從個(gè)人穿戴健身設(shè)備，到數(shù)字家庭一體化，消費(fèi)者對(duì)物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)十分熟悉。而在工業(yè)領(lǐng)域，物聯(lián)網(wǎng)仍然是一個(gè)具有顛覆性甚至令人生畏的話題。這種情況不會(huì)持續(xù)太久，因?yàn)轭A(yù)計(jì)到 2020 年，B2B 物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)量將由現(xiàn)在的 15 億增加到 50 多億，而且最近幾年內(nèi)，研發(fā)投資和收購(gòu)紛紛瞄準(zhǔn)物聯(lián)網(wǎng)，手筆之大創(chuàng)歷史新高。
當(dāng)然，一些制造商對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)移的風(fēng)險(xiǎn)抱有疑慮，例如網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)隱私，甚至利用數(shù)字技術(shù)“山寨”幾條生產(chǎn)線。個(gè)人電子設(shè)備如果脫離網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)完整性，最多會(huì)讓人感到煩惱和不便。但是在一個(gè)工業(yè)環(huán)境中，這將會(huì)引起嚴(yán)重的業(yè)務(wù)持續(xù)性風(fēng)險(xiǎn)。一些中小型企業(yè)，既沒(méi)有專業(yè)的信息技術(shù)為制造業(yè)搭建架構(gòu)，也不為其進(jìn)行試點(diǎn)，普遍都缺乏清晰的數(shù)字化戰(zhàn)略。
同時(shí)，“保持現(xiàn)狀”的自動(dòng)化亦難以維持競(jìng)爭(zhēng)力。在生產(chǎn)力改進(jìn)方面缺少投資的公司，相比于采用更有效的自動(dòng)化技術(shù)來(lái)減少成本或?yàn)轭櫩吞峁└梅?wù)的對(duì)手，可能會(huì)失去競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
在線雜志“Robotics Tomorrow”提出了一個(gè)有趣的結(jié)論，在互聯(lián)網(wǎng)面前，現(xiàn)代工廠就好比電腦——對(duì)于文字處理、電子表格這種既定的標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)，表現(xiàn)性能很好，但是要提高性能或?qū)π畔⒆龀龇磻?yīng)，就需要人工干預(yù)?，F(xiàn)在許多工廠缺乏非人工利用數(shù)據(jù)的能力，很難及時(shí)適應(yīng)生產(chǎn)需求改變，無(wú)法在最短時(shí)間內(nèi)對(duì)意外停工做出反應(yīng)。
向數(shù)字化的轉(zhuǎn)變不僅僅是將額外的設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)。ABB 將這一改變視作互聯(lián)生態(tài)系統(tǒng)的一部分，即“物聯(lián)網(wǎng) +”：物、服務(wù)與人的互聯(lián)。重點(diǎn)不在“物聯(lián)網(wǎng) +” 本身，而在于它能幫助提高生產(chǎn)力、柔性和穩(wěn)定性。SparkLabs 的數(shù)據(jù)表明，在運(yùn)營(yíng)中使用此類技術(shù)的 B2B 公司效益預(yù)計(jì)高出 10%。
“物聯(lián)網(wǎng) +”可帶來(lái)幾個(gè)基本的效益，促進(jìn)實(shí)現(xiàn)更大的生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力。更高效的工程許多公司在評(píng)估產(chǎn)品線擴(kuò)展時(shí)，注重的是硬件成本。其實(shí)機(jī)器和設(shè)備一般占總成本的三分之一不到，而工程和調(diào)試產(chǎn)生的新的生產(chǎn)成本占到了大部分?！拔锫?lián)網(wǎng) +”的一個(gè)特點(diǎn)就是結(jié)合虛擬和真實(shí)的設(shè)備。使用虛擬模型可以構(gòu)建控制系統(tǒng)，該模型如 ABB 的 RobotStudio 軟件與虛擬機(jī)器人、驅(qū)動(dòng)、可編程邏輯控制器和安全系統(tǒng)，共享工程實(shí)驗(yàn)室和互操作功能。如此便能排查工具和固定裝置故障，找到問(wèn)題癥結(jié)，改進(jìn)生產(chǎn)線，不干擾寶貴的生產(chǎn)時(shí)間。
協(xié)作機(jī)器人的興起
以前機(jī)器人要求設(shè)計(jì)自動(dòng)化系統(tǒng)且配備電池，并在安全防護(hù)欄后操作。而強(qiáng)調(diào)簡(jiǎn)易互聯(lián)的編程和安全設(shè)計(jì)的機(jī)器人得以讓人和機(jī)器人共同協(xié)作完成任務(wù)。
