn)。電氣化設(shè)備的出現(xiàn)催生了裝配線,極大地提高了產(chǎn)品產(chǎn)量和整體生產(chǎn)效率。

▲工業(yè)3.0:直到20世紀(jì)50年代末的第三次工業(yè)革命,制造商才開(kāi)始將其電力制造基礎(chǔ)設(shè)施與計(jì)算機(jī)控制和數(shù)字系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)。工業(yè)3.0為第四次工業(yè)革命預(yù)期的真正自動(dòng)化未來(lái)埋下了種子。

每一個(gè)不同的制造時(shí)代都使用當(dāng)時(shí)可用的工具解決了當(dāng)時(shí)的問(wèn)題。然而,它們都有一個(gè)共同點(diǎn),那就是尋求制造系統(tǒng)之間的更大互連性,提高信息的可訪問(wèn)性和透明度,更快、更高效的生產(chǎn)模式,以及引進(jìn)需要更少人工干預(yù)的設(shè)備。

工業(yè)4.0是前幾個(gè)制造時(shí)代的必然結(jié)果,但更令人印象深刻的是,它的潛力是如此巨大,以至于它的許多獨(dú)立創(chuàng)新都值得分別進(jìn)行更詳細(xì)的探索。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIOT)

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIOT)是工業(yè)4.0中最有前途和最值得討論的方面之一。 事實(shí)上,它基本上是工業(yè)4.0的支柱。

從廣義上講,它描述了一種將數(shù)字系統(tǒng)和物理系統(tǒng)連接起來(lái)的方法,以產(chǎn)生一種智能、透明和高效的基礎(chǔ)設(shè)施。你可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)“智能工廠”這個(gè)詞,如果你能理解這個(gè)概念,你就知道它是制造業(yè)的未來(lái)。然而,如果不對(duì)數(shù)字物理系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行大量投資,我們就無(wú)法實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工具允許工廠監(jiān)控自身的環(huán)境條件——濕度、溫度、照明控制等,并根據(jù)操作需要自動(dòng)或通過(guò)遠(yuǎn)程人機(jī)交互進(jìn)行更改。不過(guò),這還不是全部。

投資于IIoT技術(shù)的工廠也可以更好地了解其運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),例如,當(dāng)連網(wǎng)的物料搬運(yùn)設(shè)備監(jiān)測(cè)到輸送帶移動(dòng)產(chǎn)品的速度減慢或堵塞時(shí),它可以充當(dāng)產(chǎn)品輸送量的調(diào)節(jié)器。

IIOT設(shè)備也使維護(hù)工作更加智能和主動(dòng)。工廠設(shè)備能夠在需要維護(hù)時(shí)測(cè)量自己的性能并及時(shí)發(fā)出維護(hù)通知,這通常是在設(shè)備發(fā)生全面故障之前進(jìn)行。

工業(yè)4.0的用例則更多。事實(shí)上,它也延伸到以下每一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域,并提供一種中樞系統(tǒng),供其他技術(shù)一起工作。

云計(jì)算

物聯(lián)網(wǎng)是收集有意義數(shù)據(jù)的工具,而云則是數(shù)據(jù)移動(dòng)的工具。首先,云平臺(tái)促進(jìn)了數(shù)據(jù)共享,包括跨多個(gè)生產(chǎn)設(shè)施、單個(gè)部門(mén)內(nèi)以及業(yè)務(wù)伙伴之間的數(shù)據(jù)共享。

與云計(jì)算結(jié)合使用的一些術(shù)語(yǔ)包括邊緣計(jì)算和霧計(jì)算,它們彼此很相似,并且依賴(lài)于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)所提供的互聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施。霧計(jì)算是指在許多節(jié)點(diǎn)(包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備)上分散的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu),而邊緣計(jì)算則是將智能收集和分析移向操作的邊緣,并靠近數(shù)據(jù)源。

大數(shù)據(jù)和分析

簡(jiǎn)而言之,大數(shù)據(jù)是分析從各種來(lái)源收集信息的過(guò)程。工業(yè)控制系統(tǒng)和連網(wǎng)機(jī)器是兩個(gè)潛在來(lái)源。其他包括客戶關(guān)系管理軟件、企業(yè)規(guī)劃平臺(tái),甚至從網(wǎng)絡(luò)流量、搜索引擎結(jié)果、社交媒體、客戶服務(wù)交互等收集到的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)和分析的最終目標(biāo)是在實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)的情況下做出更多決策。毫不奇怪,70%最成功的分銷(xiāo)公司都將某種分析能力融入了其企業(yè)規(guī)劃系統(tǒng)中。

人工智能和自主機(jī)器人

正如我們已經(jīng)看到的那樣,大多數(shù)的這些技術(shù)都像俄羅斯套娃一樣相互嵌套。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備向云端提供實(shí)時(shí)信息,而云則將這些數(shù)據(jù)信息分發(fā)到分析平臺(tái)以及其他需要的地方,同時(shí),大數(shù)據(jù)則為多個(gè)設(shè)施、合作伙伴甚至行業(yè)提供了進(jìn)行更緊密協(xié)作和信息共享的手段。

