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未來(lái)制造業(yè):碳中和、AI和數(shù)字化

記者 李 山
2023年04月19日09:05 | 來(lái)源:科技日?qǐng)?bào)
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原標(biāo)題:未來(lái)制造業(yè):碳中和、AI和數(shù)字化

以“產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,作出改變”為主題的2023年漢諾威工業(yè)博覽會(huì)于4月17日至21日舉行。作為漢諾威工博會(huì)的一部分,碳足跡相關(guān)的技術(shù)創(chuàng)新也得到了更多的關(guān)注。工業(yè)領(lǐng)域的參與者聚焦二氧化碳中和生產(chǎn)、人工智能、數(shù)字化工廠等方面,競(jìng)相展示未來(lái)生產(chǎn)和能源供應(yīng)的解決方案。多家企業(yè)展示了實(shí)時(shí)確定產(chǎn)品碳足跡的案例。

4月17日至21日,全球約4000家來(lái)自機(jī)械工程、電氣和數(shù)字行業(yè)以及能源行業(yè)的企業(yè)參加了2023年漢諾威工業(yè)博覽會(huì)。在這個(gè)歷史悠久的工業(yè)貿(mào)易展覽會(huì)上,從復(fù)雜生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化和數(shù)字化,到人工智能(AI)滲透和優(yōu)化生產(chǎn)與設(shè)計(jì),以及能源管理、碳足跡分析和減少二氧化碳排放等,工業(yè)領(lǐng)域的參與者聚焦二氧化碳中和生產(chǎn)、AI、數(shù)字化工廠等方面,競(jìng)相展示未來(lái)生產(chǎn)和能源供應(yīng)的解決方案。

二氧化碳中和生產(chǎn)

在漢諾威工業(yè)博覽會(huì)(以下簡(jiǎn)稱(chēng)工博會(huì))上,人們聚焦氣候友好型生產(chǎn)轉(zhuǎn)變的方式,例如,過(guò)程用能的電氣化、氫氣和生物質(zhì)的使用、二氧化碳的回收、循環(huán)經(jīng)濟(jì)的擴(kuò)展等。

盡管歐洲的氫能產(chǎn)業(yè)處于世界前列,但現(xiàn)在仍然迫切地需要將氫經(jīng)濟(jì)從小眾轉(zhuǎn)向規(guī)模化。在工博會(huì)上,圍繞氫氣的工業(yè)化生產(chǎn)、遠(yuǎn)距離運(yùn)輸和安全存儲(chǔ),以及氫能應(yīng)用的各種場(chǎng)景,很多企業(yè)提出了自己的解決方案。

作為化石燃料的環(huán)保替代品,電力合成燃料(E-Fuel)是由水、二氧化碳和來(lái)自可再生能源的電力制成的。它具有與傳統(tǒng)燃料相似的特性和化學(xué)性質(zhì),可用于傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī),但不會(huì)釋放額外的破壞氣候的氣體。歐盟特許2035年后繼續(xù)銷(xiāo)售使用E-Fuel的內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)。經(jīng)典內(nèi)燃機(jī)的擁護(hù)者將電力合成燃料視為未來(lái)出行的氣候中和選擇方案之一。工博會(huì)上,關(guān)于電力合成燃料規(guī)模化生產(chǎn)及其經(jīng)濟(jì)性的討論仍在繼續(xù)。德國(guó)西門(mén)子能源等展示了其在智利南部以工業(yè)規(guī)模利用綠色電力和水生產(chǎn)二氧化碳中性燃料的項(xiàng)目“Haru Oni”。這是世界上第一家投入運(yùn)營(yíng)的電力合成燃料的全集成工廠,2023年計(jì)劃生產(chǎn)13萬(wàn)升合成燃料。

工博會(huì)上,人們還能看到不同的提取和儲(chǔ)存二氧化碳的方法。例如卡爾斯魯厄理工學(xué)院(KIT)熱過(guò)程工程研究所開(kāi)發(fā)的技術(shù)就可從大氣中直接提取二氧化碳并將其轉(zhuǎn)化為炭黑。通過(guò)這種方式,有害的溫室氣體可轉(zhuǎn)化為高科技應(yīng)用的原料。經(jīng)過(guò)不斷改進(jìn),KIT已建成并投入使用了一個(gè)集裝箱大小的測(cè)試設(shè)施,每天可從環(huán)境空氣中提取近兩公斤的二氧化碳,并在連續(xù)運(yùn)行中轉(zhuǎn)化大約0.5公斤的固體碳。

在二氧化碳回收方面,工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)軍者費(fèi)斯托公司獨(dú)辟蹊徑。費(fèi)斯托的生物反應(yīng)器擁有最佳的生長(zhǎng)條件,其中的藻類(lèi)吸收的二氧化碳比陸地植物多一百倍。在2023年的漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上,費(fèi)斯托展示了該系統(tǒng)的規(guī)模化以及工業(yè)化的初步階段。

