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Copyright (c) 2012 機電產(chǎn)品交易網(wǎng) . 版權所有 皖I(lǐng)CP備12004440號-2
社會(huì )分工正讓人類(lèi)變得越來(lái)越“愚蠢”。幾百年前，一車(chē)車(chē)煤炭被運進(jìn)遮天蔽日的巨大工廠(chǎng)，從機器發(fā)出的震耳欲聾的轟鳴聲中，人們能非常直觀(guān)地感知到社會(huì )的發(fā)展。但在今天，對于一些正在改變世界的技術(shù)“大數據、數據分析、機器學(xué)習”的重要性，大多數人一無(wú)所知，甚至將它們當作傳統的商業(yè)噱頭。
事實(shí)上，這些越來(lái)越流行的詞匯反映了一個(gè)事實(shí)——我們日常生活中接觸到的許多技術(shù)正在發(fā)生巨大變化。其中一部分朝好的方向發(fā)展，使人類(lèi)與機器的信息交互更加自然，更加強大。但也有一部分出現了令人不安的征兆，比如被用來(lái)搜集普通人的關(guān)系、行為、地點(diǎn)，甚至精確挖掘出他內心深處的想法。無(wú)論怎么說(shuō)，科技在每件事情上都留下了印記。
按照公認的說(shuō)法，從上世紀60年代開(kāi)始，人類(lèi)社會(huì )已經(jīng)進(jìn)入了信息時(shí)代。數十年間，對信息價(jià)值的挖掘徹底顛覆了和日常生活相關(guān)的消費品領(lǐng)域。自然而然地，隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，“關(guān)于一切的信息”的概念開(kāi)始向制造業(yè)滲透。智能、廉價(jià)、配備傳感器的設備加上強大的分析算法，過(guò)去10年一直在改變著(zhù)工業(yè)世界。
如今，“物聯(lián)網(wǎng)”的雛形已經(jīng)在許多地方出現。而按照公認的“工業(yè)4.0”，也就是“第4次工業(yè)革命”的定義，物聯(lián)網(wǎng)是其出現的前兆之一。事實(shí)上，這次革命的準備工作早在過(guò)去十余年中就緩緩鋪開(kāi)，但由于位于工業(yè)自動(dòng)化核心位置的“可操作技術(shù)”一直受到巨大文化差異和結構性沖突的影響，相關(guān)技術(shù)一直在磨合中，始終未能脫離起步階段。
當然，“萬(wàn)物互聯(lián)”本質(zhì)上只是提高了信息的傳遞效率，單靠這個(gè)無(wú)法撐起一場(chǎng)工業(yè)革命。同樣重要的是如何提高信息處理效率，在這方面，當前火熱的人工智能(AI)技術(shù)將有廣闊的發(fā)揮空間。
事情非常明顯：即使是在現在這個(gè)人工智能還時(shí)常被稱(chēng)為“人工智障”的階段，用上相關(guān)技術(shù)的公司也能通過(guò)更精確、更高質(zhì)量的制造降低運營(yíng)成本。此外，依托于A(yíng)I的預見(jiàn)性維護和智能化，供應鏈中停工時(shí)間減少;由于設備適應性更強，工廠(chǎng)車(chē)間人員受傷人數減少。
在制造業(yè)外，其他行業(yè)也感受到了這種由神經(jīng)傳感器網(wǎng)絡(luò )、“數據池”分析技術(shù)以及緊急事件實(shí)時(shí)反饋技術(shù)組成的系統的益處，尤其是航空、能源、物流等依賴(lài)可靠、可預測信息的行業(yè)。
但正如前文所說(shuō)，新技術(shù)帶來(lái)了重大挑戰，同時(shí)也別忘了，“機器人正在竊取我們工作崗位”的聲音從未消失。
傳感器組成的世界
“工業(yè)4.0”是德國政府工程科學(xué)院在2011年的國家嵌入式系統技術(shù)使用路線(xiàn)圖中創(chuàng )造的術(shù)語(yǔ)，作為描述工業(yè)“數字化”的一種方式，其內容主要是從簡(jiǎn)單的自動(dòng)化(主要是獨立的工業(yè)機器人)向網(wǎng)絡(luò )化的“網(wǎng)絡(luò )物理系統”(基于各種傳感器和人類(lèi)輸入的系統與人類(lèi)之間的信息協(xié)調)的轉變。
德國聯(lián)邦教育研究部將這份路線(xiàn)圖納入了宣傳文件當中，該部表示：“機器相互溝通，相互通報生產(chǎn)過(guò)程中的缺陷，識別和重新訂購稀缺材料庫存……這就是工業(yè)4.0的愿景。”
