数字化从简单到复杂的工业自动化

在工业4.0的场景里，智能化工厂则需要打通信息交流各个环节。实现所有     工业自动化   设备、产品部件和工作人员联网，以及实时的信息传输。透过透明化的信息交流，达到生产资源优化、过程优化的目的，实现工厂生产成本的降低。

近年来，随着物联网和     传感器   技术的突破，利用无线或有线的网络将工厂所有角色连接起来，数据采集变得越来越容易。工业4.0的核心是数据，各行各业的管理者正在利用数据分析，洞察新机遇。大数据分析可以使产量增加20％至25％，停机时间减少45％。

未来的制造工厂里，实现了虚拟计算和现实世界的连接，利用数字化技术颠覆制造流程，让一切都变得可控可调。数字化生产技术可能是未来10年内最有可能对制造业产生重大影响的颠覆性技术。

 从简单到复杂的自动化任务

过去很长的一段时间，工业机器人只能执行简单或者重复性任务，因为它只是一个编程好程序的机械装置，工作模式是按固定的规划进行。如今，人工智能和机器学习算法取得了重大的进步，基于大量数据的采集分析和知识积累，机器系统拥有了智力水平。

IBM的认知计算系统Watson就是一个很好的例子，Watson开启了一种全新的计算模式，可以通过大量非结构化数据的整理分析，获得对于复杂问题的答案。Watson系统包括了信息分析、自然语言处理和机器学习等多项技术的创新，这是让计算机拥有智能的重要量程。

在人工智能的赋能下，机器人获得更强大的能力，例如工厂里AGV移动机器人进行物料搬运时，实时对周围环境进行扫描分析，绘制最新的地图进行导航，如果发生场景的变化可以及时识别出来，绕开行使或者停止，从而避免了意外碰撞的发生。

 虚实结合，用数据驱动智能制造

智能制造包含多个部分，首先是数据、计算和连接部分，包括了大数据、物联网和云计算技术，工厂所有设施都具有联网的功能，允许大规模使用传感器进行数据的搜集，同时还需要强大的存储、传输和处理。

只要将传感器或者执行器嵌入到工厂现场的物理对象中，并能够无线或者有线网络连接，就能轻松采集到工厂低层的数据，这些数据将传给到计算中心进行分析，而所有物理对象都能或感知自己的环境，并可以进行相互之间的通信。

其次，数字化技术可以转换成物理操作，主要目的是降低生产的成本，扩大材料选择和提升产品精度和质量。例如增材制造基于数字模型的完全检测后，再进行3D打印制裁，这样可以避免设计错误和减少材料的浪费。

先进机器人技术也是如此，基于人工智能、机器视觉和物联网通信，机器人可以模拟仿真测试。物理转化为虚拟世界，而虚拟世界的东西可以用到物理世界。

 人机协作，交互方式不断变革

工业机器人可以减轻人类繁重的任务，为员工创造更优越的工作环境，同时可以提高工作的效率，那么如何利用好机器人，人与机器的交互是将十分重要的部分。随着人机协作模式的流行，人与机器的交互的需求将越来越多，交互技术的突破将带来新的机会。

未来，机器人的控制不再停留于示教器的指令控制，它可以通过语音、动作姿势等更多方式进行交互。例如外骨骼机器人、模仿人手的机器手等，通过手套佩戴便可以实现控制，人的手部动作传送到机器人手上。

随着传感器技术的发展，未来交互技术也将发生巨大的变革，例如生物识别、意念控制等等，人与机器的交流将变得越来越轻松，甚至有可能将机器变成人的一部分，进一步增强人类的能力，并实现了生产力的提升。