Historia ewolucji definicji inteligentnej produkcji: Przemysł 4.0, IIoT, meta-wszechświat, AI ......

Słowo „inteligentna produkcja” prawdopodobnie narodziło się później, niż większość ludzi myśli. Według zapisów, inteligentna produkcja pojawiła się po raz pierwszy w przemówieniu National Science Foundation (National Science Foundation) z 2006 r. na temat infrastruktury komputerowej.

Inteligentna produkcja i Przemysł 4.0

Koncepcja „inteligentnej fabryki”, która pojawiła się w tym samym czasie, stała się popularna w Europie, szczególnie w Niemczech. Istniejące zapisy i eksperci generalnie uważają, że koncepcja inteligentnej produkcji/fabryki podobnej do Stanów Zjednoczonych w Europie została opracowana niemal równocześnie i stosunkowo niezależnie.

Jednak w 2013 r. Niemcy zaproponowały koncepcję „Industry 4.0 (Przemysł 4.0)”. Było to nowe słowo, które wyszło z ust niemieckiego rządu, gdy zespół naukowców opracowywał strategię high-tech. Przemysł 4.0 był napędzany przez magazyn American Foreign Affairs (Foreign Affairs), który opublikował artykuł Klausa Schwaba (The Fourth Industrial Revolution), prezesa wykonawczego WEF (WEF).

W styczniu 2016 roku tematem dorocznego spotkania Światowego Forum Ekonomicznego (WEF) od razu stało się „opanowanie Czwartej Rewolucji Przemysłowej”. W październiku tego samego roku WEF ogłosiło otwarcie Centrum Czwartej Rewolucji Przemysłowej w San Francisco. Dlatego Wikipedia utożsamia „czwartą rewolucję przemysłową” z „Przemysłem 4.0”. Większość czytelników znających historię powinna wiedzieć, że pierwsze trzy rewolucje przemysłowe to rewolucja parowa, rewolucja energetyczna i rewolucja informatyczna – w tym kontekście Przemysł 4.0 wydaje się szerszy niż zakres automatyki przemysłowej, który obecnie rozumiemy.

W tamtym czasie Schwab przewidywał, że rozwój ery Przemysłu 4.0 będzie charakteryzował się eksplozją technologii w różnych dziedzinach, w tym CPS (systemy kierowcy-fizyki, systemy fizyki informacji), robotyce, sztucznej inteligencji, nanotechnologii, komputerach kwantowych, biotechnologii, IoT, IIoT, technologii bezprzewodowej, druku 3D, pojazdach w pełni autonomicznych itp.

Niektóre artykuły instytucji danych i analiz przedsiębiorstw uważają, że przemysł 4.0 lub czwarta rewolucja przemysłowa odnosi się do większego zakresu niż inteligentna produkcja. Albo inteligentna produkcja odnosi się do wykorzystania technologii Przemysłu 4.0 w dziedzinie produkcji. W rzeczywistości najwcześniejszy przemysł 4.0 odnosi się do trendu automatyzacji technologii i procesów produkcyjnych. Wpis Wikipedii „inteligentna produkcja” nawet bezpośrednio obejmuje „Przemysł 4.0”.

Jednak gdy przyjrzymy się bliżej wczesnemu planowaniu i mapie drogowej inteligentnej produkcji i Przemysłu 4.0, odkryjemy, że obie firmy mają różne priorytety w rozwoju. Wczesna inteligentna produkcja koncentrowała się na produkcji napędzanej przez wysoką łączność informacji i danych, podczas gdy Przemysł 4.0 w dużej mierze koncentrował się na systemach CPS.

Wraz z uogólnieniem i generalizacją słów inteligentnej produkcji i przemysłu 4.0, omawiając teraz te dwa pojęcia, można uznać, że można je utożsamiać na tym samym poziomie. ——. W szczególności postęp technologiczny sprawia, że ​​te dwa pojęcia zbiegają się. Wszystkie gorące słowa i inne pojęcia związane z przemysłem i produkcją pojawiają się wokół inteligentnej produkcji i Przemysłu 4.0.

