在工業(yè)4.0的推動(dòng)下，制造業(yè)的生產(chǎn)力和利潤(rùn)率得到前所未有的提升。JosMartin（數(shù)學(xué)計(jì)算軟件開(kāi)發(fā)商MathWorks高級(jí)工程經(jīng)理）指出2020年預(yù)計(jì)將呈現(xiàn)七大趨勢(shì)，幫助專(zhuān)業(yè)人士預(yù)測(cè)引領(lǐng)未來(lái)十年經(jīng)濟(jì)潮流的技術(shù)—以及未來(lái)工廠的發(fā)展方向。

　　毋庸置疑，在此過(guò)程中必然會(huì)遇到很多挑戰(zhàn)，比如滿足日益增長(zhǎng)的個(gè)性化和定制化商品需求、減少浪費(fèi)及本著更負(fù)責(zé)的態(tài)度處理資源。然而，在創(chuàng)造力和獨(dú)創(chuàng)性的雙重輔助下，一切困難將迎刃而解，有所成效。那么，即將到來(lái)的有哪些趨勢(shì)呢？

　　1.通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)機(jī)器無(wú)縫互操作確?；ヂ?lián)性至關(guān)重要，即在工廠中實(shí)現(xiàn)機(jī)器和模塊的動(dòng)態(tài)重組。為保證不同供應(yīng)商的設(shè)備實(shí)現(xiàn)無(wú)縫互操作，標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議（如OPCUATSN）將發(fā)揮關(guān)鍵作用。繁瑣的布線及電纜線路將消失無(wú)蹤，取而代之的是無(wú)線協(xié)議，如5G及其衍生技術(shù)。然而，機(jī)器不僅相互連接，還會(huì)連接到云系統(tǒng)。在云系統(tǒng)中，運(yùn)用彈性計(jì)算能力運(yùn)行強(qiáng)大的算法，處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和工程數(shù)據(jù)。

　　2.強(qiáng)化學(xué)習(xí)再度升級(jí)經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）訓(xùn)練后，AI（人工智能）程序在圍棋和國(guó)際象棋等棋盤(pán)游戲中屢屢擊敗人類(lèi)選手，但在工業(yè)4.0時(shí)代將發(fā)揮更大的作用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)幫助工程師在機(jī)器人和自主系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛、控制設(shè)計(jì)和機(jī)器人技術(shù)等復(fù)雜系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)控制器和決策算法。我們將見(jiàn)證巨大成功，RL勢(shì)必成為改進(jìn)大型系統(tǒng)的重要一環(huán)。關(guān)鍵促成因素是為工程師提供易用的工具，以構(gòu)建和訓(xùn)練RL策略、生成大量仿真數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練、輕松將強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體（agent）集成至系統(tǒng)仿真工具并為嵌入式硬件生成代碼。強(qiáng)化學(xué)習(xí)有助于在工業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重大突破，提高移動(dòng)工廠設(shè)備的自動(dòng)化水平，甚至實(shí)現(xiàn)無(wú)人操作。

　　3.協(xié)作機(jī)器人與人類(lèi)密切合作自動(dòng)化行業(yè)一度討論著“單一樣本量”的美好愿景—如何通過(guò)多條生產(chǎn)線生成定制樣本，無(wú)需投入漫長(zhǎng)的轉(zhuǎn)換時(shí)間，也不必容忍其他低效現(xiàn)象。在工業(yè)4.0時(shí)代，這一愿景終將實(shí)現(xiàn)，從而滿足實(shí)現(xiàn)全方位個(gè)性化生產(chǎn)的需求。為此，不能在車(chē)間采用固定不靈活的方式設(shè)置機(jī)器，設(shè)定并調(diào)整參數(shù)后，用于生成某款特定產(chǎn)品長(zhǎng)達(dá)數(shù)月乃至數(shù)年。。未來(lái)的生產(chǎn)線必須靈活多樣—采用多個(gè)可重組的機(jī)電模塊構(gòu)建而成，配備越來(lái)越多的機(jī)器人或“協(xié)作機(jī)器人”（協(xié)作機(jī)器人與人類(lèi)密切合作），同時(shí)運(yùn)用AI技術(shù)根據(jù)生產(chǎn)線制造的下一款個(gè)性化產(chǎn)品進(jìn)行參數(shù)設(shè)置并調(diào)整機(jī)器。

