從個人穿戴健身設備，到數字家庭一體化，消費者對物聯網已經十分熟悉。而在工業(yè)領域，物聯網仍然是一個具有顛覆性甚至令人生畏的話題。這種情況不會持續(xù)太久，因為預計到 2020 年，B2B 物聯網連接數量將由現在的 15 億增加到 50 多億，而且最近幾年內，研發(fā)投資和收購紛紛瞄準物聯網，手筆之大創(chuàng)歷史新高。

　　當然，一些制造商對數字化轉移的風險抱有疑慮，例如網絡安全和數據隱私，甚至利用數字技術“山寨”幾條生產線。個人電子設備如果脫離網絡和數據完整性，最多會讓人感到煩惱和不便。但是在一個工業(yè)環(huán)境中，這將會引起嚴重的業(yè)務持續(xù)性風險。一些中小型企業(yè)，既沒有專業(yè)的信息技術為制造業(yè)搭建架構，也不為其進行試點，普遍都缺乏清晰的數字化戰(zhàn)略。

　　同時，“保持現狀”的自動化亦難以維持競爭力。在生產力改進方面缺少投資的公司，相比于采用更有效的自動化技術來減少成本或為顧客提供更好服務的對手，可能會失去競爭優(yōu)勢。

　　在線雜志“Robotics Tomorrow”提出了一個有趣的結論，在互聯網面前，現代工廠就好比電腦——對于文字處理、電子表格這種既定的標準任務，表現性能很好，但是要提高性能或對信息做出反應，就需要人工干預?，F在許多工廠缺乏非人工利用數據的能力，很難及時適應生產需求改變，無法在最短時間內對意外停工做出反應。

　　向數字化的轉變不僅僅是將額外的設備連接到互聯網。ABB 將這一改變視作互聯生態(tài)系統(tǒng)的一部分，即“物聯網 +”：物、服務與人的互聯。重點不在“物聯網 +” 本身，而在于它能幫助提高生產力、柔性和穩(wěn)定性。SparkLabs 的數據表明，在運營中使用此類技術的 B2B 公司效益預計高出 10%。

　　“物聯網 +”可帶來幾個基本的效益，促進實現更大的生產競爭力。更高效的工程許多公司在評估產品線擴展時，注重的是硬件成本。其實機器和設備一般占總成本的三分之一不到，而工程和調試產生的新的生產成本占到了大部分?！拔锫摼W +”的一個特點就是結合虛擬和真實的設備。使用虛擬模型可以構建控制系統(tǒng)，該模型如 ABB 的 RobotStudio 軟件與虛擬機器人、驅動、可編程邏輯控制器和安全系統(tǒng)，共享工程實驗室和互操作功能。如此便能排查工具和固定裝置故障，找到問題癥結，改進生產線，不干擾寶貴的生產時間。

　　協(xié)作機器人的興起

　　以前機器人要求設計自動化系統(tǒng)且配備電池，并在安全防護欄后操作。而強調簡易互聯的編程和安全設計的機器人得以讓人和機器人共同協(xié)作完成任務。

　　協(xié)作機器人可以快速部署在為人類設計的工作場合，生產的靈活性使其可在無組織的環(huán)境中工作并適應許多應用。在食品飲料等快消行業(yè)，“少品種大批量” 的生產模式已經轉向“多品種少批量”的“新常態(tài)”轉變，在這種轉變下，企業(yè)的柔性就顯得十分重要。協(xié)作機器人不僅能夠組裝，還集成了自動化各個分離的領域，比如將電子元件等易碎品從潔凈的生產環(huán)境移動到物流中心，以備裝運。

　　智能化設備

　　為了將潛能最大化，機器人不僅要與人合作，還需要與生產系統(tǒng)互動，以了解運作背景，并將信息共享回傳至總廠。加入“物聯網 +”的機器人，例如 ABB 的 YuMi，能夠將“學到”的生產技術上傳到云端，在那里與其余機器人和人共享。

　　現代社會，集中智能與控制的需求正在減少，大量使用“人工智能”的新設備即將涌現?！叭斯ぶ悄堋庇纸凶觥皺C器學習”，機器人基于模式識別，通過記錄和分析進行“學習”，以避免重復錯誤，增加成功運行的次數。

　　互聯的高級機器人也可以針對更復雜的任務做出更準確的決定：對不規(guī)則的肉塊進修剪，以達到產出優(yōu)化和質量優(yōu)化，或者在汽車儀表盤各種奇異的角度安裝小電子元件，以此滿足顧客不同的選擇。

　　至簡

　　隨著自動化流程和需求的日益復雜，用戶體驗的直觀性和可操作性變得尤其重要。人們買新手機后，幾乎不會閱讀說明書，僅需將應用和聯系人從舊設備上轉移，然后花幾分鐘了解菜單。未來，這種簡易性將應用到機器人中，新用戶與機器人的交流壁壘將逐漸瓦解。

　　如今許多機器人可以通過演示來編程，例如，“引導式編程”。操作工對機器人所需的動作分別進行定位，并在平板電腦上記錄動作。這可以將編程時間從幾小時縮減到幾分鐘。

　　與此同時，“物聯網 +”可以為用戶避免不必要的復雜界面和過多的數據。它提供了虛擬或增強現實設備，允許用戶與虛擬機器人進行互動;同時提供直觀的操作面板;此外，它能檢測服務需求，并發(fā)送可操作警報至用戶手機。

　　可靠性

　　“物聯網 +”最令人矚目的特色在于其前瞻預防能力：為防止設備出故障，可根據以往實境操作下的記錄進行預測。該功能不按照時間間隔安排維護計劃，而是通過設備的實際情況進行維護，從世界上的任何地方都能對機器人進行遠程監(jiān)控。

　　在“物聯網 +”的互聯服務和處理能力背后是幾百萬的傳感器，它們將機器人間距、動作、加速度等數據搜集到數據庫中。 AIG 報告表明加速計的成本已經從 2007 年的 7 美元下降到如今約 50 美分。明智的公司會挖掘這些數據進行備份、報告、診斷、基準測量和分析。根據 ARC 咨詢集團統(tǒng)計，維修成本是預防成本的 2 倍，是預測成本的 10 倍。

　　從公司層面而言，透明化增強讓機器人評估更加可行，因為制造商和 ABB 的數據庫記錄了所有機器人的歷史信息，這些歷史記錄可以反過來對其性能進行優(yōu)化。通過分析，用戶可以對維護活動的優(yōu)先級進行排名，并找出生產事件和設備失誤之間隱藏的邏輯關系。

（轉載）