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智能制造的七種形式

AI智勝未來(lái) ? 來(lái)源:遠(yuǎn)望智庫(kù)研究員 ? 作者:億竹 ? 2022-11-30 15:34 ? 次閱讀
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探索智能制造的七種形式

新冠疫情給制造商帶來(lái)了幾個(gè)挑戰(zhàn),包括不斷擴(kuò)大的技能缺口、員工短缺和不穩(wěn)定的供應(yīng)鏈中斷。制造商需要可視化的智能制造流程來(lái)升級(jí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和管理流程,以應(yīng)對(duì)全球市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)和波動(dòng)。

通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生、虛擬現(xiàn)實(shí)和其他幾項(xiàng)前沿技術(shù),智能制造創(chuàng)造了最佳的生產(chǎn)條件。本文對(duì)智能制造的七種形式進(jìn)行了全面的綜述,希望能讓你深入了解這種新的制造模式,以及它如何推動(dòng)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

1.3D打印

3D打印是一種允許從數(shù)字文件創(chuàng)建三維實(shí)體對(duì)象的過(guò)程。3D打印最早發(fā)展于20世紀(jì)80年代,最初是一種快速原型制作工具。然而,隨著技術(shù)的進(jìn)步,3D打印發(fā)展成為一種更實(shí)用、更強(qiáng)大的工具,并已被應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。應(yīng)用程序和用例因行業(yè)而異,但廣泛地包括工具輔助工具、可視化和功能原型。值得一提的是,消費(fèi)電子和汽車行業(yè)各占3D打印市場(chǎng)總份額的20%。

近年來(lái)由于設(shè)備和材料成本的降低,3D打印對(duì)于一般制造用途來(lái)說(shuō)比大多數(shù)其他技術(shù)是更可行的選擇。3D打印技術(shù)是幾種制造案例的理想解決方案。對(duì)于像航空航天和國(guó)防這樣的行業(yè)來(lái)說(shuō),高度復(fù)雜的零件是小批量生產(chǎn)的,3D打印是一個(gè)完美的匹配。使用該技術(shù),無(wú)需投資昂貴的加工設(shè)備就可以創(chuàng)建復(fù)雜的幾何形狀,并且生產(chǎn)線比傳統(tǒng)制造方法更簡(jiǎn)單。

除了小批量制造工藝,3D打印技術(shù)在減重方面也創(chuàng)造了奇跡。對(duì)于復(fù)雜的產(chǎn)品,如飛機(jī)設(shè)計(jì)和電子產(chǎn)品,重量是最重要的考慮因素之一。這就是3D打印的用武之地:這項(xiàng)技術(shù)非常適合制造輕質(zhì)零件,尤其是使用設(shè)計(jì)優(yōu)化工具。減輕產(chǎn)品重量可以顯著降低有效載荷和生產(chǎn)復(fù)雜性。

2.虛擬現(xiàn)實(shí)(VR

虛擬現(xiàn)實(shí)是指使用計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)創(chuàng)建逼真的用戶模擬體驗(yàn)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),虛擬現(xiàn)實(shí)通過(guò)觸發(fā)人類感官的模擬,打破時(shí)間和地點(diǎn)的限制,將計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)化為三維世界。虛擬現(xiàn)實(shí)最容易識(shí)別的組件是頭戴式顯示器。虛擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用包括醫(yī)療衛(wèi)生培訓(xùn)、娛樂(lè)活動(dòng)、教育項(xiàng)目、商務(wù)會(huì)議等。

虛擬現(xiàn)實(shí)改變制造業(yè)的一個(gè)應(yīng)用是在不讓工人暴露于危險(xiǎn)的情況下提供安全培訓(xùn)。制造過(guò)程可能是危險(xiǎn)的,因?yàn)橐恍┰O(shè)備需要特殊培訓(xùn)。使用虛擬現(xiàn)實(shí)使工人能夠在安全的地方體驗(yàn)生產(chǎn)中涉及復(fù)雜的和危險(xiǎn)的過(guò)程,這樣可以防止可能對(duì)他們有潛在危險(xiǎn)的不正確操作。

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的另一個(gè)應(yīng)用是產(chǎn)品設(shè)計(jì)。在制造業(yè)中,設(shè)計(jì)過(guò)程幾乎總是包括原型制作階段。這就是虛擬現(xiàn)實(shí)顯示其真正價(jià)值的地方。將原型轉(zhuǎn)移到虛擬現(xiàn)實(shí)的成本和努力比構(gòu)建一系列物理原型要低得多,尤其是當(dāng)原型需要一些額外的改進(jìn)時(shí)。

