《工业5.0:制造业、人类和人工智能协作的未来》

  • 来源专题:人工智能
  • 编译者: 高楠
  • 发布时间:2025-02-25
  • 随着第四次工业革命的浪潮席卷全球,制造业正经历着前所未有的变革。工业4.0的提出标志着智能制造和自动化技术的兴起,而随着技术的进一步发展,工业5.0的概念应运而生。工业5.0不仅仅是技术的迭代,更是对制造业未来发展方向的一次深刻思考。它强调的是人类与人工智能的协作,以及这种协作如何推动制造业的创新和可持续发展。本文将从工业5.0的概念出发,探讨它如何影响制造业、人类工作方式以及人工智能的发展,并展望这一协作模式的未来。
    • 工业5.0的概念与特点
    • 工业5.0的定义
          工业5.0是在工业4.0的基础上发展起来的,它继承了工业4.0的智能制造、物联网、大数据等技术特点,同时引入了人工智能、机器学习等更先进的技术。工业5.0的核心在于实现人机协作,通过人工智能技术提高生产效率和产品质量,同时保持人类的创造性和灵活性。
    • 工业5.0的特点

          人机协作:工业5.0强调人与机器的协作,而不是简单的机器替代人类。这种协作模式旨在发挥人类的智慧和机器的效率,实现1+1>2的效果。

          个性化生产:通过人工智能技术,工业5.0能够实现更加个性化的生产,满足消费者对定制化产品的需求。
          灵活性和适应性:工业5.0的生产系统具有更高的灵活性和适应性,能够快速响应市场变化和消费者需求。
          可持续性:工业5.0注重生产过程的可持续性,通过优化资源利用和减少浪费来实现环境友好型生产。
          数据驱动:工业5.0的生产决策更加依赖于数据分析,通过大数据分析来优化生产流程和提高产品质量。
    • 工业5.0对制造业的影响
          生产效率的提升:工业5.0通过引入先进的自动化技术和人工智能,可以显著提高生产效率。例如,通过机器学习算法优化生产流程,减少不必要的步骤和浪费,从而提高生产效率。
          产品质量的提高:人工智能技术的应用可以帮助检测和预防生产过程中的错误,从而提高产品质量。此外,通过数据分析,可以更好地理解产品性能和消费者需求,进一步优化产品设计。
          定制化生产的实现:工业5.0的个性化生产能力使得制造商能够根据消费者的个性化需求来生产产品。这种定制化生产模式不仅满足了消费者的需求,也为制造商创造了新的市场机会。
           生产过程的可持续性:工业5.0注重生产过程的可持续性,通过优化资源利用和减少浪费来实现环境友好型生产。这不仅有助于保护环境,也有助于降低生产成本和提高企业的社会责任形象。
    • 工业5.0对人类工作方式的影响
          工作角色的转变:在工业5.0时代,人类的工作角色将发生转变。许多重复性和低技能的工作将被机器取代,而人类将更多地从事创造性、策略性和决策性的工作。
          技能需求的变化:随着工业5.0的发展,对人类技能的需求也将发生变化。传统的操作技能将逐渐被数据分析、编程和人工智能等技术技能所取代。因此,终身学习和技能更新将变得尤为重要。
           工作与生活的平衡:工业5.0的灵活性和远程工作能力将有助于实现工作与生活的平衡。通过智能技术,员工可以更加灵活地安排工作时间和地点,从而提高生活质量。
    • 人工智能在工业5.0中的角色
          智能决策支持:人工智能可以为生产决策提供支持,通过分析大量数据来预测市场趋势、优化生产流程和提高资源利用效率。
          质量控制和预防性维护:人工智能技术可以用于质量控制和预防性维护,通过实时监控生产设备和产品性能来预防故障和提高生产效率。
