工业自动化如何实现无缝和安全协作所需的技术

 

客户的需求和期望是产品开发和制造背后的驱动力。客户需要选择丰富且个性化的产品。他们不仅希望快速制造和交付定制化产品，更希望制造商与他们的价值观相一致。尽管效率、准确性和安全性等传统制造目标依然很重要，但制造环境正朝着拥有敏捷性、可访问性、数据驱动型决策、协作和可持续性等新特征加速前进。下文将探讨这些特征以及它们如何帮助满足客户快速变化的需求和期望。

敏捷性

敏捷系统植根于批量生产方式，其中基本产品是大规模生产的，而客户定制则分批次进行，例如，生产一批红色涂装、一批蓝色涂装，一批粉色涂装。敏捷性与市场变化和客户需求相关；它将生产一两种型号的理念转变为将这些型号作为选项，从而将制造定制产品转变为个性化产品。产品定制能够让客户满意，而个性化则会提升客户愉悦度。

先进系统在生产线上将每个产品作为单独的订单生产，并借助于客户数据来推动个性化。想象一下，您在生日当周订购产品时，制造商可能会在包装盒中放置一张生日纸条，或在包装上印上“生日快乐！”来为您提供个性化产品。或者，假设您经常看外卖信息，制造商可能会在包装盒里放一张外卖优惠券。通过将批量生产过程与客户数据相结合，制造商可以做很多事情来进行产品个性化，不仅能让客户满意，而且还能取悦他们。

可访问性

在工业自动化中，可访问性有两个不同的含义。首先，可访问性是指通过集成的安全系统将分散的劳动力连接起来。此类系统已经发展了数十年，但直到最近才融合了实现无缝和安全协作所需的技术。在最初的几十年里，我们看到各式各样的技术使协作成为可能，但直到现在我们才拥有在业务的各个方面完全集成分散式劳动力、资源和服务所需的一切。

其次，可访问性是指将人为因素整合到系统设计中，以便于安装人员、操作人员、技术人员、地板工人和其他人员使用。以人为本的设计曾经是事后的想法或体现在细微之处。现在，很多公司都意识到在这些情况下安装人员、操作人员以及所有其他人员都是客户。因此，考虑人为因素并运用相关指南成为了设计成功与否的关键。

在这两种情况下，云基础设施以及系统集成商（如提供基础设施即服务、平台即服务、软件即服务等类似概念）是可访问性的重要推动因素。以极低延迟实时工作的团队为可能的协作类型提供了相当大的可扩展性。增强现实（AR）就是一个很好的例子。AR让工程师、技术员、制造商和其他相关人员能够访问数据分析、实时查看系统并使用可视化叠加来完成维修或改动，因此他们不用舟车劳顿就可进行安装、操作、故障排除或维修机械系统。与成本、时间和产品生命周期相关的成效已经非常显著，我们可以预期随着时间的推移，会涌现更多先进的AR技术。

数据驱动型决策

在当今的工业自动化中，许多洞察都由数据驱动。例如，数据可以评估制造商如何按照公司的重要性等级来行事。在这里，价值矩阵用于确定衡量公司成功与否的五六个重要因素，例如速度、准确性、标准符合性、法规符合性和客户满意度。使用实时数据和随时间变化的数据趋势，利益相关者可以了解公司的整体表现、价值观方面的表现以及与行业平均水平相比的表现。

数据洞察使人们从单纯对生产问题作出被动反应转变为主动预防和解决这些问题。数据波动可用于识别某些环节何时有可能出现问题，然后向负责技术员发送电子邮件、向服务台提交支持工单或向主管发送短信。在某些情况下，波动可能是良性的；尽管如此，实时数据和趋势依然可以帮助人们掌握主动权而非处于被动状态。

最后，数据还可用于评估本文讨论的工业自动化特征。例如，数据可以告诉制造商何时开始提供其他颜色或不同面料的沙发，而不是作为产品变动，通过这样的洞察可以提高制造敏捷性。数据还可以通过最大限度地减少因产品变动造成的停机时间，并确保各类人员在正确的时间处于正确的位置，从而提高整个过程的弹性。

（与机器人）协作

随着人类相互之间以及与机器人的协作，协作的性质也在不断演变。在工业环境中使用机器和机器人技术的目标历来是将繁重、重复和危险的任务从人类转移到机械和自动化系统。协作机器人（cobot）扩展了这些用例，以便纳入：

