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在工业4.0的场景里,工厂变得越来越智能化,所有设备、产品部件和工作人员都将联网,设备与设备之间,设备也人之间,人与产品将进行实时的信息传输,基于透明化的信息流,工厂制造过程将变得更加协调,最终能够帮助企业化解风险和最大限度提升盈利水平。
近年来,随着物联网和传感器技术的突破,利用无线或有线的网络将工厂所有角色连接起来,数据采集变得越来越容易。工业4.0的核心是数据,各行各业的管理者正在利用数据分析,洞察新机遇。大数据分析可以使产量增加20%至25%,停机时间减少45%。
过去很长的一段时间,工业机器人只能执行简单或者重复性任务,因为它只是一个编程好程序的机械装置,工作模式是按固定的规划进行。如今,人工智能和机器学习算法取得了重大的进步,基于大量数据的采集分析和知识积累,机器系统拥有了智力水平。
IBM的认知计算系统Watson就是一个很好的例子,Watson开启了一种全新的计算模式,可以通过大量非结构化数据的整理分析,获得对于复杂问题的答案。Watson系统包括了信息分析、自然语言处理和机器学习等多项技术的创新,这是让计算机拥有智能的重要量程。
智能制造包含多个部分,首先是数据、计算和连接部分,包括了大数据、物联网和云计算技术,工厂所有设施都具有联网的功能,允许大规模使用传感器进行数据的搜集,同时还需要强大的存储、传输和处理。
其次,数字化技术可以转换成物理操作,主要目的是降低生产的成本,扩大材料选择和提升产品精度和质量。例如增材制造基于数字模型的完全检测后,再进行3D打印制裁,这样可以避免设计错误和减少材料的浪费。
工业机器人可以减轻人类繁重的任务,为员工创造更优越的工作环境,同时可以提高工作的效率,那么如何利用好机器人,人与机器的交互是将十分重要的部分。随着人机协作模式的流行,人与机器的交互的需求将越来越多,交互技术的突破将带来新的机会。
未来,机器人的控制不再停留于示教器的指令控制,它可以通过语音、动作姿势等更多方式进行交互。例如外骨骼机器人、模仿人手的机器手等,通过手套佩戴便可以实现控制,人的手部动作传送到机器人手上。
(来源:控制工程网)
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