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2020年度工业4.0七大发展趋势

作者:Jos Martin时间:2020-04-29来源:电子产品世界收藏

  Jos Martin (MathWorks 高级工程经理)

本文引用地址:http://www.gzmtlsjy.com/article/202004/412559.htm

  摘 要:2020 年预计将呈现七大趋势:通过标准化协议实现联网机器无缝互操作,强化学习再度升级,协作机器人与人类密切合作,仿真使虚拟调试成为现实,预测性维护和 AI 不断发展,利用优质数据消除部分AI 部署障碍,数据科学家将不再是唯一的主导群体。

  关键词:

  在的推动下,制造业的得到前所未有的提升。Jos Martin(数学计算软件供应商MathWorks高级工程经理)指出2020年预计将呈现七大趋势,帮助专业人士预测引领未来十年经济潮流的技术——以及未来工厂的发展方向。

  毋庸置疑,在此过程中必然会遇到很多挑战,比如满足日益增长的个性化和定制化商品需求、减少浪费及本着更负责的态度处理资源。然而,在创造力和独创性的双重辅助下,一切困难将迎刃而解,有所成效。那么,即将到来的有哪些趋势呢?

黑龙江11选5  1 通过标准化协议实现联网机器无缝互操作

  确保互联性至关重要,即在工厂中实现机器和模块的动态重组。为保证不同供应商的设备实现无缝互操作,标准化协议(如OP CUA TSN)将发挥关键作用。繁琐的布线及电缆线路将消失无踪,取而代之的是无线协议,如5G及其衍生技术。然而,机器不仅相互连接,还会连接到云系统。在云系统中,运用弹性计算能力运行强大的算法,处理业务数据和工程数据。

  2 强化学习再度升级

  经过强化学习(RL)训练后,AI(人工智能)程序在围棋和国际象棋等棋盘游戏中屡屡击败人类选手,但在时代将发挥更大的作用。RL帮助工程师在机器人和自主系统、自动驾驶、控制设计和机器人技术等复杂系统中实现控制器和决策算法。我们将见证巨大成功,RL势必成为改进大型系统的重要一环。关键促成因素是为工程师提供易用的工具,以构建和训练RL策略、生成大量仿真数据用于训练、轻松将RL智能体(agent)集成至系统仿真工具并为嵌入式硬件生成代码。RL有助于在工业领域实现重大突破,提高移动工厂设备的自动化水平,甚至实现无人操作。

  3 协作机器人与人类密切合作

  自动化行业一度讨论着“单一样本量”的美好愿景——如何通过多条生产线生成定制样本,无需投入漫长的转换时间,也不必容忍其他低效现象。在工业4.0时代,这一愿景终将实现,从而满足实现全方位个性化生产的需求。为此,不能在车间采用固定不灵活的方式设置机器,设定并调整参数后,用于生成某款特定产品长达数月乃至数年。未来的生产线必须灵活多样——采用多个可重组的机电模块构建而成,配备越来越多的机器人或“协作机器人”(协作机器人与人类密切合作),同时运用AI技术,根据生产线制造的下一款个性化产品进行参数设置并调整机器。

  4 仿真使虚拟调试成为现实

  随着软件复杂度的攀升及模块化软件组件组合数量的增长,在物理机上开展综合测试的难度越来越大,耗时也越来越长,终将演变成为一项无法完成的任务。鉴于此,在部署物理生产线之前,根据仿真模型对软件进行虚拟调试,验证是否存在错误并证实是否满足需求变得至关重要。目前,一批创新领军企业(如全球领先的瓶装生产线制造商Krones)已经开始采用多域仿真模型进行虚拟调试。

  5 随着边缘计算的进步,预测性维护和 AI不断发展

  鉴于边缘计算设备和工业控制器持续发展,计算能力随之快速提升。在云系统的大力配合下,为开创生产系统软件功能新局面铺平了道路。AI算法将动态优化整条生产线的产量,同时尽量减少能源及其他资源消耗。这样不仅有助于团队和企业最大限度减少浪费、履行企业社会责任政策,还能节省大量资金。预测性维护将不断进步,不再局限于考察一台机器或一个场地的数据,而是综合考量多家工厂乃至多个不同供应商的设备数据。根据要求,这些算法将部署到非实时平台及实时系统(如PLC),请参见Beckhoff最近在德国汉诺威工业博览会上的发言。

  6 利用优质数据消除部分 AI 部署障碍

  我们深知,训练准确的AI模型需要大量的数据,分析师调查将数据质量视为成功采用AI技术面临的首要障碍。2020年,仿真将帮助降低这项壁垒。您通常拥有大量的系统正常运行数据,但真正需要的却是来自异常或严重故障情况的数据。这对于预测性维护应用情形更是如此,例如准确预测工业场地中泵的剩余使用寿命。由于从物理设备创建故障数据不仅存在破坏性而且代价高昂,最佳做法是通过仿真呈现故障行为来生成数据,进而运用合成数据训练准确的AI模型。仿真很快会成为AI驱动系统的关键促成因素。

  7 数据科学家将不再是唯一的主导群体

  在上述所有趋势中,在未来工厂工作的人类将成为变革中最重要的一环。随着技术和工具的推广应用,越来越多的工程师和科学家(不仅限于数据科学家)将参与到AI项目中。在未来工厂中,工程师必需能够构建模型、处理大型数据集并操控相应的开发工具,以便迎合上述种种趋势。因此,建设及经营工业设备的企业需要调整招聘方向,聘请大批截然不同的资深工程师,为迎接未来发展做好充分准备,工业4.0仅仅是个开始。

  8 结论

  从协作机器人与人类密切合作,到通过仿真使虚拟调试成为现实,2020年将涌现出大量趋势,必然会对未来工厂产生颠覆性影响。适应这些变化绝非易事,但只要秉承团队合作意识,采用适当的工具,终将可以实现。

  (注:本文来源于科技期刊《电子产品世界》2020年第05期第30页,欢迎您写论文时引用,并注明出处。)



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