           自动化和机器人技术:人工智能技术可以与自动化和机器人技术相结合,实现更加灵活和高效的生产。例如,通过机器学习算法优化机器人的运动路径和操作方式,提高生产效率。
           个性化生产和定制化服务:人工智能技术可以实现更加个性化的生产和定制化服务,通过分析消费者数据来满足他们的个性化需求。
    • 工业5.0的挑战与机遇
          技术挑战:工业5.0的发展面临着许多技术挑战,如数据安全、人工智能的可靠性和可解释性等。这些挑战需要通过不断的技术创新和合作来克服。
          社会挑战:工业5.0可能会导致就业结构的变化,一些传统岗位可能会消失,而新的岗位可能会出现。因此,社会需要通过教育和培训来帮助人们适应这些变化。
          经济挑战:工业5.0需要大量的投资,包括技术研发、设备升级和人才培养等。这可能会对一些企业造成经济压力,但同时也为经济增长和创新提供了机遇。
          环境挑战:虽然工业5.0注重可持续性,但在实施过程中可能会遇到环境挑战,如能源消耗和废物处理等。因此,需要通过技术创新和政策引导来实现环境友好型生产。
    • 工业5.0的未来展望
          技术融合与创新:随着技术的不断发展,工业5.0将实现更多的技术融合和创新。例如,通过将人工智能与物联网、大数据等技术相结合,实现更加智能和高效的生产。
          全球化与本地化:工业5.0将推动制造业的全球化和本地化。通过智能技术,制造商可以更好地满足全球市场的需求,同时也能够实现本地化生产,以满足特定地区的需求。
           可持续发展:工业5.0将更加注重可持续发展,通过优化资源利用和减少浪费来实现环境友好型生产。这将有助于保护环境,同时也为企业创造新的市场机会。
           人机协作的深化:随着人工智能技术的发展,人机协作将更加深入和广泛。人类和机器将更加紧密地合作,共同推动制造业的创新和发展。
    • 结语
            工业5.0是制造业未来发展的重要方向,它不仅代表了技术的迭代,更代表了人类与人工智能协作的新模式。通过实现人机协作,工业5.0将推动制造业的创新和可持续发展,同时也为人类工作方式带来变革。虽然工业5.0面临着许多挑战,但通过不断的技术创新和社会适应,我们有理由相信,工业5.0将为制造业、人类和人工智能的协作带来光明的未来。
  • 原文来源:https://www.gkzhan.com/news/detail/176362.html
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    • 技术的发展永远不会止步,在尖端制造业中尤其如此,这与其他任何行业也基本类似。以工业4.0为例,正如我们被此概念所灌输那样,通过构建高度自动化的工厂环境,其中传感器、数据处理、连接和云计算等技术的整合能够带来更多业务收益。随后又出现了工业5.0,一种新的概念将人类重新引入制造过程。工业5.0有望打造一个诱人的新世界,其中机器人和人类将以前所未有的方式进行协作,从而能够实现大规模定制等新概念。究竟会发生什么?工业5.0是否真的会改变我们设计和构建未来智能产品的方式? 首先,让我们先退一步,回顾一下工业4.0如何改变了多个领域的制造业。这种转变的起点很大程度上是物联网(IoT)技术的出现,基于传感器技术的重大进步,可以实现体积更小、价格更便宜和性能更高的设备。随着传感器性能提高,这些设备已在许多任务厂中得到广泛应用,从而可以从大量的工业设备中收集数据。由于无处不在的连接性,这些数据能够快速传输到云端,之后进行处理和分析,并越来越多地使用机器学习和人工智能等技术来提供实时决策。这种基于IoT的流程是工业4.0的核心原则,自动化的广泛使用和数据收集可以带来真正的业务收益。 但这里也存在一个问题,这种高度自动化环境只能在特定层面发挥作用。例如,作为生产流程中预先确定的一部分,机器人执行一系列重复功能,在制造过程中,使用机器人技术可提供极高的一致性和可重复性。