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今日主題 工業4.0、智慧城市與環保節能、車聯網、經營管理探討
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2016年9月2日 星期五
‧ 2016\09\02\3S Market Daily 智慧產業新聞
．盤點工業 4.0 的關鍵技術
來源：物聯之家網
在工業4.0時代，消費者可以依個人需求決定產品，並直接與工廠溝通，而工廠會朝智能工廠(Smart Factory)邁進，併發展「隨選生產」，實時制定生產計劃，以達到消費者個人的需求(即便只有一張訂單和一個產品)。
這整個發展需要智能網實系統(Cyber-Physical System，簡稱CPS)及物聯網(Internet of Things，簡稱IoT)相關軟硬體及基礎設施的配合，以開創人機和諧共存的環境，使傳統製造業變得更智能化與更有效率，相關的關鍵技術包括有：物聯網、人工智能、大數據、雲端運算和網路安全等，這些關鍵技術的發展同時代表著無限商機與挑戰。
物聯網：工業4.0的核心
物聯網(IoT)是工業4.0的核心基礎。根據BI Intelligence估計，到2017年連網硬件出貨量將超越智能手機，而世界經濟論壇(WEF)預測2020年將會有300億台設備連接到物聯網，物聯網產業潛藏商機超過1兆美元。
而什麼是物聯網?簡單地說，是指每個物品、人或生物，都會有一個唯一標識符，通過感測系統與外圍組件，如：無線射頻辨識(Radio Frequency IDentification ，簡稱RFID)、傳感器、嵌入式系統、計算機視覺設備…等收集信息，再經由互聯網傳遞信息，人或是機器就可以依據收集到的數據進行分析與決策，進而控制已經連上網絡的物體，執行決策的任務，連上物聯網的物體間也可以互相溝通與協作，物聯網軟硬件的蓬勃發展，讓工業4.0的智能網實系統(CPS)及智能工廠的實現更進一步。
物聯網的主要技術包括：RFID、有線及無線傳感器等負責收集數據的感測技術與硬件，以及ZigBee、IEEE802.15.4、WirelessHART等通訊協議或是802.11、Wi-Fi、4G LTE等行動通訊協議等網絡相關技術及網通設備。
人工智能：工業4.0的腦神經
人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)最早是在1956 年Dartmouth學會上提出，系指由人工製造出來的系統所表現出來的智能。美國學者預測，2045年機器的智慧將超過人，但其實機器擁有過人的智慧並不乏先例，在1989年IBM的超級計算機「深藍」即戰勝了西洋棋棋王，而Google的人工智能系統AlphaGo在2016年也打敗韓國的世界圍棋棋王。
人工智能涵跨計算器與信息、數理邏輯、控制與自動化理論、仿生學、生物學、認知心理學、經濟學和哲學等多門學科，以及知識獲取、推理、搜尋和數學優化、類神經網絡、深度學習、知識處理系統、計算機視覺、智能機器人…等研究，人工智能的深度學習與專家系統的建立將帶動工業4.0的深度發展。
大數據及雲端運算：工業4.0的關鍵支撐
大數據(Big Data)又稱海量數據，其數據源可能是過去人工或機器記錄的數據，或物聯網硬體不斷產生的實時數據，也可能是已經存在互聯網上的信息，數據數據量會一直產生或更新，而形成海量數據。
數據大並無實質意義，智能化製造的關鍵技術在大數據的分析，也是機器深度學習的關鍵技術，其重點在於預測，利用數據探勘的技術，在海量數據中找到原本不易發現的關聯性或是經驗，以快速累積經驗值，並做出精准的預測與決策。
大數據與雲端運算相輔相成。美國國家標準與技術研究院(NIST)將雲端運算定義為：雲端運算是一種模式，能方便且隨需求應變地通過連網存取廣大的共享運算資源(如網路、伺服器、儲存、應用程序、服務等)，並可通過最少的管理工作與服務供應者互動，快速提供各項服務。
在雲端運算裡基本可分為公有雲及私有雲，一般來說，大企業會建立私有雲，建設「網絡儲存服務器」(Network Attached Storage，簡稱NAS)，自己控管企業內部所有的數據，而中小企業或個人則大多會使用公有雲，如：免費的百度雲、Dropbox、Google、Amazon以量計價的公有雲端服務等，未來的雲端運算發展，由於海量數據在雲端進行儲存與運算，因此，網路安全對於大數據及雲端運算而言，將具有極關鍵之地位，更是讓工業4.0的發展，可以無後顧之憂的重要支撐。
