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工厂已经自动化,但离人工智能还有点儿远
来源:联想控股 发布时间:2018-07-24

说到人工智能制造的时候,不少人会想到四处都是机械手臂的工厂。但即使目前最先进的自动化工厂,离AI还是有些距离。AI机器人全面进驻工厂,还有一些坎儿要过,比如,传统机器怎么办?如何给机器“号脉”预防故障?怎样提高整体的生产效率?人将在未来工厂中扮演什么角色……


日前,联想控股和电子城集团举办了一场“AI+制造”的主题研讨会,联想控股旗下联想之星和君联资本都阐述了自己在AI制造领域的布局,也讲述了人工智能进入制造领域的逻辑。那些灵动的机械手,其实和真正的AI制造还相去甚远,今天小编就带你见识一下AI+制造的未来到底是个什么样子吧!


只会走直线怎么行?


近年来,不少工厂引进了机器人运货,甚至一些餐厅开始出现机器人给客人上菜的场景。就实际体验来说,机器大多只能直来直去地走固定路线,很少能真正像人类一样手脚灵活。工厂内有没有可能实现“自动驾驶”呢?


美国硅谷的企业Canvas Technology引进了无人汽车的技术,生产的机器人主要用于工厂的仓库以及供应链。他们说到,并非所有工厂的环境都是井然有序的,可能会有杂物,也会有叉车、人员走动。这就要求即使是非结构性的环境,机器人也要能应对自如。



机器人首先需要知道自己处在什么情况当中,再决定要怎么走。这时,传统的2D的激光雷达就不够用了,3D雷达让机器人不仅看到路,还能看到货架、看到人,在复杂的环境中也能灵活地调整路线。


同时,传感器还可以和ERP企业资源管理系统或仓库管理系统连接。在一条完整的自动化生产线上,完成生产只是机器人资源分配的问题。


传统机器还能用么?



机器人的安装是非常复杂的,不仅涉及很多专业的知识,软件技能也必不可少。一个工业机器人的组装可能需要4~8周,而一排工业机器人甚至要耗费6~9个月时间。


联想之星旗下全球人工智能投资孵化平台Comet Labs的被投企业——Arch System发现,不一定必须对设备全面升级换代,传统机器也可以二次利用。因为无论是传统机器还是自动化的机器,产生的数据是相同的。


他们提出了一个行业物联网信息系统,能够帮助人们从不同的机器当中提取信息,在一个即插即用的部件内部进行转换,然后提取到云端或者是企业资源管理系统当中,进行下一步的数据分析。


比如Arch System曾与某个制衣工厂合作,在缝纫机器内部装入一个装置,就能收集所有的缝纫数据,然后用来预测衣服的产量、质量等。此外,传感器还可用于检测震动、温度、湿度、PM2.5等数据,与更多的工厂环境结合。


人类怎么和机器沟通?



制造领域的机器人,都有一套自己的编程语言,也许每一个机器人的编程语言都是不一样的。Ready Robotics为工业机器人创造了一个基于安卓的系统——Force,可以适配任何的系统或者是不同工厂的机器人。


人们可以把所有的机器人编程放在Force系统当中,通过一个集成化的系统处理所有的东西,无需再使用各种不同的编程语言,这样大家就都能够从工业机器人当中获益。而且这个产品即插即用,能够帮助工厂节省4~8周的时间。


传感器也能“无线充电”



物联网离不开各种传感器,但如果所有部件都要一起换电池的话,将会是一个噩梦。PsiKick给出了两个解决方案:


第一个办法是,用设置芯片的方式控制设备保持低功率,让传感器本身进一步节能。这样就能实现永久待机,不用考虑开关机的问题。


另一种方式,让传感器捕获外界的光、电磁波等外部能量转化成电能,类似手机的无线充电,但无需接触、距离会更远。


这种永久式的传感器,把它们放到机器当中,这样就不需要换电池,也不需要人工的巡查。人们就能够以前所未有的方式去打开新的数据流,带来下一代的数据革命。


AI给机器“号脉”



只要是机器,就难免会坏。人工智能可以帮助工厂做一些预测性的维护。比如现在这个机器的状态是什么?何时需要维修?其实理念非常简单,就像汽车里的安全带、安全气囊可以保证乘客安全一样,预测性维护可以提前采取措施,保证生产的安全。


Augury提倡在机器设备上装一个传感器,把所有设备的数据整合起来,在云端进行分析。然后把建议反馈给工厂,这样就有一个相应的预警措施。安装传感器只需要15分钟,而且能够应用在更多复杂的环境中。


在整个生产当中,维修和维护起着至关重要的作用,因为它会影响工厂处理故障时间。比如说一个美国的啤酒厂,通过物联网预测到灌装线发生了问题,不仅减少了8小时生产时间的浪费,同时避免了同批生产的数百万瓶啤酒的浪费。

关键词标签:机器人 自动化 人工智能 无人汽车

起点机器人

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