Una storia dell'evoluzione delle definizioni di produzione intelligente: industria 4.0, IIoT, meta-universo, intelligenza artificiale...

Il termine "produzione intelligente (smart manufacturing)" è probabilmente nato più tardi di quanto la maggior parte delle persone pensi. Secondo i registri, la produzione intelligente è apparsa per la prima volta in un discorso della National Science Foundation (National Science Foundation) del 2006 sulle infrastrutture informatiche.

Produzione intelligente e Industria 4.0

Il concetto di "fabbrica intelligente" emerso nello stesso periodo è diventato popolare in Europa, specialmente in Germania. I registri esistenti e gli esperti in genere ritengono che il concetto di produzione/fabbrica intelligente simile agli Stati Uniti in Europa sia stato sviluppato quasi simultaneamente e relativamente indipendentemente.

Tuttavia, nel 2013, la Germania ha proposto il concetto di "Industria 4.0 (Industria 4.0)". Si trattava di una nuova parola uscita dal governo tedesco quando un team di scienziati stava sviluppando una strategia high-tech. L'Industria 4.0 è stata guidata dalla rivista americana Foreign Affairs (Affari esteri), che ha pubblicato un articolo di Klaus Schwab (La quarta rivoluzione industriale), presidente esecutivo del WEF (WEF).

Nel gennaio 2016, il tema dell'incontro annuale del WEF è stato immediatamente chiamato "padroneggiare la Quarta Rivoluzione Industriale". Nell'ottobre dello stesso anno, il WEF ha annunciato l'apertura del Centro della Quarta Rivoluzione Industriale a San Francisco. Pertanto, Wikipedia ha equiparato "la quarta rivoluzione industriale" a "Industria 4.0". La maggior parte dei lettori che hanno familiarità con la storia dovrebbe sapere che le prime tre rivoluzioni industriali sono state la Rivoluzione del Vapore, la Rivoluzione Elettrica e la Rivoluzione delle Tecnologie dell'Informazione. In questo contesto, l'Industria 4.0 sembra avere un significato più ampio dell'automazione industriale che oggi definiamo.

All'epoca, Schwab si aspettava che lo sviluppo dell'era dell'Industria 4.0 sarebbe stato caratterizzato dall'esplosione di tecnologie in diversi campi, tra cui CPS (sistemi fisici del conducente, sistemi di fisica dell'informazione), robotica, intelligenza artificiale, nanotecnologia, informatica quantistica, biotecnologia, IoT, IIoT, tecnologia wireless, stampa 3D, veicoli completamente autonomi, ecc.

Alcuni articoli di istituti di analisi e dati aziendali ritengono che l'industria 4.0 o la quarta rivoluzione industriale si riferisca a un ambito più ampio della produzione intelligente. Oppure la produzione intelligente si riferisce all'uso della tecnologia dell'Industria 4.0 nel campo della produzione. Infatti, la prima industria 4.0 si riferisce alla tendenza all'automazione della tecnologia e dei processi di produzione. La voce "smart manufacturing" di Wikipedia include persino direttamente "Industria 4.0".

Tuttavia, quando osserviamo attentamente la pianificazione iniziale e la roadmap della produzione intelligente e dell'Industria 4.0, scopriremo che le due aziende hanno diverse priorità nello sviluppo. La prima produzione intelligente era focalizzata sulla produzione guidata da elevata connettività di informazioni e dati, mentre l'Industria 4.0 era ampiamente focalizzata sui sistemi CPS.

Con la generalizzazione e la generalizzazione delle parole di produzione intelligente e industria 4.0, quando si discute di questi due concetti ora, si può considerare che possono essere equiparati allo stesso livello. ——. In particolare, l'avanzamento della tecnologia fa convergere questi due concetti. Tutte le parole calde e gli altri concetti correlati all'industria e alla produzione stanno emergendo tutti attorno alla produzione intelligente e all'Industria 4.0.

Un attributo chiave perenne: il digitale

Forse diversamente da quanto la maggior parte delle persone pensa, la stragrande maggioranza di esse esisteva o era stata proposta prima dell'avvento della produzione intelligente, ed è esistita per un periodo di tempo significativamente più lungo. Ad esempio, il concetto di edge computing è emerso per la prima volta negli anni '1990 quando —— CDN (content distribution network) era quasi il prototipo di edge computing; CDN si è espanso ad altre applicazioni nella prima parte del secolo, realizzando il primo servizio di edge computing.

