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工業4.0:一場利用人工智能重塑制造業的征程

2019/8/3 19:51:25 人評論 次瀏覽 來源:智造智庫 分類:新聞

作為制造業大國,德國2013年開始實施一項名為“工業4.0”的國家戰略,希望在“工業4.0”中的各個環節應用互聯網技術,將數字信息與物理現實社會之間的聯系可視化,將生產工藝與管理流程全面融合。由此,實現智能工廠,生產出智能產品。相對于傳統制造工業,以智能工廠為代表的未來智能制造業是一種理想狀態下的生產系統,能夠智能判斷產品屬性、生產成本、生產時間、物流管理、安全性、信賴性以及可持續性等要素,從而為各個顧客進行最優化的產品定制制造(圖1)。

圖1 工業4.0:正在發生的第四次工業革命


“工業4.0”時代的智能化,是在“工業3.0”時代的自動化技術和架構的基礎上,實現從集中式中央控制向分散式增強控制的生產模式的轉變,利用傳感器和互聯網讓生產設備互聯,從而形成一個可以柔性生產的、滿足個性化需求的大批量生產模式。20世紀70年代后期,自動控制系統開始用于生產制造之中。此后,許多工廠都在不斷探索如何提高生產效率,如何提高生產質量以及生產的靈活性。一些工廠從機械制造的角度提出了機電一體化、管控一體化。機電一體化實現了流水線工藝,按順序操作,為大批量生產提供了技術保障,提高了生產效率;管控一體化基于中央控制能夠實現集中管理,一定程度上節約了生產制造的成本,提高了生產質量。但是,兩者都無法解決生產制造的靈活性問題。英國早在上世紀60年代就提出了柔性制造系統(Flexible Manufacture System,FMS)概念。柔性制造系統主要是指按成本效益原則,以自動化技術為基礎,以敏捷的方式適應產品品種變化的加工制造系統。據資料顯示,柔性制造系統以計算機控制,由若干半獨立的工作站和一個物料傳輸系統組成,以可組合的加工模塊化和分布式制造單元為基礎,通過柔性化的加工、運輸和倉儲,高效率地制造多品種小批量的產品,并能在同一時間用于不同的生產任務。這種分布式、單元化自律管理的制造系統,每個單元都有一定的決策自主權,有自身的指揮系統進行計劃調度和物料管理,形成局部閉環,可適應生產品種頻繁變換的需求,使設備和整個生產線具有相當的靈活性。柔性制造系統是一種以信息為主與批量無關的可重構的先進制造系統,實現了加工系統從“剛性化”向“柔性化”的過渡。如今,隨著信息技術、計算機和通信技術的飛躍發展,人們對產品需求的變化,使得靈活性進一步成為生產制造領域面臨的最大挑戰。具體而言,由于技術的迅猛發展,產品更新換代頻繁,產品的生命周期越來越短。對于制造業工廠來說,既要考慮對產品更新換代具有快速響應能力,又要考慮因生命周期縮短而減少產品批量。隨之而來的是,成本提升和價格壓力問題。國內第一本“工業4.0”專著作者王喜文博士在其新書《智能+:新一代人工智能發展規劃解讀》中指出,“工業4.0”則讓生產靈活性的挑戰成為新的機遇,將現有的自動化技術通過與迅速發展的互聯網、物聯網等信息技術相融合來解決柔性化生產問題,實現智能制造(圖2)。

圖2 人工智能實現智能制造


從“工業3.0”時代的單一種類產品的大規模生產,到“工業4.0”時代的多個種類產品的大規模定制,兩者區別見表2-1。既要滿足個性化需要,又要獲得大規模生產的成本優勢。所以,“工業4.0”和“工業3.0”的主要差別體現在了靈活性上。“工業4.0”基于標準模塊,加上針對客戶的個性化需求,通過動態配置的單元式生產,實現規模化,滿足個性化需求。同時,大規模定制從過去落后的面向庫存生產模式轉變為面向訂單生產模式,在一定程度上縮短了交貨期,并能夠大幅度降低庫存,甚至零庫存運行。在生產制造領域,需求推動著新一輪的生產制造革命以及技術與解決方案的創新。對產品的差異化需求,正促使生產制造業加速發布設計和推出產品。正因為人們對個性化需求的日益增強,當技術與市場環境成熟時,此前為提高生產效率、降低產品成本的規模化、復制化生產方式也將隨之發生改變。所以“工業4.0”是工業制造業的技術轉型,是一次全新的工業變革。自20世紀70年代開始,計算機控制系統的應用推動生產過程自動化水平的不斷提升。近年來,隨著數字技術范疇的迅速擴大,軟件與云計算、大數據分析以及機器學習等一起,成為了數字技術的重要組成部分。尼爾斯·尼爾森(Nils J. Nilsson)教授作為早期從事人工智能和機器人研究的國際知名學者曾經這樣給人工智能下定義:“人工智能就是致力于讓機器變得智能的活動,而智能就是使實體在其環境中有遠見地、適當地實現功能性的能力。”當前,在全球范圍內,大量資本正涌入人工智能,特別是機器學習領域。漸趨復雜的算法、日益強大的計算機、激增的數據以及提升的數據存儲性能,為該領域在不久的將來實現質的飛越奠定了基礎。盡管如此,人工智能以及其他顛覆性技術主要還是集中于消費領域,要真正實現以科技創新重塑中國經濟,這些前沿技術在工業領域及企業間的大規模應用則更為關鍵。相比消費者相關的數據,機器生成的數據通常更為復雜,多達40%的數據甚至沒有相關性。而企業必須擁有大量的高質量、結構化數據,通過算法進行處理,除此之外沒有捷徑可循。革命性的技術創新與制造業的融合充滿挑戰,但潛在的收益無比巨大,能夠幫助企業尋求最優的解決方案,應對積弊,創造價值,比如設備預測性維護、優化任務流程,實現生產線自動化,減少誤差與浪費,提高生產效率,縮短交付時間以及提升客戶體驗(圖3)。

圖3 設備預測性維護


以工業機器人為例,其在未來制造業中的應用也擁有巨大的發展空間。隨著智能組件和傳感器技術的進步,我們可以借助機器學習開發機器人編程的新方式,通過賦予機器人一定的思考和自我學習能力,使其能夠更加靈活地滿足大規模訂制化生產的需求。未來,人工智能將在重塑制造業的征程中發揮重要作用。因此,我們要圍繞制造強國重大需求,推進智能制造關鍵技術裝備、核心支撐軟件、工業互聯網等系統集成應用,研發智能產品及智能互聯產品、智能制造使能工具與系統、智能制造云服務平臺,推廣流程智能制造、離散智能制造、網絡化協同制造、遠程診斷與運維服務等新型制造模式,建立智能制造標準體系,推進制造全生命周期活動。


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