Das industrielle Internet kann alle Geräte, Sensoren und Roboter verbinden, sodass wir die Geräte selbst besser verstehen und, was noch wichtiger ist, wie wir den Produktionsprozess mit diesen Informationen kontinuierlich verbessern können. Aus der Perspektive des Fertigungslebenszyklus kann das industrielle Internet Änderungen an den drei Hauptaspekten bewirken, auf die Fabriken achten: Produktivitätseffizienz, Betriebszeit und Produktqualifizierungsrate, und neue Ideen für alle Glieder des gesamten Fertigungslebenszyklus liefern.
Wenn zum Beispiel eine Elektronikfabrik Mobiltelefone, Computer und andere Produkte zusammenbaut, ist es die allgemeine Fabrikpraxis, dass sich die Arbeiter auf Präzisionswerkzeuge verlassen, um die Montagegenauigkeit sicherzustellen. Jedes Montageglied muss den Test bestehen, und die Testergebnisse bestimmen, ob der vorherige Prozess bestanden werden kann. Allgemeine Fabriken können nicht auf den vorherigen Prozess zurückverfolgen, aber das industrielle Internet kann die im Montageprozess erforderlichen Parameter anpassen. Am Beispiel des Mobiltelefons wird angenommen, dass die Montagegenauigkeit verschiedener Komponenten im Inneren 30 Mikrometer beträgt. Nach den abschließenden Testergebnissen ist die Toleranz der Bauteile immer auf 50 Mikron auf einer Seite abgewichen. Unter Verwendung des industriellen Internets können diese Produktionsdaten in Form des industriellen Internets an die Konstruktionsschicht zurückgemeldet werden. Durch die Analyse, Bestimmung und Anpassung der Parameter eines bestimmten Montagegliedes im vorgelagerten Prozess können systematische Fehler eliminiert werden. Dies zeigt, dass die durch das industrielle Internet erhaltenen tatsächlichen Daten im Produktionsprozess die endgültige Produktionsqualität verbessern können, was den Wert des industriellen Internets sowohl aus der Perspektive der Fähigkeitsleiter als auch des Lebenszyklus widerspiegelt.
Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Fertigung
Künstliche Intelligenz ist in der Fertigung weit verbreitet. Die Fabrik beurteilt umfassend die Möglichkeit von Roboterproblemen auf der Grundlage der historischen Daten von Tausenden von Robotern und führt vorbeugende Diagnosen zum Betrieb der gesamten Ausrüstung durch. Das System verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um auf der Grundlage einer großen Anzahl historischer Daten Urteile zu fällen, und kann eine vorbeugende Wartung des Betriebszustands der Ausrüstung durchführen. ABB begann 2007 damit, Roboter mit Servern zu verbinden, um Daten wie potenzielle Probleme und Gerätebetrieb auszutauschen. Nach mehr als zehn Jahren Datensammlung beherrschen wir eine große Anzahl von Betriebsdaten verschiedener Fabriken auf der ganzen Welt. In Zukunft werden wir maschinelles Lernen weiter nutzen, um Cloud-Plattform-basierte vorbeugende Diagnose- und Wartungsdienste durch Datenanalyse einzuführen. Neben der vorbeugenden Wartung kann die KI auch einige Ideen zur Lösung der Engpassprobleme im gesamten Produktionsprozess einbringen, wie z. B. die Produktionslinie des Karosserieschweißprozesses einer Automobilfabrik. Der wichtigste Punkt ist, dass künstliche Intelligenz im Bereich der Mensch-Roboter-Interaktion in Zukunft Großes leisten wird. Gegenwärtig befindet sich die auf Produktionsanlagen basierende Mensch-Computer-Interaktion noch in einem relativ traditionellen Stadium, in dem Menschen Anweisungen eingeben müssen, um den Interaktionsprozess zu realisieren. Die Technologie der künstlichen Intelligenz kann die Interaktion zwischen Menschen und intelligenten Robotern in Zukunft natürlicher gestalten.
Entwicklungstrends und Anwendungsszenarien zukünftiger Roboter
Angesichts der Veränderung externer Faktoren ist die Entwicklungsgeschwindigkeit von Industrierobotern in den letzten 10 Jahren sowohl global als auch in China etwas überraschend. Weltweit weisen Industrieroboter eine jährliche Wachstumsrate von 15 bis 20 Prozent auf . In China lag die Wachstumsrate des chinesischen Industrierobotermarktes laut abb im Jahr 2017 bei über 50 Prozent.
