2019汉诺威工业智能新风向
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每年，都有一个让全世界工业人共同聚焦同一时区的时刻，那就是一年一度的汉诺威工业博览会（HANNOVER MESSE），每逢这一工业顶级盛会的号角响起，新的风向标都会随之而来！
这次，5G在制造业中的应用，变成了一种期待；AI的运用也逐渐进入到工业领域当中,但“工业智能”似乎是一个更加准确的名字，而这正是今年的主题。而十大热点方向，可以一览工业领域的新动向。
一. 工业4.0
从2013年最初诞生，到持续迭代演化至今，工业4.0早已今非昔比，日益丰富的内涵背后，是处于不同规模、具备不同特征的企业在各自领域不懈探索创新的结果。
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为工业互联做好准备
工业4.0与工业互联网，已然越发殊途同归。通往智能工厂的道路上并不仅仅是智能机器本身。机器生产通过先进的通信技术与自适应系统实现机器联网，可以实现所有参与单位之间的连续数据交换 - 从生产机器人到库存管理再到微芯片。这正是工业互联的魅力。它使工业更智能、高效和可持续发展。
正在通过基于云技术的开放式工业物联网操作系统MindSphere，为客户提供各类数字化增值服务，并且大大拓展了它的生态伙伴群落。更重要的是，就在今天，MindSphere正式落地阿里云，进入中国。
图：MindShpere生态群
而最抢眼的，莫过于“未来工业”展区，区块链应用、认知工程（AI应用于自动化工程组态领域）、自主自学习人机协作机器人。
图：自主自学习
值得一提的是，今天还是西门子新组织架构的第一天。从今天起，江湖上再也没有DF和PD两大组织了，全部都统一到数字工业Digital Industry。
细分领域中小型隐形冠军企业也参与其中。例如，Trumpf是世界上最大的机床供应商之一，它使用具有智能镜头的激光切割机。这为公司节省了大量的的维修和清洁费用，并且能够实现自动向维护团队发送警报。
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信息安全
智能机器，即便在小公司中也并不稀有。波士顿BCG公司的一项调查显示，每五家德国公司中就有一家公司已经推出了第一项数字化措施。但是小公司们仍然对工业4.0持怀疑态度。最主要原因就是信息的安全性。为了应对这些风险，弗劳恩霍夫研究所等研究机构正在研究一种新的安全保障方法。在实验室中，各种复杂的攻击情况都在被一一模拟以优化现有的安全系统。
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智能培训
由于标准化，简单的任务由机器人执行，工作人员需要有IT的专业知识。德国政府信息组织的相关调查显示（BITKOM），94％的受访公司说，他们的制造过程中的工作将来需要更广泛的跨学科专业知识。现有的解决方案已经存在，例如，智能眼镜引导员工逐步修复复杂的系统，而智能手套可以立即通知工人是否安装了错误的组件。
“未来工厂”和“互联液压”是博世的两个主题。博世力士乐把先进的数字控制系统技术集成到了液压件与相应的软件中，而且开放且采用同一标准的，有助于与其他系统之间的集成。
面向未来工厂，博世力士乐在软件与互联方面持续发力，继去年汉诺威打出生产管理软件套件Nexeed，以及与Dassault Systèmes共同打造的数字孪生解决方案等一系列颇具竞争力的组合拳之后，今年则强化集成技术，包括增材制造解决方案、将传统大量依赖人工的售后服务热线、备品备件管理等工作集成于一体的“数字化增值服务助手”、自主物流穿梭车，以及可自主识别零部件的人机协作机器人等，集成与互联贯穿始终。
图：博世运动控制的bigrep 3D打印机
图：物流穿梭车
FESTO一直呈现出令人惊讶的创新热情，它展出的仿生学应用Bionic Soft Arm再次惊艳亮相。
图：仿生学机器人
Festo活灵活现的仿生学机器人，能够实现人机之间的友好协同工作，皆依赖于力学、机器视觉等各类传感器。
图 PLCnext Store
菲尼克斯主推的PLCnext是软硬一体的开放式编程平台，从硬件到软件再到SaaS服务，使得OT技术与ICT更好结合，让工程师也可以轻松实现软件编程，更好实现智能工业。
二. 人工智能
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算法构成了基础
