Een geschiedenis van de evolutie van definities van slimme productie: Industrie 4.0, IIoT, meta-universum, AI ......

Het woord "intelligent manufacturing (smart manufacturing)" is waarschijnlijk later ontstaan ​​dan de meeste mensen denken. Volgens de gegevens verscheen intelligent manufacturing voor het eerst in een toespraak van de National Science Foundation (National Science Foundation) uit 2006 over computerinfrastructuur.

Intelligente productie en Industrie 4.0

Het concept van een "slimme fabriek" dat tegelijkertijd ontstond, is populair geworden in Europa, met name in Duitsland. Bestaande bestaande documenten en experts geloven over het algemeen dat het concept van intelligente productie/fabriek vergelijkbaar met de Verenigde Staten in Europa bijna gelijktijdig en relatief onafhankelijk is ontwikkeld.

In 2013 stelde Duitsland echter het concept "Industrie 4.0 (Industrie 4.0)" voor. Dit was een nieuw woord van de Duitse overheid toen een team wetenschappers een hightechstrategie ontwikkelde. Industrie 4.0 werd aangestuurd door het tijdschrift American Foreign Affairs (Foreign Affairs), dat een artikel publiceerde van Klaus Schwab (The Fourth Industrial Revolution), uitvoerend voorzitter van het WEF (WEF).

In januari 2016 werd het thema van de jaarlijkse bijeenkomst van het WEF meteen "meester de Vierde Industriële Revolutie" genoemd. In oktober van dat jaar kondigde het WEF de opening aan van het Centrum voor de Vierde Industriële Revolutie in San Francisco. Wikipedia heeft daarom "de vierde Industriële Revolutie" gelijkgesteld aan "Industrie 4.0". De meeste lezers die bekend zijn met de geschiedenis zullen over het algemeen weten dat de eerste drie industriële revoluties de Stoomrevolutie, de Energierevolutie en de Informatietechnologierevolutie waren. In deze context lijkt Industrie 4.0 breder te zijn dan het bereik van industriële automatisering dat we nu kennen.

Schwab verwachtte destijds dat de ontwikkeling van het Industrie 4.0-tijdperk gekenmerkt zou worden door een explosie van technologieën op verschillende gebieden, waaronder CPS (driver-physical systems, information physics systems), robotica, AI, nanotechnologie, quantum computing, biotechnologie, IoT, IIoT, draadloze technologie, 3D-printen, volledig autonome voertuigen, etc...

Sommige artikelen van enterprise data en analyse-instellingen geloven dat industrie 4.0 of de vierde industriële revolutie verwijst naar een grotere reikwijdte dan intelligente productie. Of intelligente productie verwijst naar het gebruik van Industrie 4.0-technologie in de productiesector. In feite verwijst de vroegste industrie 4.0 naar de automatiseringstrend van productietechnologie en -processen. Wikipedia's "smart manufacturing"-vermelding omvat zelfs direct "Industry 4.0."

Wanneer we echter goed kijken naar de vroege planning en roadmap van intelligente productie en Industrie 4.0, zullen we zien dat de twee bedrijven verschillende prioriteiten hebben in de ontwikkeling. De vroegste intelligente productie was gericht op productie aangestuurd door hoge informatie- en dataconnectiviteit, terwijl Industrie 4.0 grotendeels gericht was op CPS-systemen.

Met de generalisatie en veralgemening van de woorden van intelligente productie en industrie 4.0, kan bij het bespreken van deze twee concepten nu worden overwogen dat ze op hetzelfde niveau kunnen worden gelijkgesteld. ——. Met name de vooruitgang van de technologie zorgt ervoor dat deze twee concepten convergeren. Alle hot words en andere concepten met betrekking tot industrie en productie ontstaan ​​allemaal rond intelligente productie en Industrie 4.0.

Een blijvende sleuteleigenschap: digitaal

Misschien anders dan de meeste mensen denken, bestond de overgrote meerderheid ervan of werd voorgesteld vóór de komst van intelligente productie, en bestond het aanzienlijk langer. Het concept van edge computing ontstond bijvoorbeeld voor het eerst in de jaren 1990 toen —— CDN (content distribution network) bijna het prototype van edge computing was; CDN breidde zich in het begin van de eeuw uit naar andere toepassingen, waarmee de vroegste edge computing-service werd bereikt.

