AIoT+工業4.0,究竟會發生什麼?

近年來,隨著各行各業數字化轉型的不斷深入,人們越發能夠感受到,數字智慧時代正在加速向我們走來。

以5G、雲端運算、邊緣運算、大資料、人工智慧為代表的數字前沿科技,與行業領域進行深度融合,落地孵化出大量的創新應用場景。這些場景,不僅改變了行業的工藝和流程,還顛覆了商業模式,重構了產業生態格局。

最為典型的,就是一直以來被稱為國民經濟支柱產業的工業製造業

眾所周知,工業是最重要的物質生產部門,也是國力的象徵。它不僅為人們的物質生活提供必要的消費品,還為整個社會發展提供原材料和動力,支撐國家的經濟自主、政治獨立以及國防安全。

縱觀18世紀以來的人類近代史,其實就是工業革命的發展史。從蒸汽機開始,人類歷經了三次工業革命的洗禮,才實現了生產力的飛躍,並一步步走到了現在的資訊時代。

如今,數字技術浪潮與工業技術升級相融合,又將催生第四次工業革命。這次革命,又會如何重塑人類社會的運作模式呢?AIoT+工業4.0,究竟會朝著怎樣的方向發展?

大家不妨隨著這篇文章,來深度了解一下數智製造的未來場景。


AIoT,如何賦能工業製造

對於第四次工業革命,大家應該都有所了解。這是一次以人工智慧、虛擬現實、石墨烯、基因技術、量子資訊、可控核聚變、清潔能源以及生物技術為突破口的工業革命。

站在工業製造業的角度來說,它最大的變化,就是數字智慧技術的深入應用,以及工業網際網路(Industrial Internet)的引入。

工業網際網路,完全不同於我們每天使用的手機網際網路(消費網際網路)。它是行業網際網路的代表,也是新一代ICT(資訊通訊)技術與OT(工業操作)技術的深度融合。

工業網際網路既是工業基礎設施的數字化升級,也是工業流程和工業經濟生態的演進。通過工業網際網路對人、機、物、系統等的全面連接,可以構建覆蓋全產業鏈、全價值鏈的全新制造和服務體系。這個體系,以資訊化、網路化、智慧化為基礎。它的驅動力,除了化石燃料和電力之外,還包括算力和連接力。

在算力和連接力的幫助下,工業製造分工協作將會進一步細化,生產流程也會被深度最佳化。生產過程中的研發、生產、質控和維保等環節,都會由人工控制,改為算力控制。算力的終極表現形式,就是AI人工智慧

說了半天,可能大家會覺得過於抽象,難以理解。接下來,我們不妨通過幾個案例,看看數字智慧究竟如何賦能工業製造,提升生產效率。

首先,我們看一個流水線工業機器人智慧分揀的案例。

進入21世紀後,工業機器人、機械臂被廣泛採用,取代了部分流水線員工。早期的機器人,只能接受特定的指令和程序,執行少量的固定操作,基本不具備智慧。

當傳送帶送來了不同的物品,機器人不能對物品進行類別判斷,更無法進行區別處理。

引入了工業網際網路之後,情況就不一樣了。

通過對機器人安裝通訊模組,可以將機器人攝像頭拍攝的物品圖像上傳雲端,雲端進行圖像識別,結合機器學習和人工智慧演算法,提前判斷物品類別。然後,機器人在雲端的指令下,驅動機械臂,在準確的位置抓取物品,進行分類。

這樣一來,機器人就真正達到了和流水線工人一樣的處理能力,甚至更強。

我們再來看另外一個案例——結合AIoT技術的產品質量檢驗。

產品質檢,以前一直都是自動化干預的難點。因為產品出現缺陷的問題點較多,損壞的位置和形態也不一樣,傳統自動化機械無法進行準確判斷,只能靠人工進行識別判斷。

現在,同樣是藉助攝像頭、傳感器等資料採集設備,可以對檢驗對象進行高速拍照,然後將資料發到雲端。雲端結合機器學習,判斷缺陷類別,例如虛焊、漏焊、腐蝕、斷裂等,然後指示機械臂,將次品標識、挑出。

