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人工智能機(jī)器人是制造業(yè)的未來?看看這幾個應(yīng)用就知道了

OaXG_jingzhengl ? 作者:工程師曾 ? 2018-10-06 15:48 ? 次閱讀
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機(jī)器人從工業(yè)向消費領(lǐng)域滲透的過程中,人機(jī)交互是制約機(jī)器人發(fā)展的因素之一。近年來隨著智能科技的不斷發(fā)展,人工智能機(jī)器人不僅不斷向服務(wù)性領(lǐng)域不斷開拓,同時也讓制造業(yè)整體發(fā)展水平達(dá)到了一個前所未有的高度。

在2017年意大利的一場歌劇演出中,著名男高音歌唱家安德烈波切利并不是全場關(guān)注的焦點,因為演出中出現(xiàn)了另一位明星:擔(dān)任演出指揮的工業(yè)機(jī)器人公司ABB制造的雙臂機(jī)器人YuMi。除了擔(dān)任指揮,這款在人機(jī)協(xié)作方面有突破性表現(xiàn)的機(jī)器人還曾展示過DJ表演、泡咖啡等等復(fù)雜的動作。設(shè)計這款機(jī)器人的初始目的,是為了滿足消費電子行業(yè)對柔性生產(chǎn)和靈活制造的需求。

ABB如何看待工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 、人工智能等技術(shù)對制造業(yè)的推動和影響?像ABB這樣長期植根于制造行業(yè)的公司如何定位自身與高科技公司在未來的競合關(guān)系?機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的下一個風(fēng)口在哪里?未來的制造業(yè)又會是什么樣的?帶著這些問題,我與ABB 機(jī)器人專家,機(jī)器人業(yè)務(wù)全球產(chǎn)品管理負(fù)責(zé)人張暉博士進(jìn)行了深入交流。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對于制造業(yè)的價值

如果從兩個維度去分析工業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)對于制造業(yè)的價值:一個維度是制造業(yè)的生命周期,從開始做計劃、設(shè)計到建造、運營和優(yōu)化、再到后面的日常維護(hù)和升級改造。另一個維度是對制造業(yè)的不同能力階梯。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能把所有的設(shè)備、傳感器、機(jī)器人都連接起來,對于設(shè)備本身的情況有更多的了解,更重要的是有了這些信息之后如何對生產(chǎn)過程進(jìn)行持續(xù)的改善。從制造業(yè)生命周期的角度,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)S關(guān)注的三個主要方面:產(chǎn)能效率、正常運行時間(uptime)、產(chǎn)品合格率都帶來變革,為整個制造業(yè)生命周期的各個環(huán)節(jié)提供新的思路。

比如,電子工廠在組裝手機(jī)電腦等產(chǎn)品時,一般工廠的做法是工人靠精密制具來保證組裝的精度。每個組裝的環(huán)節(jié)都需要有通過檢測,測試結(jié)果決定上一道工序能否通過。一般的工廠不能追溯到前面的流程,而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能夠調(diào)整組裝過程中需要的參數(shù)。以手機(jī)為例,假設(shè)里面各種組件的組裝精度為30微米,依據(jù)最后的檢測結(jié)果,組件的公差一直在一側(cè)有往50微米的偏差。使用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),這種生產(chǎn)數(shù)據(jù)能夠通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的形式反饋到設(shè)計層,通過分析、確定及調(diào)整前面工藝中某一個組裝環(huán)節(jié)的參數(shù),即可消除掉系統(tǒng)性誤差。這說明通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)得到生產(chǎn)工藝?yán)锏膶嶋H數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)最終生產(chǎn)質(zhì)量改善,無論是從能力階梯的角度還是從生命周期的角度都體現(xiàn)出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的價值。

人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用

人工智能在制造業(yè)有著廣泛的應(yīng)用。工廠根據(jù)數(shù)千臺機(jī)器人的歷史數(shù)據(jù)綜合判斷機(jī)器人出問題的可能性,對整個設(shè)備的運行情況做預(yù)防性診斷。系統(tǒng)運用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,基于大量歷史數(shù)據(jù)做判斷,能夠?qū)υO(shè)備運營狀況進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)。ABB從07年開始將機(jī)器人連接到服務(wù)器上,共享潛在問題、設(shè)備運營狀況等數(shù)據(jù)。經(jīng)過十幾年數(shù)據(jù)積累,掌握了全世界各種不同工廠的大量運營數(shù)據(jù),未來將進(jìn)一步采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式,通過數(shù)據(jù)分析推出基于云平臺的預(yù)防性診斷和維護(hù)服務(wù)。除了預(yù)防性維護(hù),人工智能還能為解決整個生產(chǎn)工藝過程中出現(xiàn)的瓶頸性問題帶來一些思路,例如,汽車工廠的車身焊接工藝生產(chǎn)線。最重要的一點,在未來人與機(jī)器人交互的領(lǐng)域,人工智能將大有作為。目前基于生產(chǎn)設(shè)備的人機(jī)交互還處于比較傳統(tǒng)的階段,需要人把指令輸入進(jìn)去來實現(xiàn)交互過程,人工智能技術(shù)可以使未來人與智能機(jī)器人之間的交互變得更自然。