　　4.仿真使虛擬調(diào)試成為現(xiàn)實(shí)隨著軟件復(fù)雜度的攀升及模塊化軟件組件組合數(shù)量的增長(zhǎng)，在物理機(jī)上開(kāi)展綜合測(cè)試的難度越來(lái)越大，耗時(shí)也越來(lái)越長(zhǎng)，終將演變成為一項(xiàng)無(wú)法完成的任務(wù)。鑒于此，在部署物理生產(chǎn)線之前，根據(jù)仿真模型對(duì)軟件進(jìn)行虛擬調(diào)試，驗(yàn)證是否存在錯(cuò)誤并證實(shí)是否滿足需求變得至關(guān)重要。目前，一批創(chuàng)新領(lǐng)軍企業(yè)（如全球領(lǐng)先的瓶裝生產(chǎn)線制造商Krones）已經(jīng)開(kāi)始采用多域仿真模型進(jìn)行虛擬調(diào)試。

　　5.隨著邊緣計(jì)算的進(jìn)步，預(yù)測(cè)性維護(hù)和AI不斷發(fā)展鑒于邊緣計(jì)算設(shè)備和工業(yè)控制器持續(xù)發(fā)展，計(jì)算能力隨之快速提升。在云系統(tǒng)的大力配合下，為開(kāi)創(chuàng)生產(chǎn)系統(tǒng)軟件功能新局面鋪平了道路。AI算法將動(dòng)態(tài)優(yōu)化整條生產(chǎn)線的產(chǎn)量，同時(shí)盡量減少能源及其他資源消耗，節(jié)省大量資金。預(yù)測(cè)性維護(hù)將不斷進(jìn)步，不再局限于考察一臺(tái)機(jī)器或一個(gè)場(chǎng)地的數(shù)據(jù)，而是綜合考量多家工廠乃至多個(gè)不同供應(yīng)商的設(shè)備數(shù)據(jù)。根據(jù)要求，這些算法可部署到非實(shí)時(shí)平臺(tái)及實(shí)時(shí)系統(tǒng)（如PLC）。

　　6.利用優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)消除部分AI部署障礙我們深知，訓(xùn)練準(zhǔn)確的AI模型需要大量的數(shù)據(jù)，分析師調(diào)查將數(shù)據(jù)質(zhì)量視為成功采用AI技術(shù)面臨的首要障礙。2020年，仿真將幫助降低這項(xiàng)壁壘。您通常擁有大量的系統(tǒng)正常運(yùn)行數(shù)據(jù)，但真正需要的卻是來(lái)自異常或嚴(yán)重故障情況的數(shù)據(jù)。這對(duì)于預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用情形更是如此，例如準(zhǔn)確預(yù)測(cè)工業(yè)場(chǎng)地中泵的剩余使用壽命。由于從物理設(shè)備創(chuàng)建故障數(shù)據(jù)不僅存在破壞性而且代價(jià)高昂，最佳做法是通過(guò)仿真呈現(xiàn)故障行為來(lái)生成數(shù)據(jù)，進(jìn)而運(yùn)用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練準(zhǔn)確的AI模型。仿真很快會(huì)成為AI驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的關(guān)鍵促成因素。

　　7.數(shù)據(jù)科學(xué)家將不再是唯一的主導(dǎo)群體在上述所有趨勢(shì)中，在未來(lái)工廠工作的人類(lèi)將成為變革中最重要的一環(huán)。隨著技術(shù)和工具的推廣應(yīng)用，越來(lái)越多的工程師和科學(xué)家（不僅限于數(shù)據(jù)科學(xué)家）將參與到AI項(xiàng)目中。在未來(lái)工廠中，工程師必需能夠構(gòu)建模型、處理大型數(shù)據(jù)集并操控相應(yīng)的開(kāi)發(fā)工具，以便迎合上述種種趨勢(shì)。因此，建設(shè)及經(jīng)營(yíng)工業(yè)設(shè)備的企業(yè)需要調(diào)整招聘方向，聘請(qǐng)大批截然不同的資深工程師，為迎接未來(lái)發(fā)展做好充分準(zhǔn)備，工業(yè)4.0僅僅是個(gè)開(kāi)始。

　　總結(jié)

　　從協(xié)作機(jī)器人與人類(lèi)密切合作，到通過(guò)仿真使虛擬調(diào)試成為現(xiàn)實(shí)，2020年將涌現(xiàn)出大量趨勢(shì)，必然會(huì)對(duì)未來(lái)工廠產(chǎn)生顛覆性影響。適應(yīng)這些變化絕非易事，但只要秉承團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)，采用適當(dāng)?shù)墓ぞ?，終將可以實(shí)現(xiàn)。

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