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在工業(yè)4.0的場景里,工廠變得越來越智能化,所有設(shè)備、產(chǎn)品部件和工作人員都將聯(lián)網(wǎng),設(shè)備與設(shè)備之間,設(shè)備也人之間,人與產(chǎn)品將進(jìn)行實(shí)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(xié)調(diào),最終能夠幫助企業(yè)化解風(fēng)險和最大限度提升盈利水平。
近年來,隨著物聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術(shù)的突破,利用無線或有線的網(wǎng)絡(luò)將工廠所有角色連接起來,數(shù)據(jù)采集變得越來越容易。工業(yè)4.0的核心是數(shù)據(jù),各行各業(yè)的管理者正在利用數(shù)據(jù)分析,洞察新機(jī)遇。大數(shù)據(jù)分析可以使產(chǎn)量增加20%至25%,停機(jī)時間減少45%。
過去很長的一段時間,工業(yè)機(jī)器人只能執(zhí)行簡單或者重復(fù)性任務(wù),因?yàn)樗皇且粋€編程好程序的機(jī)械裝置,工作模式是按固定的規(guī)劃進(jìn)行。如今,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法取得了重大的進(jìn)步,基于大量數(shù)據(jù)的采集分析和知識積累,機(jī)器系統(tǒng)擁有了智力水平。
IBM的認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)Watson就是一個很好的例子,Watson開啟了一種全新的計(jì)算模式,可以通過大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整理分析,獲得對于復(fù)雜問題的答案。Watson系統(tǒng)包括了信息分析、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)的創(chuàng)新,這是讓計(jì)算機(jī)擁有智能的重要量程。
智能制造包含多個部分,首先是數(shù)據(jù)、計(jì)算和連接部分,包括了大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算技術(shù),工廠所有設(shè)施都具有聯(lián)網(wǎng)的功能,允許大規(guī)模使用傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)的搜集,同時還需要強(qiáng)大的存儲、傳輸和處理。
其次,數(shù)字化技術(shù)可以轉(zhuǎn)換成物理操作,主要目的是降低生產(chǎn)的成本,擴(kuò)大材料選擇和提升產(chǎn)品精度和質(zhì)量。例如增材制造基于數(shù)字模型的完全檢測后,再進(jìn)行3D打印制裁,這樣可以避免設(shè)計(jì)錯誤和減少材料的浪費(fèi)。
工業(yè)機(jī)器人可以減輕人類繁重的任務(wù),為員工創(chuàng)造更優(yōu)越的工作環(huán)境,同時可以提高工作的效率,那么如何利用好機(jī)器人,人與機(jī)器的交互是將十分重要的部分。隨著人機(jī)協(xié)作模式的流行,人與機(jī)器的交互的需求將越來越多,交互技術(shù)的突破將帶來新的機(jī)會。
未來,機(jī)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(jìn)行交互。例如外骨骼機(jī)器人、模仿人手的機(jī)器手等,通過手套佩戴便可以實(shí)現(xiàn)控制,人的手部動作傳送到機(jī)器人手上。
(來源:控制工程網(wǎng))
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