在工業(yè)4.0時(shí)代，智能工廠(chǎng)里多種多樣的新技術(shù)、新設備將無(wú)需笨拙的人類(lèi)操控?？梢栽O想，使用傳感器替代人類(lèi)跟蹤所需的組件，并根據需求模式和其他算法決策樹(shù)對其進(jìn)行排序，可以將生產(chǎn)的及時(shí)性提高到一個(gè)新的優(yōu)化水平；光學(xué)傳感器和機器學(xué)習系統的結合，可以比因為流水線(xiàn)工作而已經(jīng)出現精神疲勞的工人更準確地監控組件質(zhì)量；工業(yè)機器人的效率和低公差將工人逼向更精細的崗位，或完全取而代之。
在許多情況下，模塊化的供應鏈比起人工更加靈活，可以隨著(zhù)新產(chǎn)品的引進(jìn)、消費趨勢的變化和經(jīng)濟波動(dòng)而及時(shí)調整配置。在大數據和大量傳感器的幫助下，機器可以在損壞之前告訴人們何時(shí)需要修理，或者告訴人們更好的方法來(lái)組織生產(chǎn)線(xiàn)。
為了實(shí)現這一愿景，歐盟已經(jīng)在被稱(chēng)為“未來(lái)研究協(xié)會(huì )歐洲工廠(chǎng)”的項目上投資了11.4億歐元。類(lèi)似的“未來(lái)工廠(chǎng)”項目也得到了多個(gè)國家機構的資助。
其中最有名的當屬美國國防部高級研究計劃局，也就是大名鼎鼎的DARPA。該機構以層出不窮的“黑科技”聞名，在工業(yè)4.0方面，他們公開(kāi)的立項包括適應性車(chē)輛制造項目、有效的人機協(xié)作(使機器成為人的合作伙伴而非工具)和基于A(yíng)I技術(shù)的智能供應鏈系統(稱(chēng)為L(cháng)ogX)等。
值得一提的是，人機協(xié)作和智能供應鏈在美國是個(gè)熱度頗高的領(lǐng)域，比如MITRE就在和包括“美國機器人”公司在內的多家創(chuàng )業(yè)公司合作，完善農業(yè)無(wú)人機全自動(dòng)作業(yè)技術(shù)。他們目前已經(jīng)推出了一個(gè)命名為“偵察機”的系統。該系統部署于農田附近，只需要簡(jiǎn)單編程，無(wú)人機的AI就能自動(dòng)制定飛行計劃和管理飛行過(guò)程，做好圖像數據的收集和處理工作，并將所有東西上傳到云端。
然后農民要做的只是查看相關(guān)數據，然后選一下要用的農藥、除草劑、肥料等等，就可以到一旁休息了。這就是人機協(xié)作的初級階段。
預測性維護系統
或許大部分美國人不知道也不關(guān)心，工業(yè)4.0在現實(shí)世界最大規模的實(shí)踐就在他們身邊：過(guò)去，超市員工需要逐個(gè)掃描清點(diǎn)倉庫中的庫存水平，然后挑出需要備貨的產(chǎn)品，再用拖車(chē)之類(lèi)的工具送到卡車(chē)上，發(fā)往各個(gè)門(mén)店。
而在沃爾瑪，這部分物流環(huán)節中所有需要人參與的部分都已被機器替代——清點(diǎn)庫存的變成了機器人，選取備貨使用的是傳感器和傳送帶，再由快速卸貨機裝載到卡車(chē)上。隨著(zhù)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，運輸過(guò)程也將無(wú)人插手。
當然，如果被稱(chēng)為“第四次工業(yè)革命”的技術(shù)只能用在超市物流中，那絕對是名不副實(shí)的。
計算機化維護管理系統(CMMS)的概念自20世紀60年代以來(lái)一直以某種形式存在，但早期通常只有大型機構建設，因為CMMS早期依賴(lài)于維護報告和由人類(lèi)收集并輸入計算機的數據，是一個(gè)非常耗費人力的過(guò)程。
時(shí)至今日，據統計，目前用于工業(yè)維護的時(shí)間中，約80%是反應性而非預見(jiàn)性的。在工業(yè)系統中，近一半的非計劃停機是由于設備在生命周期末段發(fā)生故障造成的。利用這些數據準確預測故障并在影響較小的情況下維護或更換硬件，變得越來(lái)越重要。又因為“資產(chǎn)和設備中的電子元件越來(lái)越復雜，軟件數量也越來(lái)越多”，靠人力已經(jīng)無(wú)法完成如此巨量的工作了。
