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亚博官方网站:闯四关 迎接闪亮的工业APP
2021-01-24 [27044]
本文摘要:笔者专门从事一家工业互联网设备连接和APP企业的运营,同时也参与了一家实体服装生产企业的管理。

笔者专门从事一家工业互联网设备连接和APP企业的运营,同时也参与了一家实体服装生产企业的管理。目前的两个职位让我深刻感受到了两个行业在理念上的巨大差异。作为生产企业,需要的是最简单有效的产品和解决方案;工业互联网正在酝酿一场全新的技术革命。如何让新技术在企业缓慢落地的同时,如何找到平衡点,仍然是难题。

笔者最近走访了德国、美国、日本的多家企业,在走访中国企业并与企业客户沟通后,指出工业互联网实际上是新生产中产生的新经济,工业互联网平台是这种新经济的推动者。1.中国四大短板工业互联网的技术结构包括设备、传感器、边缘计算、通信、IAAS、PAAS、SAAS等。

图一:工业互联网的技术结构看这些技术,可以从机械加工领域想到国内的实际情况。从数控机床和机器人的角度来看,设备层的数控机床由机械、数控系统和传感器组成。

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其中,数控系统是控制机床运动的核心系统,FANUC、西门子、三菱遥遥领先,而且在一些关键生产工序上,国内厂商的系统仍然接近合适的精度,所以航空航天、航空、武器、船舶、高铁、汽车、手机等工业领域的核心环节仍然由大厂商主导。知名厂商在品牌知名度、产品稳定性、售后服务体系等方面已经形成了一道深深的护城河。特别是对于一些关键技术环节,如电机对系统中使用的编码器、控制器驱动的IGBT模块等。

因此,国内很多数控系统厂商基本突破了数控系统算法,但在控制器驱动和电机控制领域仍有相当大的差距。甚至国内某知名数控系统厂商以代工的方式销售日本三菱电气的E系列数控系统产品,这叫自律研发,国家每年都要要求大额的国家补贴,很痛苦。机器人的几个关键部件是本体、控制系统和减速器。

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我国谐波减速器虽然有所突破,但在精度、寿命、稳定性等方面仍有较大差距。控制系统和数控系统在一定程度上没有问题,IGBT模块等核心部件也没有取得突破。从加工设备来看,中国没有优势。

计算传感器和边缘。这里有一个典型的例子:机器人视觉。2018年日本两年一度的JIMTOF展览会的主题是“未来的,科技的大树”,意思是连接未来的大树。

日本的IOT产品化程度高,产业链完善。从传感器、边缘计算、PASS平台到软件应用,产品化已经在各个方面建立起来,特别是在传感器层,FANUC日本已经出售了机器人AI智能服务公司,AI智能电机滑动过程中的振动感应,齿轮加工控制器的自学,以及温度补偿AI控制。日本公民卖零件加工过程中的AI自学提高零件表面光洁度,刀具厂家卖刀具高速旋转过程中的视觉AI检测。

目前可以看到,边缘是计算出来的,AI已经建成并处于成熟期应用。当然,在机器人视觉领域,被迫依靠德国MVtec公司开发的全套标准机器视觉算法HALCON,享受应用于通用机器视觉构建研发环境、医学图像、图像分析的缓慢研发。

在欧洲和日本,该行业长期以来被认为是最高效的机器视觉软件。目前ABB机器人在视觉产品底层基本都是使用Halcon算法。


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