工業4.0的關鍵技術，包括：物聯網、人工智能、大數據與雲端運算等，已全面應用在我們的日常生活及製造業，除了促進傳統製造業智能化生產，提升產業競爭力，也逐漸改善人們的生活，滿足消費者客制化，面對未來工業4.0的浪潮，我們應及早認識與學習工業4.0的關鍵技術，並有效地整合與運用，以在工業4.0時代佔有一席之地。
．3D 列印技術即將改變未來的十件大事
來源： 3D虎
3D列印技術的「橫空出世」，或許讓眾多深耕傳統製造方式的企業繃緊了神經。但事實上，傳統產業應該正視3D列印技術帶來的便利性，其本質並不是為了而且也並不能顛覆傳統製造，只是通過一種新型的模式來更好的為傳統製造服務。而傳統製造業的一切，現在正處於3D列印技術的改造之中。
1.中國不再是世界工廠
如今，幾乎所有的商品上都印有「中國製造」。然而在未來，隨著3D列印技術的發展和普及，本地化生產會變得十分廣泛，中國從此將失去「世界工廠」的地位。就連《哈佛商業評論》也認同這點，幾年前上面就有文章指出，3D 列印的出現，將使得那些具備技術和成本優勢的國家，重新走上工業生產道路。
2.大規模客製化
3D列印技術的本質，使得大規模訂製產品成為可能。不管是打印500個不同風格的同一產品，還是列印同一風格的500種不同產品，3D列印機都能做到。在傳統生產方式中，修改設計的成本十分昂貴。而使用3D列印，只要有設計軟件，設計師就能幾乎零成本修改設計，使得大規模客製化成為可能。
3.生產出前所未有的零件
傳統生產方式中，零件越複雜，價格越高。比較複雜的零件，還必須分成多部分製造，又涉及到了額外的組裝過程。而3D列印技術則能一次性解決這些問題，生產速度快，生產成本低，再複雜的形狀也不是問題。
4.新材料不斷出現
生產技術的變革，必然會促進材料技術的發展，這一點在3D列印技術上顯得尤為突出。3D列印技術問世不過三四十年，出現的列印材料卻有成千上萬種。在未來，必將出現更多的新材料，滿足生產技術的發展要求。
5.多材料產品
比較先進的3D列印機已經能夠同時列印多種材料，通過燒結、融化和混合，金屬、塑料和玻璃等材料能出現在同一個列印品中。隨著生產技術的發展，3D列印機將能夠融合更多的材料，因此未來的產品將有多種材料組成。
6.資源消耗減少
眾所周知，3D列印機製造的產品，在具備相同強度和耐久度的同時，使用的原料更少。因此，將來工業生產中的資源消耗會減少，生產成本也相應降低。
7.生產速度加快
3D列印技術使得許多公司在生產原型產品時，不再需要經歷複雜耗時的模具構造階段，這將大幅度縮短生產時間。廠家能在一天甚至幾小時內設計、列印並修改產品，直到最終完成。
8.工業生產更加環保
3D列印技術不僅節能而且還省去了產品的運輸過程，因此未來的工業生產將變得更加環保。在未來，人們的汽車可能就在鎮上的3D列印工廠裡生產，自己直接去廠裡提車即可。這樣的生產模式同樣省去了儲存費用，不僅如此，環保材料的開發，最終將使得工業生產變得更加環保。
9.混合生產
前不久，就有新聞報道了一種綜合了3D列印、數控機床和激光切割的一體機。3D列印的缺點在於，大多數情況下都需要對列印件進行後期處理，而數控機床的優點這是如此，二者恰好可以互補。未來的工業生產將綜合多種技術，取長補短，獲得最優化的生產技術。
10.供應鏈發生改變
越來越多的公司應用3D列印技術，本地化生產網絡逐漸成型，供應鏈和供應方式也將發生改變。有些供應鏈會發生變革，有些可能會直接消失。
只要有3D列印機、原材料和設計軟體，生產商就無需依賴傳統供應鏈，商品完全可以在本地生產。未來的供應鏈必須變革才能適應3D列印發展的大潮流。
．協作機器人才是機器人的未來
leiphone 熊蒙
本文來源Forbes，作者Greg Satell
1961年，當世界上的第一個工業機器人 Unimate出現在通用汽車的生產線上時，大家都覺得它是現代化帶來的奇跡。對於人類工人來說，機器人所做的工作不僅繁重，而且危險，但它可以輕鬆勝任，化險為夷。
50多年過去了，世界發生了翻天覆地的變化，機器人工業有了飛速的發展。因為有了更加敏感的馬達和制動器，機器人能夠勝任更加精細的工作，它們手中組裝的物件，已經從別克汽車變成了智慧手機。
然而，工業機器人未來的關鍵，並不在於更好的精確度，而在於更好地與人類協作。
