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全球顶尖专家学者星城论“智造”

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昨日,在2018中国(长沙)网络安全·智能制造大会上,全球顶尖专家学者带来精彩演讲。长沙晚报记者 黄启晴 摄

智能制造,从欧美到中国,经历了不同的发展阶段和演变路径,但无一例外的是,自动化、智能化、信息化都是彼此共同的追求。昨日,2018中国(长沙)网络安全·智能制造大会在长沙国际会展中心开幕,全面展示新一代网络安全和智能制造新动态、新成果和新经验。

智能制造,未来如何发展,又将怎样去实现?昨日,海内外专家学者齐聚一堂,共同探讨智能制造融合新趋势、新技术。本报特摘选专家学者演讲精华,以飨读者。

构建多层次工业控制网体系

中国电子首席科学家、中国工程院院士 方滨兴

工业互联网是一个象征性的词,本质还应该是一个工业控制网。从三个基本点可以看出,第一个点是控制,没有控制不要谈工业;第二个是通信,现在不是局限在本地,需要大量的新传动;第三个是计算,用计算表达。以上是形成我们工业控制的三个点。

实际上,智能制造首先要有工业控制网,然后再加上新的材料、新的设计、新的工艺,包括3D打印等等。这是我们智能制造的一个核心,如果不是工业控制网发展,智能制造也不可能发展起来。

智能制造必须和“云”连接,这样既有了基础设施,也减少了成本,但负面效果是:企业被迫从闭塞走向开放,这种开放实际上面临一种新的威胁。

我们都知道,智能制造会产生大数据,需要有一个处理大数据安全的体系来应对工业控制网安全,这样的话需要把它建成一个四层的保障体系。

首先是要有一个安全的仿真平台,然后需要一个深度分析的防护体系,还要有一套公共安全服务体系,最后是打造一个深度安全防护体系。

这样一来,一是可以多维度地控制管理漏洞,二是模拟工业仿真环境,即时监测和跟踪。

用人工智能打造万物智联

中国科学院院士 尹浩

目前,我们正从万物互联转向万物智联,很多人觉得我们有智能可穿戴设备、智能机器人,好像加了这个词就是智能了,实际上有一个漫长的过程。网络也是一样,但是网络本身如何来拥抱智能实际上是一个挑战,包括安全问题。

提到智慧工业,其实就是工业物联网。工业互联网,或者工业控制网以它为核心把整个全产业链进行数字化的重塑,也是一个大的应用场景。

从网络的角度分析,它对网络究竟提出了哪些要求?个人认为两个层面,第一个层面是传统的通信网,连接实体的物理终端,通过人来操作。到了连接万物的时候,很多物体要连接到信息域,甚至要连接到逻辑抽象的知识域。

更重要的是,智慧工业连接对象很多是无人化的终端,包括摄像头、控制生产线上的机器人,都是无人化。它的智能化程度不一样,也在纷纷地潜入一些智能的功能。高度智能的对象和传统人不一样,参差不齐,对它的网络的建立,实际上这种连接高度智联的对象需要高度智联的网络。

但这个结果会面临很多挑战,一是不管生产线上还是物流线上,要如何促进物联网的垂直应用,二是物联设备的安全问题。

在我看来,肯定要用人工智能技术打造智联,必须具备智能化网络基础设施。那么如何打造支撑产业发展的低延时、高可靠、广域覆盖的网络?就是要打造传感网、互联网、物联网。

智造需要技术,更需要集成

西门子全球高级副总裁兼亚太区董事总经理 Pete Carrier

目前,西门子为世界各地的客户,包括中国的客户提供相应的工具、技术以及我们的工艺流程,把他们智能制造的愿景变成现实。

此前有个诺贝尔经济学奖的得主说过,未来计算机将会无处不在。但现实情况并不是这样,为什么呢?因为技术本身是不够的,你必须要将技术转化到生活中,改变使用计算机的方式,才能提升生产力,因此仅有软件本身是不够的,要把相关事物整合到生产流程中。

比如你思考智能制造,不仅仅是软件,你还需要将软件集成到各个领域中去,也就是将软件在整个的价值链中进行集成,从设计、制造,到使用,才能使它真正发挥作用,这才能够让智能制造真正发挥作用。

有一家欧洲的汽车制造商,他们的挑战是改变他们的生产线。其实,这件事情是非常昂贵,也是非常费时间的。采用西门子的技术后,提升了建新生产线的效率,原来需要24周,现在3周就完成了。

目前,西门子投资建设了数字创新平台,不仅关注机械软件、模拟电子、通信方面,同时我们还会制造数字模拟、数字化,以及其他方面。

我们正在投资的未来技术,包括制造方面的技术、材料、电子,以及数据、分析技术、网络安全等等,但掌握技术还不行,因为智能制造不仅仅是软件,它更多需要的是集成,把所有团队集合到一起。

工业4.0要更多地关注用户

德国库卡集团运营总裁 迈克尔· 翁博和

库卡拥有120年的历史,从1956年开始进入了焊接方面的业务,帮助大众汽车提供焊接生产线。1993年,库卡发布了第一款机器人,后来采用机器人和人类协同合作,就是移动机器人和工业4.0。

库卡的业务增长主要来自于汽车领域,汽车领域的增长是最大的,因此库卡也成立了汽车客户业务部。此外,由于通用行业中的机器人是不一样的,所以库卡希望能够作出更多改变,开发出专门针对不同行业的机器人。

工业4.0是生产制造的数字化,需要把所有的需求结合在一起,更多关注工业4.0的用户,以及与客户的联合,与PIM系统的联系。这方面长沙做得非常活跃,第一个是工艺制造,第二个是离散制造,第三个是混合方。

工业4.0的整合,需要更多的协同,需要更多不同系统、不同方面相互对话,但是如果我们把自动化引进来,就会出现其他的问题。也就是说,你所获取的信息必须是适时的、安全的、经过验证的。

同时,工业4.0所有的生产制造,都需要进行协同制造。利用大数据应用来运行工业4.0系统,实际上不是一个简单的报告,还需要一个预测支持性的环境。

智能制造要转向敏捷制造

牛津大学教授、《大数据时代》作者

维克托·迈尔·舍恩伯格

我们正处于一个新时代的开端,未来很多新的技术出现,可能并不是互联网或者是物联网,而是大数据、人工智能等更为先进的技术。数据让我们做事情更快、成本更低、效率更高,并且他们也给我们一个全新认识世界的视角,能够更好地去观察世界,改变理解世界的方式。

大数据和人工智能能够发挥作用,首先是在决策方面引导我们走向正确的方向,然后再基于此得出正确的答案,这就意味着制造业从智能制造转向敏捷制造。

敏捷制造是基于数据的。数据在制造这个行业中发挥着重要的作用,可以不断循环使用。敏捷是关键词,敏捷意味着什么呢?很多人觉得敏捷意味着更快,但其实并不是这样。

这指的是用模块化、迭代式的以客户为中心的模式去开始制造。首先从模块化来说。过去当我们做大项目的时候,可能最开始想做一个非常大的工程,几十个工程师,几十万个工人,开始做设计。模块化的方式不一样。首先拿到一个大问题,把它分解成小模块,然后并不是一个一个地去解决小的问题,而是平行地共同解决小问题,这样解决得更快。

第二是做到迭代化,过去在大规模制造或者智能制造过程中,你是首先要找到解决方案,不希望失败。现在,我们知道要去迭代,觉得这个东西好再去,不好再去看别的东西,不断地试,这就是迭代的意义。

长沙晚报记者 伍玲 整理

来源:长沙晚报

作者:伍玲

编辑:吕周阳

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