3.3D機(jī)器視覺(jué)

三維機(jī)器視覺(jué)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵技術(shù)之一。它利用各種數(shù)字傳感器和相機(jī)來(lái)創(chuàng)建物體的三維圖像。由于能夠在高速生產(chǎn)線中進(jìn)行7/24操作和檢查大量對(duì)象,3D機(jī)器視覺(jué)的性能往往優(yōu)于人眼。

制造商廣泛采用該技術(shù)在化工、汽車、塑料、金屬成型、食品等行業(yè)。這個(gè)應(yīng)用清單還在繼續(xù),甚至擴(kuò)展到制造業(yè)之外。采用3D機(jī)器視覺(jué)的商業(yè)優(yōu)勢(shì)包括最大限度地減少人為錯(cuò)誤、提高生產(chǎn)率、減少機(jī)器停機(jī)時(shí)間和更嚴(yán)格的過(guò)程控制。

中國(guó)占據(jù)了3D機(jī)器視覺(jué)的巨大市場(chǎng)基礎(chǔ),該行業(yè)的參與者為其他制造公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型做出了重大貢獻(xiàn)。圖漾科技的創(chuàng)始人費(fèi)哲平表示,智能制造是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。智能制造的基本邏輯是用機(jī)器取代勞動(dòng)力資源。業(yè)內(nèi)人士已經(jīng)利用機(jī)器或機(jī)器人來(lái)減少工人的工作量或降低工作強(qiáng)度,這表明智能制造工藝發(fā)展不足,市場(chǎng)潛力巨大。真正的智能化制造應(yīng)該通過(guò)大型變電站機(jī)械的更多技術(shù)性工作來(lái)實(shí)現(xiàn)。

4. 機(jī)器人

盡管機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)存在了幾十年,但對(duì)于一些制造公司來(lái)說(shuō),它還是一個(gè)相對(duì)較新的概念。通過(guò)將人類員工從重復(fù)或危險(xiǎn)的任務(wù)中解放出來(lái),機(jī)器人以無(wú)數(shù)積極的方式改變了制造業(yè)。機(jī)器人輔助制造過(guò)程有助于提高生產(chǎn)率、增加利潤(rùn)、提高投資回報(bào)、增加工作場(chǎng)所安全性以及提高精確度和客觀性。

機(jī)器人在制造過(guò)程中的應(yīng)用可以分為三大類:材料搬運(yùn)、加工操作和檢驗(yàn)。制造業(yè)中的機(jī)器人自動(dòng)化保證了在難以招聘到必要員工的領(lǐng)域進(jìn)行離岸外包和填補(bǔ)技能缺口的有效和可靠的方式,從而帶來(lái)強(qiáng)大的商業(yè)利益。此外,制造業(yè)中的全自主機(jī)器人非常適合大批量、重復(fù)的過(guò)程,在這些過(guò)程中,機(jī)器人的速度、精度和耐用性非常重要。另一方面,當(dāng)員工從機(jī)器人可以有效執(zhí)行的任務(wù)中解放出來(lái)時(shí),他們可以利用更多的精力和時(shí)間在更高的組織角色中貢獻(xiàn)知識(shí)和想法。

5.機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能,它使算法在預(yù)測(cè)結(jié)果時(shí)更加準(zhǔn)確和可靠。標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法有四種:監(jiān)督、非監(jiān)督、半監(jiān)督和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。歷史數(shù)據(jù)通常用作該過(guò)程的輸入,以預(yù)測(cè)新的輸出值。研究人員根據(jù)他們想要預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)類型選擇不同的算法數(shù)據(jù)。在選擇數(shù)據(jù)之后,機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程從觀察這些數(shù)據(jù)集開(kāi)始,然后根據(jù)提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理。機(jī)器學(xué)習(xí)的最終目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)在最少的人工干預(yù)或協(xié)助下,自主學(xué)習(xí)和識(shí)別模式,并調(diào)整動(dòng)作。

機(jī)器學(xué)習(xí)已被證明是有價(jià)值的,因?yàn)樗鼮槠髽I(yè)的未來(lái)發(fā)展提供了客戶行為和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的特定趨勢(shì)或模式。更重要的是,憑借海量的計(jì)算能力,機(jī)器學(xué)習(xí)可以以人類大腦無(wú)法單獨(dú)復(fù)制的速度和規(guī)模解決問(wèn)題。今天的許多領(lǐng)先公司,如阿里巴巴、百度和騰訊,都將機(jī)器學(xué)習(xí)作為其戰(zhàn)略計(jì)劃的核心部分。