在協作機器人方面，機器人公司Rethink Robotics可謂是行業領頭人。近日，《福布斯》採訪了公司首席產品官兼首席市場官，來更多地瞭解機器人的未來。
從流程化工作到即時工作
很長一段時間，製造業工廠都被大型的流水線所霸佔著。產品一旦設計出來，工廠就能將各種配件放在流水線上，馬不停蹄地將之組裝在一起。誠然，這是一種高效、便宜的生產方式，然而，存貨成本也非常高昂。
然而，今天大部分的製造業已經轉向了精益化生產。往日我們通常只卯足勁來生產，然後將產品放入倉庫，等待著客戶的訂單；但是現在更多的生產廠商是「即時」生產：在接到訂單之後開始即時生產，滿足客戶的需求。因此，現在工廠的驅動力是客戶的需求。
這種「即時」生產方式的優勢非常明顯。它能夠大大降低存貨成本，提高客戶客製化程度。製造商們再也不用想盡心思，來預計何種顏色的產品要生產多少件了，現在他們可以根據顧客的需求進行靈活調整。
不過，這種靈活機動的生產方式並不適合傳統機器人。為了實現更好的精確度，人們必須將機器人分門別類，以讓它們完成特定的工作。
因此，這樣不同的機器人基本只能做一種特定的工作。看起來很專業，但是產生了一個問題：如果你需要做出一點點小調整，那麼你必須讓機器人停下手中的工作，這樣效率就會大打折扣。
協作機器人的崛起
2008年，機器人開創者 Rodney Brooks作為共同創始人建立了Rethink Robotics，之後該公司便收到了來自亞馬遜CEO Jeff Bezos的投資。 Rodney Brooks旨在打造「完全不同」的機器人，能夠安全地與人類一起工作，還能輕鬆適應新任務的機器人。
而 Rodney Brooks機器人（其有兩種類型的機器人： Baxter和Sawyer）與Unimate 的不同之處並不在於更先進的硬體設備，而在於更智能的軟體系統。它們能夠在更加靈活的環境中工作，這就意味著它們知道自己與身邊環境的關係，能夠根據環境的變化做出相應調整。這與傳統機器人截然不同。
例如，當你想要傳統機器人將傳送帶上的某個物件換下來的時候，你必須確保物件放在了精確的位置上。而Baxter和Sawyer能夠感應出物件在哪裡，輕而易舉地將它換下來。
如果有人要經過它們的工作區域，它們能夠移動以讓行人經過；如果傳送帶突然停止運行，它們能夠等著傳送帶再次運行的時候才把物件放上去；如果它們需要完成另一個任務，它們只需要接受幾分鐘的訓練就能輕易上手。
更加值得一提的是，Baxter和Sawyer擁有表達能力。如果一切順利，它們會微笑；如果工作出錯，它們會皺眉；如果遇到疑惑，它們會揚起眉毛。它們的眼睛能夠顯示它們的動作計劃，這樣與之協作的工人能夠清楚地知道它們的想法和行動。相比於工廠機器，它們更像協作工人。
挑戰依然存在
今天，Rethink Robotics 是一家生機勃勃的企業。Lawton表示：
幾年之前，公司的訂單每次只有幾個或幾十個，現在客戶們都是幾百幾百個一買。我預計將來上千的訂單將會成為常態。
然而，前方道路上還有很多亟待解決的問題。
首先，雖然今天的機器人身體非常靈敏，能在工廠中行動自如，但是它們在從事高度靈活的手工勞動（比如穿針引線，或者打開包裹）之時還是存在不小的問題。
其次，今天的機器學習算法，在理解更廣泛的任務時能力有限。比如，如果算法被訓練去識別狗狗，它能夠成功而精確地做到。然而，當機器人看到一家人和狗狗在沙灘上玩耍的畫面時，它除了狗狗，其他的一概辨認不清。
Lawton相信對於未來的機器人來說，能夠在無人監視的情況下學習至關重要。現在的機器人發展壁壘已經不同於Unimate運用的那個年代，困難之處從更高的機械程度轉變成了更智慧的軟體。
未來路在何方
隨著機器學習算法，以及諸如神經形態晶片的其他技術的發展，機器人變得越來越智慧，它們甚至能夠出色地完成人類也無法完成的任務。他們擁有更好的數據庫，能夠更好地辨識人類、機器和周圍的同伴，並能更好地與環境協作。
這就意味著它們不僅能完成任務，還能識別工作中的問題，並尋找解決方案。另外，隨著技術的飛速發展，機器人成本將會越來越低。
對於機器人會帶來失業的問題， Lawton 是這樣說的：
我們的客戶中有很多工廠雇主，他們紛紛表示引進的機器人並沒有取代之前的工人。事實上，這些工人現在正在工廠中做著更高級的工作。
我們可以確定的是，機器人對於未來經濟發展會越來越重要，它能夠大大推動生產力的發展。而人類面臨的挑戰，就是如何在短期內提高機器人的技能，讓機器人更加智慧。這樣，機器人才能更好地與人類協作。