Il gemello digitale (digital twin) e il meta-universo (metaverse) sono apparsi per la prima volta nel romanzo di fantascienza Avalanche (Snow Crash), e le parole usate per rappresentare la successiva rinascita dello spazio della realtà virtuale —— sono difficili da tracciare. Quindi non è difficile capire perché IIoT, big data e gemelli digitali, quando la produzione intelligente e l'Industria 4.0 erano appena nate. Pertanto, è difficile dire che il campo della produzione intelligente in questi anni promuova costantemente nuovi concetti.

A nostro avviso, l'obiettivo finale di tutti questi concetti è l'intelligenza e l'automazione della produzione. Vale a dire, la fabbrica chimica senza personale —— presentata nei film di fantascienza anche se la forma specifica finale potrebbe non essere il caso. Nel processo di realizzazione dell'intelligenza e dell'automazione, poiché è con l'aiuto della tecnologia elettronica da raggiungere, la prima cosa da fare deve essere digitale. Naturalmente, questo è coinvolto anche in tendenze legate al digitale come il networking.

In tecnologie specifiche, osservando le tendenze dei termini di ricerca di Google, si nota che l'IIoT è relativamente nella media negli ultimi cinque anni (Figura 3) —— Possiamo considerarlo una tecnologia concreta nella direzione della produzione intelligente. Infatti, l'IIoT copre tutti e quattro i settori del rilevamento dei semiconduttori, della connessione, del controllo/elaborazione e dell'alimentazione. Oltre all'alimentazione, diversi altri elementi sono progettati per fare digitale nel campo della produzione.

Questi elementi sono anche i principali attori del mercato nel campo della produzione intelligente, come Renesas e Anson Beauty, che stanno cercando di creare un collegamento completo.

La produzione intelligente contemporanea è la parola più in voga: AI, gemello digitale

Cerco di usare il motore di ricerca Google per la tecnologia specifica correlata alla produzione intelligente, per visualizzare il trend dei termini di ricerca, oltre a "AI", una parola così in voga, in quasi un anno di ricerche molto più intense di altre parole chiave, con le coordinate di riferimento della parola IIoT, il campo della produzione intelligente è attualmente in primo piano, le parole in voga sono digital twin e edge AI.

Che sia una coincidenza o un'inevitabilità: presta molta attenzione alla definizione e alla tabella di marcia della produzione intelligente e dell'Industria 4.0, scoprirai che l'intelligenza artificiale edge e il gemello digitale corrispondono esattamente alla produzione intelligente e all'Industria 4.0. Come accennato in precedenza, la produzione intelligente ha sottolineato in precedenza l'importanza dell'informazione e dei dati come driver di elevata connettività — l'intelligenza artificiale edge è l'applicazione completa dell'elaborazione dei dati e della connettività; e l'Industria 4.0 ha parlato di CPS, ovvero della virtualizzazione del mondo reale, proprio come il percorso del gemello digitale.

Tuttavia, in fin dei conti, l'intelligenza artificiale edge e il gemello digitale sono le fasi digitali intermedie e avanzate del progresso tecnologico continuo. Proprio come le prime fasi della digitalizzazione stanno ancora parlando di tecnologia di rilevamento, vale a dire come trasformare le informazioni naturali e analogiche in informazioni digitali, vale a dire il controllo e l'elaborazione delle informazioni digitali. Solo quando la digitalizzazione si svilupperà fino alla fase avanzata, potremo parlare di intelligenza artificiale basata su dati massivi.

Il gemello digitale è la prossima fase avanzata della digitalizzazione, che non solo richiede un grado più elevato e persino una digitalizzazione completa dei dati di fabbrica e produzione, ma richiede anche la cooperazione della tecnologia AI. Si può vedere che lo sviluppo di parole calde di produzione intelligente si basa su: quando lo sviluppo digitale raggiungerà una nuova altezza, la produzione intelligente avrà nuove tecnologie specifiche e parole calde.

MathWorks In quanto azienda di software industriale, questa azienda ha più voce in capitolo nella digitalizzazione della produzione. Infatti, l'emergere di nuovi prodotti o funzionalità MathWorks può anche rivelare una tendenza.