从小到中到大公司，每个组织都为数据库贡献一些数据。适配软件之后，这些数据可以自动分析和预测。机器学习识别这些数据中的特征和关系，并基于算法自动学习他们。
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用于优化工艺的大数据
借助正确分析的客户，日志和传感器数据，可以找到新的解决方案，并且可以提高工艺的效率。除了大量数据之外，还需要构建机器能够读懂的IT语言逻辑以供其学习。机器学习工作量。机器学习系统的明确定义是：识别规律并从中得出结论，然后可以进一步利用这些结论。
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机器学习的当前应用
目前，最常用的学习方法是图像识别。其他用途包括数字助理或智能机器人，人脸识别，语音识别和语音处理，自动翻译和转录，文本和视频分析以及自动驾驶。
集成了全套Omron工控自动化产品的乒乓球机器人Forpheus第五代比以往更强大了，除了AI自动化计算对手数据，通过分析自动调整竞技水平，还能够通过机器视觉捕捉对手动作，建立实时虚拟模型。更逆天的是，能够分析对手竞技的弱点，选择性攻击对手。
图：欧姆龙第五代机器人
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数字监控
在生产过程中，它们根据图像识别在传送带的产品并可自动分类。这项技术也一样用在质量控制中，比如检查产品漏洞，或者产品颜色错误之类的信息。
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人工智能有望推动增长
据专家介绍，使用机器学习流程的公司可以提高经济效益，预计IT和金融行业，通信和制造业将获得最大的收益。
图：雄克五指机器人
Schunk展示了世界首款通过德国法定事故保险协会（DGUV）的认证可用于人机协作性操作的五指机器人手SCHUNK SVH，再次开创世界抓取系统和夹持技术领域世界之先河。SVH五指机器人配有多个摄像头，通过3D机器视觉多维度获取影像信息，并通过带有自学习功能的AI系统进行信息分析处理，从而处理复杂的分拣与抓取工作任务。在现场，可以将乐高积木可以自由搭配成任何形状，通过机器视觉来判断形状、角度等多维度信息，然后通过AI分析规划最优路径，最后用灵活的手指，对不规则形状物体进行精准抓取。
三. 协作机器人
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人与机器：处于游戏顶端的团队
配备传感器的协作机器人能够实现全新的团队合作，它可以对人们做出反应而不仅仅是遵循预先编程的命令。
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钢铁侠同事：协作机器人
德国工业目前每10,000名员工部署290台多功能机器人 - 这个数字预计还会增加。但是，这些机器不再取代人类工作，而是与人类同事携手合作。
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互动、灵活，安全
与在物理上完全隔离开的传统工业机器人不同，协作机器人与他们的同事直接接触。使用传感器技术，需要观察人的运动和位置，以使它们与人的合作中足够安全。协作机器人灵活，易于编程且易于移动。有些机器人重量仅为10公斤，可以轻松地由一个人携带并在任何需要的地方投入使用。
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复杂任务而不是体力劳动
在汽车制造商宝马和福特的生产车间，铰接式机器人已与他们的人类同事一起安装了几年。他们的员工可以摆脱单调和重体力劳动的任务 - 而且可以专注于更复杂的安装任务。
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安全第一
严格的安全使用规范在使用协作机器人中一直存在。一种方法是基于“直接引导”，比如触摸机器人手臂才会使机器人开始工作。相反如果协作机器人可以自由移动不需要直接引导，那么运动监控的功能就必须具备，例如机器人实行“监视停止”即如果监视到人到达了危险区域则马上停止运动。 现在就广泛运用的机器人安全使用方式是永久限制速度和动力，即使在移动时触碰员工也无法造成伤害。
图：HaptX机器人远程控制