進(jìn)一步說(shuō)，現代工業(yè)對CMMS的需求不僅在于預測何時(shí)需要進(jìn)行維護，更要其根據海量數據，提出優(yōu)化設備運行的方案，這也超出了人力極限。
因此，IBM開(kāi)發(fā)了Maximo，通用開(kāi)發(fā)了Predix和Matlab預測性維護工具箱，都試圖利用機器學(xué)習和仿真模型實(shí)現上述效果，相關(guān)技術(shù)也被稱(chēng)為“預測性維護系統”。
這項技術(shù)尚未大規模鋪開(kāi)，主要原因是對于設備制造商來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)很難做到的事情，尤其是在某些情況下，因為實(shí)現這一概念通常需要為他們的產(chǎn)品提供詳細的(因此是專(zhuān)有的和有深度保護的)建模數據。還有部分廠(chǎng)商從維修業(yè)務(wù)中獲利頗豐，自然不愿意主動(dòng)讓出這部分利益。
此外，許多預測模型也存在另一個(gè)問(wèn)題：雖然有大量可用數據，但大多數數據都是關(guān)于正常運行的，故障數據不多。如何沒(méi)有足夠的故障數據，機器該如何學(xué)習預測故障的算法?部分壕氣的廠(chǎng)商會(huì )專(zhuān)門(mén)提供設備用作失敗測試，但有目的地破壞昂貴而復雜的硬件，并非人人都負擔得起的行為。這是現有AI技術(shù)的固有缺陷。
數字化的危險
盡管信息技術(shù)和操作技術(shù)的結合具有巨大的潛力，使工業(yè)4.0概念(如預測性維護)成為可能，但要認識到，風(fēng)險往往和收益結伴而行，尤其是在顛覆性變化的情況下，行業(yè)內部很難意識到新威脅的到來(lái)。比如說(shuō)，過(guò)往的工業(yè)系統幾乎無(wú)法攻擊，但數字化程度的加深給了網(wǎng)絡(luò )攻擊可乘之機。
2017年，施耐德電氣Triconex安全儀表控制系統遭到TRITON病毒攻擊，以及更早之前烏克蘭電網(wǎng)遭到的“黑能源”木馬攻擊，都是其中典型案例。
與工業(yè)控制系統相比，預測建模系統的風(fēng)險較小，但仍有理由擔心黑客從工廠(chǎng)訪(fǎng)問(wèn)原始分析數據。這些數據不一定會(huì )直接泄露關(guān)鍵信息，但結合大數據，可能會(huì )給對手提供大量有關(guān)制造操作模式、工廠(chǎng)效率和制造過(guò)程細節的信息，這些信息可于其他目的。
德國聯(lián)邦教育研究部在工業(yè)4.0報告中指出，“最普遍的擔憂(yōu)，工業(yè)4.0的數據不安全，商業(yè)機密無(wú)法保護，需要謹慎防止的企業(yè)的信息被披露給競爭對手”。
通用電氣和其他公司試圖通過(guò)將控制系統與傳感器數據網(wǎng)絡(luò )隔離，并在舊系統前面放置防火墻以阻止不需要的網(wǎng)絡(luò )流量來(lái)保護網(wǎng)絡(luò )。工業(yè)云計算通常通過(guò)虛擬專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò )和其他措施與互聯(lián)網(wǎng)分開(kāi)。但最好的方法還是在將更多的工作移交給自主軟件和硬件機器人之前，對數據和命令的安全性進(jìn)行全面評估。
“在過(guò)去四十年內，中國人幾乎完整地經(jīng)歷了第一次、第二次、第三次工業(yè)革命，現在開(kāi)始經(jīng)歷第四次工業(yè)革命?？梢哉f(shuō)，當下中國人的一生，可能體驗過(guò)老外幾輩子的生活。”現如今，以大數據、人工智能、量子通訊為代表的第四次工業(yè)革命正在發(fā)生，正在改變整個(gè)人類(lèi)社會(huì )的運行方式！當下的我們，必須重點(diǎn)關(guān)注！
“第四次工業(yè)革命將如何改變我們的世界？”由中國機電產(chǎn)品交易網(wǎng)（簡(jiǎn)稱(chēng)機交網(wǎng)）小編整理發(fā)布。如需要轉載，請注明文章來(lái)源，更多關(guān)于機電行業(yè)資訊，請點(diǎn)擊關(guān)注：中國機電產(chǎn)品交易網(wǎng) 機電信息
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