人工智能正在幫助智能制造商和工廠將上述每項(xiàng)技術(shù)結(jié)合起來(lái),讓我們更接近一個(gè)沒(méi)有人為錯(cuò)誤和不必手工操作的世界。正如我們所知,人工智能在預(yù)測(cè)客戶行為、預(yù)測(cè)機(jī)器故障、自動(dòng)化庫(kù)存流程和原材料重新訂購(gòu)等方面正變得不可或缺。

未來(lái)更有潛力。生成式設(shè)計(jì)正逐漸成為一種在某些固定參數(shù)下創(chuàng)建更高效產(chǎn)品設(shè)計(jì)的方法。它的工作原理如下:人類(lèi)工程師使用生成設(shè)計(jì)軟件來(lái)指定諸如材料使用、最終設(shè)計(jì)的期望公差甚至成本要求等參數(shù),然后,程序中的人工智能生成一個(gè)或多個(gè)符合所需標(biāo)準(zhǔn)的物理設(shè)計(jì)。

隨著人工智能逐漸成熟,我們正在見(jiàn)證包括機(jī)器人技術(shù)在內(nèi)的自主技術(shù)的擴(kuò)散。協(xié)作機(jī)器人,也被稱(chēng)為cobots,是一種吸引機(jī)器人工廠的重要技術(shù)。Cobots與人類(lèi)工人一起工作,可以有效減輕體力勞動(dòng)者的負(fù)擔(dān)。

在裝配工廠中,協(xié)作機(jī)器人可以舉起和搬運(yùn)重物,如發(fā)動(dòng)機(jī)零件或汽車(chē)面板,而人類(lèi)工人則從事精細(xì)和靈巧的工作,如將其焊接到位。

在其他工廠環(huán)境中,我們可以期望cobots執(zhí)行更重要的檢查任務(wù)和其他需要相當(dāng)注重細(xì)節(jié)以及錯(cuò)誤代價(jià)高昂的任務(wù)。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)技術(shù)是一種在各種制造相關(guān)領(lǐng)域具有巨大潛力的技術(shù)。事實(shí)上,像微軟HoloLens 和Google Glass這樣的AR設(shè)備正在瞄準(zhǔn)那些希望提高員工生產(chǎn)效率、安全性和準(zhǔn)確性的行業(yè)巨頭。

在一個(gè)制造工廠里,AR頭戴裝置讓技術(shù)人員和工程師可以將示意圖和裝配說(shuō)明直接投射在現(xiàn)實(shí)世界中。想想在裝配汽車(chē)的某個(gè)階段,配備了AR的工人可以在其視野內(nèi)看到汽車(chē)的詳細(xì)“分解”視圖。維修技術(shù)人員可以將手冊(cè)和詳細(xì)檢查清單放在他們的視野中,以確保他們不會(huì)錯(cuò)過(guò)任何步驟。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)允許進(jìn)行極其詳細(xì)的模擬,以映射真實(shí)世界,而不會(huì)有同樣的損壞或設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)。機(jī)器操作員可以驗(yàn)證校準(zhǔn)設(shè)置,而不會(huì)有損壞機(jī)器的風(fēng)險(xiǎn),并且由于減少了真實(shí)世界的反復(fù)試驗(yàn),還縮短了啟動(dòng)時(shí)間。

增材制造

包括3D打印在內(nèi)的增材制造,要像上一代制造技術(shù),如注塑成型那樣具有可擴(kuò)展性,還有很長(zhǎng)的一段路要走。然而,它正在迅速?gòu)男”姂?yīng)用擴(kuò)展到可能在不久的將來(lái),成為世界各地制造商的常規(guī)業(yè)務(wù)。

將增材制造付諸實(shí)施的最吸引人的方法之一是快速原型制作。考慮使用生成式設(shè)計(jì)和3D打印的好處,以便在加速生產(chǎn)之前,在現(xiàn)實(shí)世界中快速生產(chǎn)和測(cè)試產(chǎn)品。之后,許多用于原型制作的3D打印機(jī)材料——被稱(chēng)為細(xì)絲——可以回收再利用。

樹(shù)脂、尼龍、聚苯乙烯和塑料——如ABS和PLA塑料——是當(dāng)今3D打印中最常用的一些材料。然而,工業(yè)規(guī)模的打印機(jī)也可以很容易地生產(chǎn)出由鋁、鋼和其他金屬制成的替換零件,并且公差越來(lái)越小,設(shè)計(jì)越來(lái)越精細(xì)。甚至木材、石頭和竹子也可以與生態(tài)塑料一起用作環(huán)保產(chǎn)品的打印纖維,并具有無(wú)可否認(rèn)的觸覺(jué)吸引力。