伦敦的机器人手臂，可以使用特殊手套从美国进行控制，这意味着操作员可以远程控制跨大西洋的新机器人手。这需要具有逼真的触摸反馈。机器人公司HaptX正在开发这种可以控制数千公里以外的机器人手。与合作伙伴公司Shadow Robot和SynTouch合作，这家美国公司开发了一种敏感的手套演示该系统，位于加利福尼亚州的HaptX的研发总监在伦敦有一个影子机器人手臂，他用手指键入“Hello，world”的时候，手套记录了精细动作手和手指动作，这些动作高精度地传递到机器人手上。也可以使用机器人手远距离移动象棋棋子。尽管这种新开发项目标志着人机交互的一个里程碑，但该技术还远没有达到工业水准。
而SEW传动系统支持的人机协同自主穿梭车，可以载重1.4吨，支持自动和人工操作控制。看上去，这是为了汽车制造业的可重构制造系统做准备。
四. 轻量化结构
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轻量化结构比以往更加进步
结构和材料如何有助于最大限度地减少最终产品的重量而不影响其稳定性和可靠性？仅仅减少材料和能源使用是不够的。为了保持竞争力，中小企业和全球化企业必须迅速接受轻量化结构的新趋势。
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加固并减轻重量
宝马采用汽车技术增强聚合物（CFRP）生产i系列车型，其中包括前端，座椅，踏板和支柱，热塑性系统显示出巨大的潜力 - 最小化重量同时加强稳定性。
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混合轻质结构获得牵引力
结合铝、钢、镁和CFRP等材料来满足特定负荷逐渐优先在较贵的机械中使用。注塑机生产商Engel Austria使用混合轻质结构加入飞机和汽车供应商，。在其技术中心，该公司最近开发了一种新型机器人。把铸造件和热塑性塑料纤维聚合物混合使用，Engel Austria将其重量减少了约40％。同时也实现了更少的电力来抓住物体和加速度20％的提升。
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增材制造正在成为标准
3D打印在近几年被逐渐运用在轻量化结构的搭建当中，打印部件的重量比传统装置的构造重量低50％。
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仿生学：自然的解决方案
这个想法是基于如何从大自然的中汲取新想法。这个想法是基于如何像树木，鱼类和鸟类这样的动植物完全适应它们的环境。座椅制造商Recaro，工程师汽车座椅设计灵感来源于基于爬行动物皮肤，从而实现节省空间和稳定的结构。座椅的鳃状通风口也更透气了。
图：火箭发射与塑料有效载荷模块
对于欧洲的REXUS火箭任务，慕尼黑工业大学的一个团队开发了一种由热塑性CFRP制成的有效载荷模块，比传统的铝制模块轻40％。从德国航空航天中心（DLR）发射的REXUS火箭，携带了新的有效载荷模块。其中模块的圆柱形管及其负载机构，都采用航空用的纤维增强热塑材料。它在制造后,不需要在压热器中再次修复，并且减少了40％重量。
五. 物流4.0
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物流4.0：数字供应链的趋势
物流4.0的重要组成部分是“智能”托盘和集装箱，仓库管理系统和无人驾驶运输。这些组成部分提供了新的联网和自动化供应链方式，并从中获取更多价值。物流4.0（也称为“数字物流”）对于供应链与工业4.0对于工厂具有同样重要的意义。它可以帮助公司进一步自动化其供应价值，包括监控与整体效率。
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物流4.0正在为未来铺平道路
这也有助于公司比以往任何时候都更有效地与客户和合作伙伴，例如供应商，制造商，整个销售商，零售商和物流供应商合作。最终目标是：自我监控和自适应物流。
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物流方案4.0
在许多场景中，集装箱和货物之间的沟通已成为现实。仓库的许多普通任务都在使用最新技术进行优化，而物流4.0这一未来愿景的技术已经可用。比如智能眼镜帮助工人快速无误地挑选物品。
另一个主要的效率增幅来自可以做出自主决定的运输系统，例如通过光学传感器根据周围环境选择要采取的路线。
在运输方面，智能卡车，集装箱正在开辟新的监控方法。传感器和物联网（IoT）使货物能够在超过阈值时报告，例如温度，倾斜意外的货物情况在整个供应链中保持清晰可见。
