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2019漢諾威工業展 :工業智能迎來新風向

2019-04-03 09:19 性質:轉載 作者:知識自動化 來源:知識自動化
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編者按2019 漢諾威工業博覽會將于4月1-5日在德國漢諾威展覽中心舉行。創始于1947年的漢諾威工博會是全球規模最大的工業展,被視為觀...

編者按

2019 漢諾威工業博覽會將于4月1-5日在德國漢諾威展覽中心舉行。創始于1947年的漢諾威工博會是全球規模最大的工業展,被視為觀察工業數字化轉型及工業未來發展趨勢的窗口。本屆展會共吸引來自全球75個國家和地區的6500家參展商,其中,中國展商數量僅次于東道主德國。參觀人數預計超過22萬。

每年,都有一個讓全世界工業人共同聚焦同一時區的時刻,那就是一年一度的漢諾威工業博覽會(HANNOVER MESSE),每逢這一工業頂級盛會的號角響起,新的風向標都會隨之而來!


這次,5G在制造業中的應用,變成了一種期待;AI的運用也逐漸進入到工業領域當中,但“工業智能”似乎是一個更加準確的名字,而這正是今年的主題。而十大熱點方向,可以一覽工業領域的新動向。


一.    工業4.0

從2013年最初誕生,到持續迭代演化至今,工業4.0早已今非昔比,日益豐富的內涵背后,是處于不同規模、具備不同特征的企業在各自領域不懈探索創新的結果。


1

為工業互聯做好準備

工業4.0與工業互聯網,已然越發殊途同歸。通往智能工廠的道路上并不僅僅是智能機器本身。機器生產通過先進的通信技術與自適應系統實現機器聯網,可以實現所有參與單位之間的連續數據交換 - 從生產機器人到庫存管理再到微芯片。這正是工業互聯的魅力。它使工業更智能、高效和可持續發展。


正在通過基于云技術的開放式工業物聯網操作系統MindSphere,為客戶提供各類數字化增值服務,并且大大拓展了它的生態伙伴群落。更重要的是,就在今天,MindSphere正式落地阿里云,進入中國。

圖:MindShpere生態群


而最搶眼的,莫過于“未來工業”展區,區塊鏈應用、認知工程(AI應用于自動化工程組態領域)、自主自學習人機協作機器人。

圖:自主自學習


值得一提的是,今天還是西門子新組織架構的第一天。從今天起,江湖上再也沒有DF和PD兩大組織了,全部都統一到數字工業Digital Industry。


細分領域中小型隱形冠軍企業也參與其中。例如,Trumpf是世界上最大的機床供應商之一,它使用具有智能鏡頭的激光切割機。這為公司節省了大量的的維修和清潔費用,并且能夠實現自動向維護團隊發送警報。


2

信息安全

智能機器,即便在小公司中也并不稀有。波士頓BCG公司的一項調查顯示,每五家德國公司中就有一家公司已經推出了第一項數字化措施。但是小公司們仍然對工業4.0持懷疑態度。最主要原因就是信息的安全性。為了應對這些風險,弗勞恩霍夫研究所等研究機構正在研究一種新的安全保障方法。在實驗室中,各種復雜的攻擊情況都在被一一模擬以優化現有的安全系統。


3

智能培訓

由于標準化,簡單的任務由機器人執行,工作人員需要有IT的專業知識。德國政府信息組織的相關調查顯示(BITKOM),94%的受訪公司說,他們的制造過程中的工作將來需要更廣泛的跨學科專業知識。現有的解決方案已經存在,例如,智能眼鏡引導員工逐步修復復雜的系統,而智能手套可以立即通知工人是否安裝了錯誤的組件。


“未來工廠”和“互聯液壓”是博世的兩個主題。博世力士樂把先進的數字控制系統技術集成到了液壓件與相應的軟件中,而且開放且采用同一標準的,有助于與其他系統之間的集成。


面向未來工廠,博世力士樂在軟件與互聯方面持續發力,繼去年漢諾威打出生產管理軟件套件Nexeed,以及與Dassault Systèmes共同打造的數字孿生解決方案等一系列頗具競爭力的組合拳之后,今年則強化集成技術,包括增材制造解決方案、將傳統大量依賴人工的售后服務熱線、備品備件管理等工作集成于一體的“數字化增值服務助手”、自主物流穿梭車,以及可自主識別零部件的人機協作機器人等,集成與互聯貫穿始終。

圖:博世運動控制的bigrep 3D打印機

圖:物流穿梭車


FESTO一直呈現出令人驚訝的創新熱情,它展出的仿生學應用Bionic Soft Arm再次驚艷亮相。

圖:仿生學機器人

Festo活靈活現的仿生學機器人,能夠實現人機之間的友好協同工作,皆依賴于力學、機器視覺等各類傳感器。

圖 PLCnext Store

菲尼克斯主推的PLCnext是軟硬一體的開放式編程平臺,從硬件到軟件再到SaaS服務,使得OT技術與ICT更好結合,讓工程師也可以輕松實現軟件編程,更好實現智能工業。

二.    人工智能

1

算法構成了基礎

從小到中到大公司,每個組織都為數據庫貢獻一些數據。適配軟件之后,這些數據可以自動分析和預測。機器學習識別這些數據中的特征和關系,并基于算法自動學習他們。


2

用于優化工藝的大數據

借助正確分析的客戶,日志和傳感器數據,可以找到新的解決方案,并且可以提高工藝的效率。除了大量數據之外,還需要構建機器能夠讀懂的IT語言邏輯以供其學習。機器學習工作量。機器學習系統的明確定義是:識別規律并從中得出結論,然后可以進一步利用這些結論。

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