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工业设计人工智能(人工智能与工业设计的关系)

10年前,德国人工智能研究中心(DFKI)的沃尔夫冈·沃尔斯特(Wolfgang Wahlster)教授等人共同撰写的一份报告中提出了“工业4.0"的概念。前不久,DFKI公司发言人Reinhard Karger与DFKI创始董事、前首席执行官沃尔斯特教授围绕“工业4.0”有一个访谈,目前他仍然作为首席执行顾问(CEA)。

沃尔斯特教授,请为我们回顾一下“工业4.0”这个词的概念和名称的演变。

作为2006-2013年德国政府工业科学研究联盟的成员,我的工作是支持德国的高科技战略和制定未来的具体项目。我们与通信促进人小组的同事亨宁·卡格曼和约翰内斯·赫尔比格一起负责信息和通信技术的创新。德国前教育和研究部长安妮特·沙万(Annette Schavan)以“点燃创意”为座右铭,要求我们定义雄心勃勃、具有高度经济和社会潜力的前瞻性项目,使德国的研究力量能够为主要产业带来实际利益。2010年9月,发起人小组决定根据物联网、服务互联网和网络物理系统(CPS)等科学趋势,确定未来的项目。我们将该项目定位于网络物理生产系统领域,因为那时德国的一半就业机会都直接或间接地依赖于物理产品的制造。到2010年12月,在柏林的德国科学与工程学院(acatech)与我的同事Kagermann和Lukas举行的一次会议上,我们认为“网络物理生产系统”这个术语对于未来的项目来说太难用了,因此,我建议使用直观理解的“工业4.0”。代号“4.0”代表第四次工业革命,同时表示软件所起的重要作用(以IT部门命名版本的方式)。

未来项目的规划是什么时候正式开始的?在大型贸易活动中首次使用这个术语是什么时候?

工业设计人工智能(人工智能与工业设计的关系)

2011年1月,研究联盟决定开发一个未来项目,名称为“工业4.0:到2020年德国成为网络物理系统的主要供应商”。尽管当时由我们的同事Manfred Broy指导的acatech研究确定了许多重要的应用领域,但Kagermann先生、Lukas先生和我选择将重点放在制造业的应用上——这是一个很好的决定,工业4.0的成功证明了这一点。4月3日的汉诺威展览开幕式,2011年,德国总理安格拉•默克尔(Angela Merkel)、众多政界人士和大约3000名行业领袖出席了会议,我在关于爱马仕奖评审团工作的演讲中首次向重要决策者介绍了“工业4.0”一词。

在2011年4月3日汉诺威博览会开幕式上,德国总理默克尔、众多政界人士和大约3000名高管出席了开幕式,然后,我第一次向重要决策者介绍了“工业4.0”一词,在我关于爱马仕奖评审团工作的演讲中说:“保持今天的制造业中心意味着适应由互联网推动的第四次工业革命。物联网在虚拟世界和有形世界之间架起了一座桥梁。对于工业制造业来说,这种方法代表了一种范式转变。未完成的产品控制自己的生产过程,使用嵌入式传感器监测相关的环境参数,并在发生故障时启动适当的纠正措施——所有这些都是作为观察者和参与者同时进行的……”

财政大臣在随后的开场白中自然而然地谈到了这个词。这打开了防洪闸门,未来项目是晚宴上讨论的话题,传统设备制造商对此表示了强烈的兴趣和初步的怀疑。2011年6月,在acatech召开的一次战略会议上,我请DFKI的图形专家Renato Orsini根据我对工业革命四个阶段的概念准备一幅图形。今天,它被用在成千上万的变体中,甚至在教科书中,不幸的是,更经常的是抄袭。加上这张吸引人的图片,“工业4.0”这个词成为了这个概念指数级传播的催化剂。

这个词是如何继续传播得更远的?

这个概念迅速在全世界传播开来,并在今天使用,就像“幼儿园”和“高速公路”这两个词与德国的联系一样。“工业4.0”被认为是德国出口的热门产品,在商业、科学和政治领域受到了全世界的关注和认可。这么多年来很多术语起源于美国或亚洲,这是德国第一次在国际高科技领域提出的一个创新概念。在过去的十年中,超过100000份出版物、10000个会议和1000个项目联盟讨论了工业4.0的技术实现;结果在互联网上引用了超过2500万个这个词。

工业4.0的基础是否有任何准备工作?