对于采购部门，传感器也变得越来越重要 - 即作为促进库存监控和自动重新排序的一种方式。通信也有助于提高采购效率和复杂的供应商列表。物流链中各环节的这种全面数字化实际上可以实时增加新的数据，从而获得新的判断。这些构成了自主驱动的全面且高度灵活的数字供应链管理系统。
图：eGo自主物流穿梭车
传统齿轮箱、减速机制造商SEW已然实现了向物流解决方案供应商进一步升级，其所展示的eGo解决方案中的自主物流穿梭车，支持人机协同自主穿梭车，可以载重1.4吨，支持自动和人工操作控制。看上去，这是为了汽车制造业的可重构制造系统做准备。
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物流4.0背后的技术
物流4.0基于彩色混合互补技术，其中包括GPS，条形码，数据矩阵码，射频识别（RFID）和传感器，电子数据交换（EDI），互联网和远程信息处理，以及现场，云架构和软件。
图：DLR计划测试自主内陆驳船
德国航空航天中心希望在勃兰登堡建立一个试验场，研究自主货船运营的新技术，并使其在之后实现无人运输。
在这个试验场中，运输被模拟成小运量但批次频繁的模式，船只可以自动选取路线，甚至自动上下货物。 DLR已经与其合作伙伴研究了一段时间，借助一些辅助工具像伽利略等卫星导航系统。目前的研究人员正在开发自动脱锁技术。
长期目标是将驳船更紧密地集成到现有的物流链中。目的是将货物运输从道路移动到水面上来。现在只有成批的重型货物需要在水上运输，像石油与煤炭。之后小批量的货物也会从水上通过物流4.0实现运输。
六. 预测性维护
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机加工车间的如来神镜
在过去，生产工厂必须先出现问题才能进行修复。而今天的智能系统，需要在出现问题之前就被识别出来。预测性维护可以节省大量成本，并为新的商业模式开辟道路。
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提前维护全速前进
在机器发生故障之前修复机器 - 这就是预测性维护所能做到的。
近年来，预测性维护的主题变得越来越重要，与工业4.0，物联网和大数据的主题密不可分。技术制造商正在配备机器和传感器，以实现远程监控软件。
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停机前进行维修
多年来，许多制造商通过售后服务获得的收入超过了他们机器的销售额。但与过去不同的是，预测性维护工具这种方法基于服务和维护，这本身并没有很好的新颖性。因为定期或零星的维护有一个根本的缺点：用户都以不同的方式使用他们的机器，这使得预测问题变得困难。预测性维护可以永久监控机器内部的组件，例如测量振动，温度或湿度的传感器。专业维护软件收集数据，评估数据并识别出可以导致系统关闭的组件，并且可以在实际发生损坏之前进行更换。
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预测性维护带来了巨大的成本节约
这项技术可以限制停机时间，节省能源并降低维护成本。潜在的节省是巨大的。美国铁路公司表示每年因为预测性维护至少节省了10亿美元。而现在，预测性维护不仅仅适用于大型机器和系统。软件和传感器效率也提高了很多。德国铁路公司在预测性维护领域也推出自己的创新项目。
因为机器维护正在进入一个新时代的过程中。未来的技术人员将在缺陷变得明显并导致停机之前采取行动，而不会造成昂贵的停机。在最好的情况下，从智能机器的事实中预测性维护分析可以更准确地了解其设施：操作错误或错误设置在这种情况下成为过去，可以快速识别和纠正。最好的情况下，可预测性维护可以不光计算机器本身，甚至可以根据订单频率，材料质量，天气等因素进行判断。
因此，预测性维护逐渐变成可预测性生产 - 生产单元就成为了名副其实的智能工厂。
图：软管也可联网了
位于盖尔森基兴的Masterflex集团有一个配备数字接口的新软管系统。客户可以使用应用程序调用塑料软管上的数据，这种生命周期跟踪功能可用于预测故障，使机器操作员或维护团队能够采取预防措施。而且，它会显著减少了软管连接的机器的停机时间。
七. 平台经济学
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平台经济学：数字革命的核心
是什么让Google，Apple，Facebook和亚马逊等平台公司如此成功？制造公司是否可以从中借鉴？可以说，平台经济学重新定义了B2C市场，并带来了惊人的增长数字。
那么，它是否适合B2B的市场呢？