Aus Sicht der Produkte und Technologien hat sich der Aufbau und die Anwendungstechnik von Industrierobotern seit den 1970er Jahren nicht wesentlich verändert. Die meisten Industrieroboter werden verwendet, um sich wiederholende, einfache, langweilige und sogar gefährliche Arbeiten zu erledigen. Derzeit werden Industrieroboter hauptsächlich in der Großserienfertigung mit Produktionskapazität und Leistungsbedarf eingesetzt, z. B. in der Automobil-, Elektronik-, Lebensmittel- und Getränkeindustrie und anderen Industrien. Aufgrund des offensichtlichen Skaleneffekts der Automobilindustrie ist die Automobilindustrie seit jeher die am weitesten verbreitete Branche für Industrieroboter. Seit letztem Jahr hat sich die Elektronikindustrie aufgrund der steigenden Nachfrage auf dem chinesischen Markt zum größten Anwender von Industrierobotern entwickelt. Gleichzeitig werden Roboter auch in traditionellen Industrien wie der Lebensmittel- und Getränkeindustrie, Metallprodukten und Kunststoffprodukten eingesetzt.
In Bezug auf die Anwendung wird die Logistik- und Einzelhandelsbranche aufgrund des hohen Personalbedarfs und der schnellen Entwicklung des industriellen Maßstabs in Zukunft ein neues Anwendungsfeld von Robotern werden. Sortierarbeiten, die sowohl im Lager als auch in der Logistikbranche erforderlich sind; Ob Beladung, Nachschub oder Retail Shelf Management, es eignet sich für Roboter-Anwendungsszenarien. Daher wird die Logistik- und Einzelhandelsbranche die nächste aufstrebende Branche sein und auch der Beginn der Durchdringung von Robotern von der Industrie in die Dienstleistungsbranche.
Aufgrund von Alterung und steigenden Arbeitskosten ist in Europa die Nachfrage nach Robotern allmählich von großen Fabriken auf kleine und mittlere Fabriken und sogar kleine Werkstätten vorgedrungen. Bei kleinen und mittelständischen Unternehmen ist die Produktion durch kleine Chargen und Variantenvielfalt gekennzeichnet und der Produktionsprozess wird ständig umgestellt. Der Einsatz herkömmlicher Industrieroboter verbraucht zu viel Umschaltzeit. Daher brauchen kleine und mittlere Unternehmen kleine und flexible Produkte, und die Benutzerfreundlichkeit von Robotern ist der Schlüssel.
Verglichen mit der Entwicklung der Computerindustrie befinden sich Industrieroboter noch im Stadium der "Supercomputer", und die Ära der "Personal Computer" für Roboter ist noch nicht angebrochen. Wenn man auf die Geschichte des Computers von der Erfindung bis zur Popularisierung zurückblickt, stellt man fest, dass die Preisreduzierung, die Volumenreduzierung, die einfache Bedienung der Anwendung und die benutzerfreundliche grafische Oberfläche die drei wichtigen Faktoren sind, die den Computer letztendlich zu Tausenden machen Haushalte aus dem Labor. Ebenso sind die Kosten, die Sicherheit der Mensch-Maschine-Kooperation und die Benutzerfreundlichkeit die limitierenden Faktoren dafür, dass Roboter aus der Industrie in andere Bereiche vordringen. Im Prozess des Vordringens von Robotern aus der Industrie in den Konsum ist die Mensch-Computer-Interaktion einer der Faktoren, die die Entwicklung von Robotern einschränken. Ob in der Industrie oder anderen Szenarien, wie können Maschinen besser mit Menschen interagieren? Wie kann man Menschen besser bei der Erledigung der Arbeit im Arbeits- und Produktionsprozess unterstützen? Künstliche Intelligenz bringt die Möglichkeit, diese Probleme zu lösen. Hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Mensch-Computer-Interaktion steht der Technologie noch ein Durchbruch bevor. In Bezug auf Industrieroboter können Roboter in Fabriken jetzt Anweisungen genau ausführen, ohne Fehler zu machen, da das technische Design, die Installation und die Inbetriebnahme an der Produktionslinie durch Anweisungen ausgeführt werden müssen. Die ideale Situation für die Zukunft ist, dass Roboter auf natürlichere Weise wie Auszubildende mit Menschen interagieren und sich unter Anleitung von Menschen von Auszubildenden zu reifen Arbeitern entwickeln können.