“只有大型工厂才须关心工业4.0”,这种似是而非的观念一直是个谜团。事实上,在市场变动迅速、订制化需求高涨、竞争界限模糊的今天,传统工业思维已现左支右绌窘态;转型智能工厂,说直白些,只是为了避免被拦路抢单或增加争取商机的筹码罢了!退而求其次,至少能延长设备寿命、降低停工损失、提升稼动率,以最小成本创造最大效益。工业4.0,不仅重塑了制造端的生态系统,更彻底改写了市场交易的游戏规则!
着眼于可预测性、以便及早因应,以深度学习(DeepLearning)为首,正悄悄进驻智能工厂,而类神经网络、机器学习和人工智能亦伺机而起;让GPU运算顿时成为超闪亮明星。从经验到数据,从预测到设备管理,工业4.0也是一种集结传感器、物联网和大数据等既有技术的融合型创新,进而催生新的整合系统、商业模式和价值链。工业4.0的主旋律在虚实整合系统(CPS),期透过将制造设备智能化并链接物联网(IoT),实现预测性维护保养与机器设备服务化。
一直以来,科技研发人员都在努力让机器变得更加聪明;大到工业生产、小到家庭应用,越来越多智能化的机器设备正在改变我们的生活。人类在智慧化技术线路上取得的这些成就,引爆新一轮科技革命和产业革命,传感器、大资料、物联网等先进概念和技术汇聚起大量资源和科技精英,新的制造模式和商业模式正在发展壮大。另一方面,AI正在让工业机器人适应复杂的工作需求,以更低的使用和维护成本,配合制造系统的智能化升级,为制造业者提供客观的效率和潜在利润,这使其市场发展十分迅速。
在北美,工业机器人的销量逐年上升,预计2017年将有4万台,10亿美元级别的销售额,仅汽车市场在2017年上半年就成长了55%。在中国,最近几年工业机器人销量年均成长35%,2016年生产7.2万台工业机器人,2017年更是成长为全球最大的机器人应用市场。当然,以制造业体量来看,工业机器人市场仍然非常微小,世界范围内只有32个上市的机器人公司,工业4.0的进展速度也没有预期那么快,但是,毫无疑问,装备了新一代AI和深度学习技术的工业机器人,仍是这一波潮流的主角。
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