人类需要多年训练才能熟练掌握的技能。焊接就是这样一项技能，这项技能需要超过100小时的课堂学习和三到四年的学徒期。即便如此，机器人完成焊缝的质量和一致性通常让人类焊工望尘莫及。举例来说，即使是技术娴熟的焊工在一次连续动作中也只能焊接60厘米的焊缝，并且在开始和结束作业时都会对整体焊接质量产生影响。相比之下，机器人可以一次连续焊接大约121厘米的焊缝，生产出更高质量的焊缝。焊接协作方法可以让机器人来完成需要技能并可能会影响质量的步骤。而由人类执行更直观的任务，例如设置过程和处理异常。这种构思正是利用了两者各自的优势实现了效率最大化。机器人可以完成部分工作的任务。有时，我们会收到一些易碎、不易处理、或者是需要在洁净室进行处理的组件。如果使用协作机器人打开各种尺寸和形状的箱子会存在一些设计挑战，而且这些任务很直观，不需要经过计算，所以由人类来执行这类任务会大大提高效果与效率。相比之下，协作机器人可以在开箱后轻松地处理这类敏感组件，并且可能比人类更快、更一致。

 

弹性

弹性是指系统能在需要调整产品生产时快速适应的能力。例如，一个用于生产产品A的系统，在生产开始时，将其设置为制造产品A。但是，当需要对产品进行变动时，比如要换成不同的颜色、尺寸、织物图案、模块或包装，会发生什么情况呢？在弹性较低的系统中，需要有人手动更改设置以适应这些变化，进而导致停工停产以及用工成本增加。弹性系统则可以承受这类不可预见的不利情况并迅速恢复生产。弹性系统的目标是考虑系统可能遇到的各类变动，以尽可能减少停机时间和人类干预。

而对于工程设计来说，很容易会陷入开发超复杂系统以执行更多任务，甚至可以应对罕见场景的想法。然而，系统越复杂，出现故障的机率就越高。与能够处理90%生产场景的复杂系统相比，能够处理80%生产场景的简单系统可能会更好。弹性设计就是要在需要更多人工参与的简单系统与具有更多故障点并可能影响其他生产领域的复杂系统之间寻求平衡。

可持续性

可持续性是指在不损害自然环境或影响子孙后代满足其自身需求的情况下，设计和运行系统。工业自动化通过提高生产率、节约能源和减少废物来支持可持续发展目标。越来越多的客户与那些在保护环境和减少环境破坏方面有着共同价值观的公司站在一起。从这个意义上讲，工业自动化的可持续性可以帮助公司从满足客户转变为取悦客户。

 

可持续性也是日益自动化的工业环境的潜在结果：

数据驱动型洞察使生产过程更加高效，从而降低能源需求并减少产品制造当中产生的废物。

数据驱动型洞察使过程更高效，从而减少与制造相关的污染。

数据驱动型洞察使预测性维护成为可能，从而减少对信息物理系统冗余度的需求。

可访问性实现了远程协作安装、运行、故障排除和维修，减少了对现场支持人员的需求，以及与差旅相关的燃料消耗和污染。

AR等访问支持技术可以减少安装、运行、故障排除和维修对大量纸质文档和更新的需求。

协作机器人技术可以减少所需的物理空间量，从而帮助制造商减少全球碳足迹。

最后，可持续性还会带来可观的金钱收益。现在有一系列解决方案可用于捕获、挖掘和监控能源相关数据，并将这些数据进一步转化为降低成本的洞察力。

论语

客户需要有丰富选择和个性化的产品。他们希望快速制造和交付定制化产品，还希望制造商与他们的价值观相一致。效率、准确性和安全性等传统制造目标仍然重要，但帮助满足客户需求和期望的新特征也在不断涌现，如敏捷性、可访问性、数据驱动型决策、协作、弹性和可持续性。制造工程师已经将这些特征融入系统设计中，可以预见到在未来将更加普及。

 

Darshan Pandya作者介绍

Darshan Pandya是沃尔玛高级工程和新兴技术团队的高级机器人和自动化工程师，拥有机电一体化工程学士学位和马里兰大学机器人学硕士学位。多年来，Darshan一直利用他对工业4.0和未来概念工厂的深刻理解来影响和孵化新兴技术、制造、生物技术和供应链行业等环境。Darshan热衷于应对与人机协作 （HRC）、可持续性和为敏捷和精益工业自动化设计网络物理系统相关的挑战。

原文标题：客户推动工业自动化创新

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　　审核编辑：彭菁