工業(yè)2.0/機(jī)器學(xué)習(xí)興起 如何打造工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)？

　　根據(jù)調(diào)查，“工業(yè)4.0”的實(shí)施可以讓英國(guó)制造業(yè)增加4550億英鎊的收入，并將創(chuàng)造17.5萬(wàn)個(gè)就業(yè)機(jī)會(huì)，同時(shí)將二氧化碳排放量減少4.5%。埃森哲公司的研究表明，在全球范圍內(nèi)，到2030年，“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)”(IoT)創(chuàng)造的價(jià)值可能超過(guò)14萬(wàn)億美元，相當(dāng)于英國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、意大利、西班牙、加拿大、荷蘭、比利時(shí)國(guó)民生產(chǎn)總值的總和。

　　當(dāng)人們感受到這些數(shù)字的巨大規(guī)模時(shí)，就會(huì)理解為什么大多數(shù)英國(guó)制造商熱衷于接受自動(dòng)化、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù)提供的可能性，這并不奇怪。

　　工廠的車間安裝部署了數(shù)百臺(tái)機(jī)器，從工業(yè)廠房的生產(chǎn)線到空調(diào)機(jī)組，以及保障電力的不間斷電源(UPS)系統(tǒng)。這些設(shè)備中的每一個(gè)都配備有無(wú)數(shù)的傳感器，這些傳感器可生成大量的數(shù)據(jù)，并使它們能夠相互交互。

　　將這些不斷流動(dòng)的數(shù)據(jù)與智能的實(shí)時(shí)分析和洞察結(jié)合起來(lái)，其結(jié)果是顯而易見(jiàn)的。減少加工缺陷，提高生產(chǎn)質(zhì)量，提高效率，優(yōu)化供應(yīng)鏈，更好的維護(hù)，更好的工作可以節(jié)省一些時(shí)間和成本。

　　與任何工業(yè)革命一樣，也會(huì)帶來(lái)一些問(wèn)題和擔(dān)憂。據(jù)稱，近三分之一的工作機(jī)會(huì)(30%)受到“機(jī)器人的興起”的威脅，盡管現(xiàn)實(shí)可能會(huì)看到許多傳統(tǒng)工作崗位的流失，而并不是大規(guī)模失業(yè)。

　　在數(shù)據(jù)中心和關(guān)鍵電源保護(hù)行業(yè)，也需要解決很多重大問(wèn)題，即企業(yè)如何應(yīng)對(duì)智能工廠和物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備所創(chuàng)造的大量數(shù)據(jù)。一臺(tái)機(jī)器的性能日志每周可產(chǎn)生大約5GB的數(shù)據(jù)，典型的智能工廠每周產(chǎn)生大約5PB數(shù)據(jù)，相當(dāng)于30萬(wàn)多部16GB的iPhone手機(jī)的容量。

　　大數(shù)據(jù)，大機(jī)遇

　　要讓制造商充分發(fā)掘工業(yè)4.0的潛力，他們必須將其連接設(shè)備的數(shù)據(jù)與人工智能、處理和分析結(jié)合起來(lái)。傳統(tǒng)工廠生產(chǎn)商品，而智能工廠生產(chǎn)商品和數(shù)字，這二者必須齊頭并進(jìn)才能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力和效率的提高。

　　這些大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)在工廠車間內(nèi)非常廣泛，可用于各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，從產(chǎn)品質(zhì)量和庫(kù)存控制到供應(yīng)鏈優(yōu)化，并改善健康和安全。由一臺(tái)智能連接的UPS產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以輸入到人工智能影響的決策中，這些決策會(huì)影響工廠的電力消耗、能源效率和機(jī)械維護(hù)制度。

　　制造商年收入的30%可能因生產(chǎn)過(guò)程中的缺陷而損失。通過(guò)分析生產(chǎn)線傳感器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，很多質(zhì)量問(wèn)題在一出現(xiàn)時(shí)就會(huì)被發(fā)現(xiàn)并糾正。

　　科技巨頭英特爾公司使用數(shù)據(jù)分析來(lái)幫助預(yù)測(cè)他們的微芯片中的設(shè)備故障。其結(jié)果是使維護(hù)時(shí)間縮短50%，產(chǎn)量提高25%，備件成本降低20%，共計(jì)節(jié)省300萬(wàn)美元。另一方面，為了產(chǎn)生這種積極的結(jié)果，每小時(shí)需要處理5TB的機(jī)器數(shù)據(jù)!

