人工智能在工业自动化中的应用 工业物联网和协作机器人大放异彩

在未来十年内，工业物联网的发展将重塑全球经济格局。埃森哲的最新预测指出，到2030年，工业物联网将为全球经济贡献高达10万亿美元的价值。这一飞跃得益于传感器技术、材料跟踪机制、3D打印、自动化产品设计以及机器人和可穿戴设备的协同作用。这些技术的融合不仅有助于制造商降低成本，而且能够提高生产效率，其中预测性资产维护甚至可能使设备和机器维护成本降低高达30%，同时减少高达70%的故障风险。

至今，众多公司已经开始协助工业设备操作员和工程师，提升他们在操作和维护机器方面的效率，从而优化工厂生产流程。在这一背景下，我们深入研究这一领域，旨在更好地理解人工智能在工业自动化中的角色，并解答以下问题：

目前，哪些类型的AI应用程序正在工业自动化领域得到应用？AI为工业自动化带来了哪些显著的成果？在这些创新中是否存在共同趋势？这些趋势如何影响工业自动化的未来？

本报告重点关注两类技术软件公司：

1. 工业物联网（IIoT）：通过连接、收集、通信和监控设备，增强工业流程的网络。这些网络能够实现设备与云端之间的无缝连接，为制造商提供实时数据支持。

2. 协作机器人：设计用于与人类协同工作的机器人技术。这种机器人不仅能够执行重复任务，还能与人员紧密合作，提高工作效率和安全性。

本文旨在为制造领域的业务领导者提供一个全面的人工智能视角，使他们能够更好地理解并自信地向执行团队传达关于AI在工业自动化中的应用与期望。通过本文，我们希望帮助制造业领导者减少在研究人工智能公司上花费的时间，使他们能够更加聚焦于寻找工业自动化的解决方案。

让我们来详细了解一下两个领先的公司在工业自动化领域的表现：西门子与IBM Watson。西门子的MindSphere软件是一个基于云的操作系统，能够帮助制造商收集工厂内机器和设备的数据。借助传感器从各种机器收集数据并上传到公司数据库的做法已经被广泛应用。MindSphere利用机器学习算法分析这些数据并在仪表板上展示分析结果。在电池工厂的案例中，传感器数据可能会提示某些设备的性能问题。通过MindSphere的机器学习模型诊断问题后，系统可以通知维护人员关于问题所在并建议解决方案。西门子已经在航空航天、汽车和能源等多个领域成功应用了MindSphere技术。希思罗机场的案例展示了如何通过减少系统停机时间和中断来提高运营效率。西门子还在机场的行李处理系统中安装了传感器并整合了MindSphere技术以实现按需维护的目标。该公司还通过与众多合作伙伴的合作进一步推动了工业自动化的发展。Roland Busch作为西门子的首席技术官和董事会成员对该公司在工业自动化领域的创新成果有着深远的影响。同样值得关注的是IBM Watson平台它通过地质数据分析和机器学习模型帮助矿业公司进行地下分析从而提高生产效率和降低成本这一技术还应用于矿物勘探等领域为企业提供了有力的分析工具和支持在全球最大的黄金生产商之一GoldCorp的成功案例中展现了其价值值得一提的是尽管两家公司的技术重点有所不同但它们都在推动工业自动化的发展通过利用人工智能和机器学习技术为制造业带来前所未有的效率和生产力提升这些只是冰山一角随着技术的不断进步和工业自动化的普及未来的制造业将展现出更多的创新成果和创新趋势让我们拭目以待！在浩瀚的数据海洋中，地质信息犹如星辰点点，蕴藏着无尽的智慧与价值。这些信息，包括岩性、脉纹、矿化、蚀变以及结构信息等，仿佛蕴藏着大地的密码。从钻孔数据、芯片数据到地质模型，每一份数据都是黄金矿藏的线索。

根据GoldCorp的深度挖掘和整合，Watson帮助这家公司将原本分散的模型、钻井日志等140块非结构化数据全部整合到一个数据库中。以前只能一次加载两块模型的时代已然过去，如今的数据整合让预测更为精准。IBM的Sandvik和Valenje Coal Mine只是其众多成功案例中的两个。