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制造业的平台经济学
对于许多人来说，制造业的数字化是工业4.0的代名词，这意味着向智能生产设施和产品的转变。同时，它也意味着市场结构的转变，也就是商业模式的变化。
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制造商平台的潜力
先行一步的制造商平台，可以利用完整的基础设施，建立了有效的开发者生态系统。凭借全面的工业4.0数字平台。基于浏览器或者APP的解决方案，可以透明地管理机器、物流。而集成的应用程序商店，则使客户能够使用各种大大小小的专业解决方案。
这种开放式云平台旨在成为物联网操作系统的核心组件，并通过分析生产数据来改进工厂。而且，可以作为应用和数据的基础。西门子MindSphere和第三方提供的服务，如预测性维护、能源数据管理和资源优化，以及基于平台的AI应用，正在为数字服务，提供更多崭新的机会。
Fanuc 早在2016年既已公开发布的、与思科、罗克韦尔自动化等多家公司共同研发的FANUC Intelligent Edge Link and Drive（FIELD）system工业物联网平台，能够有效连接生产现场诸如机器人、机床及其他各类设备，在数据采集的基础之上通过分析实现持续优化。而FANUC遍布于全世界工业现场的数控系统与工业机器人，使其在工业物联网领域拥有天然土壤。
图：海尔COSMOPlat平台
海尔在现场展示了全球首创5G大规模定制化验证示范线，可以了解5G无线技术在“虚实融合、视频监控、AGV智慧物流”等节点应用，也可以感受COSMOPlat在房车、建陶等行业生态的一些创新实践成果。
八. 数字孪生
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终身的联系
想想看，一个物理实体和数字孪生，可以随时交换数据，而这些数据则不断被传感器捕获。这样，公司可以在开发阶段就可能检测到故障，而且可以机器发货之后继续监控机器的表现。
数字孪生伴随着从初始概念化和设计过程，到生产环节，最后的物理产品和服务。这个过程可以建立起终身的联系，它使得更高的质量和更低的生产成本，成为可能。
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代替原型机
再也不用制造昂贵的原型机。数字孪生被用于优化产品设计并确保无误操作，物理机器所有属性和功能，都“分配”了高精度的三维模型。这是识别机器的组件和功能，实现虚拟机器与真实机器保持相同动力学性能的重要一步。
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不断交换数据
真正的机器配备了传感器，可以不断地将状态数据发送到虚拟的数字孪生。需求管理系统可以作为数字要求库。数字孪生之间可以保持相互联系，无论是在制品还是已售品，收集传入的数据并将其与创建产品的规范进行比较。
如果检测到问题，那么工程师可以直接在数字孪生上直接测试潜在的解决方案，然后再更新真实机器以尽快解决问题。
B&R推出了 ACOPOStrak 的人机协作系统，可以实现长定子高速传输系统与人机协作机器人结合应用。可以在生产不停顿的情况下，完成更换工装夹具等。这是新一代人机交互柔性生产线，而该系统的数字孪生，则实时进行虚拟仿真。
图：长定子高速传输系统与数字孪生
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数字孪生的IT安全性
数字工业系统是恶意软件的乐园。“工业安全”不仅通过报警系统和访问代码专注于设备的物理安全，还用于企业网络中的防火墙和外部电子接口的防火墙。西门子和Genua提供了在各个层面部署的解决方案，不仅可以确保系统和网络安全，还可以确保系统的完整性。
九. 5G
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工业5G
LTE技术已经发展的非常成熟了，5G的无线网络标准应该在所有层面都完全超越LTE技术，这为工业的进步提供了新的可能性。
新5G通信标准，开辟了工业连接与应用的新纪元，西门子深知5G对于未来制造的重要性，当前正以5G-ACIA的成员的身份，与ICT技术领域世界领先企业共同探索合作，引领行业未来。
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更大，更快，更多
