当前所在的位置:

从自动化到智动化

浏览数量: 665 作者: 本站编辑 发布时间: 2018-12-04 来源: 本站

一个个智能制造案例让人们看到了工业互联网、人工智能等技术在现阶段的实际应用。与此同时,在这场火花四溅的思想碰撞中,一幅更高效、更安全的智能制造未来图景缓缓呈现在人们面前。

 

从“人智”到“机智”,让机器像人一样工作

 

人工智能在过去的数十年里经历过起起伏伏,每当算力有了重大突破时,人们就会对它给予厚望,希望它能在落地应用时有更好表现。2016年底,新一波人工智能热潮兴起,而这波热度,让不少专家学者嗅到了不一样的味道。

 

阿尔法狗(AlphaGo)的出现表明人工智能在围棋领域已经抵达顶尖状态,在这一领域人类已经很难与人工智能进行正面较量。阿尔法狗的胜利,主要归功于算法升级带来的算力大幅提升,人工智能可以不断进行自主学习,进而“进化”成围棋高手。

 

在智能制造领域,未来的机器或许也将像人一样工作,人类智慧将全数移植到机器身上,这是不少与会专家预判的未来智能制造趋势。而这种趋势,从某种程度上来讲,是一次人类与机器的“角色对调”。第二次工业革命以后,大量劳动力奔向工厂流水线,人类像机器一样工作,就连吃饭休息都要按分钟计算。而在未来,如果人类能够顺利地将自身所拥有的知识转移至机器身上,那么一线工人们就将从大量的基础劳动中解放出来。他们无需再紧盯生产线,而只要拿着平板电脑,确认生产流程按照计划进行便足矣。

 

据介绍,将人类智力转移到机器上的关键在于,要将人类所储备的隐性知识“显性化”,以算法的形式写进软件中,随后嵌入到数据系统中,通俗地讲,这就是给机器提升智力的过程。

 

从预测式维护做起,智能制造向产业链前端进发

 

若将工业制造按照流程拆分来看,它包括设计研发、生产制造、使用维护等多个环节。从目前正在中国发生的智能制造变革来看,现阶段的变革主要体现在使用维护环节。

 

智能制造首先是从预测式维护做起,通过工业大数据计算,对相关特征进行捕捉,继而找到一些失效特征。在传统车间里面,许多关乎生产安全的指标都无法准确探测到,比如温度、湿度等。而在智能制造时代,工业企业不需要再投入大量的人力、物力,机器就可以自动将这些数据回传至后台,监控到人类此前难以洞察的重要数据。当这些数据达到设定好的临界值时,系统还会自动报警,将可能发生的安全隐患提前排除。

 

同时,预测式维护的诞生还使得工厂的机器运转免于因故障而停滞,大大降低了企业运营成本。更“聪明”的机器能够预见它何时需要更换零件,将数据主动反馈到后台,为生产厂家提前预留制作材料的时间,达到“零等待”无缝更换零件。

 

可以说,在后期维护这一环节,智能制造已进入一个相对成熟的阶段。目前,它正在产品生产这一环节不断摸索,针对生产状况进行全程监控,并寻找到最优的装配方式。此外,智能制造还将攻关难度系数更高的设计研发环节。

 

工业互联网,智能制造的“毛细血管”

 

工业数据就像是智能制造赖以生存的“血液”,它要依靠工厂生产过程中产生的大量数据来进行预判、分析。而工业互联网,就像是血液流通时必经的血管,正是这张互联互通的大网,才让数据有了更大的用武之地。

 

不少业内专家一致认为,工业互联网的应用场景十分丰富,可以深入到生产过程的方方面面。不仅仅只是针对生产设备,对整个生产环境中的各个场景,包括产品质量监控、能效管理、工艺优化等都大有可为。然而,想要完全发挥工业互联网的效用,人们首先要解决的就是网络连接问题。“如果我们不能对设备、产品、环境实现连接和采集数据,那就无法进行后续的数据分析、应用和反馈。

 

目前我们仍面临诸多挑战,比如复杂的工业环境。电脑联网十分简单,因为它们都是遵从TCP/IP协议。然而,设备联网却十分困难,不同厂家、不同时代、不同品牌生产的不同设备,都有自己的专属协议。过去是“各自为王”,如今却要经历统一标准的这一艰难过程。但工业互联网这张大网一旦建成,那么它将发挥的效果将大大不同。


×

联系我们

captcha

企微客服