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能夠自動(dòng)檢測(cè)何時(shí)需要備件的機(jī)器;能夠在運(yùn)行期間自行監(jiān)測(cè)質(zhì)量,節(jié)省檢查費(fèi)用的生產(chǎn)系統(tǒng);能夠自動(dòng)識(shí)別、移動(dòng)組件的機(jī)器人……這些想象中的圖景正逐漸成為工業(yè)生產(chǎn)中的現(xiàn)實(shí)。 得益于人工智能(AI)、邊緣計(jì)算等未來科技,上述情況才得以實(shí)現(xiàn)。這些科技開辟了新型商業(yè)模式與生產(chǎn)潛力,因而為離散型及加工型工業(yè)提供了巨大機(jī)會(huì)。正因如此,科技在確保工業(yè)企業(yè)在未來保有競(jìng)爭(zhēng)力方面扮演著不可或缺的角色。 數(shù)據(jù)是新科技的基礎(chǔ) 未來的科技將建立在數(shù)據(jù)可用性之上。得益于工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,這些可用數(shù)據(jù)正在大幅增加。類似于西門子數(shù)字化企業(yè)業(yè)務(wù)組合這樣的數(shù)字化解決方案已能反映出工業(yè)生產(chǎn)的每一步——從產(chǎn)品設(shè)計(jì)到生產(chǎn)再到運(yùn)用——都是應(yīng)用“數(shù)字孿生”技術(shù)在虛擬狀態(tài)下進(jìn)行的。 更重要的是,這些生產(chǎn)步驟之間的數(shù)字化鏈接也愈加緊密、通透,從而產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)池。如今,未來科技可以通過全新的方式分析、利用這些數(shù)據(jù)池。 人工智能的例子清晰地闡釋了上述含義。人工智能本身并不是一項(xiàng)新科技。例如,西門子早在20世紀(jì)90年代就曾在鋼鐵廠安裝過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此后,該技術(shù)又取得了巨大進(jìn)步。 計(jì)算機(jī)能力已多次翻倍;算法也已越變?cè)胶茫还S廠房中的硬件設(shè)施表現(xiàn)也在改善。另外,數(shù)據(jù)傳輸速度大幅增加,這意味著我們能夠比以往更快、更全面地收集、分析那些與日俱增的可用數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析也變得日益復(fù)雜。 工業(yè)行業(yè)為未來科技做準(zhǔn)備 在上述平臺(tái)中,用戶不僅可以收集、查看數(shù)據(jù)——他們還可以使用人工智能算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從而在此基礎(chǔ)上提高生產(chǎn)流程的效率。 例如,西門子安貝格工廠采用的人工智能算法利用來自銑床的數(shù)據(jù)判斷機(jī)器主軸何時(shí)達(dá)到使用壽命需要更換。這可以使非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間降至最低,讓每臺(tái)機(jī)器每年節(jié)約10000歐元的成本。 人工智能無(wú)須專門在物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)中運(yùn)行。得益于更高功率的計(jì)算機(jī)以及更高性能的硬件,它已能夠在廠房中運(yùn)行——換句話說,能夠在機(jī)器上運(yùn)行。 該科技被稱作邊緣計(jì)算。它具有如下優(yōu)點(diǎn):智能應(yīng)用程序可當(dāng)場(chǎng)運(yùn)行,傳輸路徑短,幾乎能夠?qū)崟r(shí)處理數(shù)據(jù)。另外,與操作相關(guān)的數(shù)據(jù)仍在本地受到保護(hù)——若想更新人工智能應(yīng)用程序,只需連接云平臺(tái)即可。 人工智能還為自動(dòng)處理系統(tǒng)開辟了全新的可能性。過去,人們必須花費(fèi)大量時(shí)間訓(xùn)練機(jī)器人操作已知物體,精準(zhǔn)每個(gè)動(dòng)作并對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)編程。 但人工智能使得處理系統(tǒng)能夠識(shí)別已知甚至未知物體,為其計(jì)算最佳抓取點(diǎn)。