工业革命4.0:通过网络和云科技实现机器自相控制和智能生产

   2024-09-26 工业品商城53
核心提示:在闻名遐迩的2011年汉诺威国际工业博览会(Hanover Messe)上,工业革命4.0这个名词首次被赋予深远含义并展现在世人面前。从本质上讲,工业革命4.0的理念主要落脚于借助互联网以及云计算等尖端科技手段,实现更大规模机器群体的有机联合与自主调配,进一步强化机器自我控制和自我优化的能力,实现更具智能化、高质量的生产

     在闻名遐迩的2011年汉诺威国际工业博览会(Hanover Messe)上,工业革命4.0这个名词首次被赋予深远含义并展现在世人面前。从本质上讲,工业革命4.0的理念主要落脚于借助互联网以及云计算等尖端科技手段,实现更大规模机器群体的有机联合与自主调配,进一步强化机器自我控制和自我优化的能力,实现更具智能化、高质量的生产流程,极大地降低人类在重复性劳动和依赖经验知识的领域中的参与度,从而推动生产效率和产品质量迈向全新的发展阶段。

     为了实现这一宏伟愿景,我们需要依托信息物理生产系统(Cyber-Physical Production Systems, CPPS)及其五层架构(简称“5C”),包括连接(Connection)、转换(Conversion)、中枢处理(Cyber)、认知(Cognition)以及构建(Configuration)。其中,连接(Connection)是实现整个生产体系变革的首要步骤。通过全面、无缝地将众多机器和嵌入式系统紧密联系在一起,实现机器向控制中心反馈信息,或者机器与机器(Machine to Machine, M2M)之间的数据交互。然而,要想构建一个能够容纳日益增长的机器群体的物联网(Internet of Things, IoT),我们需要网络科技和设备制造产业的共同努力,实现协同创新。

     在网络层面,我们亟需以往用的互联网协议(Internet Protocol, IPv4)取代,转而采用地址资源更加充裕的物联网网络协议(Internet of Things Protocol, IPv6)。实际上,早在2009年,美国加州的硅谷地区就已经开始呼吁全球范围的网络协议更新换代。目前,该项目在许多国家得到了积极响应,这无疑为工业革命4.0的顺利实施奠定了坚实基础。

     另一方面,在制造业内部,我们需要发动一场机器革命。这当中的关键在于为机器和设备植入适当的传感器元件,以便进一步增强机器之间的生存感知和信息交换能力。例如,苹果公司在为其移动设备引入支付功能—Apple Pay时,就成功地在内置的iPhone和iWatch芯片中搭载了近距离通讯技术(Near Field Communication, NFC)感应模块,这正是一种价格相对较低、且能充分满足其功能要求的传感器元件。同样地,要实现M2M,每台机器乃至其核心部分都需植入性能稳定、兼具连接功能,同时考虑到安装及运营成本的可读/可写型传感器。

     为了推动这场大规模的机器革命,我们特别需要来自机械与自动控制领域的领军企业(如德国西门子公司、美国通用电气公司)的鼎力支持和积极倡导。一旦实现了物联网(IoT),我们便可以期待高度自动化时代的来临。届时,机器(如今我们称之为机器人)之间将能够直接传输指令,甚至是多层次的指令,以实现自主控制。这样一来,过去由人工担任的接收一台机器的信息、分析决策,再为下一台机器执行相关操作的繁琐环节,便可以通过远程化、分散化监控的方式得以解决。

    我们也必须认识到,人在接收和分析信息的过程中往往容易产生偏差和错误。因此,实现机器之间的直接传输不仅可以避免这些问题,而且还能确保信息的准确性。在此过程中,选择和运用通用的信息交流标准显得尤为重要。在现有的技术条件下,2008年推出的MTconnect已经成为了制造业广泛采纳的信息交流标准,这意味着我们已经找到了实现这一目标的有效途径。

     在工业革命4.0的全景规划中,除去对常规操作流程的全方位自动化之外,其一显著特性在于各类设备运行状况的详细数据将被转化为实用的经验值,储存在以人工智能为核心的中枢系统(Cyber)内。相较之下,云平台则汇聚了多样化设备的详尽历史纪录。借助强大的大数据分析功能,中枢系统能够构筑起设备装置的实践运行模型,进而实现对生产过程的精细仿真及更高层次上的设备行为预测。远不止于实时问题通报,该系统还能借助准确捕捉微小变化的能力,自主执行健康监测任务,涵盖了如老化、零部件磨损等维护及经验性问题的预先判断。

     此外,中枢系统还将持续从人类或自身的经验中汲取养分,实现自我知识的丰富与提升。CPPS(Complex Product and Process Systems)将通过认知(Cognition)过程对获取到的数据信息和模拟决策成果进行深入评估,随后以恰当的方式展示给具备专业经验的人员或设计师,经过他们的审慎判断后,决定是否采纳计算机的建议,或者为其更新问题分析准则。人机交互的结果将反哺回中枢系统,使之进一步累积这些反馈信息,进行自我构建(Configuration)与自我完善。如此一来,经过优化升级的系统将能更为精准地应对未来的各项工作挑战。

     机器间的自主控制管理、自动化以及自优化策略极大地增强了资源利用效率,从而颠覆了传统工厂集中控制的生产模式。在自动化生产环境下,那些具备高效节能优势的微型反应器、微型生产装置将得到充分发挥(即精细化生产规模)。举例来说,大量微型反应器(Micro Reactor)有望替代单一大型体积的反应器,这一举措的优势在于,相对于大规模粗放接触反应,微量反应将能进行得更为彻底、更为高效,从而降低投入成本、减少浪费现象,提升整体生产力水平。同时,精细化生产规模还有助于企业更快地响应市场需求,依据市场需求量灵活调整生产计划,最大限度地避免生产过剩情况的发生。另一方面,人机交互的远程化和分散化趋势也便于用户更便捷地参与到生产环节之中,使得订单处理更为精确,并且可以根据用户自定义的参数进行相应调整,从而满足个性化需求。我们坚信,在不远的将来,人们将能够通过手机应用程序(APP)客户端选择所需模型或输入简单易懂的构建程序,从而生产出完全符合个人定制要求的产品。


 
 
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