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2020年制造業最值得關注的10項技術
作者: 佚名 時間:2020-1-9文章來源:訪問量:764

我們身處的是一個幾乎每天都會涌現新技術或者新應用的時代。問題在于,制造商能否看透最新的技術進展,找到關鍵性的應用場景。有時候,即使是新興的技術也有可能在錯誤的時候被推向市場,比如一陣火爆之后又“退燒”的vr/ar。但只要某種技術能夠在業內站穩腳跟,那就有可能徹底改變制造商的運營方式。所以我們為您選出了在2020年發展前景最值得關注的10種技術。

5g網絡

智能制造過程中云平臺和工廠生產設施的實時通信、以及海量和人工智能平臺的信息交互,和的高效交互,對通信網絡有極為苛刻且多樣化的要求,需要引入可靠極高的無線通信技術。而反過來,5g將賦予生產制造設備更強的柔性制造能力,降低生產線的建設、改造的施工和維護成本。對于想要將其大批設備接入工業物聯網,實現數字化乃至智能化生產的制造商來說,5g技術的應用至關重要。

工業物聯網

借助感應器采集的大量數據,工業物聯網讓企業能夠以近乎實時的速度從聯網的設備上無縫采集數據。結合本文提到的其他技術,比如邊緣計算、5g、人工智能、機器學習,工業物聯網可以幫助企業利用生產數據,實現產品從設計、生產、銷售、巡檢、診斷維修、信息統計到報廢的全周期信息管理。此外,在基礎上實現的混流制造模式也能更好地滿足柔性化生產的需求。

機器人與自動化

近年來,我國工業機器人產業進入高速增長期,被應用于制造業中越來越多的領域。但絕大多數國產機器人應用于搬運、碼垛等低端領域,在多自由度機器人、交互型機器人、全自主移動機器人等領域卻成果不明顯。未來隨著協作機器人應用場景的豐富,對機器人技術的應用將進一步細化,再加上人工智能、機器學習技術的不斷成熟,還將獲得更大的用武之地。

另一方面,隨著5g技術的發展,軟件應用部分將從機器人端分離出來,通過無線網絡遷移到云計算平臺,大幅提高機器人的處理能力,足以應付更復雜的應用需求。

人工智能與機器學習

人工智能和機器學習技術讓制造商能夠基于數據獲得與各自運營活動相關的洞見。近年來,我國人工智能技術研究和產業應用的發展迅猛,目前已廣泛應用于語音識別、計算機視覺、機器人等領域。這方面的技術給制造商帶來的機會包括:在產品研發環節,通過融入人工智能和機器學習模塊,系統可根據設計師輸入的參數,自主設計出大量可選方案;在生產制造環節,可通過機器視覺技術實現自主分揀、搬運,并可在復雜工序中實現與人的協作,甚至通過搭建模型,實現預測性維護;在營銷環節,可基于機器學習模型對用戶的購買習慣以及產品的屬性進行深度學習,向用戶進行個性化推薦,向銷售端提供相關建議。

無人機

無人機的設計概念最早應用于軍工領域,但近幾年來無人機技術在民用領域的應用也獲得了長足的發展。除了消費級無人機之外,工業級無人機的行業應用場景也不斷增加,目前主要集中在安防、巡檢、物流投放方面。未來與制造生產環節的結合,有可能開發出與零部件及時交付和運營監察等功能,為制造業生產環境的優化帶來新的機遇。

可穿戴設備

可穿戴設備的種類越來越豐富,也給制造商帶來了越來越多的機會。目前可穿戴設備已經開發出的應用場景包括:在培訓、制造、維護、檢驗、設計等流程中提供可視化協助,提高效率;監督員工狀態,對不安全操作和疲勞狀態進行提醒;在受限環境中提高生產力(比如在高空作業中解放雙手,通過手勢識別實現無鍵盤輸入);聯系平臺或專家,展開大量數據,獲得遠程協助。未來隨著可穿戴設備作為載體與人工智能、機器學習、虛擬現實和增益現實等技術的進一步結合,還將開發出更多的用途。

3d打印和增材制造

在經歷了2014-2016年的瘋狂擴張之后,國內增材制造的市場規模增速明顯放緩,但在2018年依舊保持了26.2%的增長速度。未來隨著體驗經濟的興起,也將帶動大規模定制的需求,而3d打印和增材制造技術的成熟化意味著制造商可以利用更多新材料來滿足這種需求。

由于增材制造技術在桌面級應用以及簡單工藝大規模復制的場景下不具備成本優勢,目前國內的增材制造應用主要集中在高附加值、高定制化領域,包括工業機械、汽車制造、航天航空等領域,但由于假肢、植入物等醫用材料高度定制化的特點,未來增材制造在生物醫療市場的前景也值得關注。

邊緣計算

隨著生產設備的不斷升級,總是等待數據傳輸到控制中心,然后再返回指令的模式已經不現實了。邊緣計算能根據靠近需求所在地的原則提供數據處理能力,只將其余的關鍵信息在網絡中傳輸,從而滿足制造業在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能等方面的需求。采用邊緣計算意味著企業甚至可以在不需連接互聯網和無決策延遲的條件下進行生產,賦予了制造商更大的靈活性。

區塊鏈

區塊鏈技術主要用于解決非安全環境中的可信交易問題。目前對于區塊鏈技術的應用,主要側重4個要點:分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法。對于制造業來說,區塊鏈特別適合應用于供應鏈場景解決追溯問題。比如,飛機制造商空客集團已利用區塊鏈技術分析供應商及組件源頭,從而有效降低了飛機零部件修復的時間與費用。

當前區塊鏈在制造業中相關的主要應用場景包括防偽溯源、產品全生命周期管理、供應鏈管理、協同制造等。但總體而言,目前區塊鏈在制造業領域的應用還處于起步階段。未來隨著云制造場景的成熟,區塊鏈技術還可以用于在全球分布式制造的場景里,解決標準化的認證、訂單分配等問題,為制造業水平再上一個臺階打好基礎。

量子計算

盡管推出全球第一臺商用量子計算機的ibm公司承認,商用量子計算機要打敗今天的傳統計算機還需要時間。但ibm近期發布的報告《探索量子計算的制造業用例》(exploringquantumcomputingusecasesformanufacturing)也樂觀地預計,未來將量子計算與制造業結合可以讓企業解決傳統計算機無法應付的問題。比如,在新材料開發領域,量子計算能幫助制造商發現、設計和開發強度重量比更有利的材料、更高能量密度的電池以及有助于能量產生和碳捕捉的、效率更高的合成和催化流程;在控制領域,可用于半導體制造,計算出更加準確的結果;在設計領域,將大大加速建筑結構、流體/空氣動力學分析,縮短所需時間;還可用于供應鏈環節,加強機器學習的分析能力,提升產線優化和風險建模的能力。

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