El Internet industrial puede conectar todos los equipos, sensores y robots, para que podamos tener una mejor comprensión del equipo en sí y, lo que es más importante, cómo mejorar continuamente el proceso de producción con esta información. Desde la perspectiva del ciclo de vida de la fabricación, Internet industrial puede generar cambios en los tres aspectos principales a los que prestan atención las fábricas: la eficiencia de la productividad, el tiempo de actividad y la tasa de calificación del producto, y proporcionar nuevas ideas para todos los eslabones de todo el ciclo de vida de la fabricación.
Por ejemplo, cuando una fábrica electrónica ensambla teléfonos móviles, computadoras y otros productos, la práctica general de la fábrica es que los trabajadores confíen en herramientas de precisión para garantizar la exactitud del ensamblaje. Cada enlace de ensamblaje debe pasar la prueba, y los resultados de la prueba determinan si el proceso anterior puede pasar. Las fábricas generales no pueden rastrear el proceso anterior, pero la Internet industrial puede ajustar los parámetros necesarios en el proceso de ensamblaje. Tomando el teléfono móvil como ejemplo, se supone que la precisión de ensamblaje de varios componentes en el interior es de 30 micrones. Según los resultados finales de la prueba, la tolerancia de los componentes siempre se ha desviado a 50 micrones en un lado. Usando la Internet industrial, estos datos de producción pueden retroalimentarse a la capa de diseño a través de la forma de Internet industrial. Al analizar, determinar y ajustar los parámetros de un cierto enlace de ensamblaje en el proceso anterior, se pueden eliminar los errores sistemáticos. Esto muestra que los datos reales en el proceso de producción obtenidos a través de la Internet industrial pueden mejorar la calidad de la producción final, lo que refleja el valor de la Internet industrial tanto desde la perspectiva de la escala de capacidades como del ciclo de vida.
Aplicación de la inteligencia artificial en la fabricación.
La inteligencia artificial es ampliamente utilizada en la fabricación. La fábrica juzga exhaustivamente la posibilidad de problemas con los robots en función de los datos históricos de miles de robots y realiza diagnósticos preventivos sobre el funcionamiento de todo el equipo. El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje automático para emitir juicios basados en una gran cantidad de datos históricos y puede realizar un mantenimiento preventivo sobre el estado de funcionamiento del equipo. ABB comenzó a conectar robots a servidores en 2007 para compartir datos, como problemas potenciales y funcionamiento del equipo. Después de más de diez años de acumulación de datos, hemos dominado una gran cantidad de datos de operación de varias fábricas en todo el mundo. En el futuro, seguiremos utilizando el aprendizaje automático para lanzar servicios de mantenimiento y diagnóstico preventivo basados en la plataforma en la nube a través del análisis de datos. Además del mantenimiento preventivo, la IA también puede aportar algunas ideas para resolver los problemas de cuello de botella en todo el proceso de producción, como la línea de producción del proceso de soldadura de carrocerías de una fábrica de automóviles. El punto más importante es que en el campo de la interacción humano-robot en el futuro, la inteligencia artificial tendrá grandes logros. En la actualidad, la interacción hombre-computadora basada en equipos de producción todavía se encuentra en una etapa relativamente tradicional, lo que requiere que las personas ingresen instrucciones para realizar el proceso de interacción. La tecnología de inteligencia artificial puede hacer que la interacción entre personas y robots inteligentes sea más natural en el futuro.
Tendencias de desarrollo y escenarios de aplicación de futuros robots.
Con el cambio de factores externos, la velocidad de desarrollo de los robots industriales en los últimos 10 años es algo sorprendente, tanto a nivel mundial como en China. A nivel mundial, los robots industriales mantienen una tasa de crecimiento anual del 15 al 20 por ciento. En China, según abb, la tasa de crecimiento del mercado de robots industriales de China superó el 50 por ciento en 2017.
Desde la perspectiva de los productos y las tecnologías, la estructura y la tecnología de aplicación de los robots industriales no han cambiado mucho desde la década de 1970. La mayoría de los robots industriales se utilizan para realizar trabajos repetitivos, simples, aburridos e incluso peligrosos. En la actualidad, los robots industriales se utilizan principalmente en la producción a gran escala con capacidad de producción y demanda de producción, como automóviles, electrónica, alimentos y bebidas y otras industrias. Debido al evidente efecto de escala de la industria del automóvil, la industria del automóvil siempre ha sido la industria más utilizada para los robots industriales. Desde el año pasado, la industria electrónica se ha convertido en el mayor usuario de robots industriales debido al aumento de la demanda en el mercado chino. Al mismo tiempo, los robots también se utilizan en industrias tradicionales como alimentos y bebidas, productos de metal y productos de plástico.
En términos de aplicación, la industria de la logística y el comercio minorista se convertirá en un nuevo campo de aplicación de robots en el futuro debido a la gran demanda de recursos humanos y el rápido desarrollo de la escala industrial. Trabajo de clasificación requerido tanto por el almacén como por la industria logística; Ya sea que se trate de carga, reabastecimiento o gestión de estantes minoristas, es adecuado para escenarios de aplicaciones de robots. Por lo tanto, la industria de la logística y el comercio minorista será la próxima industria emergente, y también el comienzo de la penetración de los robots de la industria a la industria de servicios.
Debido al envejecimiento y al aumento de los costes laborales, en Europa la demanda de robots ha ido penetrando gradualmente desde las grandes fábricas a las pequeñas y medianas fábricas e incluso a los pequeños talleres. Para las pequeñas y medianas empresas, la producción se caracteriza por lotes pequeños y múltiples variedades, y el proceso de producción cambia constantemente. El uso de robots industriales tradicionales consumirá demasiado tiempo de conmutación. Por lo tanto, las pequeñas y medianas empresas necesitan productos pequeños y flexibles, y la facilidad de uso de los robots es la clave.
Si se compara con el desarrollo de la industria informática, los robots industriales aún se encuentran en la etapa de "supercomputadoras", y la era de las "computadoras personales" para robots aún no ha llegado. Mirando hacia atrás en la historia de la computadora desde la invención hasta la popularización, se encuentra que la reducción del precio, la reducción del volumen, la aplicación es fácil de operar y la interfaz gráfica fácil de usar son los tres factores importantes que finalmente hacen que la computadora entre en miles de hogares del laboratorio. Del mismo modo, el costo, la seguridad de la cooperación hombre-máquina y la facilidad de uso son los factores limitantes para que los robots penetren de la industria a otros campos. En el proceso de penetración de los robots desde la industria hasta el consumo, la interacción humano-computadora es uno de los factores que restringen el desarrollo de los robots. Ya sea en la industria o en otros escenarios, ¿cómo pueden las máquinas interactuar mejor con las personas? ¿Cómo ayudar mejor a las personas a completar el trabajo en el proceso de trabajo y producción? La inteligencia artificial brinda la posibilidad de resolver estos problemas. En términos de la confiabilidad de la interacción humano-computadora, todavía hay un gran avance por hacer en la tecnología. En términos de robots industriales, los robots en las fábricas ahora pueden ejecutar instrucciones exactamente sin cometer errores, porque el diseño de ingeniería, la instalación y la puesta en marcha deben operar en la línea de producción a través de instrucciones. La situación ideal en el futuro es que los robots puedan interactuar con las personas de una manera más natural, como aprendices, y puedan cambiar de aprendices a trabajadores maduros bajo la guía de las personas.