德国汉堡科学院院士张建伟:信息物理系统驱动智能未来

OFweek工控网 中字

随着第四次工业革命的到来,信息技术(IT)和运营技术(OT)的融合成为新趋势,工厂开始进入数字化转型阶段,而德国“工业4.0”战略给全球制造业发展带来启示,未来生产线上的人、机器、产品等对象都将与计算机里的虚拟世界连接,从而提升工厂的管理控制能力,并创造出巨大的商业价值。

在OFweek2018(第三届)中国高科技产业大会上,德国汉堡科学院院士张建伟发表了《赋予新动能,从CPS到HCPS的智能系统》的精彩演讲,并在会后接受了OFweek工控网的采访,详细谈及了信息物理系统(CPS)的关键技术,以及人工智能、智能制造方面的重要趋势。

德国汉堡科学院院士张建伟在接受OFweek工控网采访

张建伟认为,德国工业4.0模式下,数字化的过程充分利用了计算的能力和物理仿真的方法,将物理世界的对象在虚拟计算中创建一一对应的数字模型,从而能够分析各个自动化环节的合理性,例如机器人应该放在哪个位置,并测试出各种组合的可能性,最终找到最佳的实施解决方案。

目前,通过数字化CPS可以实现机器人等设备的仿真测试,包括机器人运动学和动力学的仿真,机器人离线编程等,甚至实现整条生产线的几何仿真,以帮助更好的实现车间布局设计。未来,信息物理系统还需要融入人类的仿真,从信息物理系统(CPS)到HCPS(Human-Cyber-Physical Systems),即融合人类、信息和物理设备,并充分发挥人工智能的作用。

智能制造过程面临多重挑战

中国制造业转型升级的过程中,智能制造模式成为主要话题。作为一个复杂的生产系统,智能制造包括了机器人、物联网、虚拟现实以及生产计划、制造工艺等多种技术和模块,这些标准模块和技术组合在一起,最终能够实现各种定单的柔性生产,并能以最低的成本完成个性化制造。

张建伟表示,要实现真正的智能制造仍需要解决多项技术难题,例如通过传感器感知环境,让机器人在移动的场景下识别出工件、机器和人等所有物体,对整个工厂进行可视化,这样在设备维护,以及人的交互方面就会有很大的突破。在移动设备安装上传感器,不管走到哪里,都可以立即识别出周边的物体,然后将信息传递给其它参与生产的人或设备等对象。

机器人智能制造案例

此外,人工智能方面也有很多地方需突破,例如信息物理系统里要结合深度学习的方法,实现对自动化机器、生产线、人机共融等场景的模拟,最终使得智能工厂能够按不同的指标,以最短时间、最低成本进行生产制造。

还有,自动化知识库的建设也十分重要,包括自动化的知识、成本的知识、设备的使用能力等,例如工业机器人在不同的节点上能带来哪些能力,硬件、软件和人力的成本是多少,将所有可能的自动化单元做到一个库里,这将对生产计划的实施非常有意义。

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