De digitale tweeling (digital twin) en het meta-universum (metaverse) verschenen voor het eerst in de sciencefictionroman Avalanche (Snow Crash), en de woorden die werden gebruikt om de daaropvolgende heropleving van de virtual reality-ruimte te beschrijven —— zijn moeilijk te traceren. Het is dus niet moeilijk te begrijpen waarom IIoT, big data en digitale tweelingen, terwijl slimme productie en Industrie 4.0 net geboren waren. Daarom is het moeilijk te zeggen dat het veld van intelligente productie in deze jaren voortdurend nieuwe concepten op de markt brengt.

Volgens ons is het uiteindelijke doel van al deze concepten de intelligentie en automatisering van de productie. Dat wil zeggen, de onbemande chemische fabriek —— gepresenteerd in sciencefictionfilms, zelfs als de uiteindelijke specifieke vorm niet het geval is. In het proces van het realiseren van intelligentie en automatisering, aangezien het met behulp van elektronische technologie moet worden bereikt, moet het eerste wat moet worden gedaan digitaal zijn. Dit is natuurlijk ook betrokken bij digitale trends zoals netwerken.

In specifieke technologieën blijkt uit het observeren van Google-zoektermtrends dat IIoT de afgelopen vijf jaar relatief gemiddeld is (Figuur 3) —— We kunnen het beschouwen als een nuchtere technologie in de richting van intelligente productie. In feite bestrijkt IIoT alle vier sectoren van halfgeleiderdetectie, -verbinding, -besturing/-verwerking en -voeding. Naast voeding zijn er verschillende andere elementen ontworpen om digitaal te werken in het productieveld.

Deze elementen zijn ook de belangrijkste marktdeelnemers op het gebied van intelligente productie, zoals Renesas en Anson Beauty, die proberen de volledige link te bouwen.

Hedendaagse intelligente productie van het meest actuele woord: AI, digitale tweeling

Ik probeer de zoekmachine van Google te gebruiken voor specifieke technologieën die verband houden met intelligente productie. Bekijk de trends in zoektermen, naast 'AI', een apart populair woord. In bijna een jaar tijd is de zoekhitte veel groter dan bij andere trefwoorden. Met de referentiecoördinaten van het woord IIoT is het vakgebied intelligente productie momenteel een prominente populaire zoekhit. Denk aan digitale tweeling en edge AI.

Of het nu toeval is of onvermijdelijk: let goed op de definitie en roadmap van intelligente productie en Industrie 4.0, u zult zien dat edge AI en digitale tweeling exact overeenkomen met intelligente productie en Industrie 4.0. Zoals hierboven vermeld, benadrukte intelligente productie eerder de informatie en data high connectivity drive —— edge AI is de volledige toepassing van data computing en connectiviteit; en Industrie 4.0 heeft het gehad over CPS, namelijk de virtualisatie van de echte wereld, net als de digitale tweelingroute.

Maar uiteindelijk zijn edge AI en digital twin de middelste en geavanceerde digitale stadia van continue technologische vooruitgang. Net zoals de vroege stadia van digitalisering nog steeds praten over sensortechnologie, namelijk hoe natuurlijke en analoge informatie om te zetten in digitale informatie, namelijk de controle en verwerking van digitale informatie. Pas als digitalisering zich ontwikkelt tot het geavanceerde stadium, kunnen we praten over kunstmatige intelligentie op basis van enorme hoeveelheden data.

Digital twin is de volgende geavanceerde fase van digitalisering, die niet alleen de hogere mate en zelfs uitgebreide digitalisering van fabrieks- en productiegegevens vereist, maar ook de samenwerking van AI-technologie vereist. Het is te zien dat de ontwikkeling van intelligente productie hot words is gebaseerd op: wanneer de digitale ontwikkeling naar een nieuw hoogtepunt gaat, zal intelligente productie nieuwe specifieke technologieën en hot words hebben.

MathWorks Als een industriële softwareonderneming heeft dit bedrijf meer te zeggen over digitalisering van de productie. Sterker nog, de opkomst van nieuwe MathWorks-producten of -functies kan ook een trend onthullen.

