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物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代工業(yè)機(jī)械臂自己運(yùn)行時(shí)會(huì)發(fā)生什么?

2021-04-22 15:49 物聯(lián)傳媒

導(dǎo)讀:當(dāng)前,許多企業(yè)部署即插即用的工業(yè)機(jī)械臂組件快速實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化流程以及無需直接人工輸入即可進(jìn)行操作和重新配置的運(yùn)營資產(chǎn)。

聽,萬物互聯(lián)的智能時(shí)代的腳步近了。電器,汽車,玩具,水杯,家具等都可以連接到互聯(lián)網(wǎng)并實(shí)現(xiàn)智能化。隨著技術(shù)的發(fā)展,不僅無生命的事物比如機(jī)械臂可以連接到互聯(lián)網(wǎng),甚至動(dòng)植物也可以連接到互聯(lián)網(wǎng)。工業(yè)機(jī)械臂操作的未來也是在數(shù)據(jù)透明的環(huán)境里的一個(gè)超連接。運(yùn)營資產(chǎn)、“事物”、流程和人員都實(shí)時(shí)提供行為數(shù)據(jù),可以隨時(shí)隨地訪問該類信息。

IT工具將為操作員和工程師提供有效管理流程的數(shù)據(jù)。運(yùn)營中最常用的數(shù)字工具包括控制塔,融合的IT和運(yùn)營技術(shù)(OT)系統(tǒng)以及企業(yè)IT系統(tǒng)。這種工具提高了操作靈活性,使人能夠預(yù)測(cè)問題并做出相應(yīng)的反應(yīng)。

以人為本:自動(dòng)化技術(shù)在進(jìn)步,但仍需要人類控制或執(zhí)行

盡管現(xiàn)在很多工業(yè)機(jī)械臂的應(yīng)用逐漸替代了很多人類的工作,它們利用人工智能(AI),機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)算法以及云計(jì)算和邊緣計(jì)算進(jìn)行自動(dòng)化生產(chǎn)和優(yōu)化,但是也會(huì)出現(xiàn)新的工作。人類仍然是行動(dòng)的中心。畢竟很多決定性的動(dòng)作仍然是人類做出的,比如工業(yè)機(jī)械臂的操作編程,還有機(jī)械臂需要人類的一定協(xié)助。

以人為本的技術(shù)帶來了優(yōu)勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)。優(yōu)勢(shì)包括人類能夠全面了解斷開的流程以及了解其他人類的行為。但是,人腦不可能在“數(shù)據(jù)饑渴”的實(shí)時(shí)連接環(huán)境中監(jiān)督整個(gè)垂直和水平過程,技術(shù)設(shè)置和操作數(shù)據(jù)。重要事件或過程將被遺漏,甚至可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的判斷或錯(cuò)誤。

企業(yè)運(yùn)營與工業(yè)4.0的未來

當(dāng)前,許多企業(yè)部署即插即用的工業(yè)機(jī)械臂組件快速實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化流程以及無需直接人工輸入即可進(jìn)行操作和重新配置的運(yùn)營資產(chǎn)。但是工業(yè)機(jī)械臂仍需人工協(xié)助安裝、編程等等(例如操作員),很多資產(chǎn)仍然需要人工操作員(例如,生產(chǎn)工程師)觸發(fā)信號(hào)。這一現(xiàn)實(shí)與工業(yè)4.0的最初概念相去甚遠(yuǎn),工業(yè)4.0設(shè)想了真正的自治網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)。但是,企業(yè)正在緩慢地朝著工業(yè)4.0理想邁進(jìn)-運(yùn)營的未來是這一旅程的關(guān)鍵要素。

未來的運(yùn)營基于以下原則和假設(shè):

1)智能資產(chǎn)和流程可利用云計(jì)算和云應(yīng)用程序提供在邊緣進(jìn)行分類和分析的數(shù)據(jù)。

2)永遠(yuǎn)在線的連接性和完全自動(dòng)化的功能可以自動(dòng)設(shè)置,維護(hù)和重新配置技術(shù)。

3)無縫集成的內(nèi)部價(jià)值鏈(例如,訂單交付,服務(wù))可自動(dòng)與外部環(huán)境,企業(yè)IT和OT以及工程技術(shù)相接口。