与此通用电气凭借其Brilliant Factory套件，引领工厂步入工业物联网的新纪元。这一集成了硬件资产、软件和咨询服务的平台，如同工厂的智慧大脑，助力制造商利用预测分析提升工厂性能。借助数据驱动的力量，降低成本、提高产品质量和生产效率成为可能。Brilliant Factory的机器学习模型不断诊断工厂设备，确保机器健康与产品质量。一旦发现任何偏差，操作员会立即收到提醒。一家拉面条工厂的案例便证明了这一点：通过监测原料桶的传感器数据，机器学习算法能精确调整配方，既提高了产品质量又节省了原料。GE已与诸多企业合作，帮助它们优化工厂性能，Premier Foods便是其中的佼佼者。借助Factora和Brilliant Factory套件，Premier成功解决了传统流程和系统的问题，稳定了生产流程并优化了产量。

在协作机器人的领域里，Rethink Robots的Sawyer机器人引人注目。这款机器人搭载Intera软件，融合了康耐视的视觉系统，能够检测物体并检查零件。无论是物品的位置调整还是意外情况的处理，Sawyer都能迅速适应并精准操作。例如，当生产线的布局发生变化时，Sawyer的视觉系统和定位系统能够迅速调整，确保生产流程的顺畅进行。

在这个科技与智慧交织的时代，数据的力量正在被无限放大。从地质信息的深度挖掘到工厂的智能化改造，再到协作机器人的精准操作，科技的进步正在为各行各业带来前所未有的变革。而我们正站在这个变革的前沿，见证着一个又一个奇迹的诞生。重塑科技与协作机器人的未来篇章

Sawyer不仅仅是一台“面部”平板电脑，更是机器人操作员不可或缺的界面。在Intera软件的引领下，操作员只需模拟手臂的移动，即可轻松训练协作机器人完成拾取、放置和保持的任务。Sawyer机器人的功能远不止于此，它还能在执行机器操作时进行监督，如注塑、吹塑、测试和质量检查，甚至处理金属冲压或压制过程。这些任务在汽车供应链、金属制造、一般制造、包装和塑料工厂的自动化生产中尤为常见。

Rethink Robotics成功帮助Assa Abloy将其依赖体力劳动的生产线实现自动化。当Assa Abloy面临手动组装和包装的繁重任务时，他们转向Rethink Robots的经销商Active 8 Robots寻求帮助。初步部署的两台Sawyer协助机器人在全球各地的工厂中迅速扩展。据案例研究，Sawyer机器人每天自动化处理约18,000对铰链的组装和包装工作。不仅如此，Rethink Robotics的上还包括Acorn Sales Company、Rapid Line、Tuthill等知名公司。

自2008年成立以来，Rethink Robots已经筹集了超过1.49亿美元的资金，助力其稳健发展。公司的首席技术官兼执行官Rodney Brooks凭借其卓越的领导能力带领公司在机器人技术方面取得显著进展。Brooks拥有麻省理工学院的计算机科学博士学位，并曾在iRobot担任首席技术官兼董事长长达21年。

与此《制造业商业领袖》报告聚焦于全球知名企业如IBM、西门子和通用电气，它们在工业物联网领域扮演着重要角色。工业物联网与人工智能和大数据的结合为客户提供了深度数据分析的能力，预测分析功能帮助制造商做出明智的决策。一些公司提供的预测和预防功能可以在设备或机器出现问题前进行维修，IBM Watson的预测功能在采矿领域尤为突出。视觉系统正推动所谓的协作机器人发展，它们旨在与人类合作，支持或减轻操作员的重复性任务。尽管目前尚不清楚协作机器人是否能自动执行更复杂的智能任务或连接到工业物联网网络，但工业物联网使得数据变得可用且易于访问。报告中提到的公司强调，工厂操作员或工程师需要技能来管理技术和解释数据，但他们并未提及是否需要数据科学家。虽然这些公司没有详细说明整合时间，但他们指出传感器可以轻松连接到工厂已有的机器和设备上。（图片来源：Techemergence）