人工智能滲透工業(yè)領(lǐng)域

伴隨新一波AI的熱潮,漢諾威工博會(huì)也聚焦“生產(chǎn)中的AI”這一主題。從機(jī)器人技術(shù)到生產(chǎn)單元,AI和流程自動(dòng)化相互作用,在增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力方面表現(xiàn)不凡。除了優(yōu)化流程外,制造業(yè)在仿真、測(cè)試和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)方面越來(lái)越依賴(lài)AI。

在智能優(yōu)化生產(chǎn)流程方面,西門(mén)子公司以一個(gè)巧克力工廠模型為例,展示了如何將機(jī)器學(xué)習(xí)模型有效集成到生產(chǎn)流程中。在模型案例中,經(jīng)過(guò)大約72小時(shí)的數(shù)字孿生訓(xùn)練,AI制定了一個(gè)最佳的解決方案,使得所有巧克力棒都盡可能快地在前面的傳送帶上運(yùn)輸,并且僅在最后一個(gè)傳送帶上精確控制速度。弗勞恩霍夫所屬4個(gè)研究所聯(lián)合展示了用AI優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃的例子。面對(duì)制造時(shí)間精確到分鐘,訂單網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜的情況,人工管理已很難勝任,而AI可確保將不同訂單分配給最合適的生產(chǎn)機(jī)器,以實(shí)現(xiàn)最佳的利用率。

弗勞恩霍夫數(shù)字媒體技術(shù)研究所(IDMT)在工博會(huì)上展示了一個(gè)基于AI的工業(yè)噪聲分析在整個(gè)生產(chǎn)鏈上應(yīng)用的案例。內(nèi)容包括過(guò)程監(jiān)控、產(chǎn)品在線(xiàn)和終端質(zhì)量控制以及機(jī)器的預(yù)測(cè)性維護(hù)等。創(chuàng)新的測(cè)試系統(tǒng)可以根據(jù)每次插拔過(guò)程中產(chǎn)生的噪音來(lái)識(shí)別部件是否正確連接。給人的反饋可以是聽(tīng)覺(jué)的、視覺(jué)的或觸覺(jué)的,例如通過(guò)振動(dòng)。機(jī)器人則直接從傳感器系統(tǒng)獲取必要的信息。IDMT開(kāi)發(fā)的解決方案還包括用語(yǔ)音命令可靠地控制機(jī)器。即使在工廠車(chē)間嘈雜的環(huán)境中,語(yǔ)音識(shí)別也能正常工作。

在模擬仿真方面,領(lǐng)先的工程AI軟件公司Monolith AI展示了其機(jī)械工程仿真解決方案。它的AI方法比普通的數(shù)字模擬走得更遠(yuǎn)。每次模擬都可進(jìn)一步開(kāi)發(fā)一個(gè)產(chǎn)品模型,從而為制造商提供更多分析數(shù)據(jù)。這意味著機(jī)械工程可節(jié)省大量測(cè)試。像ChatGPT或DALL-E這樣的系統(tǒng)已可支持當(dāng)今的文本生成、編程和設(shè)計(jì)。在傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)空間探索(DSE)中,工程師必須手動(dòng)掃描非常大的問(wèn)題空間來(lái)獲得設(shè)計(jì)解決方案。而在AI的幫助下,包括芯片設(shè)計(jì)在內(nèi)的復(fù)雜設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)l(fā)生重大的變化?梢灶A(yù)見(jiàn),DSE將是未來(lái)AI項(xiàng)目的重點(diǎn)之一。

此外,參觀者還可在工博會(huì)中找到能激發(fā)靈感的AI工具和用例。例如,費(fèi)斯托在開(kāi)發(fā)生物反應(yīng)器時(shí)就利用AI和量子傳感器來(lái)檢查細(xì)胞的活力;英特爾與合作伙伴則展示了基于AI的機(jī)器人如何確保裝配線(xiàn)上的質(zhì)量;西門(mén)子展示了在AI系統(tǒng)ChatGPT的協(xié)助下如何加速可編程邏輯控制器的代碼編程;弗勞恩霍夫智能分析和信息系統(tǒng)研究所則展示了針對(duì)AI程序的開(kāi)發(fā)測(cè)試工具和程序,從可靠性、公平性、穩(wěn)健性、透明度和數(shù)據(jù)保護(hù)方面檢查和評(píng)估AI應(yīng)用程序。

制造業(yè)的數(shù)字化趨勢(shì)