未來機(jī)器人的發(fā)展趨勢和應(yīng)用場景

隨著外部要素變化,無論是全球還是中國,近10年工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展速度有些讓人吃驚。在全球范圍內(nèi),工業(yè)機(jī)器人每年保持15%至20%的增長率。而在中國,根據(jù)ABB的數(shù)據(jù),2017年中國工業(yè)機(jī)器人市場增長率超過50%。

從產(chǎn)品和技術(shù)來看,自上世紀(jì)70年代以來,工業(yè)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)和應(yīng)用技術(shù)變化并不大,大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人用于完成重復(fù)性、簡單枯燥的,甚至危險的工作。目前工業(yè)機(jī)器人主要應(yīng)用在有產(chǎn)能、產(chǎn)量需求的規(guī)?;a(chǎn)中,比如汽車、電子、食品飲料等行業(yè)。由于汽車工業(yè)規(guī)模效應(yīng)明顯,汽車行業(yè)一直是工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用最廣泛的行業(yè)。從去年開始,由于中國市場需求的增加,電子行業(yè)變成了工業(yè)機(jī)器人的最大的用戶。同時,機(jī)器人也應(yīng)用于食品飲料、金屬制品和塑料制品等傳統(tǒng)行業(yè)。

應(yīng)用方面,未來物流和零售行業(yè)由于對人力的需求高,產(chǎn)業(yè)規(guī)模發(fā)展快,將成為機(jī)器人新的應(yīng)用領(lǐng)域。無論是倉庫還是物流行業(yè)本身所需要的分揀工作;無論是上貨、補(bǔ)貨還是零售貨架管理,都是適合機(jī)器人的應(yīng)用場景。因此物流和零售行業(yè)將是下一個發(fā)展的新興行業(yè),也是機(jī)器人從工業(yè)向服務(wù)行業(yè)滲透的開始。

由于老齡化和不斷提升的人工成本,在歐洲,對于機(jī)器人的需求從大型工廠逐步向中小型工廠甚至小作坊企業(yè)滲透。對于中小企業(yè)來說,生產(chǎn)特點是小批次多品種,生產(chǎn)過程要不停的切換,使用傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人將耗費過多的切換時間。因此,中小企業(yè)需要小型靈活的產(chǎn)品,機(jī)器人的易用性是關(guān)鍵。

如果和計算機(jī)產(chǎn)業(yè)發(fā)展類比,目前工業(yè)機(jī)器人還處于“巨型機(jī)”階段,機(jī)器人的“個人電腦”時代還沒有到來。回顧計算機(jī)從發(fā)明到普及的歷史,價格降低、體積減小、應(yīng)用易于操作并且用戶友好的圖形界面,是最終使計算機(jī)從實驗室走入千家萬戶的三個重要因素。類似的,成本、人機(jī)協(xié)作安全性、易用性是機(jī)器人從工業(yè)滲透到其他領(lǐng)域的限制因素。在機(jī)器人從工業(yè)向消費領(lǐng)域滲透的過程中,人機(jī)交互是制約機(jī)器人發(fā)展的因素之一。無論是從工業(yè)還是其他場景,機(jī)器如何與人更好的交互?在工作和生產(chǎn)過程中更好的協(xié)助人去完成工作?人工智能為解決這些問題帶來可能性。在人機(jī)交互的可靠性方面,技術(shù)上目前還有待突破。在工業(yè)機(jī)器人方面,現(xiàn)在工廠里的機(jī)器人能夠分毫不差的執(zhí)行指令而不犯錯,是因為工程化的設(shè)計、安裝、調(diào)試,需要通過指令在生產(chǎn)線上操作。而未來的理想狀況是,機(jī)器人能夠像學(xué)徒工一樣,通過更自然的方式與人交互,能夠在人的指導(dǎo)下從學(xué)徒工變成熟練工。