La fase successiva: intelligenza artificiale generativa, universo industriale, robot

Al summit SIGGRAPH dell'anno scorso, il CEO di Nvidia John Huang ha detto che la digitalizzazione industriale era una grande torta di un potenziale output di 50 trilioni di $. Forse nell'era della produzione intelligente e persino dell'Industria 4.0, nessuno pensava che Nvidia sarebbe stata associata alla produzione industriale, perché Nvidia era solita produrre una scheda grafica per videogiochi.

In quel momento, Huang fece una dimostrazione durante l'incontro, dove inviò un documento PDF —— piano CAD 2D —— dell'impianto al modello AI generativo, richiedendogli di generare il gemello digitale 3D dell'impianto in base al documento PDF. Il modello 3D finale non si basa solo sul piano, ma aggiunge anche luce, texture e altri effetti. Idealmente, tali gemelli digitali di fabbrica possono anche essere utilizzati per l'addestramento e la simulazione dei robot se raggiungono un'accuratezza di livello fisico.

Naturalmente, potrebbero esserci molte sfide nel fare davvero ciò e metterlo in produzione. Tuttavia, non solo mostra il lavoro della fabbrica 3D di rendering della scheda grafica, ma riflette anche il ruolo dell'IA generativa nel processo e persino l'assistenza del gemello digitale e dell'IA per la tecnologia robotica. A mio parere, dopo l'espansione della scala del gemello digitale industriale, è senza dubbio il meta-universo digitale industriale.

Vale la pena menzionare che BMW utilizza Nvidia Isaac per fare addestramento AI sui robot, il che equivale ad addestrare questi robot in un ambiente virtuale, ——. Questa è anche una certa applicazione del meta-universo industriale. Che si tratti della navigazione e della consegna del carrello elevatore AGV in fabbrica o del funzionamento del braccio meccanico sulla linea di produzione, dall'addestramento AI del robot nel mondo virtuale all'implementazione dell'intelligenza del robot, Nvidia ha ripetutamente sottolineato le proprie soluzioni end-to-end negli ultimi due anni. Questo è quasi già considerato dall'industria come il futuro della produzione industriale.

Per il futuro della produzione intelligente, Hector ha anche affermato che "il fulcro è un processo di produzione altamente automatizzato che, attraverso l'introduzione di una tecnologia avanzata di robot/AGV, può realizzare l'automazione della linea di produzione". Si può vedere che il gemello digitale industriale, l'intelligenza artificiale e la robotica, in un contesto altamente digitale, devono rappresentare il futuro della produzione intelligente.

Infine, vale la pena menzionare che alla conferenza degli sviluppatori GTC di quest'anno, Nvidia ha rilasciato il progetto del robot umanoide Project GROOT ——, e naturalmente è principalmente il modello base dei robot umanoidi. Secondo Nvidia, questo si basa sull'intelligenza artificiale generativa per "generare la prossima azione del robot". In un'intervista con gli analisti, Huang ha affermato che se tutto può essere digitalizzato, allora tutto può essere tokenizzato (tokenizzato) ——. In altre parole, tutto può essere generato.

Quando informazioni come testo, immagini e video possono essere generate quando digitalizzate, anche dati di geni, onde cerebrali, robot e altri tipi di dati possono essere generati quando digitalizzati. Sebbene l'IA sia penetrata nel campo della produzione industriale, l'attacco dell'IA generativa è quasi inevitabile.

Hector Sulla premessa di affermare l'intelligenza artificiale generativa, Anson fornisce prodotti di potenza e correlati all'energia per l'elaborazione di dati su larga scala e data center ad alta potenza di intelligenza artificiale generativa e gemello digitale industriale, con l'obiettivo di "promuovere lo sviluppo dell'intelligenza artificiale generativa". Shen Qing ha affermato: "In teoria, l'intelligenza artificiale generativa può svolgere un ruolo importante in molteplici aspetti della produzione intelligente, tra cui R&S e pianificazione della progettazione, controllo del processo di produzione, ottimizzazione delle operazioni e della gestione e ottimizzazione di prodotti e servizi". Tuttavia, "al momento, l'intelligenza artificiale generativa è ancora in fase esplorativa".

La fase di sviluppo della produzione di IA intelligente potrebbe essere più elementare del gemello digitale. Ma l'avvento dell'IA generativa per il valore potenziale di 50 trilioni di dollari per la digitalizzazione industriale diventerà senza dubbio la spina dorsale in futuro.