如果您希望产品的外观和感觉大致相同,那会很容易实现。但是,如果客户想要不同的产品怎么办?如果制造出的产品要求不同装饰或个性化又该怎么办?在消费者期望变得越来越复杂的世界中,这种可能性越来越大。 这就是Industry5.0的用武之地。在这种新模式下,人类被重新引入参与到制造过程,增加了他们与智能机器的协作,甚至需要在工厂车间与机器人并肩工作。据说,工业5.0将能够实现两全其美,即可以把公认的机器人技术优势与人类先进的批判性思考等认知能力相结合。在这个更加多元化的环境中,生产线可以变得更加智能,而人类能够监督更高水平的产品定制。在汽车,消费电子产品和珠宝等多个领域,甚至对精酿啤酒等行业,这都是令人兴奋的想法,在这些产品上添加触感体验可以提高产品对消费者的吸引力。 如何实现工业5.0 工业5.0是一个概念,但现实又是怎么样?如何以确定的方式应用工业5.0,以提高未来工厂的效率和多功能性?最重要的考虑因素之一是人与机器之间的物理接口。从历史上看,机械臂一直被配置在安全罩后面,以防止人类受到伤害。但是在工业5.0新世界中,无论从字面意义还是在象征意义上,都需要建立更紧密的关系。 看来,这将通过开发新一代轻型协同机器人(cobot)来实现。这种机器人具有一系列定位传感器,使它们能够在瞬间对周围工人的存在做出反应。这些更小、更快、更灵活的协同机器人对于工业5.0的发展至关重要,因为先进的安全特性将使人类能够在更广泛的生产过程中占据中心位置。在自动化领域中,这一因素并没有被忽视,ABB,Fanuc、西门子和Kuka等全球工业机器人制造商加入了丹麦的通用机器人(Denmark’sUniversalRobots)等专业机构,以便设计和推出新系列的协同机器人产品。实际上,根据BISResearch最近的一项研究发现,全球协同机器人市场预计将从2018年的5.8亿美元增长到2024年令人难以置信的90亿美元。 协同机器人进展 随着越来越多的玩家进入市场,协同机器人的能力已经得到了快速提升。早期的产品型号体积很小,主要用来与人类一起执行轻型装配任务。这些开创性的桌面机械臂通常重约10公斤,有效载荷为3公斤。这种尺寸和功能使其非常适合固定螺丝等自动化工作台活动。 但是,随着时代进步,协同机器人已经变得越来越大,功能越来越强,最新的机械臂有效载荷已经是当年机器人的五倍。尺寸的增大,更加扩展的夹具和工具范围,以及更直观的编程,已经开辟了更广泛的应用,例如重型机械加工、物料搬运、包装以及处理螺丝和螺母等等。这些机械臂甚至可以在生产线员工附近使用,因为它们已经安装了完整的接近、距离和位置传感器。 探寻工业5.0应用 随着协同机器人性能提高,在工业环境中对机械臂的采用也在增加,并且出现了许多令人兴奋的新应用。汽车行业一直是最早的采用领域,例如,PSAGroup(其品牌包括Peugeot、Citroën、Opel和Vauxhall)在其白车身(body-in-white)装配线上使用协同机器人进行螺丝拧紧等应用。在这种情况下,操作员将协同机器人拉到位,在汽车沿生产线向下移动时将螺钉固定在车辆的两侧。完成后,协同机器人旋转并返回到静止位置,然后再次工作于下一辆车辆。PSA表示,这种方式既节省成本,又改进了几何公差。 其他汽车制造商也同样积极地在制造工厂内部使用协同机器人。BMW已使用协同机器人执行了碰撞罐(crash-can)组件的铆接制程,这些工作过去一直是手工进行。当员工进行其他装配任务时,使用协同机器人将铆钉固定到位,对缩短周期时间产生了巨大影响,完成时间从64秒缩短到52秒。 汽车供应商也开始采取类似行动,组件制造商在生产线末端使用协同机器人来执行关键的检测任务。在汽车领域,似乎几乎每天都有新应用出现,KennethResearch最新报告预测,到2022年,汽车领域协同机器人导致的出货和销售收入将以每年约43%的速度增长。 在其他领域,协同机器人正在用于多种不同的任务。