更厲害的是,AI不僅可以判斷產品缺陷,還可以總結缺陷規律,幫助生產線找到缺陷的可能原因,進行改正規避。


AIoT核心要素分析

通過上面兩個例子,我們可以看到,想要實現真正的數字智慧,離不開這麼幾個重要元素:

首先,必須擁有性能強大的資料採集設備,包括超高解析度的攝像頭,超細精度的傳感器,等等。資料採集設備是資料之源。

沒有資料,一直都免談。

其次,我們需要高性能且無處不在的通訊網路。

一個完整的網路,包括終端和網路側設備。終端這邊決定網路性能的,就是模組

近年來,隨著時代的發展,無線通訊技術在通訊能力上已經大幅追近了與有線通訊技術之間的差距。而且,無線技術本身還有靈活部署、免佈線覆蓋的優勢,所以,正在工業製造、物流運輸、教育醫療、城市治理方面廣泛應用。

無線模組的能力也在突飛猛進,功耗不斷降低,集成度越來越高,往往一個模組可以支持多種制式和功能。例如移遠通訊的Rx500x系列模組,在支持2/3/4/5G的同時,還提供GNSS定位、eSIM等功能。

5G,是目前技術最先進的通訊技術。它具有大頻寬、低時延、海量連接等特點,非常適合工業製造場景。前面我們案例裡面提到的高速圖像識別,海量高畫質圖像的傳輸,就需要5G這樣的高速網路。

而且為了快速實現拍照、分析、處理的閉環,需要網路擁有極低的時延,這個也是5G的強項。5G空口端到端時延可以控制在幾毫秒,且抖動低,可靠性高,完全符合工業場景要求。

3GPP R16標準確定之後,5G工業模組正在不斷湧現,賦能了工業場景的5G化。

最後,就是強大的算力平臺。

最後,就是強大的算力平臺

藉助模組和網路,資料得以暢通流動,進入雲端。雲端結合大資料分析,對海量的IoT資料進行處理,通過在這些資料上構建合適的演算法模型,就能實現生產流程的智慧化,用高效的AI取代人工,提升效率,降低成本。

值得一提的是,AI算力的運用,既可以在雲端運算中心完成,也可以在邊緣運算節點完成,甚至可以在具有AIoT能力的通訊模組上直接完成。

數智時代的通訊模組,不僅通訊能力強,算力也在不斷增強,可以承擔越來越多的端計算任務,包括人工智慧演算法的運行。

例如移遠通訊的智慧模組SG500Q、SA800U、SC66、SC665S等產品,就具備基礎的AI算力,集成高算力CPU、高性能GPU及NPU,可以完成不少運算工作,分擔雲端的壓力。

端計算、邊緣運算、雲端運算相結合,實現了算力的無處不在,既有效減少了網路傳輸資料的負荷,也減少了資料處理的時延。


結語

數字智慧時代,最寶貴的是什麼?

想象力

我們的社會,擁有百行千業,每個行業都有自己的工作場景。數字智慧技術是一種賦能,究竟如何利用這種賦能,深入改造自己所處的行業,是每個行業人都必須深入思考的問題。

僅從工業製造場景來說,目前湧現出的各種數字化應用,已經在潛移默化地顛覆我們的行業——在智慧礦場,無人礦機和礦車正在有條不紊地進行礦石的挖掘和搬運;在智慧碼頭,身處舒適空調房間的工作人員,正在遠端操作吊機,進行貨櫃調運;在智慧電網,無人巡檢機器人正在對輸配電設備進行嚴格的檢查……

量變產生質變,無數細分場景的演進,最終推動產業的變革。

未來已來,讓我們拭目以待!

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