理想中的未來工廠

未來理想中的工廠是將機(jī)器人、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合的智能工廠。生產(chǎn)線配有傳感器,采集生產(chǎn)流程各階段中產(chǎn)品與設(shè)備的相關(guān)數(shù)據(jù);機(jī)器人自主協(xié)同工作,完成各項復(fù)雜任務(wù);生產(chǎn)加工站自主工作或協(xié)同工作,根據(jù)制造流程調(diào)整前段工序的情況;攝像頭采集的視覺數(shù)據(jù),檢測到規(guī)格不符的情況觸發(fā)自動校正流程。工廠通過制造網(wǎng)絡(luò)的測試數(shù)據(jù)控制產(chǎn)品質(zhì)量,基于軟件管理傳感器和客戶數(shù)據(jù),系統(tǒng)具備自主學(xué)習(xí)能力、做出決策的能力。智能制造能夠徹底改變生產(chǎn)流程,通過設(shè)備的傳感器收集預(yù)測性維護(hù)信息、改進(jìn)庫存和產(chǎn)能信息,實現(xiàn)交付和物流的優(yōu)化,保持產(chǎn)品質(zhì)量、提升產(chǎn)能,增加工廠的靈活性,適應(yīng)小批量多品種的生產(chǎn)要求。ABB海德堡工廠已經(jīng)通過應(yīng)用智能制造技術(shù),使用7臺機(jī)器人協(xié)作,產(chǎn)量提升了兩倍,并且能夠制造8000種產(chǎn)品,實現(xiàn)了更靈活的生產(chǎn)過程。

對中國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的建議

張暉認(rèn)為,數(shù)字化不能解決所有問題。數(shù)字化不是最終目的,而是在更高層面上服務(wù)于不同目的的運營工具。針對不同行業(yè),每家公司明確自己的本質(zhì)需求:要解決的核心問題是什么?先自動化、再數(shù)字化,還是兩步一起走?企業(yè)最核心的是產(chǎn)能問題,還是要解決多品種、小批量的問題?對于不同的問題,解決的思路、方式也都不一樣。整體而言,中國制造業(yè)需要轉(zhuǎn)型,需要向產(chǎn)業(yè)鏈上游拓展,去提供價值更高的服務(wù)。對企業(yè)來說,目前并沒有固定模式,企業(yè)需要按自身特點摸索選擇適合的路徑。

基于多年為中國制造業(yè)服務(wù)的經(jīng)驗,張暉認(rèn)為,在部分行業(yè)中,中國工廠與世界其他地區(qū)的工廠差異甚微,有些方面甚至領(lǐng)先。例如,目前中國是最大的汽車生產(chǎn)與銷售國,在汽車行業(yè)中國工廠的數(shù)字化程度、建設(shè)方式、經(jīng)營方式與國外差異不大。北亞地區(qū)是電子行業(yè)的重要生產(chǎn)版圖,中國、日本、韓國、***等地區(qū)的生產(chǎn)方式是全球領(lǐng)先的。在電子行業(yè),中國生產(chǎn)某些類電子產(chǎn)品的組織形式和產(chǎn)業(yè)規(guī)模都是國外所沒有的。這意味著中國制造業(yè)在技術(shù)升級方面蘊(yùn)含著巨大的機(jī)會,也可能會由于自身的特點衍生出獨具創(chuàng)新性的模式并且復(fù)制到其他地區(qū)。

對于服務(wù)中國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級,機(jī)器人制造企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)各自將承擔(dān)什么樣的定位?張暉認(rèn)為,兩者之間更大的可能性是合作。無論是美國互聯(lián)網(wǎng)巨頭還是中國本土互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)并不具備工業(yè)制造方面的實踐經(jīng)驗;而機(jī)器人制造企業(yè)不擅長做網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)平臺。作為設(shè)備提供商,工業(yè)機(jī)器人的價值在于對所服務(wù)的產(chǎn)業(yè)具有專業(yè)知識,涉及到具體的制造工藝領(lǐng)域,工業(yè)機(jī)器人公司有幾十年甚至更久的歷史積累,這與互聯(lián)網(wǎng)公司是相互補(bǔ)充的關(guān)系。ABB與互聯(lián)網(wǎng)公司有不同程度的合作,目前ABB Ability的云服務(wù)是基于微軟Azure平臺的。未來工業(yè)機(jī)器人企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)從不同的角度為制造業(yè)提供解決方案,相輔相成。

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原文標(biāo)題:新技術(shù)如何影響工業(yè)機(jī)器人的未來?

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