例如,在金属行业,它们被用于执行一系列抛光和去毛刺活动,执行传统上工人完成的劳动密集型任务。根据自动化专业机构WiredWorkers的报告,协同机器人已被证明能够一致且重复地抛光平坦和不平坦的表面,对于力的控制易于编程,并且针对新产品能够快速更改设置。协同机器人也越来越多地用于CNC机器的装卸,从而使金属行业工人不必执行那些对体力要求苛刻,有时甚至是危险的任务。 即使在制造市场,协同机器人也正在担当新的角色。添加剂制造初创企业开始使用这些机器人来提供3D打印零件个性化设置。在这里,协同机器人可用于帮助创建不同的饰面和雕刻图案,例如可为消费性电子设备创建真正的定制特性,这种做法可能很受欢迎。在珠宝领域,工匠们正在研究如何使用机器人来辅助宝石的拾取、放置和装饰。 对自动化态度的改变 那么,显而易见的是,协同机器人在许多行业中都具有很大潜力。尽管由于行业不同,它们的应用范围和程度相差很大,但有一个问题必须共同考虑:这就是需要在文化层面改变对自动化的态度。自动化的历史是基于相当确定的参数,机器人大多在围栏后面执行任务。但是,在工业5.0的全新世界中,机器人和人类本身必须作为协同者,而不是竞争对手来一起工作,并需要心态的完全转变来建立一种新型关系。 这些又进入围绕自动化和是否需要人工干预展开的更广泛辩论。主导的思想流派一直认为,机器设备的发展最终将导致整个工业部门广泛失业。工业5.0改变了人们辩论的话题,人类得以重新进入其中价值链,从而可以继续扮演更多的增值角色。 世界经济论坛(WorldEconomicForum)的一份重要报告调查结果也反映了这一点,该报告评估了2022年全球技能需求变化概况。随着自动化变得越来越复杂,并且在关键领域得到越来越广泛应用,某些传统行业无疑将消失。但是这些将不可避免地被其他新兴学科所取代,这些新学科专注于大数据分析、人工智能、软件和应用以及数字转换等领域。所有这些新行业都能够很好地适应工业5.0的世界,从而加强了人和机器关系的协同性。实际上,根据该报告,这种转变很可能会导致产生1.33亿个新职位,同时造成约7500万个工作岗位流失,这表明自动化程度的提高总体上将带来巨大的净收益。 通往更智能生产系统之路 总而言之,我们可以看到工业领域的技术进步仍在继续加速发展,工业4.0和工业5.0可能只是引起关注的流行语。尽管如此,它们却描绘出了在高度自动化环境中设计、构建和维护产品方式的真正变化。这种转变将越来越多地导致机器与人类思想之间的共生关系,正是这种交织在一起的能力,才有可能创建未来更智能、更高效的工厂。
  • 《机器视觉和人工智能在现代制造中的关键作用》

    • 来源专题:智能制造
    • 编译者:icad
    • 发布时间:2024-02-28
    •   在竞争日益激烈和监管日益严格的环境中,机器视觉(MV)解决方案对于制造商来说变得至关重要。在严格的监管要求、创新的制造技术和严重的劳动力短缺的推动下,该行业正在转向技术解决方案。   人工智能在MV中的重要性与日俱增   将人工智能集成到机器视觉解决方案中代表着制造业的重大转变。预测质量控制机器视觉市场将出现显着增长,预计将从2023年的23亿美元增长到2028年的72亿美元。这种增长轨迹强调了人工智能在现代制造业中的关键作用,其驱动力是其增强和增强的能力传统的中压系统。   人工智能在机器视觉领域的优势   将人工智能(AI)集成到制造业的机器视觉(MV)中可带来一系列变革性优势,重塑工业质量控制的格局。最大的优势之一是提高了识别缺陷的准确性和精确度。人工智能算法擅长处理视觉数据,大大减少错误并确保高精度。这种准确性对于保持产品质量标准的一致性至关重要。   另一个关键优势是检查速度的显着提高。AI驱动的MV系统可以实时分析视觉数据,从而在不影响质量的情况下实现更快的检测速度。这种高速处理对于维持高效的生产线和支持高吞吐量的制造环境至关重要。   