6.邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算是一種網(wǎng)絡(luò)技術(shù),它改變了原始數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理、分析和傳輸方式。更具體地說(shuō),邊緣計(jì)算旨在減少與將原始數(shù)據(jù)從創(chuàng)建位置移動(dòng)到集中式數(shù)據(jù)中心或云相關(guān)的時(shí)延和帶寬成本。整個(gè)過(guò)程是通過(guò)在云中運(yùn)行更少的進(jìn)程,并將這些進(jìn)程移動(dòng)到本地,如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或本地邊緣服務(wù)器來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

最近,要求最小響應(yīng)時(shí)間和更好帶寬可用性的實(shí)時(shí)應(yīng)用的興起,如自動(dòng)駕駛汽車和5G網(wǎng)絡(luò),正在推動(dòng)邊緣計(jì)算的增長(zhǎng)。邊緣計(jì)算使制造商能夠更快、更可靠地過(guò)濾數(shù)據(jù)并遠(yuǎn)程監(jiān)控其資產(chǎn)狀況,從而推動(dòng)創(chuàng)新并釋放數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)中的局限性。

江星智能創(chuàng)始人劉江川表示,邊緣計(jì)算是第四次工業(yè)革命的基石。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的高速增長(zhǎng),帶來(lái)信息傳輸和數(shù)據(jù)計(jì)算的革命性突破。而邊緣計(jì)算將是5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能融合的催化劑。

7.數(shù)字孿生

數(shù)字孿生是任何過(guò)程、產(chǎn)品、系統(tǒng)、人、資產(chǎn)或現(xiàn)實(shí)生活場(chǎng)景的數(shù)字副本。數(shù)字孿生是使用來(lái)自現(xiàn)實(shí)世界組件的數(shù)據(jù)創(chuàng)建的,可以實(shí)時(shí)反映物體發(fā)生的情況。可以在產(chǎn)品生命周期的任何階段對(duì)數(shù)字孿生進(jìn)行調(diào)整,以了解原始系統(tǒng)的狀態(tài)和功能在現(xiàn)實(shí)生活中會(huì)發(fā)生怎樣的變化,從而獲得更多的知識(shí),更深入地了解生產(chǎn)過(guò)程,實(shí)現(xiàn)更好的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

一個(gè)可行的數(shù)字孿生可以在以下方面幫助工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。首先,運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)可以使用數(shù)字孿生來(lái)識(shí)別差異,這些差異表明在嚴(yán)重問(wèn)題發(fā)生之前需要進(jìn)行預(yù)防性維修或維護(hù)。其次,數(shù)字孿生使跨學(xué)科協(xié)作和共享變得更加容易。數(shù)字孿生可以向不同背景的人提供最重要和直接的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),幫助他們更深入地了解其他團(tuán)隊(duì)成員的工作?;谒麄兏羁痰睦斫?,實(shí)現(xiàn)了更好的溝通和協(xié)作。最后,數(shù)字孿生可以改善客戶體驗(yàn)。由于數(shù)字孿生可以自動(dòng)化數(shù)據(jù)提取、清理、結(jié)構(gòu)化和轉(zhuǎn)換,從而有利于運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)解決問(wèn)題并確定哪些輸入變量對(duì)客戶體驗(yàn)影響最大,因此它可以提供對(duì)產(chǎn)品性能的見(jiàn)解并推動(dòng)公司向前發(fā)展。

通過(guò)恰當(dāng)?shù)夭捎弥悄苤圃旆椒?,企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力可以顯著提高。然而,為了實(shí)現(xiàn)智能制造過(guò)程的真正潛力,制造商必須停止依賴傳統(tǒng)系統(tǒng),并將智能制造置于其業(yè)務(wù)計(jì)劃的核心。

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    與質(zhì)量要求的持續(xù)攀升(見(jiàn)圖1),如今光學(xué)制造技術(shù)已激增至逾300,使得針對(duì)特定光學(xué)元件如何選擇最優(yōu)工藝成為了一大挑戰(zhàn)。 圖1. 光學(xué)制造技術(shù)數(shù)量發(fā)展示意圖:從克里特島發(fā)現(xiàn)的古代透鏡起源,經(jīng)1670
    發(fā)表于 05-07 09:01
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