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)設(shè)備的數(shù)據(jù)產(chǎn)生重大影響的另一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域是機(jī)器維護(hù)。工業(yè)設(shè)備往往按照固定的時(shí)間表(即每月或每年)進(jìn)行維修，無(wú)論其運(yùn)行狀況如何。通過(guò)分析機(jī)器產(chǎn)生的性能統(tǒng)計(jì)信息，可以根據(jù)需要而不是時(shí)間進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，從而減少勞動(dòng)力浪費(fèi)，并降低意外故障的風(fēng)險(xiǎn)。

　　無(wú)論是在運(yùn)輸過(guò)程中如何評(píng)估損壞或劣化，以優(yōu)化包裝材料，實(shí)時(shí)研究消費(fèi)者趨勢(shì)和買方行為以告知生產(chǎn)產(chǎn)量，還是監(jiān)控關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(如缺勤或工傷等)以改善內(nèi)部流程、連接設(shè)備、數(shù)據(jù)分析影響工業(yè)生活的各個(gè)方面。

　　制造商甚至在將產(chǎn)品銷售給最終用戶后很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)才會(huì)收集到許多產(chǎn)品內(nèi)置傳感器的寶貴見(jiàn)解。這些數(shù)據(jù)表明項(xiàng)目是如何使用的?它的性能是否受到周圍環(huán)境影響?客戶利用最多的功能是什么?其寶貴的洞察力反饋到正在進(jìn)行的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中。

　　機(jī)器人的興起 - 或者應(yīng)該是合作機(jī)器人?

　　當(dāng)然，每當(dāng)有關(guān)工業(yè)4.0和智能工廠的討論時(shí)，人們的談話很快就會(huì)轉(zhuǎn)向機(jī)器人。機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化(RPA)在推動(dòng)制造效率方面發(fā)揮了巨大的作用。

　　機(jī)器人的出現(xiàn)使得人類執(zhí)行的枯燥、手動(dòng)甚至是不安全的許多任務(wù)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。可以比人類更好、更快、更準(zhǔn)確地完成這些任務(wù)。與人類不同的是，機(jī)器人在輪班結(jié)束時(shí)不會(huì)感到疲倦，所以生產(chǎn)力水平始終保持在高水平。

　　在機(jī)器人應(yīng)用方面，英國(guó)還落后于許多國(guó)家。國(guó)際機(jī)器人協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，英國(guó)每萬(wàn)人只有33臺(tái)機(jī)器人，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于日本(每萬(wàn)人213臺(tái))，德國(guó)(每萬(wàn)人170臺(tái))，瑞典(每萬(wàn)人154臺(tái))。波士頓咨詢公司預(yù)測(cè)，到2025年，機(jī)器人將執(zhí)行四分之一的制造任務(wù)(目前為10%)，這些主流思維以及這些比例都需要改變。

　　計(jì)算能力和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)步意味著當(dāng)今的機(jī)器人比他們的前輩更“聰明”，不僅僅是它們可以執(zhí)行的功能，還有其適應(yīng)能力。盡管早期的機(jī)器人一次又一次地執(zhí)行相同的功能，但現(xiàn)代機(jī)器人可以實(shí)時(shí)調(diào)整動(dòng)作、學(xué)習(xí)課程，甚至相互協(xié)作，所有這一切都要?dú)w功于機(jī)器人和它們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。

　　在未來(lái)的工廠中，它不會(huì)是人類或機(jī)器人之間的非此即彼的選擇。機(jī)器人和工人將在工廠車間共同工作。事實(shí)上，到2020年，制造商預(yù)計(jì)60%的工廠的工人將與機(jī)器人，或與人工智能等自動(dòng)化輔助技術(shù)一起工作。

　　工業(yè)4.0對(duì)數(shù)據(jù)中心的影響是什么?