4)隨時(shí)隨地的數(shù)據(jù)可訪問性使更快的決策制定成為可能。通過算法,可以實(shí)現(xiàn)垂直和水平同步的操作流程,任務(wù),動(dòng)作,后勤和資源管理。

5)OT在設(shè)置,控制和監(jiān)視方面不需要與操作員進(jìn)行任何物理交互,但是人與機(jī)器之間的協(xié)作仍然可能發(fā)生(例如,協(xié)作機(jī)器人,這里推薦優(yōu)傲UR工業(yè)機(jī)械臂)。

6) 認(rèn)知AI和ML在復(fù)雜的過程中代替人的大腦和眼睛,這些過程需要核心過程之外的見識(shí)和信息。例如,端到端計(jì)劃。

7)利用數(shù)字雙胞胎和線程來提供基于整個(gè)生命周期中過程和產(chǎn)品行為的實(shí)時(shí)仿真的預(yù)測(cè)。

8)融合的IT和OT系統(tǒng)受到下一代主動(dòng)安全性的保護(hù)。為了實(shí)現(xiàn)完全自主的操作環(huán)境,仍然必須克服一系列障礙。其中包括繼續(xù)使用遺留的IT和OT系統(tǒng),CAPEX和OPEX的局限性,安全問題,以及某些人對(duì)完全獨(dú)立于人的技術(shù)缺乏信任。

密集型組織中的運(yùn)營在未來五到十年內(nèi)將如何變化?

自動(dòng)化將成為OT和IT系統(tǒng)集成的關(guān)鍵組成部分,從而促進(jìn)自主生產(chǎn)和其他自主流程。

排除人腦,手和眼睛的新生趨勢(shì)不僅在邊緣,甚至在數(shù)字過程中都將加速發(fā)展。

當(dāng)前的數(shù)據(jù)可視化和見解創(chuàng)建方法將變得過時(shí)。所有這些過程將完全不接觸并熄滅。

隨著更復(fù)雜的流程自動(dòng)化,人的角色會(huì)發(fā)生重大變化嗎?

技術(shù)的進(jìn)步將繼續(xù)減少制造環(huán)境中人類工作角色的數(shù)量。隨著技術(shù)變得更加智能,可自我修復(fù)和可配置,在未來十年中,制造業(yè)工人總數(shù)的下降將加速,尤其是在西歐和美國。

當(dāng)前在制造業(yè)中某些人類工作角色可能會(huì)逐漸消失,但新的角色將會(huì)出現(xiàn)。IDC認(rèn)識(shí)到數(shù)字工程師在分析和AI建模支持,開發(fā)以及生命周期管理方面日益重要的地位。將需要數(shù)字孿生,操作語義仲裁,標(biāo)簽,框架,數(shù)字項(xiàng)目管理和生態(tài)系統(tǒng)管理方面的專家。

工業(yè)4.0未來在接近嗎?

為了使組織向前發(fā)展,必須從舊的IT系統(tǒng)和舊的運(yùn)營資產(chǎn)上轉(zhuǎn)移下來,并且用下一代技術(shù)替代舊的IT系統(tǒng)的原理必須超越短期的ROI目標(biāo)和投資計(jì)劃。重大改變運(yùn)營的關(guān)鍵動(dòng)機(jī)必須是改善員工的健康和安全以及建立可持續(xù)的運(yùn)營和增長。

未來幾年的投資議程將受到新興技術(shù)所暗示的可能性的驅(qū)動(dòng)。隨著組織對(duì)水平和垂直方向上的數(shù)字技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)換和集成,當(dāng)前的運(yùn)營方式將受到極大的破壞。工業(yè)4.0的實(shí)現(xiàn)仍遙遙無期,但我們正在朝著正確的方向前進(jìn)。