橫向和垂直系統(tǒng)集成

最終,這些技術(shù)發(fā)展領(lǐng)域中的每一個(gè)都有著相同的目標(biāo):部門(mén)和員工職能之間、多個(gè)公司和供應(yīng)鏈合作伙伴之間的凝聚力。達(dá)到這種橫向和垂直系統(tǒng)集成需要強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)物理基礎(chǔ)設(shè)施,例如,真正的智能工廠可能需要以下每種類(lèi)型的系統(tǒng)集成:

▲來(lái)貨分配,如剛拉來(lái)的貨物,從卡車(chē)上裝載到自動(dòng)滾筒上,并通過(guò)射頻識(shí)別掃描器。這些掃描器會(huì)自動(dòng)驗(yàn)證計(jì)數(shù),并將信息發(fā)送到智能設(shè)施系統(tǒng)。該系統(tǒng)將貨物轉(zhuǎn)移到任何需要的地方——無(wú)論是臨時(shí)儲(chǔ)存還是直接轉(zhuǎn)移到裝配車(chē)間。

▲在共享供應(yīng)鏈中協(xié)同工作的多個(gè)企業(yè)可以參與系統(tǒng)集成,以實(shí)現(xiàn)零件重新排序的自動(dòng)化,并同步其提貨和交貨計(jì)劃。

▲多個(gè)工業(yè)系統(tǒng)以一種被稱(chēng)為“數(shù)字雙胞胎”的新興趨勢(shì)結(jié)合在一起。制造企業(yè)的生存和死亡都是根據(jù)其經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的精細(xì)程度來(lái)決定的,這意味著不需要有多余的庫(kù)存。企業(yè)規(guī)劃軟件根據(jù)過(guò)去和現(xiàn)在的合作伙伴和客戶數(shù)據(jù)得出關(guān)于未來(lái)庫(kù)存水平的最佳結(jié)論。自動(dòng)化制造系統(tǒng)調(diào)用數(shù)字原理圖——數(shù)字雙胞胎——并將它們發(fā)送到工廠設(shè)備。然后,計(jì)算機(jī)化的裝配和搬運(yùn)設(shè)備工作,直到需求得到滿足。

工廠內(nèi)部的垂直系統(tǒng)集成以及合作伙伴之間的橫向系統(tǒng)集成是制造業(yè)不可避免的未來(lái)。這種互聯(lián)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)意味著更精簡(jiǎn)、更高效的生產(chǎn),它還以更低的錯(cuò)誤率以及部門(mén)和合作伙伴之間更少的傳輸錯(cuò)誤來(lái)顯著節(jié)省成本。

實(shí)現(xiàn)這一未來(lái)需要工業(yè)控制系統(tǒng)和數(shù)字管理平臺(tái)之間的兼容性,反過(guò)來(lái),這需要合作伙伴之間的協(xié)作或API的使用。然而,一旦各方都明白了這些好處,就很容易克服這些障礙。

工業(yè)4.0中的網(wǎng)絡(luò)安全

當(dāng)然,所有這些連接都引發(fā)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的嚴(yán)重?fù)?dān)憂,并反過(guò)來(lái)產(chǎn)生了旨在保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)、客戶信息和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)免受窺探的新技術(shù)。

為了保持先進(jìn)制造基礎(chǔ)設(shè)施的安全,需要解決幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。必須執(zhí)行身份驗(yàn)證并對(duì)工廠網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)實(shí)施訪問(wèn)控制;合作伙伴之間可靠且加密的通信對(duì)于保護(hù)傳輸中的數(shù)據(jù)至關(guān)重要;存儲(chǔ)和分析工業(yè)信息的數(shù)據(jù)中心需要有強(qiáng)大的數(shù)字和物理保護(hù),以防止?jié)撛诘暮诳腿肭帧?/p>

這些技術(shù)中的一些仍然較新,以至于它們的安全性沒(méi)有引起足夠的重視。即使是工業(yè)規(guī)模的加熱和冷卻設(shè)備,如果它利用IIoT進(jìn)行遠(yuǎn)程操作和診斷,也是一個(gè)潛在的故障點(diǎn),很容易被網(wǎng)絡(luò)犯罪分子利用。

在智能工廠和供應(yīng)鏈上進(jìn)行更廣泛的協(xié)作意味著要非常謹(jǐn)慎地審查設(shè)備以及硬件和軟件的供應(yīng)商。微軟、亞馬遜、IBM、思科、通用電氣和甲骨文等主要科技公司都在為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和未來(lái)工業(yè)提供連網(wǎng)解決方案。然而,最終取決于設(shè)施經(jīng)理、首席技術(shù)官和首席執(zhí)行官是否充分了解底層技術(shù),以便在選擇合作伙伴時(shí)做出明智、合理的決策。

工業(yè)4.0將改變世界

將這些技術(shù)視為另一場(chǎng)工業(yè)革命的開(kāi)端是正確的,它們共同代表了整個(gè)制造業(yè)自上而下的重新構(gòu)想。不過(guò),不要認(rèn)為它們是未來(lái)技術(shù)——它們存在,并為那些認(rèn)識(shí)到它們潛力的公司提供競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。