大胆预测未来工厂里有哪些新科技?

发表于 2019-07-19 17:54:27 收藏 已收藏
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大胆预测未来工厂里有哪些新科技?

发表于 2019-07-19 17:54:27
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人工智能、深度学习、边缘计算、数字孪生、Factory 2.0……热词频现,数字化技术与各行业的交汇将产生什么化学反应?数据与算法将如何赋能新制造,重新定义未来工厂?近期,我们将集中介绍ABB最新的科研成果和应用案例,跟我们一起来探寻这些热词背后的真相吧!

大胆预测未来工厂里有哪些新科技?

未来工厂

「数据」为王

随着物联网、大数据、机器学习的快速发展以及5G技术的逐渐成熟,数据价值的发掘与应用越来越被企业重视,机器与机器之间的交互更加高效。基于传感器、软件、数字网络和新一代通信技术打造面向未来的数字工厂(Factory 2.0),成为越来越多行业和企业加快转型升级的方向与目标。

与传统制造需依靠大量工人及庞大生产规模不同的是,未来制造将基于大数据、互联网,人力与各种信息技术相结合,实现数字化、自动化的柔性制造。

因而,数据是未来工厂的关键。要充分发挥数据价值,必须高效地收集运行数据、洞察数据内涵并将其转化为直接行动。ABB正在充分利用最先进的技术,为中国和全球的客户提供解决方案,帮助他们应对新常态带来的挑战。

数字 & 智能

「互通互联」

在向用户提供行业领先的ABB Ability™数字化解决方案、支持各行业加速数字化转型的同时,ABB也将这些数字技术和解决方案广泛应用于ABB全球的工厂运营,力求打造互联互通的数字工厂和智能工厂。

ABB将在上海新建的机器人超级工厂,就是这样一座融合互联数字化技术、一流的协作机器人技术以及前沿人工智能研究的未来工厂新典范。

新工厂具有以下特征:

新工厂将采用大量机器学习、数字化和协作解决方案,使其成为机器人行业中最先进、自动化与柔性化程度最高的工厂之一。ABB今年早些时候宣布的全新的全球设计理念,也将帮助新工厂大幅提升机器人生产的广度(机器人类型)和深度(每种类型的不同型号),实现更高程度、更快速的定制化,以满足客户需求。

采用数字孪生技术,全面联接工业互联网,并通过人工智能、机器学习及协作自动化大幅提升生产柔性与效能。

启用全新的机器人产品设计模式,利用可配置的通用接口与构建模块,无限扩展定制解决方案,向全面数字化的“未来工厂”迈进。

基于互相连接的自动化岛(而非固定的装配线)进行布局规划,全面优化了生产空间的利用。 整个工厂都将使用ABB物流自动化解决方案,包括自动导引车,可自主跟踪机器人在生产过程中的移动情况,并从本地化工作站为其提供零件,在不额外增加产能的情况下,实现高效生产快速应对市场变化。

广泛使用ABB SafeMove2软件,实现人与机器人近距离的安全协作。此外,ABB YuMi 机器人还能为制造ABB机器人所需的多种小件装配任务提供密切协作。

未来,ABB将利用其全面覆盖工业自动化价值链的创新技术以及领先的ABB Ability™数字化解决方案,积极开发更多数字化、工业互联网、人工智能技术与解决方案,以适应大规模定制、更快的周期和不断变化的市场新常态,为全球客户提供有效解决方案。

什么是未来工厂?

许多消费者或许并未意识到,零售业现已发展到很高的自动化程度。网购业务的蒸蒸日上促使仓储和物流作业实现转型,大规模采用自动化技术成为新的发展趋势。

目前,不少工厂已经开始着手根据实际网络订单自动安排生产活动了。要知道,接入互联网的柔性工厂可以生产许多不同产品,而且产品的生产周期被大大缩短。

大胆预测未来工厂里有哪些新科技?

在设备和组织方面,未来工厂的布局和设置必须具有灵活适应性。通用型机器和机器人将逐步取代高度专业化的机器和机器人。供应商的投资将摆脱设备及其配置的束缚,转而以软件为基础。生产产品的工厂不再限定为某一家工厂,而是取决于可用产能和供应交付链的成本优化,每份订单的生产工厂不尽相同。

未来工厂即工厂2.0,有五大特点:

在虚拟化平台上,所有人都可以通过数字方式无缝获取工厂的数据和参数。单个实例可以描述整座工厂及其生产过程,因此在其他地方复制生产活动变得更加容易。同时,这种数字化描述也有利于设施仿真、故障排除和维修。

未来工厂将根据供需关系(或供需关系预测),自动执行采购和销售。

通信网络和互联互通变得更为重要,以便全面了解生产活动和设备状态,进而有助于优化部署。

人工将从繁琐的重复性任务中解脱出来,借助诸如增强现实和虚拟助手等新工具,集中精力解决需要灵活性和智慧才能解决的问题。

工厂将配备自主供电系统,建立独立电网设施,并有可能为电网运营商提供辅助服务。

总体来说,未来工厂将通过自主组织和控制生产过程,实现生产灵活性。如有需要,工厂可以通过云端和智能设备去执行控制和自动化任务。对于影响到工厂环境的变化,设备和系统将自主作出响应。

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