设为首页 / 加入收藏

【工业4.0】2020 年度工业 4.0 七大发展趋势
2020-04-12 09:05:41   来源:产业智能官   评论:0 点击:

七大趋势 毋庸置疑,在此过程中必然会遇到很多挑战,比如满足日益增长的个性化和定制化商品需求、减少浪费及本着更负责的态度处理资源。然
七大趋势 毋庸置疑,在此过程中必然会遇到很多挑战,比如满足日益增长的个性化和定制化商品需求、减少浪费及本着更负责的态度处理资源。然而,在创造力和独创性的双重辅助下,一切困难将迎刃而解,有所成效。那么,即将到来的有哪些趋势呢?

2. 强化学习再度升级
经过强化学习 (RL) 训练后,AI(人工智能)程序在围棋和国际象棋等棋盘游戏中屡屡击败人类选手,但在工业 4.0 时代将发挥更大的作用。强化学习帮助工程师在机器人和自主系统、自动驾驶、控制设计和机器人技术等复杂系统中实现控制器和决策算法。我们将见证巨大成功,RL势必成为改进大型系统的重要一环。关键促成因素是为工程师提供易用的工具,以构建和训练RL 策略、生成大量仿真数据用于训练、轻松将强化学习智能体(agent)集成至系统仿真工具并为嵌入式硬件生成代码。强化学习有助于在工业领域实现重大突破,提高移动工厂设备的自动化水平,甚至实现无人操作。

 

4. 仿真使虚拟调试成为现实
随着软件复杂度的攀升及模块化软件组件组合数量的增长,在物理机上开展综合测试的难度越来越大,耗时也越来越长,终将演变成为一项无法完成的任务。鉴于此,在部署物理生产线之前,根据仿真模型对软件进行虚拟调试,验证是否存在错误并证实是否满足需求变得至关重要。目前,一批创新领军企业(如全球领先的瓶装生产线制造商 Krones)已经开始采用多域仿真模型进行虚拟调试。


5. 随着边缘计算的进步,预测性维护和 AI 不断发展
我们深知,训练准确的 AI 模型需要大量的数据,分析师调查将数据质量视为成功采用AI 技术面临的首要障碍。2020年,仿真将帮助降低这项壁垒。您通常拥有大量的系统正常运行数据,但真正需要的却是来自异常或严重故障情况的数据。这对于预测性维护应用情形更是如此,例如准确预测工业场地中泵的剩余使用寿命。由于从物理设备创建故障数据不仅存在破坏性而且代价高昂,最佳做法是通过仿真呈现故障行为来生成数据,进而运用合成数据训练准确的AI 模型。仿真很快会成为 AI 驱动系统的关键促成因素。

7. 数据科学家将不再是唯一的主导群体
总结
从协作机器人与人类密切合作,到通过仿真使虚拟调试成为现实,2020 年将涌现出大量趋势,必然会对未来工厂产生颠覆性影响。适应这些变化绝非易事,但只要秉承团队合作意识,采用适当的工具,终将可以实现。

 

先进制造业+工业互联网

 


 

产业智能官  AI-CPS

 

加入知识星球“产业智能研究院”:先进制造业OT(自动化+机器人+工艺+精益)和工业互联网IT(云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)产业智能化技术深度融合,在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的产业智能化平台;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

 
产业智能化平台作为第四次工业革命的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎;重构设计、生产、物流、服务等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态和新模式;引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。
 
产业智能化技术分支用来的今天,制造业者必须了解如何将“智能技术”全面渗入整个公司、产品、业务等商业场景中,利用工业互联网形成数字化、网络化和智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和焕然新生。

相关热词搜索:趋势 2020

上一篇:2020年工业互联网产业经济发展现状分析:以技术为发展马达 政策为发展轮
下一篇:“5G+工业互联网”512工程推进方案