工厂已经自动化，但离人工智能还有点儿远

小爱

科技资讯

2018-11-13

说到人工智能制造的时候，不少人会想到四处都是机械手臂的工厂。但即使目前最先进的自动化工厂，离AI还是有些距离。AI机器人全面进驻工厂，还有一些坎儿要过，比如，传统机器怎么办？如何给机器“号脉”预防故障？怎样提高整体的生产效率？人将在未来工厂中扮演什么角色……

日前，联想控股和电子城集团举办了一场“AI+制造”的主题研讨会，联想控股旗下联想之星和君联资本都阐述了自己在AI制造领域的布局，也讲述了人工智能进入制造领域的逻辑。那些灵动的机械手，其实和真正的AI制造还相去甚远，今天小编就带你见识一下AI+制造的未来到底是个什么样子吧！

只会走直线怎么行？

近年来，不少工厂引进了机器人运货，甚至一些餐厅开始出现机器人给客人上菜的场景。就实际体验来说，机器大多只能直来直去地走固定路线，很少能真正像人类一样手脚灵活。工厂内有没有可能实现“自动驾驶”呢？

美国硅谷的企业Canvas Technology引进了无人汽车的技术，生产的机器人主要用于工厂的仓库以及供应链。他们说到，并非所有工厂的环境都是井然有序的，可能会有杂物，也会有叉车、人员走动。这就要求即使是非结构性的环境，机器人也要能应对自如。

机器人首先需要知道自己处在什么情况当中，再决定要怎么走。这时，传统的2D的激光雷达就不够用了，3D雷达让机器人不仅看到路，还能看到货架、看到人，在复杂的环境中也能灵活地调整路线。

同时，传感器还可以和ERP企业资源管理系统或仓库管理系统连接。在一条完整的自动化生产线上，完成生产只是机器人资源分配的问题。

传统机器还能用么？

机器人的安装是非常复杂的，不仅涉及很多专业的知识，软件技能也必不可少。一个工业机器人的组装可能需要4~8周，而一排工业机器人甚至要耗费6~9个月时间。

联想之星旗下全球人工智能投资孵化平台Comet Labs的被投企业——Arch System发现，不一定必须对设备全面升级换代，传统机器也可以二次利用。因为无论是传统机器还是自动化的机器，产生的数据是相同的。

他们提出了一个行业物联网信息系统，能够帮助人们从不同的机器当中提取信息，在一个即插即用的部件内部进行转换，然后提取到云端或者是企业资源管理系统当中，进行下一步的数据分析。

比如Arch System曾与某个制衣工厂合作，在缝纫机器内部装入一个装置，就能收集所有的缝纫数据，然后用来预测衣服的产量、质量等。此外，传感器还可用于检测震动、温度、湿度、PM2.5等数据，与更多的工厂环境结合。

人类怎么和机器沟通？

制造领域的机器人，都有一套自己的编程语言，也许每一个机器人的编程语言都是不一样的。Ready Robotics为工业机器人创造了一个基于安卓的系统——Force，可以适配任何的系统或者是不同工厂的机器人。

人们可以把所有的机器人编程放在Force系统当中，通过一个集成化的系统处理所有的东西，无需再使用各种不同的编程语言，这样大家就都能够从工业机器人当中获益。而且这个产品即插即用，能够帮助工厂节省4~8周的时间。

传感器也能“无线充电”

物联网离不开各种传感器，但如果所有部件都要一起换电池的话，将会是一个噩梦。PsiKick给出了两个解决方案：

这种永久式的传感器，把它们放到机器当中，这样就不需要换电池，也不需要人工的巡查。人们就能够以前所未有的方式去打开新的数据流，带来下一代的数据革命。

AI给机器“号脉”

只要是机器，就难免会坏。人工智能可以帮助工厂做一些预测性的维护。比如现在这个机器的状态是什么？何时需要维修？其实理念非常简单，就像汽车里的安全带、安全气囊可以保证乘客安全一样，预测性维护可以提前采取措施，保证生产的安全。

Augury提倡在机器设备上装一个传感器，把所有设备的数据整合起来，在云端进行分析。然后把建议反馈给工厂，这样就有一个相应的预警措施。安装传感器只需要15分钟，而且能够应用在更多复杂的环境中。

在整个生产当中，维修和维护起着至关重要的作用，因为它会影响工厂处理故障时间。比如说一个美国的啤酒厂，通过物联网预测到灌装线发生了问题，不仅减少了8小时生产时间的浪费，同时避免了同批生产的数百万瓶啤酒的浪费。

最后，为大家分享一张图，描述了未来AI+制造的场景：

通过AI的预测与分析，生产线开始组织生产，工人佩戴工业AR检测品质，同时IOT传感器负责供应链管理，最后机器人装货、无人驾驶货车负责配送，工人也随身配有各种可穿戴设备。

看了这么多黑科技，其实所谓AI+制造是一个过程，是一个端到端的解决方案，无论是机械手臂也好，或者仓储自动化也好，都只是其中的一部分。当工厂解决了所有问题的时候，就会开辟一个全新的未来。

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