是的,对于工业4.0目标的规范,我们建立在DFKI Kaiserslautern的全球第一个“智能工厂”的研究成果之上,该工厂自2005年开始开发。此外,我从2008年起一直领导BMBF SemProm语义产品记忆项目,并且,基于同事Detlef Zühlke操作的演示器,我们为每个工厂模块和每个未完成的产品分配了一个所谓的数字孪生。数字孪生体将物理对象的功能和整个生命历史存储在机器可理解的表示形式中,并主动控制生产过程本身,使得即使在非常小的批量生产中也具有经济可行性。当我们把“工业4.0”这个词介绍给世界时,我们知道我们在做什么。

你和你的同事Kagermann和Lukas在2011年4月1日发表的“工业4.0”概念中有多少已经成为今天的现实?

物联网和使用物联网的网络物理系统已经存在于现代工厂中。所有机器、工具、工件和工厂工人之间的数字连接在现有工厂中也取得了巨大的进步。新的低成本传感器和无线链路的稳步发展使传感器系统得以升级,因此越来越多的生产步骤可以通过多传感器融合实时监控,例如用于质量控制和其他目的。越来越多的数字孪生体也在我们早期的主动数字物体记忆研究的基础上被实现。我们的目标是拥有一个数字图像,它可以为每个物理对象自动实时更新,并用于控制脉冲。

今天的新工厂总是被设计成灵活的工厂。只为一条特定的生产线设计工厂的日子真的结束了。例如,随着机动革命的动荡,每一个汽车发动机工厂都必须以最少的时间和财务费用转换为替代动力系统。传统的自动化金字塔已经被淘汰,取而代之的是支持分布式生产的面向服务的异构体系结构。今天,相当多最近建造的“智能工厂”已经实现了工业4.0的许多基本原则:即插即用、独立于循环的矩阵生产体系结构,具有可配置的生产单元和快速的转换时间,即使是最小的批量,也具有高度的产品个性化,可变内部物流与实时生产计划相结合,以及为所有工人、生产设备和生产产品提供基于位置的服务。工厂地板定位系统已经大大改善了使用基于人工智能的视觉SL AM(同步定位和映射)方法的移动系统,如自动叉车。在功能强大的图形卡(GPU计算)上高度并行地执行神经过程,显著地提高了地标识别能力,这是赋予移动机器人自由导航所必需的。

你经常说“工业人工智能”是德国的主要研究重点。在工业人工智能方面,德国的应用领域和国际比较如何?

工业设计人工智能(人工智能与工业设计的关系)

人工智能正在引领第二次数字化制造浪潮,因为制造业产生的大量数据只能在新的价值创造过程中通过人工智能加以利用和货币化。美国和中国的互联网公司在应用人工智能作为B2C领域的超级标杆方面处于领先地位。德国在工业人工智能方面,以及在实际应用方面也有着突出的研发能力。工业人工智能不是关于广告投放或产品推荐,而是关于创新的生产、流程和商业模式。以博世(Bosch)、采埃孚(ZF)、大陆集团(Continental)等全球供应商或哈廷(Harting)、克莱斯(Claas)和萨多利斯(Sartorius)等中小企业以及SAP和软件公司(Software AG)的系统为例,这些系统主要是为提供公司的神经通路而构建的,但实际上是为业务发展提供数字化的企业知识。我们不要忘记,大众、宝马和戴姆勒等德国原始设备制造商也在推动工业人工智能,因为它们更多地利用人工智能系统,并逐步将其全球工厂转变为工业4.0。

德国是否有可能实现2011年宣布的到2020年成为实施网络物理生产系统的主要组件供应商的目标?

是的,我们的传统工厂供应商,如西门子、博世力士乐和ABB,但更重要的是,我们在中小企业中的许多隐性冠军贡献了第一批解决方案,并且仍然保持了一到两年的领先优势。在世界上任何地方,你都找不到一家没有德国公司软硬件组件的智能工厂。美国公司对“工业互联网”的挑战过于短视。尽管升级网络和通信基础设施是一个先决条件,但这本身决不是工业4.0的答案。此外,如果IoT平台缺乏优秀工程师和熟练工人对领域知识的语义编码、智能控制和数字孪生技术,则无法为破坏性的工厂模型提供可行的解决方案。或许更重要的是用网络化物联网箱、分布式传感器技术和基于数字孪生的智能控制站改造现有工厂的解决方案。专业从事高精度数字增强、稳健经典的生产工厂使德国中型企业备受供应商追捧,尤其是在中国。移动平板电脑、智能手机、智能手表和数据眼镜也启用了新一代工人专用的认知助手,从而显著提高了生产率、产品质量、工作满意度、安全性和透明度。人们始终处于中心地位,终身学习,不感到失控,从工作中获得更多乐趣。

从DFKI的角度看,工业4.0的国际合作是什么样的?

