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构成智能工厂的感官、肢体、神经系统和大脑

  • 2020-11-21 10:06
  • 小松
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智能工厂

      工业4.0大幅变革传统生产线,新时代智能工厂应运而生。智能工厂将面对终端智能化、连接泛在化、计算边缘化、网络扁平化、服务平台化及安全提升化等技术发展趋势,需要解决智能感知控制、全面的互联互通等多个方面的问题。本文将传感器比作智能工厂的感觉器官,将机器人比作智能工厂的四肢,将AI系统比作计算大脑,介绍了实现智能工厂所需的关键技术,并指出边缘和云端的数据安全性将是智能工厂面对的最大挑战。




 
 
01  工业物联网构成智能工厂的神经系统

     智能工厂追求人、机、料、法、环的智能化的高度协调及高效利用。除了智能设备和智能生产及执行系统,还需要考虑环境、厂务设施等因素,大量的传感器用来控制或监控水、电、气、尘埃颗粒、温度、湿度等。但各种传感器分散、异构、数据格式不统一,甚至是移动的,利用工业物联网的架构进行智能化协调是一个很好的途径。
 


 
     工业物联网平台是将具有感知、监控能力的各类采集或控制传感器或控制器,以及泛在技术、机器对机器(M2M)通信、机器学习和基于云的分析等技术不断融入到工业生产的各个环节,通过收集、分析来自新增和原有设备的数据,提高效率并获得竞争优势。



02  传感器构成智能工厂的感官网络

     现代工业系统的关键部件是传感器,它将数据发送给控制器、监视器以及让工厂运作起来的其它设备。传感器在现代工厂中扮演多种角色,除了为过程控制提供数据,还帮助进行质量评估、资产跟踪、甚至保证工人的安全。
 

 
     为了满足不同的目的,传感器的种类很多,最常见的有照明、温度、运动、位置、存在、视觉、力、流动和化学成分等传感器类型,这些类型的传感器通过对搜集和采集来的数据进行分析,从而为智能工厂的生产提供信息和数据支持。



03  机器人组成智能工厂的四肢

     工业机器人是智能制造的重要组成部分。在智能工厂中,只须利用更紧凑、更高效的工业机器人,便可降低运输成本和交付周期。工业机器人通过更加集成的制造流程,利用内置传感器、数据记录以及基于云的实时启发和计算,可以进行稳定的改进和调整,从而改善生产。利用增强型机器学习和人工智能(AI)系统,智能制造技术可以学习如何更快地生产产品,减少了浪费,避免了复杂的设置。
 

 
     协作机器人在生产过程中与人类一起工作,不再像传统的工业机器人那样与配备防护装置的人类同事分开。较之传统的工业机器人,协作机器人更小、使用更灵活,并且更易于编程甚至自学习编程,未来使用机器人将使员工的工作效率提高30%。
 

 



04  AI是智能工厂的计算大脑


     在未来的智能工厂中,AI将无处不在、无所不在和无形而在。AI将用于管理整个输入和输出,运行机器人,并通过利用率管理和预测性维护使装配线满载运行。

     在智能工厂中,数字化是关键,但其目的不是产生海量数据,而是利用海量数据分析来获取知识,从而作出预测和自动化决策,达到制造的人、机、料、法的高效利用,降低运营成本,最大化价值链效益。有了大数据的支撑,通过AI分析方法和算法,例如机器学习、预测分析或多变量统计,一切会变得更为精准。



 

结语
 
     智能制造不是单纯地使用智能装备,也不是简单地用自动化及数字化技术改造传统的制造业就可以成功。智能工厂是各种新技术协同作用创新的结果。

     业界在传感器、无线连接、机器对机器(M2M)通信、机器学习和基于云的分析和安全性等几个领域已取得显著进展。在通信和连接领域,新的标准和通信协议不断涌现,5G也开始进入工厂车间。梦想中的智能工厂正一步步走入现实。