人工智能还提供了卓越的适应性和灵活性。它可以从新数据中学习,使其适应不同的产品或制造环境。这种学习能力允许根据特定的制造需求和要求进行定制,使人工智能成为制造武器库中令人难以置信的多功能工具。   此外,从长远来看,人工智能在MV中的集成可以带来显着的成本效益。通过减少材料浪费并最大限度地减少手动检查的需要,MV中的人工智能可以节省大量劳动力成本。此外,它还通过减少潜在危险环境中的人为干预需求并减轻工人重复性任务的压力来增强安全性和人体工程学。   运营的可扩展性是另一个重要优势。AI驱动的MV系统可以轻松扩展或适应不同的生产线,从而灵活地响应产品设计或制造方法的变化。人工智能提供的丰富的数据驱动见解补充了这种可扩展性。通过分析大量数据,人工智能可以识别趋势和模式,帮助进行预测性维护并提高制造效率。   最后,在MV中采用人工智能可以为制造商提供竞争优势。它将他们定位为创新和技术的领导者,从而能够更快地适应市场需求和变化。环境效益进一步增强了这种竞争优势,因为人工智能优化的流程通过资源优化和能源效率有助于实现更可持续的制造实践。   要点:   ● 提高缺陷检测的准确性和精确度。   ● 提高检测速度以实现高效生产。   ● 对不同制造环境的适应性和灵活性。   ● 长期节省成本并提高安全性。   ● 可扩展性和丰富的数据驱动见解。   ● 竞争优势和环境效益。   人工智能与机器视觉集成的挑战和限制   尽管有这些优势,但在制造中将人工智能与机器视觉相结合也并非没有挑战。最令人畏惧的问题之一是高昂的初始成本和投资回报率(ROI)的不确定性。AI-MV系统的部署需要对先进硬件和软件进行大量资本投资。此外,制造商经常面临投资回报率的不确定性,尤其是当生产力提高或缺陷减少等效益可能需要一段时间才能显现出来时。   另一个重大挑战是将这些先进系统与现有制造基础设施集成。旧设备和软件的兼容性问题可能会造成相当大的障碍,而重新配置现有工作流程以适应AI-MV系统可能会扰乱生产流程。   对技术专业知识的需求是另一个障碍。通常缺乏能够操作和维护这些复杂系统的熟练人员。此外,人工智能技术的快速发展需要对劳动力进行持续培训和提高技能,从而加剧了资源紧张。   数据隐私和安全问题也很突出。AI-MV系统对数据的依赖日益增加,引发了数据漏洞问题以及遵守严格数据保护法规的需要。此外,维持系统可靠性和诊断人工智能驱动系统中的问题的复杂性可能会导致生产延迟和质量问题。   可扩展性和灵活性问题也带来了挑战。人工智能模型可能难以快速适应产品设计或制造流程的变化,需要额外的投资和再培训。人工智能和机器视觉技术缺乏标准化可能会导致互操作性问题和对特定供应商的依赖,从而限制制造商的灵活性。   人工智能的“黑匣子”性质是另一个严峻的挑战。人工智能决策过程缺乏透明度可能会导致信任问题,尤其是在质量控制和监管合规性至关重要的行业。由于训练人工智能模型对质量数据的依赖,这一问题变得更加复杂。数据不充分或有偏差可能会导致人工智能预测不准确,从而破坏系统的有效性。   要点:   ● 初始成本高,投资回报率不确定。   ● 与现有系统的复杂集成。   ● 需要技术专业知识和持续培训。   ● 数据隐私、安全问题和系统可靠性问题。   ● 可扩展性和灵活性的挑战。   ● 人工智能决策缺乏标准化和透明度。   未来展望与创新   展望未来,持续的创新有望进一步增强这些技术,使它们更具适应性、更高效,并且更能融入制造流程。随着人工智能在质量控制方面的优势变得更加明显,其在制造业的采用将继续增长。这种增长不仅仅是市场的扩大,更是技术本身的演进和完善。制造商越来越多地寻求人工智能增强的MV解决方案来应对现代生产环境的挑战。   将人工智能集成到机器视觉中正迅速成为制造业的关键组成部分。这项技术正在改变现有流程并为质量和效率设定新标准。随着市场不断扩大和发展,人工智能在机器视觉中的作用变得越来越重要,有望解决当前的挑战并塑造制造业的未来。