　　數(shù)據(jù)中心曾一度是純粹存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的措施。但人們都知道工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)使得一切都變得更加動(dòng)態(tài)和流暢。在全國(guó)各地的智能工廠中，數(shù)據(jù)正在被實(shí)時(shí)捕獲、分析和處理。

　　而如果進(jìn)行額外的處理需要額外的存儲(chǔ)容量和額外的電源。當(dāng)然，它為數(shù)據(jù)中心行業(yè)提供了極好的機(jī)會(huì)，但同時(shí)也為管理者和運(yùn)營(yíng)商提出了一個(gè)問(wèn)題，即他們?nèi)绾纬浞掷觅Y本。

　　企業(yè)的數(shù)據(jù)中心能夠處理單個(gè)智能機(jī)器每周將創(chuàng)建的5GB數(shù)據(jù)嗎?可能會(huì)。但是100臺(tái)機(jī)器呢?1000臺(tái)機(jī)器呢?工廠車間將會(huì)安裝多少個(gè)設(shè)備和傳感器?企業(yè)將如何平衡對(duì)額外電源的需求以跟上處理需求，而不需要擴(kuò)大規(guī)模?人們將面臨“少花錢多辦事”這樣的經(jīng)典難題。

　　采用模塊化方法的小型微型數(shù)據(jù)中心正在使數(shù)據(jù)處理設(shè)施可以在現(xiàn)場(chǎng)或盡可能靠近用戶位置的基礎(chǔ)上建立。這種邊緣計(jì)算是必不可少的，因?yàn)樗怪圃焐棠軌蜻\(yùn)行實(shí)時(shí)分析，而不需要將大量數(shù)據(jù)一路發(fā)送到云端并返回處理。

　　模塊化數(shù)據(jù)中心為運(yùn)營(yíng)商提供了“擴(kuò)展時(shí)支付”的范圍。模塊化UPS的興起也提供了類似的電源保護(hù)要求。隨著工業(yè)4.0促進(jìn)數(shù)據(jù)中心的發(fā)展，對(duì)可靠和強(qiáng)勁的持續(xù)電力供應(yīng)的需求變得更加迫切。

　　無(wú)變壓器的模塊化UPS在更小的空間內(nèi)提供更高的功率密度，在所有的電力負(fù)載下運(yùn)行效率更高，因此可以節(jié)省更多的電能，并且不需要耗費(fèi)大量電源的空調(diào)來(lái)保持冷卻。

　　數(shù)據(jù)中心管理人員都會(huì)明智地審查他們當(dāng)前的電源保護(hù)功能。如果他們的UPS機(jī)型老舊、體積龐大、效率更低，升級(jí)到現(xiàn)代化的模塊化UPS將是一個(gè)明智的舉措，以確保為智能工廠的需求做好充分的準(zhǔn)備。

　　當(dāng)然，對(duì)于某些制造商來(lái)說(shuō)，特別是那些有多個(gè)站點(diǎn)分布在多個(gè)地點(diǎn)的制造商，無(wú)論采用現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)中心還是采用云計(jì)算，仍然需要某種集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能。

　　自動(dòng)化程度的提高也讓人們質(zhì)疑運(yùn)行工廠或數(shù)據(jù)中心通常需要的許多基本因素。如果工廠或數(shù)據(jù)中心設(shè)施已經(jīng)達(dá)到無(wú)人管理的階段，他們是否需要照明或供暖?這為節(jié)省大量能源和成本創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。

　　如今的消費(fèi)者比以往任何時(shí)候都要求更高。他們喜歡個(gè)性化或定制的產(chǎn)品，而且他們幾乎需要即時(shí)購(gòu)買。當(dāng)然，他們也希望這些獨(dú)特的產(chǎn)品能夠被廣泛使用，并且與大量生產(chǎn)的產(chǎn)品一樣成本低廉。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)和工業(yè)4.0的興起有可能啟動(dòng)制造業(yè)的“優(yōu)勢(shì)”，即定制產(chǎn)品在當(dāng)?shù)匕葱枭a(chǎn)制造，而無(wú)在全球各地訂購(gòu)生產(chǎn)。