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工廠已經自動化,但離人工智能還有點兒遠

日期:2020-01-14   人氣:  來源:互聯網
簡介:工廠已經自動化,但離人工智能還有點兒遠 說到人工智能制造的時候,不少人會想到四處都是機械手臂的工廠。但即使目前最先進的自動化工廠,離AI還是有些距離。AI機器人全面進駐工廠,還有一些坎兒要過,比如,傳統機器怎么辦?如何給機器號脈預防故障?怎樣……

工廠已經自動化,但離人工智能還有點兒遠

說到人工智能制造的時候,不少人會想到四處都是機械手臂的工廠。但即使目前最先進的自動化工廠,離AI還是有些距離。AI機器人全面進駐工廠,還有一些坎兒要過,比如,傳統機器怎么辦?如何給機器號脈預防故障?怎樣提高整體的生產效率?人將在未來工廠中扮演什么角色

日前,聯想控股和電子城集團舉辦了一場AI+制造的主題研討會,聯想控股旗下聯想之星和君聯資本都闡述了自己在AI制造領域的布局,也講述了人工智能進入制造領域的邏輯。那些靈動的機械手,其實和真正的AI制造還相去甚遠,今天小編就帶你見識一下AI+制造的未來到底是個什么樣子吧!

只會走直線怎么行?

近年來,不少工廠引進了機器人運貨,甚至一些餐廳開始出現機器人給客人上菜的場景。就實際體驗來說,機器大多只能直來直去地走固定路線,很少能真正像人類一樣手腳靈活。工廠內有沒有可能實現自動駕駛呢?

美國硅谷的企業CanvasTechnology引進了無人汽車的技術,生產的機器人主要用于工廠的倉庫以及供應鏈。他們說到,并非所有工廠的環境都是井然有序的,可能會有雜物,也會有叉車、人員走動。這就要求即使是非結構性的環境,機器人也要能應對自如。

機器人首先需要知道自己處在什么情況當中,再決定要怎么走。這時,傳統的2D的激光雷達就不夠用了,3D雷達讓機器人不僅看到路,還能看到貨架、看到人,在復雜的環境中也能靈活地調整路線。

同時,傳感器還可以和ERP企業資源管理系統或倉庫管理系統連接。在一條完整的自動化生產線上,完成生產只是機器人資源分配的問題。

傳統機器還能用么?

機器人的安裝是非常復雜的,不僅涉及很多專業的知識,軟件技能也必不可少。一個工業機器人的組裝可能需要4~8周,而一排工業機器人甚至要耗費6~9個月時間。

聯想之星旗下全球人工智能投資孵化平臺CometLabs的被投企業ArchSystem發現,不一定必須對設備全面升級換代,傳統機器也可以二次利用。因為無論是傳統機器還是自動化的機器,產生的數據是相同的。

他們提出了一個行業物聯網信息系統,能夠幫助人們從不同的機器當中提取信息,在一個即插即用的部件內部進行轉換,然后提取到云端或者是企業資源管理系統當中,進行下一步的數據分析。

比如ArchSystem曾與某個制衣工廠合作,在縫紉機器內部裝入一個裝置,就能收集所有的縫紉數據,然后用來預測衣服的產量、質量等。此外,傳感器還可用于檢測震動、溫度、濕度、PM2.5等數據,與更多的工廠環境結合。

人類怎么和機器溝通?

制造領域的機器人,都有一套自己的編程語言,也許每一個機器人的編程語言都是不一樣的。ReadyRobotics為工業機器人創造了一個基于安卓的系統Force,可以適配任何的系統或者是不同工廠的機器人。

人們可以把所有的機器人編程放在Force系統當中,通過一個集成化的系統處理所有的東西,無需再使用各種不同的編程語言,這樣大家就都能夠從工業機器人當中獲益。而且這個產品即插即用,能夠幫助工廠節省4~8周的時間。

傳感器也能無線充電

物聯網離不開各種傳感器,但如果所有部件都要一起換電池的話,將會是一個噩夢。PsiKick給出了兩個解決方案:

第一個辦法是,用設置芯片的方式控制設備保持低功率,讓傳感器本身進一步節能。這樣就能實現永久待機,不用考慮開關機的問題。

另一種方式,讓傳感器捕獲外界的光、電磁波等外部能量轉化成電能,類似手機的無線充電,但無需接觸、距離會更遠。

這種永久式的傳感器,把它們放到機器當中,這樣就不需要換電池,機器人維修,也不需要人工的巡查。人們就能夠以前所未有的方式去打開新的數據流,帶來下一代的數據革命。

AI給機器號脈

只要是機器,就難免會壞。人工智能可以幫助工廠做一些預測性的維護。比如現在這個機器的狀態是什么?何時需要維修?其實理念非常簡單,就像汽車里的安全帶、安全氣囊可以保證乘客安全一樣,預測性維護可以提前采取措施,保證生產的安全。

Augury提倡在機器設備上裝一個傳感器,把所有設備的數據整合起來,在云端進行分析。然后把建議反饋給工廠,這樣就有一個相應的預警措施。安裝傳感器只需要15分鐘,而且能夠應用在更多復雜的環境中。

在整個生產當中,維修和維護起著至關重要的作用,因為它會影響工廠處理故障時間。比如說一個美國的啤酒廠,通過物聯網預測到灌裝線發生了問題,不僅減少了8小時生產時間的浪費,同時避免了同批生產的數百萬瓶啤酒的浪費。

最后,為大家分享一張圖,描述了未來AI+制造的場景:

通過AI的預測與分析,生產線開始組織生產,工人佩戴工業AR檢測品質,m.twshmhelmet.com,同時IOT傳感器負責供應鏈管理,最后機器人裝貨、無人駕駛貨車負責配送,工人也隨身配有各種可穿戴設備。

看了這么多黑科技,其實所謂AI+制造是一個過程,是一個端到端的解決方案,無論是機械手臂也好,或者倉儲自動化也好,都只是其中的一部分。當工廠解決了所有問題的時候,就會開辟一個全新的未來。

CometLabs由聯想之星于2015年在美國硅谷設立,專注于美國早期前沿科技項目的投資以及推動跨境合作,加速實現人工智能在工業、農業、物流、零售、交通、健康醫療等行業的落地。自2015年設立以來,迄今已投資42個種子輪項目,22個項目已獲得下一輪融資,兩個項目已被并購。依托聯想之星在人工智能領域的投資布局,2018年CometLabs將加速推動前沿科技的跨境合作。

聯想之星創立于2008年,目前管理著5支、總額約25億人民幣的天使投資基金,庫卡機器人何服電機維修,已投資近200個項目。2015年,分別被清科集團、投中集團評為中國最佳天使投資機構前三名;2017年,被投中集團評為2016年度中國最佳早期創業投資機構第二名。

作為聯想控股的早期投資和孵化板塊,聯想之星植根聯想30余年來的創業經驗和資源積累,為創業者提供天使投資+深度孵化的特色服務,做創業者身邊的"超級天使"。

天使投資:

主要投資于人工智能、TMT、醫療健康三大領域,積極布局智能機器、互聯網改造傳統產業、生物技術、醫療器械等前沿領域。

深度孵化:

管理和運營創業CEO特訓班,為廣大創業者提供專業實戰的公益創業培訓。此外,創業聯盟持續為創業者提供服務和共享資源,助力企業快速成長,共創聯想之星創業生態圈。

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