德国超过30％的家庭，还达不到每秒50 MB的连接速度。那些需要高速连接的人，正在依赖于高速LTE无线标准，支持高达150 MB /秒的数据传输速率。而5G的性能水平远远超过其4G和LTE前辈。这一新标准可以实现100倍的数据速率实现1000倍的内容传输，而每个传输字节的能耗仅为LTE的千分之一。
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5G连接智能工厂
传感器、数字孪生和协作机器人之间不断的“交谈”，将会产生大量数据。通信机器的网络利用率将大大提高。在机器人和机器控制的智能工厂中，缓慢的数据连接可能是致命的。在这里，5G不仅仅是一个遥远的愿望，而是迫切需要进程运作的条件。
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对数据价值的渴望需要5G
未来的许多应用将具有更高的数据要求，例如具有超高清质量的多个参与者的视频会议，或具有复杂基础设施的虚拟现实应用。想想在全球另一侧控制的生产机器人，或者通过高速连接共享有关路线信息的自动驾驶汽车。
图：华为深耕工业方案
华为给自己的定位是新一代ICT技术的领军者。展台之上，工业5G、边缘计算、OPC UA TSN测试台，几乎清一色工业解决方案，而Smart Factory这几个字，甚至比公司logo还要大。
这次工博会还设立的5G馆，呈现了不同公司的5G工业应用。看上去，工业行业比往常会更早参与5G的应用之中。在二月份的巴塞罗那已经看到围绕5G的非消费者应用和概念研究。德国电信已经在欧司朗开设了第一个试点客户。位于慕尼黑生产基地目前仍在使用LTE，但很快将转换为5G，包括各种传感器和生产系统的联网以及自动运输机器人的控制。
十. 集成能源
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适合新老参与者的战场
在这个分散式发电时代，市场如何发展？电力不仅仅产生在传统发电站，而且还发生在许多工业生产和企业中。一个传统的企业用电消费者，正在有可能成为一个能源供应商。
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一切都在集成能源中
良好的能源利用不仅意味着利用更高效，而且合理地将可再生能源生产与正确的能源储存结合在一个综合能源系统中。混合电网在这里发挥着重要作用。
未来的能源供应面临着巨大的挑战：越来越多的人和电子设备需求越来越多的能源。我们如何确保一个安全稳定的供应。这是一个摆在能源供应商和使用者面前最紧急的问题。因为高效的利用资源与生产和储存资源一样重要。
智能电网和存储（称为智能电网）和负载管理技术应成为未来高效安全能源系统的基础。可再生能源的强劲扩张也对能源系统产生重大影响。能源生产的越来越取决于天气条件和当地生产设备。
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升级传统电网
智能电网确保效率，发电系统的数量连接到电网，如屋顶上的光伏系统，沼气厂和企业拥有的热电联产电厂。需要将新的测量，控制和调节技术集成到传统电网中，以实现这一目标。智能电网不仅限于电力：天然气和远程供暖系统这些不同的系统正在合并成为混合网格。水和废水处理设施，交通系统，甚至街道照明和交通信号灯都可以包含在这个复杂的结构中 – 我们应该始终以高效利用能源为目的。
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从消费者单位到自给自足的供应商
改造现有的能源网络将是能源整合的最大难题。这也同时是一个巨大的潜在机会：优化自给自足的能源网络比建设独立的设施更有效。换句话说：当地的工厂，建筑都变成了能源的提供者，保存者与分发者。例如，能源可以来自光伏系统或沼气系统，把多余的能源转变成氢气储存起来并在需要的时候在燃料电池的帮助下变成热能。这会产生一个自给自足的单元，完全满足自己的需求，甚至不再有电网连接。但是这还有很长的路要走。
汉诺威展会，正在毫无疑问地成为全球工业领域的风向标。这里所发生的，既有惊心动魄的前沿探索，也有深耕工业根基的传统。而它所呈现的系统性的思维构建，则是我们当下最需要的工业观。
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作者简介
作者
王天宇：沈阳机床项目经理
玄冰：深耕智能制造一线的苦行者
林雪萍：南山工业书院发起人，北京联讯动力咨询公司
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