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關(guān)注中國自動化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的先行者!
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2017,未來已來
  • 廠商:控制網(wǎng)
  • 作者:顧碩
  • 點擊數(shù):2226     發(fā)布時間:2017-03-02 11:14:00
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不知不覺,2017年已悄然走過兩個月的時間。從“十二五”到“十三五”,制造業(yè)發(fā)展的腳步始終沒有停歇。無論是經(jīng)濟增長的高峰,還是增速減緩的低谷,自動化作為技術(shù)先鋒,一直引領(lǐng)、助力著中國制造業(yè)不斷前行。本期《自動化博覽》將展望2017年技術(shù)及產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢,看《中國制造2025》戰(zhàn)略下,制造業(yè)如何風(fēng)起云涌。

迎接物聯(lián)網(wǎng)大爆發(fā)

如今,全球的上網(wǎng)人口日益增多,而硬件產(chǎn)品的價格卻不斷下降。有報告顯示,預(yù)計在2020年全球?qū)⒂?40億臺設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng),平均每個人有4個硬件設(shè)備。另一方面,政府和企業(yè)成為物聯(lián)網(wǎng)的主要使用者,企業(yè)也將成為物聯(lián)網(wǎng)解決方案的最主要投資者。據(jù)悉,預(yù)計2015年~2020年,企業(yè)在全球物聯(lián)網(wǎng)復(fù)合投資會達到近9萬億美元。

經(jīng)過近幾年的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)投資回報率最高的產(chǎn)業(yè)是工業(yè)制造業(yè),現(xiàn)在已經(jīng)有超過250萬億個工業(yè)機器人被制造出來,用來提升生產(chǎn)效率,讓企業(yè)生產(chǎn)更加自動化。更多的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)公司,也正在利用傳感器收集數(shù)據(jù),實施精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。我們看到,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在健身跟蹤、自動駕駛汽車、車聯(lián)網(wǎng)等新興領(lǐng)域逐漸顯現(xiàn)出巨大作用,但是在物理網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展過程中也出現(xiàn)了很多問題。比如,目前的基礎(chǔ)設(shè)施還不能處理龐大的數(shù)據(jù)流量,而能解決流量問題的新型網(wǎng)絡(luò)又太復(fù)雜,不便使用。另外,隱私安全問題將成為一大挑戰(zhàn),一旦受到黑客攻擊,不管對政府、企業(yè),還是消費者,影響都非常大。正因如此,2017年,網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)保險方面的需求會出現(xiàn)爆發(fā)式增長。但即使存在一些障礙,物聯(lián)網(wǎng)仍然是一個龐大的市場,在未來十年內(nèi),人們對物聯(lián)網(wǎng)的投資收益將會翻倍。

善用大數(shù)據(jù)與工業(yè)云

幾年前,我們聽到大數(shù)據(jù)總認(rèn)為距離人們的工作、生活還很遙遠,而現(xiàn)在,大數(shù)據(jù)已經(jīng)服務(wù)于我們的日常生活。最簡單的例子:2012年“今日頭條”APP上線,短短幾年時間迅速超過很多互聯(lián)網(wǎng)門戶網(wǎng)站的影響力,重要原因就是“今日頭條”在智能引擎下的精準(zhǔn)推送,形成了一個“最懂你”的信息分發(fā)內(nèi)容平臺。它根據(jù)用戶的特征、內(nèi)容瀏覽軌跡和環(huán)境特征匹配用戶可能最感興趣的內(nèi)容。這背后是依靠大數(shù)據(jù)和智能化的推薦引擎,實現(xiàn)了“千人千面”的效果。如今,工業(yè)制造業(yè)開始深度挖掘大數(shù)據(jù)價值,更通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、遠程監(jiān)控技術(shù)、云計算、邊緣計算等實現(xiàn)大數(shù)據(jù)與工業(yè)云的連接。2017年,在強化大數(shù)據(jù)與產(chǎn)業(yè)融合的同時,要提升大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用能力,圍繞落實《中國制造2025》,深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展,支持開發(fā)工業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案,利用大數(shù)據(jù)培育發(fā)展制造業(yè)新業(yè)態(tài)。