這一功能可應(yīng)用于汽車等復(fù)雜產(chǎn)品的全自動(dòng)裝配線——這些裝配線對(duì)靈活度要求極高。為此,機(jī)器人還必須能夠精準(zhǔn)定位、移動(dòng)不同組件。 這些未來科技已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí),但它們?nèi)杂芯薮鬂摿Γ梢宰屔a(chǎn)變得更可靠、更有效,更重要的是,變得更靈活。只有這樣,我們才能滿足日益增長(zhǎng)的小量定制產(chǎn)品需求,甚至滿足最小批量需求——更重要的是,我們要做得快、做得好,還要有吸引人的價(jià)格。 成功需要多方共同作用 在這一背景下,有一點(diǎn)十分重要——未來科技永遠(yuǎn)需要新的研究、開發(fā)途徑。只有當(dāng)各個(gè)規(guī)模、各個(gè)行業(yè)的企業(yè)在平等的基礎(chǔ)上協(xié)同努力,這些科技才能被成功應(yīng)用。 這里的關(guān)鍵在于,要將數(shù)字專業(yè)知識(shí)與工業(yè)專業(yè)知識(shí)結(jié)合起來。幾十年來,一些特定部門已經(jīng)對(duì)其工業(yè)應(yīng)用有了深入了解,而這種了解對(duì)于在工業(yè)環(huán)境中應(yīng)用數(shù)字解決方案、人工智能、邊緣計(jì)算以及自主處理系統(tǒng)是不可或缺的。更重要的是,這一復(fù)雜問題需要商業(yè)、科學(xué)以及政府部門的多方努力。 政府必須為研究、基礎(chǔ)設(shè)施、IT安全以及教育提供動(dòng)力。 能夠從政府方面獲得協(xié)調(diào)的、跨國(guó)界的正確監(jiān)管動(dòng)力十分必要。在此,有四方面至關(guān)重要: 1. 我們需要一個(gè)有利于創(chuàng)新的生態(tài)系統(tǒng)——這需要通過支持與應(yīng)用相關(guān)的研究、投資才能實(shí)現(xiàn)。這是未來科技迅速轉(zhuǎn)為可用產(chǎn)品的唯一方法。 2. 區(qū)域范圍的IT基礎(chǔ)架構(gòu)與快速互聯(lián)網(wǎng)訪問是基本要求。工業(yè)4.0不僅需要更多帶寬,還需要極短的傳輸時(shí)間以及最大的可用性。這對(duì)于未來工業(yè)是缺一不可的。舉例來說,如果一個(gè)中型或小型公司所在地區(qū)沒有足夠的互聯(lián)網(wǎng)接入,它如何能進(jìn)入數(shù)字化未來?這正是需要政府有所行動(dòng)的地方。 3. IT安全對(duì)工業(yè)4.0的成功至關(guān)重要。另外,數(shù)字化與網(wǎng)絡(luò)安全的發(fā)展也必須齊頭并進(jìn)。正因如此,今年年初,西門子與部分合作伙伴簽署了關(guān)于網(wǎng)絡(luò)安全的《信任憲章》,目的在于為當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)立最低標(biāo)準(zhǔn)。目前,該《信任憲章》已得到16家公司、組織的支持。 4. 各級(jí)教育必須重新定位以適應(yīng)新型數(shù)字發(fā)展。IT、軟件、編程、通信技術(shù)、IT安全以及數(shù)據(jù)分析等方面的技能擴(kuò)展對(duì)于未來工業(yè)應(yīng)用必不可少。而這些改變絕不會(huì)在一夜之間完成。我們需要帶領(lǐng)如今甚至未來的員工與我們一道踏上這條未來之路。只有這樣,我們才能充分利用這些未來科技提供的機(jī)遇。 未來科技須服務(wù)于社會(huì)目標(biāo) 在上述所有問題中,我們絕不能孤立地看待科技。它必須對(duì)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)成功有所貢獻(xiàn),還應(yīng)當(dāng)服務(wù)于社會(huì)目標(biāo)——那就是改善人類生活。 歸根結(jié)底,人類才是自始至終的關(guān)注焦點(diǎn)。人工智能、邊緣計(jì)算等新科技可以讓人們的工作不容易出錯(cuò),并為創(chuàng)造性任務(wù)提供更多空間。但是,與很多人的意見不同,我們認(rèn)為科技不會(huì)取代人類。相反,這些科技只是為了讓我們保持成功優(yōu)勢(shì),從而加固我們的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,尤其是在B2B領(lǐng)域。 |