De volgende fase: generatieve AI, industrieel universum, robot

Op de SIGGRAPH-top van vorig jaar noemde Nvidia CEO John Huang dat industriële digitalisering een grote taart was met een potentiële output van $ 50 biljoen. Misschien had niemand gedacht dat Nvidia in het tijdperk van intelligente productie en zelfs Industrie 4.0 geassocieerd zou worden met industriële productie, omdat Nvidia vroeger een game-videokaart maakte.

Huang gaf toen een demonstratie op de vergadering, waarbij hij een PDF-document —— 2D CAD-plan —— van de plant naar het generatieve AI-model stuurde, waarbij het model de 3D-digitale tweeling van de plant moest genereren op basis van het PDF-document. Het uiteindelijke 3D-model is niet alleen gebaseerd op het plan, maar voegt ook licht, textuur en andere effecten toe. Idealiter kunnen dergelijke digitale tweelingen van fabrieken zelfs worden gebruikt voor robottraining en -simulatie als ze een nauwkeurigheid op fysiek niveau bereiken.

Natuurlijk kunnen er veel uitdagingen zijn om dat echt te doen en in productie te nemen. Het toont echter niet alleen het werk van grafische kaart rendering 3D fabriek, maar weerspiegelt ook de rol van generatieve AI in het proces, en zelfs de assistentie van digitale tweeling en AI voor robottechnologie. Naar mijn mening is het na de uitbreiding van de industriële digitale tweelingschaal ongetwijfeld het industriële digitale meta-universum.

Het is vermeldenswaard dat BMW Nvidia Isaac gebruikt om AI-training op robots te doen, wat gelijk staat aan het trainen van deze robots in een virtuele omgeving, ——. Dit is ook een bepaalde toepassing van het industriële meta-universum. Of het nu gaat om de navigatie en levering van AGV-vorkheftrucks in de fabriek, of de bediening van de mechanische arm op de productielijn, van de robot-AI-training in de virtuele wereld tot de inzet van robotintelligentie, Nvidia heeft de afgelopen twee jaar herhaaldelijk de nadruk gelegd op zijn eigen end-to-end-oplossingen. Dit wordt door de industrie bijna al beschouwd als de toekomst van industriële productie.

Voor de toekomst van intelligente productie noemde Hector ook dat "de kern een sterk geautomatiseerd productieproces is, door de introductie van geavanceerde robot-/AGV-technologie kan de werking van de productielijn geautomatiseerd worden." Het is duidelijk dat industriële digitale tweelingen, AI en robotica tegen een sterk digitale achtergrond de toekomst van intelligente productie moeten zijn.

Tot slot is het vermeldenswaardig dat Nvidia op de GTC-ontwikkelaarsconferentie van dit jaar het Project GROOT humanoïde robotproject —— heeft uitgebracht, en dat is natuurlijk vooral het basismodel van humanoïde robots. Volgens Nvidia is dit gebaseerd op generatieve AI om "de volgende actie van de robot te genereren." In een interview met analisten zei Huang dat als alles gedigitaliseerd kan worden, dan kan alles ook worden getoken (getokeniseerd) ——. Met andere woorden, alles kan worden gegenereerd.

Wanneer informatie zoals tekst, afbeeldingen en video's kunnen worden gegenereerd wanneer ze worden gedigitaliseerd, kunnen gegevens van genen, hersengolven, robots en andere soorten gegevens ook worden gegenereerd wanneer ze worden gedigitaliseerd. Hoewel AI is doorgedrongen tot het gebied van industriële productie, is de aanval van generatieve AI bijna onvermijdelijk.

Hector Op basis van het bevestigen van generatieve AI levert Anson stroom en stroomgerelateerde producten voor grootschalige gegevensverwerking en krachtige datacenters van generatieve AI en industriële digitale tweeling, met als doel "de ontwikkeling van generatieve AI te bevorderen". Shen Qing zei: "Theoretisch gezien kan generatieve AI een belangrijke rol spelen in meerdere aspecten van intelligente productie, waaronder R&D en ontwerpplanning, productie procescontrole, operationele en managementoptimalisatie en product- en serviceoptimalisatie." Maar "op dit moment bevindt generatieve AI zich nog in de verkennende fase."

De ontwikkelingsfase van intelligente AI-fabricage is misschien elementairder dan digitale tweeling. Maar de komst van generatieve AI voor de potentiële waarde van $ 50 biljoen dollar voor industriële digitalisering zal ongetwijfeld de ruggengraat worden in de toekomst.