Το βιομηχανικό Διαδίκτυο μπορεί να συνδέσει όλο τον εξοπλισμό, τους αισθητήρες και τα ρομπότ, έτσι ώστε να μπορούμε να κατανοήσουμε καλύτερα τον ίδιο τον εξοπλισμό και το πιο σημαντικό, πώς να βελτιώνουμε συνεχώς τη διαδικασία παραγωγής με αυτές τις πληροφορίες. Από την άποψη του κύκλου ζωής της παραγωγής, το βιομηχανικό Διαδίκτυο μπορεί να επιφέρει αλλαγές στις τρεις κύριες πτυχές στις οποίες δίνουν προσοχή τα εργοστάσια: αποδοτικότητα παραγωγικότητας, χρόνο λειτουργίας και ποσοστό πιστοποίησης προϊόντων και να παρέχει νέες ιδέες για όλους τους συνδέσμους ολόκληρου του κύκλου ζωής της παραγωγής.
Για παράδειγμα, όταν ένα ηλεκτρονικό εργοστάσιο συναρμολογεί κινητά τηλέφωνα, υπολογιστές και άλλα προϊόντα, η γενική πρακτική του εργοστασίου είναι ότι οι εργαζόμενοι βασίζονται σε εργαλεία ακριβείας για να εξασφαλίσουν την ακρίβεια της συναρμολόγησης. Κάθε σύνδεσμος συναρμολόγησης πρέπει να περάσει τη δοκιμή και τα αποτελέσματα της δοκιμής καθορίζουν εάν η προηγούμενη διαδικασία μπορεί να περάσει. Τα γενικά εργοστάσια δεν μπορούν να ανατρέξουν στην προηγούμενη διαδικασία, αλλά το βιομηχανικό Διαδίκτυο μπορεί να προσαρμόσει τις παραμέτρους που απαιτούνται στη διαδικασία συναρμολόγησης. Λαμβάνοντας ως παράδειγμα το κινητό τηλέφωνο, υποτίθεται ότι η ακρίβεια συναρμολόγησης διαφόρων εξαρτημάτων στο εσωτερικό είναι 30 μικρά. Σύμφωνα με τα τελικά αποτελέσματα των δοκιμών, η ανοχή των εξαρτημάτων αποκλίνει πάντα στα 50 μικρά στη μία πλευρά. Χρησιμοποιώντας το βιομηχανικό Διαδίκτυο, αυτά τα δεδομένα παραγωγής μπορούν να ανατροφοδοτηθούν στο επίπεδο σχεδιασμού μέσω της μορφής βιομηχανικού Διαδικτύου. Με την ανάλυση, τον προσδιορισμό και την προσαρμογή των παραμέτρων ενός συγκεκριμένου συνδέσμου συναρμολόγησης στην προηγούμενη διαδικασία, μπορούν να εξαλειφθούν τα συστηματικά σφάλματα. Αυτό δείχνει ότι τα πραγματικά δεδομένα στη διαδικασία παραγωγής που λαμβάνονται μέσω του βιομηχανικού Διαδικτύου μπορούν να βελτιώσουν την τελική ποιότητα παραγωγής, η οποία αντανακλά την αξία του βιομηχανικού Διαδικτύου τόσο από την άποψη της κλίμακας ικανοτήτων όσο και από την άποψη του κύκλου ζωής.
Εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην κατασκευή
Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται ευρέως στην κατασκευή. Το εργοστάσιο κρίνει διεξοδικά την πιθανότητα προβλημάτων ρομπότ με βάση τα ιστορικά δεδομένα χιλιάδων ρομπότ και κάνει προληπτική διάγνωση στη λειτουργία ολόκληρου του εξοπλισμού. Το σύστημα χρησιμοποιεί αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να κάνει κρίσεις με βάση μεγάλο αριθμό ιστορικών δεδομένων και μπορεί να πραγματοποιήσει προληπτική συντήρηση για την κατάσταση λειτουργίας του εξοπλισμού. Η ABB άρχισε να συνδέει ρομπότ με διακομιστές το 2007 για να μοιράζεται δεδομένα όπως πιθανά προβλήματα και τη λειτουργία του εξοπλισμού. Μετά από περισσότερα από δέκα χρόνια συσσώρευσης δεδομένων, έχουμε κατακτήσει μεγάλο αριθμό δεδομένων λειτουργίας διαφόρων εργοστασίων σε όλο τον κόσμο. Στο μέλλον, θα χρησιμοποιήσουμε περαιτέρω τη μηχανική εκμάθηση για να λανσάρουμε υπηρεσίες προληπτικής διάγνωσης και συντήρησης που βασίζονται σε πλατφόρμα cloud μέσω ανάλυσης δεδομένων. Εκτός από την προληπτική συντήρηση, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να φέρει μερικές ιδέες για την επίλυση των προβλημάτων συμφόρησης σε ολόκληρη τη διαδικασία παραγωγής, όπως η γραμμή παραγωγής της διαδικασίας συγκόλλησης αμαξώματος ενός εργοστασίου αυτοκινήτων. Το πιο σημαντικό σημείο είναι ότι στον τομέα της αλληλεπίδρασης ανθρώπινου ρομπότ στο μέλλον, η τεχνητή νοημοσύνη θα έχει μεγάλα επιτεύγματα. Προς το παρόν, η αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή που βασίζεται στον εξοπλισμό παραγωγής βρίσκεται ακόμη σε σχετικά παραδοσιακό στάδιο, απαιτώντας από τους ανθρώπους να εισάγουν οδηγίες για να πραγματοποιήσουν τη διαδικασία αλληλεπίδρασης. Η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να κάνει την αλληλεπίδραση μεταξύ ανθρώπων και ευφυών ρομπότ πιο φυσική στο μέλλον.
Τάσεις ανάπτυξης και σενάρια εφαρμογής μελλοντικών ρομπότ
Με την αλλαγή των εξωτερικών παραγόντων, η ταχύτητα ανάπτυξης των βιομηχανικών ρομπότ τα τελευταία 10 χρόνια είναι κάπως εκπληκτική, τόσο σε παγκόσμιο επίπεδο όσο και στην Κίνα. Σε παγκόσμιο επίπεδο, τα βιομηχανικά ρομπότ διατηρούν ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης από 15% έως 20%. Στην Κίνα, σύμφωνα με την abb, ο ρυθμός ανάπτυξης της αγοράς βιομηχανικών ρομπότ της Κίνας ξεπέρασε το 50 τοις εκατό το 2017.
Από την άποψη των προϊόντων και των τεχνολογιών, η δομή και η τεχνολογία εφαρμογής των βιομηχανικών ρομπότ δεν έχουν αλλάξει πολύ από τη δεκαετία του 1970. Τα περισσότερα βιομηχανικά ρομπότ χρησιμοποιούνται για την ολοκλήρωση επαναλαμβανόμενων, απλών, βαρετών και ακόμη και επικίνδυνων εργασιών. Επί του παρόντος, τα βιομηχανικά ρομπότ χρησιμοποιούνται κυρίως σε μεγάλης κλίμακας παραγωγή με παραγωγική ικανότητα και ζήτηση παραγωγής, όπως αυτοκίνητα, ηλεκτρονικά, τρόφιμα και ποτά και άλλες βιομηχανίες. Λόγω της προφανούς επίδρασης κλίμακας της αυτοκινητοβιομηχανίας, η αυτοκινητοβιομηχανία ήταν πάντα η πιο ευρέως χρησιμοποιούμενη βιομηχανία για βιομηχανικά ρομπότ. Από πέρυσι, η βιομηχανία ηλεκτρονικών έχει γίνει ο μεγαλύτερος χρήστης βιομηχανικών ρομπότ λόγω της αύξησης της ζήτησης στην κινεζική αγορά. Ταυτόχρονα, τα ρομπότ χρησιμοποιούνται επίσης σε παραδοσιακές βιομηχανίες όπως τρόφιμα και ποτά, μεταλλικά προϊόντα και πλαστικά προϊόντα.