協(xié)作機(jī)器人可以快速部署在為人類設(shè)計(jì)的工作場(chǎng)合，生產(chǎn)的靈活性使其可在無(wú)組織的環(huán)境中工作并適應(yīng)許多應(yīng)用。在食品飲料等快消行業(yè)，“少品種大批量” 的生產(chǎn)模式已經(jīng)轉(zhuǎn)向“多品種少批量”的“新常態(tài)”轉(zhuǎn)變，在這種轉(zhuǎn)變下，企業(yè)的柔性就顯得十分重要。協(xié)作機(jī)器人不僅能夠組裝，還集成了自動(dòng)化各個(gè)分離的領(lǐng)域，比如將電子元件等易碎品從潔凈的生產(chǎn)環(huán)境移動(dòng)到物流中心，以備裝運(yùn)。
智能化設(shè)備
為了將潛能最大化，機(jī)器人不僅要與人合作，還需要與生產(chǎn)系統(tǒng)互動(dòng)，以了解運(yùn)作背景，并將信息共享回傳至總廠。加入“物聯(lián)網(wǎng) +”的機(jī)器人，例如 ABB 的 YuMi，能夠?qū)ⅰ皩W(xué)到”的生產(chǎn)技術(shù)上傳到云端，在那里與其余機(jī)器人和人共享。
現(xiàn)代社會(huì)，集中智能與控制的需求正在減少，大量使用“人工智能”的新設(shè)備即將涌現(xiàn)?！叭斯ぶ悄堋庇纸凶觥皺C(jī)器學(xué)習(xí)”，機(jī)器人基于模式識(shí)別，通過(guò)記錄和分析進(jìn)行“學(xué)習(xí)”，以避免重復(fù)錯(cuò)誤，增加成功運(yùn)行的次數(shù)。
互聯(lián)的高級(jí)機(jī)器人也可以針對(duì)更復(fù)雜的任務(wù)做出更準(zhǔn)確的決定：對(duì)不規(guī)則的肉塊進(jìn)修剪，以達(dá)到產(chǎn)出優(yōu)化和質(zhì)量?jī)?yōu)化，或者在汽車儀表盤各種奇異的角度安裝小電子元件，以此滿足顧客不同的選擇。
至簡(jiǎn)
隨著自動(dòng)化流程和需求的日益復(fù)雜，用戶體驗(yàn)的直觀性和可操作性變得尤其重要。人們買新手機(jī)后，幾乎不會(huì)閱讀說(shuō)明書，僅需將應(yīng)用和聯(lián)系人從舊設(shè)備上轉(zhuǎn)移，然后花幾分鐘了解菜單。未來(lái)，這種簡(jiǎn)易性將應(yīng)用到機(jī)器人中，新用戶與機(jī)器人的交流壁壘將逐漸瓦解。
如今許多機(jī)器人可以通過(guò)演示來(lái)編程，例如，“引導(dǎo)式編程”。操作工對(duì)機(jī)器人所需的動(dòng)作分別進(jìn)行定位，并在平板電腦上記錄動(dòng)作。這可以將編程時(shí)間從幾小時(shí)縮減到幾分鐘。
與此同時(shí)，“物聯(lián)網(wǎng) +”可以為用戶避免不必要的復(fù)雜界面和過(guò)多的數(shù)據(jù)。它提供了虛擬或增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備，允許用戶與虛擬機(jī)器人進(jìn)行互動(dòng);同時(shí)提供直觀的操作面板;此外，它能檢測(cè)服務(wù)需求，并發(fā)送可操作警報(bào)至用戶手機(jī)。
可靠性
“物聯(lián)網(wǎng) +”最令人矚目的特色在于其前瞻預(yù)防能力：為防止設(shè)備出故障，可根據(jù)以往實(shí)境操作下的記錄進(jìn)行預(yù)測(cè)。該功能不按照時(shí)間間隔安排維護(hù)計(jì)劃，而是通過(guò)設(shè)備的實(shí)際情況進(jìn)行維護(hù)，從世界上的任何地方都能對(duì)機(jī)器人進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控。
在“物聯(lián)網(wǎng) +”的互聯(lián)服務(wù)和處理能力背后是幾百萬(wàn)的傳感器，它們將機(jī)器人間距、動(dòng)作、加速度等數(shù)據(jù)搜集到數(shù)據(jù)庫(kù)中。 AIG 報(bào)告表明加速計(jì)的成本已經(jīng)從 2007 年的 7 美元下降到如今約 50 美分。明智的公司會(huì)挖掘這些數(shù)據(jù)進(jìn)行備份、報(bào)告、診斷、基準(zhǔn)測(cè)量和分析。根據(jù) ARC 咨詢集團(tuán)統(tǒng)計(jì)，維修成本是預(yù)防成本的 2 倍，是預(yù)測(cè)成本的 10 倍。
從公司層面而言，透明化增強(qiáng)讓機(jī)器人評(píng)估更加可行，因?yàn)橹圃焐毯?ABB 的數(shù)據(jù)庫(kù)記錄了所有機(jī)器人的歷史信息，這些歷史記錄可以反過(guò)來(lái)對(duì)其性能進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)分析，用戶可以對(duì)維護(hù)活動(dòng)的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行排名，并找出生產(chǎn)事件和設(shè)備失誤之間隱藏的邏輯關(guān)系。
（轉(zhuǎn)載）