自動(dòng)化之后是生產(chǎn)的數(shù)字化,目標(biāo)是生產(chǎn)效率、速度和質(zhì)量的提高,使企業(yè)在通向未來(lái)工業(yè)的道路上獲得更高競(jìng)爭(zhēng)力。未來(lái)的生產(chǎn)是數(shù)字化、智能化和網(wǎng)絡(luò)化的。數(shù)字化工廠需要從產(chǎn)品研發(fā)、工藝、制造、質(zhì)量和內(nèi)部物流等與產(chǎn)品制造價(jià)值鏈相關(guān)的各個(gè)環(huán)節(jié)都基于數(shù)字化軟件和自動(dòng)化系統(tǒng)進(jìn)行支撐,例如制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)。通過(guò)監(jiān)控、跟蹤、記錄和控制整個(gè)生產(chǎn)周期來(lái)優(yōu)化制造流程,MES填補(bǔ)了生產(chǎn)計(jì)劃與底層工業(yè)控制之間的鴻溝,實(shí)現(xiàn)了企業(yè)計(jì)劃、執(zhí)行、控制三層之間的信息流通。

在工博會(huì)上,參觀者可看到下一代MES產(chǎn)品,即面向工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)框架的制造運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)(MOM),F(xiàn)代企業(yè)需要全球化的解決方案,以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈分段管理,適應(yīng)快速的市場(chǎng)變化,以及任意地點(diǎn)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和銷(xiāo)售產(chǎn)品。MOM強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)同步性,支持網(wǎng)絡(luò)化制造,F(xiàn)代企業(yè)的管理架構(gòu)在云/工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、本地、邊緣或混合場(chǎng)景中得到靈活使用。用發(fā)展的眼光看,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化企業(yè)轉(zhuǎn)型意味著要將產(chǎn)品生命周期管理、MOM和自動(dòng)化整合在一起。

至于已提出10多年的“工業(yè)4.0”,作為德國(guó)工業(yè)制造的傘形品牌概念,它將傳感器制造商、自動(dòng)化專(zhuān)家、機(jī)器人制造商、軟件制造商和用戶(hù)聚集在一起,成功激發(fā)了人們對(duì)自動(dòng)化的熱情,也對(duì)工業(yè)過(guò)程的數(shù)字化產(chǎn)生很大的影響。

此外,研究人員發(fā)現(xiàn),來(lái)自亞洲的充滿(mǎn)活力的公司,正在企業(yè)的數(shù)字化領(lǐng)域投入巨資,并且已超越了許多西方競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。慕尼黑大學(xué)與合作伙伴一起對(duì)全球899家工業(yè)公司進(jìn)行了數(shù)字化程度調(diào)查。結(jié)果發(fā)現(xiàn),只有50%的生產(chǎn)過(guò)程實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。最有效的是兩種技術(shù)是自主運(yùn)輸和AI。在德國(guó)、奧地利、瑞士、英國(guó)和美國(guó)的公司中,整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中只有大約44%是自動(dòng)化的,而在中國(guó),這一比例已達(dá)到69%。

在工博會(huì)現(xiàn)場(chǎng)接受科技日?qǐng)?bào)記者采訪(fǎng)時(shí),沈陽(yáng)新松機(jī)器人自動(dòng)化公司德國(guó)分公司經(jīng)理?xiàng)铎痴f(shuō):“我們這次重點(diǎn)展示了擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心產(chǎn)品,包括搭載智能力控補(bǔ)償技術(shù)和離線(xiàn)編程技術(shù)的工業(yè)機(jī)器人磨拋系統(tǒng);廣泛應(yīng)用于新能源電池頭部企業(yè)的高精度移動(dòng)機(jī)器人;為工業(yè)領(lǐng)域智能、高效完成清潔作業(yè)量身打造的‘星衛(wèi)來(lái)’工業(yè)清潔機(jī)器人;讓質(zhì)量控制更加簡(jiǎn)單高效的多可協(xié)作機(jī)器人3D掃描檢測(cè)系統(tǒng)等。我們希望各國(guó)的參觀者能夠切身感受到新松在機(jī)器人領(lǐng)域的快速進(jìn)步!

楊斐希望未來(lái)能為德國(guó)客戶(hù)提供一整套的工業(yè)4.0解決方案。他強(qiáng)調(diào)說(shuō):“新松擁有完整的機(jī)器人產(chǎn)品線(xiàn)及工業(yè)4.0整體解決方案。我們的產(chǎn)品已累計(jì)出口全球40多個(gè)國(guó)家和地區(qū),為4000余家國(guó)際企業(yè)提供產(chǎn)業(yè)升級(jí)服務(wù)。傳統(tǒng)制造業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)變是大勢(shì)所趨。新松不斷攻關(guān)智能感知、自主決策等行業(yè)前沿、共性技術(shù),將機(jī)器人與機(jī)器視覺(jué)融合、與更多的傳感器融合、與人工智能融合,使其成為智能制造的重要工具!

(責(zé)編:申佳平、陳鍵)
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