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2019汉诺威工业展 :工业智能迎来新风向

2019-04-03 09:15 性质:转载 作者:知识自动化 来源:知识自动化
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编者按2019 汉诺威工业博览会将于4月1-5日在德国汉诺威展览中心举行。创始于1947年的汉诺威工博会是全球规模最大的工业展,被视为观察工业数字化转型及工业未来发展趋势的窗口。本届展会共...

编者按

2019 汉诺威工业博览会将于4月1-5日在德国汉诺威展览中心举行。创始于1947年的汉诺威工博会是全球规模最大的工业展,被视为观察工业数字化转型及工业未来发展趋势的窗口。本届展会共吸引来自全球75个国家和地区的6500家参展商,其中,中国展商数量仅次于东道主德国。参观人数预计超过22万。

每年,都有一个让全世界工业人共同聚焦同一时区的时刻,那就是一年一度的汉诺威工业博览会(HANNOVER MESSE),每逢这一工业顶级盛会的号角响起,新的风向标都会随之而来!


这次,5G在制造业中的应用,变成了一种期待;AI的运用也逐渐进入到工业领域当中,但“工业智能”似乎是一个更加准确的名字,而这正是今年的主题。而十大热点方向,可以一览工业领域的新动向。


一.    工业4.0

从2013年最初诞生,到持续迭代演化至今,工业4.0早已今非昔比,日益丰富的内涵背后,是处于不同规模、具备不同特征的企业在各自领域不懈探索创新的结果。


1

为工业互联做好准备

工业4.0与工业互联网,已然越发殊途同归。通往智能工厂的道路上并不仅仅是智能机器本身。机器生产通过先进的通信技术与自适应系统实现机器联网,可以实现所有参与单位之间的连续数据交换 - 从生产机器人到库存管理再到微芯片。这正是工业互联的魅力。它使工业更智能、高效和可持续发展。


正在通过基于云技术的开放式工业物联网操作系统MindSphere,为客户提供各类数字化增值服务,并且大大拓展了它的生态伙伴群落。更重要的是,就在今天,MindSphere正式落地阿里云,进入中国。

图:MindShpere生态群


而最抢眼的,莫过于“未来工业”展区,区块链应用、认知工程(AI应用于自动化工程组态领域)、自主自学习人机协作机器人

图:自主自学习


值得一提的是,今天还是西门子新组织架构的第一天。从今天起,江湖上再也没有DF和PD两大组织了,全部都统一到数字工业Digital Industry。


细分领域中小型隐形冠军企业也参与其中。例如,Trumpf是世界上最大的机床供应商之一,它使用具有智能镜头的激光切割机。这为公司节省了大量的的维修和清洁费用,并且能够实现自动向维护团队发送警报。


2

信息安全

智能机器,即便在小公司中也并不稀有。波士顿BCG公司的一项调查显示,每五家德国公司中就有一家公司已经推出了第一项数字化措施。但是小公司们仍然对工业4.0持怀疑态度。最主要原因就是信息的安全性。为了应对这些风险,弗劳恩霍夫研究所等研究机构正在研究一种新的安全保障方法。在实验室中,各种复杂的攻击情况都在被一一模拟以优化现有的安全系统。


3

智能培训

由于标准化,简单的任务由机器人执行,工作人员需要有IT的专业知识。德国政府信息组织的相关调查显示(BITKOM),94%的受访公司说,他们的制造过程中的工作将来需要更广泛的跨学科专业知识。现有的解决方案已经存在,例如,智能眼镜引导员工逐步修复复杂的系统,而智能手套可以立即通知工人是否安装了错误的组件。


“未来工厂”和“互联液压”是博世的两个主题。博世力士乐把先进的数字控制系统技术集成到了液压件与相应的软件中,而且开放且采用同一标准的,有助于与其他系统之间的集成。


面向未来工厂,博世力士乐在软件与互联方面持续发力,继去年汉诺威打出生产管理软件套件Nexeed,以及与Dassault Systèmes共同打造的数字孪生解决方案等一系列颇具竞争力的组合拳之后,今年则强化集成技术,包括增材制造解决方案、将传统大量依赖人工的售后服务热线、备品备件管理等工作集成于一体的“数字化增值服务助手”、自主物流穿梭车,以及可自主识别零部件的人机协作机器人等,集成与互联贯穿始终。

图:博世运动控制的bigrep 3D打印机

图:物流穿梭车


FESTO一直呈现出令人惊讶的创新热情,它展出的仿生学应用Bionic Soft Arm再次惊艳亮相。

图:仿生学机器人

Festo活灵活现的仿生学机器人,能够实现人机之间的友好协同工作,皆依赖于力学、机器视觉等各类传感器

图 PLCnext Store

菲尼克斯主推的PLCnext是软硬一体的开放式编程平台,从硬件到软件再到SaaS服务,使得OT技术与ICT更好结合,让工程师也可以轻松实现软件编程,更好实现智能工业。

二.    人工智能

1

算法构成了基础

从小到中到大公司,每个组织都为数据库贡献一些数据。适配软件之后,这些数据可以自动分析和预测。机器学习识别这些数据中的特征和关系,并基于算法自动学习他们。


2

用于优化工艺的大数据

借助正确分析的客户,日志和传感器数据,可以找到新的解决方案,并且可以提高工艺的效率。除了大量数据之外,还需要构建机器能够读懂的IT语言逻辑以供其学习。机器学习工作量。机器学习系统的明确定义是:识别规律并从中得出结论,然后可以进一步利用这些结论。

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