Όσον αφορά την εφαρμογή, η βιομηχανία logistics και λιανικής θα γίνει ένα νέο πεδίο εφαρμογής των ρομπότ στο μέλλον λόγω της υψηλής ζήτησης ανθρώπινου δυναμικού και της ταχείας ανάπτυξης βιομηχανικής κλίμακας. Εργασίες διαλογής που απαιτούνται τόσο από την αποθήκη όσο και από τη βιομηχανία logistics. Είτε πρόκειται για φόρτωση, αναπλήρωση ή διαχείριση ραφιών λιανικής, είναι κατάλληλο για σενάρια εφαρμογής ρομπότ. Ως εκ τούτου, ο κλάδος των logistics και του λιανικού εμπορίου θα είναι η επόμενη αναδυόμενη βιομηχανία, καθώς και η αρχή της διείσδυσης των ρομπότ από βιομηχανία σε βιομηχανία υπηρεσιών.
Λόγω της γήρανσης και του αυξανόμενου κόστους εργασίας, στην Ευρώπη, η ζήτηση για ρομπότ έχει διεισδύσει σταδιακά από μεγάλα εργοστάσια σε μικρομεσαία εργοστάσια και ακόμη και μικρά εργαστήρια. Για τις μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις, η παραγωγή χαρακτηρίζεται από μικρές παρτίδες και πολλαπλές ποικιλίες και η διαδικασία παραγωγής αλλάζει συνεχώς. Η χρήση παραδοσιακών βιομηχανικών ρομπότ θα καταναλώσει πολύ χρόνο εναλλαγής. Ως εκ τούτου, οι μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις χρειάζονται μικρά και ευέλικτα προϊόντα και η ευκολία χρήσης των ρομπότ είναι το κλειδί.
Σε σύγκριση με την ανάπτυξη της βιομηχανίας υπολογιστών, τα βιομηχανικά ρομπότ βρίσκονται ακόμα στο στάδιο των «υπερυπολογιστών» και η εποχή των «προσωπικών υπολογιστών» για τα ρομπότ δεν έχει φτάσει ακόμη. Ανατρέχοντας στην ιστορία του υπολογιστή από την εφεύρεση έως τη διάδοση, διαπιστώθηκε ότι η μείωση της τιμής, η μείωση του όγκου, η εφαρμογή είναι εύκολη στη χρήση και η φιλική προς το χρήστη γραφική διεπαφή είναι οι τρεις σημαντικοί παράγοντες που τελικά κάνουν τον υπολογιστή να εισέλθει σε χιλιάδες νοικοκυριά από το εργαστήριο. Ομοίως, το κόστος, η ασφάλεια της συνεργασίας ανθρώπου-μηχανής και η ευκολία χρήσης είναι οι περιοριστικοί παράγοντες για τη διείσδυση των ρομπότ από τη βιομηχανία σε άλλους τομείς. Στη διαδικασία της διείσδυσης των ρομπότ από τη βιομηχανία στην κατανάλωση, η αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή είναι ένας από τους παράγοντες που περιορίζουν την ανάπτυξη των ρομπότ. Είτε στη βιομηχανία είτε σε άλλα σενάρια, πώς μπορούν οι μηχανές να αλληλεπιδράσουν καλύτερα με τους ανθρώπους; Πώς να βοηθήσετε καλύτερα τους ανθρώπους να ολοκληρώσουν την εργασία στη διαδικασία εργασίας και παραγωγής; Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει τη δυνατότητα επίλυσης αυτών των προβλημάτων. Όσον αφορά την αξιοπιστία της αλληλεπίδρασης ανθρώπου-υπολογιστή, υπάρχει ακόμη μια σημαντική ανακάλυψη που πρέπει να γίνει στην τεχνολογία. Όσον αφορά τα βιομηχανικά ρομπότ, τα ρομπότ στα εργοστάσια μπορούν τώρα να εκτελούν οδηγίες ακριβώς χωρίς να κάνουν λάθη, επειδή ο μηχανικός σχεδιασμός, η εγκατάσταση και η θέση σε λειτουργία πρέπει να λειτουργούν στη γραμμή παραγωγής μέσω οδηγιών. Η ιδανική κατάσταση στο μέλλον είναι τα ρομπότ να μπορούν να αλληλεπιδρούν με τους ανθρώπους με πιο φυσικό τρόπο όπως οι μαθητευόμενοι και να μπορούν να αλλάζουν από μαθητευόμενους σε ώριμους εργαζόμενους υπό την καθοδήγηση ανθρώπων.