2016年8月,德国总理默克尔对捷克共和国进行了国事访问,为与捷克前总理博胡斯拉夫·索博特卡发起两国倡议提供了框架,从而在布拉格建立了德国-捷克工业4.0人机协作创新实验室。与布拉格捷克技术大学同事的合作非常出色。这个先进工业生产研究与创新中心(RICAIP)将在2021年汉诺威数字博览会上展示其研究成果。研究重点是工业制造中的人-机器人协作。目标是发展人类和机器人的混合团队,最好是并肩工作。为了让它工作,机器需要知道一个动作和目标的上下文,这样它们就可以解释状态并评估它们对解决方案的贡献。我们还与法国和荷兰签订了智能工厂合作协议。中国目前正在进行非常有针对性的投资,以便利用工业4.0将其制造业改造成世界上最好的制造业,而几年前,中国的制造业还处于工业2.0的水平。日本已经走得更远了,因为他们对新范式的理解更快、更深入,韩国也在迎头赶上。美国很晚才认识到范式转变的全部范围和深度,并开始错误地片面关注“工业互联网”。工业4.0的基础工作直到很久以后才在那里开始。

在未来十年里,什么样的新技术趋势将影响第四次工业革命?

六大新趋势将至关重要。这些是:工业人工智能、边缘计算(包括边缘云)、5G工厂、团队机器人技术、自主内部物流系统,以及像GAIA-X提供的可靠数据基础设施。工业人工智能将推动数字制造业的第二次浪潮。第一波浪潮,即所有生产和供应链数据的数字化及其通过云系统的可用性,现已基本完成。如今,这些数字数据可以由人工智能系统进行分析,并在上下文中进行解释,从而使其在未来的新价值链和创新商业模式中得到积极利用。

将数字训练数据用于机器学习系统意味着人工智能系统将不仅用于已经广泛应用的预测性维护,而且越来越多地用于增量质量控制,主要是与光学传感器结合使用。工业4.0下一阶段的目标是基于人工智能的零缺陷生产。新一代智能工厂除了具有极大的灵活性外,还将具有自学习能力和模块化的长期自主性。这些特性将保证高度健壮的生产、职业安全和高水平的资源效率。基于能力的生产架构将确保工业4.0下一阶段的可扩展性和灵活性。具有高带宽和保证的5G低延迟的边缘设备将与专用5G cam pus网络互连到本地边缘云,然后满足实时工厂要求。由具有各种能力的工人和协作机器人组成的混合团队将创造一种新型的团队机器人,在中心的人类专家的指导下,人机交互与机器人协同工作,携手解决复杂的制造任务。数据基础设施将考虑行业需求和数据主权、分布式/多云和边缘支持以及服务的提供。例如,对于中型农业和食品行业,DFKI管理的Agri-Gaia财团正在基于Gaia-X的参考体系结构,在INDUSTRIE 4.0的概念范围内开发用于食品生产的人工智能生态系统。相比之下,汽车行业对基于GAIA-X的数据基础设施有着完全不同的要求,以便在制造厂实现工业4.0。

工业4.0在下半年或未来十年最重要的成功因素是什么?

在第四次工业革命的下一阶段,研究和创新绝不能松懈。投资必须继续,尤其是作为数字转型第二波的工业人工智能。工业4.0的巨大潜力远未耗尽。软件和硬件组件的互操作性将发挥决定性作用,特别是在确保德国中小企业和初创企业进入国际市场方面。标准、规范和认证是可互操作解决方案的基本驱动因素。德国必须在这方面发挥先锋作用,同时也要注重所提供解决方案的弹性和安全性。最终,作为全球市场的领先工业供应商,我们必须努力在更大的数字主权和提供可靠和有弹性的解决方案之间取得正确的平衡。

新冠疫情经验告诉我们,我们必须制定解决办法,以避免供应链中断或由于短期人员短缺造成生产中断。最新的“家庭办公室”技术在这里帮助不大;相反,“家庭工作台”是必需的:软件解决方案可以远程访问网络物理系统,包括通过物理化身进行远程操作,以允许移动控制、维护和维修工厂。除了这些技术创新,下一个十年还需要政府和工会的支持。如果我们要从德国开始的第四次工业革命中获得持久的经济和社会效益,成功的价值创造仍然需要在下一个立法时期的平台层面上进行合作。

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