智能工业制造三大发展核心

对消费方的需求迅速变化，制造业面临的挑战变得越来越复杂。如今，智能制造使用传感技术并结合AI算法来提高信息可见性和系统可控性。在网络物理系统的应用下，协作机器人，数字双胞胎和预测性维护是业界的智能制造业发展焦点。

1. 协作机器人

   在过去，传统的大型工业机器人对入境，高投资成本和长期回收期的高障碍。为应对这个问题，协作机器人逐渐发展以取代大型工业机器人。

   协作机器人成本相对较低，高度灵活，而且企业更容易部署，不需要太多额外的保护或软件套件来满足制造过程不断变化的需求。协作机器人适合引入到高度重复的任务中，但不需要太困难的现场工作。协作机器人还可以提高安全性。

   合作机器人具有更好的价格优势，也是智能制作，更多的中小企业愿意采用，这也推动了合作机器人的市场。协作机器人主要用于设计循环和高产品变异性的行业，如汽车工业和电子制造，以便自动化灵活性。

   • 通用的机器人

     环球机器人在Cobot行业中拥有最高的市场份额。通过自动化制造解决方案，它解决了制造业的劳动力短缺问题，积极开发和采用机器人，为肮脏，沉闷和危险的3D工作。市场，针对中国，印度和东南亚市场，劳动力需求大。

   • Techman Robot（TM Robot）-Quanta Computer Inc.

     TM ROBOT于2016年首次销售，并于2018年成为全球协作机器人市场第二大市场份额。TM ROBOT专注于机器视觉技术，采用视觉检测自动修正物体位置偏移，配合智能界面工作，让工作人员能够快速、轻松地操作，跟踪工作进度，及时监控机器人手臂的操作情况。TM ROBOT通过准确识别物体加深了在各个行业的应用，也扩展了智能视觉的生产系统。

   • 传统的工业机器人进入市场合作机器人（Cobot）

     许多主要的工业自动化和机器人制造商也在投资协同机器人的发展。例如，ABB推出了Yumi单臂和双臂Cobot。与以前的工业机器人相比，它更加灵活，降低了成本。它的Cobot可以连接网络和设备。它可以更准确地监控和控制工作，并使用数据驱动分析来提高操作性能，可靠性和使用寿命。ABB还引入了一种可监测的无限传感器，可以通过监测振动和振动状态的程度来评估。另一方面，它还允许维护人员远程监控，而无需接近危险轴承轴。

   另一个全球机器人品牌Kuka正在开发。

   人-机器人增强技术(human - robot enhancement, HRA)是人类工作的延伸，提高了机器人的准确性和灵敏度。通过机器学习，它可以与人类实时互动，响应不断变化的任务，更快、更准确、更安全地安装组件。

   • 激烈的行业竞争

     随着传感器和机器视觉技术的突破，联合AI，Cobot继续提高技术，并在安全方向发展和易用性。Cobot不是人类的替代品。它可以与人类和机器合作;相互补充，共同努力完成工作要求。

   帮助提高生产力。

   相比之下，大量资源继续投资研发自动化技能和Cobot，这也使行业更加激烈。

2. 数字双胞胎，实时整合

   数字双胞胎是通过传感器收集的设备，流程和系统的虚拟副本，是新的战略技术之一。数字双胞胎在物理模型和虚拟模型之间建立连接，通过传感器实时监控数据，进一步分析和判断，并反馈，使虚拟模型能够连续优化以实现实时虚拟 -真正的整合。

目前，该技术也应用于多个行业，如医疗领域的急诊室患者流量监控、建筑领域的远程监控、能源领域的实时监控和输配电调节等，从而更高效的管理，降低成本。

在制造方面，数字双胞胎用于生产，设计和产品开发，因此可以减少产品开发周期以应对定制和小型化的趋势，并创造更合适的制造计划和精确的生产控制。优化整体制造过程。此外，在工业自动化的转型中，建立内容互联网也允许数字双胞胎技术更准确，实现智能制造。产品设计中使用的数字双胞胎允许制造商在虚拟环境中调整产品设计，并在产品正式启动之前调整产品设计，并验证产品功能，安全和质量。

数字双胞胎上的生产方面专注于实现工厂的数字和自动化的虚拟调整。此外，操作方面的数字双胞胎使用整个生产线的数据来通过模拟预测失败，以降低能量消耗或停机的风险。

3. 预测性维护以降低成本和提高产量

   预测维修是智能制造中的一项重要技术。通过分析生产数据，实时监控设备运行，优化维修计划，可以有效防止停机等事故，降低维修成本，增加工厂运行时间，提高产量。

   如今，大多数工厂都在24小时运转，相对的停工成本继续增加。在意外停机的情况下，将损失高成本。通过预测性维护优化停机时间计划，最大限度地减少计划外停机的风险，延长设备寿命。因此，该技术已成为智能制造的重要课题之一。

   预测维修是建立在物联网的基础上的。基本条件包括在各设备中安装数据采集传感器，对数据进行监控并将数据传输到中央控制中心，存储和分析计算数据，实现预测和维护功能。

   工业互联网的建立是实现智能制造的必要条件。互联网上的数据包括存储的历史信号和在任何时候收集的数据。随着技术和精度的提高，数字孪生和预测维护的重要性日益突出，可作为决策的重要依据。该技术还需要在规划设备架构时一并考虑，以实现智能制造能力。