制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)將不再重要

2016年,我國數(shù)字化研發(fā)設(shè)計工具普及率、工業(yè)企業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率分別達到61.8%和38.2%,制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展水平不斷提高。2017年,互聯(lián)網(wǎng)將不再重要,因為它將融入到各產(chǎn)業(yè)、各應(yīng)用領(lǐng)域,甚至是各種產(chǎn)品和各類技術(shù)中,互聯(lián)網(wǎng)將無處不在。制造技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)將融合發(fā)展,成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重大趨勢和主要特征。這種融合依托于互聯(lián)網(wǎng)平臺,將“互聯(lián)網(wǎng)+制造業(yè)”延伸至各類應(yīng)用場景,更像是“兩化融合”的一種具體的意識形態(tài)。“互聯(lián)企業(yè)”、 “工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)”、”數(shù)字化企業(yè)”等概念都是在制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合的聚力下所產(chǎn)生,由此可以更加方便地憑借自動化技術(shù)獲取設(shè)備及整個工廠中的大數(shù)據(jù),再利用信息技術(shù)將這些數(shù)據(jù)進行有效整合并加以利用,從而打造智能工廠,加快實現(xiàn)《中國制造2025》。

新一代人工智能(AI)引領(lǐng)智能制造

人工智能具有一些基本特點,包括對外部世界的感知能力、記憶和思維能力、學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力、行為決策能力、執(zhí)行控制能力等。2016 年,美國國家科學(xué)技術(shù)委員會(NSTC)機器學(xué)習(xí)和人工智能小組委員會編寫《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計劃》。此《戰(zhàn)略》的愿景之一就是促進經(jīng)濟發(fā)展,這樣的發(fā)展一定要結(jié)合行業(yè)。比如在制造業(yè),技術(shù)進步能在整個工程產(chǎn)品生命周期內(nèi)引發(fā)新工業(yè)革命。AI可以通過更可靠的需求預(yù)測、提升運營和供應(yīng)鏈靈活性,以及對改變制造業(yè)營運的影響進行更好的預(yù)測來加速生產(chǎn)能力。AI可以創(chuàng)造更智能、更快、更便宜和更環(huán)保的生產(chǎn)流程,從而提高工人的生產(chǎn)率、提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低成本并改善工人的健康和安全。機器學(xué)習(xí)算法可以改善制造流程的調(diào)度并減少庫存要求。未來,新一代的人工智能技術(shù)將研究的理念從機器人轉(zhuǎn)向更加廣闊的智能自主系統(tǒng),從而促進改造各種機械、裝備和產(chǎn)品,走上智能化之路。人工智能時代將是一個比移動互聯(lián)時代大十倍的市場,2017年我們將看到最直觀的影響是在自動駕駛領(lǐng)域,隨著AI技術(shù)的發(fā)展會令自動駕駛更為安全穩(wěn)定,并使其產(chǎn)業(yè)化更進一步。

虛擬現(xiàn)實(VR)/增強現(xiàn)實(AR)將大量應(yīng)用于工業(yè)制造業(yè)

2017年初,某自動化巨頭企業(yè)宣布收購3D實時技術(shù)的軟件公司,并稱此項收購將為其工業(yè)軟件產(chǎn)品組合帶來先進的虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù),有利于增強其產(chǎn)品的沉浸式仿真、培訓(xùn)功能,以及先進的3D可視化功能。這正預(yù)示著,VR與AR技術(shù)正迅速成為提供操作員培訓(xùn)、模擬仿真和資產(chǎn)管理解決方案的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。以汽車工業(yè)為例,VR技術(shù)既是一個最新的技術(shù)開發(fā)方法,更是一個復(fù)雜的仿真工具,它旨在建立一種人工環(huán)境,人們可以在這種環(huán)境中以一種自然的方式從事駕駛、操作和設(shè)計等實時活動。并且VR技術(shù)也可以廣泛用于汽車設(shè)計、實驗和培訓(xùn)等方面。在產(chǎn)品設(shè)計中借助VR技術(shù)建立的三維汽車模型,可顯示汽車的懸掛、地盤、內(nèi)飾直至每個焊接點,設(shè)計者可確定每個部件的質(zhì)量,了解各個部件的運行性能。這種三位模式準(zhǔn)確性很高,汽車制造商可按得到的計算機數(shù)據(jù)直接進行大規(guī)模生產(chǎn)。這與智能制造中所提的數(shù)字化生產(chǎn)不謀而合。

2017年,未來已來。“十三五”的大門已經(jīng)開啟,這又會是嶄新的篇章,希望自動化技術(shù)可以化作諾亞方舟,載著中國制造業(yè)乘風(fēng)破浪。

摘自《自動化博覽》2017年2月刊

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