Wiecznie kluczowa cecha: cyfrowa

Być może wbrew temu, co myśli większość ludzi, zdecydowana większość z nich istniała lub została zaproponowana przed pojawieniem się inteligentnej produkcji i istniała znacznie dłużej. Na przykład koncepcja przetwarzania brzegowego pojawiła się po raz pierwszy w latach 1990., kiedy —— sieć CDN (sieć dystrybucji treści) była niemal prototypem przetwarzania brzegowego; sieć CDN rozszerzyła się na inne zastosowania na początku stulecia, osiągając najwcześniejszą usługę przetwarzania brzegowego.

Cyfrowy bliźniak (digital twin) i meta-uniwersum (metaverse) pojawiły się po raz pierwszy w powieści science fiction Avalanche (Snow Crash), a słowa używane do reprezentowania późniejszego odrodzenia przestrzeni wirtualnej rzeczywistości —— są trudne do prześledzenia. Dlatego nietrudno zrozumieć, dlaczego IIoT, big data i cyfrowe bliźniaki, kiedy inteligentna produkcja i Przemysł 4.0 dopiero się rodziły. Dlatego trudno powiedzieć, że dziedzina inteligentnej produkcji w tych latach stale promuje nowe koncepcje.

Naszym zdaniem ostatecznym celem wszystkich tych koncepcji jest inteligencja i automatyzacja produkcji. Mianowicie bezzałogowa fabryka chemiczna —— prezentowana w filmach science fiction, nawet jeśli ostateczna konkretna forma może nie być prawdziwa. W procesie urzeczywistniania inteligencji i automatyzacji, ponieważ jest to możliwe dzięki technologii elektronicznej, pierwszą rzeczą do zrobienia musi być cyfryzacja. Oczywiście, jest to również związane z trendami cyfrowymi, takimi jak tworzenie sieci.

W przypadku konkretnych technologii obserwacja trendów terminów wyszukiwania Google pokazuje, że IIoT jest stosunkowo przeciętny w ciągu ostatnich pięciu lat (rysunek 3) —— Możemy uznać go za przyziemną technologię w kierunku inteligentnej produkcji. W rzeczywistości IIoT obejmuje wszystkie cztery sektory: wykrywanie półprzewodników, połączenia, sterowanie/przetwarzanie i zasilanie. Oprócz zasilania, kilka innych elementów jest zaprojektowanych do wykonywania zadań cyfrowych w obszarze produkcji.

Te elementy są również głównymi uczestnikami rynku w obszarze inteligentnej produkcji, takimi jak Renesas i Anson Beauty, którzy starają się zbudować pełne powiązanie.

Współczesna inteligentna produkcja najgorętszego słowa: AI, cyfrowy bliźniak

Próbuję korzystać z wyszukiwarki Google, aby znaleźć konkretne technologie związane z inteligentną produkcją, sprawdzać trendy wyszukiwań, oprócz „AI” jako osobnego słowa kluczowego, które w ciągu prawie roku wyszukiwania znacznie wyprzedziło inne słowa kluczowe, przy czym słowo „IIoT” odnosi się do współrzędnych referencyjnych, a dziedzina inteligentnej produkcji jest obecnie popularnym słowem kluczowym, czyli cyfrowy bliźniak i AI krawędziowa.

Niezależnie od tego, czy jest to przypadek, czy nieuniknione: zwróć szczególną uwagę na definicję i plan działania inteligentnej produkcji i Przemysłu 4.0, a przekonasz się, że edge AI i cyfrowy bliźniak dokładnie odpowiadają inteligentnej produkcji i Przemysłowi 4.0. Jak wspomniano powyżej, inteligentna produkcja wcześniej kładła nacisk na napęd wysokiej łączności informacji i danych — edge AI to pełne zastosowanie przetwarzania danych i łączności; a Przemysł 4.0 mówił o CPS, a mianowicie wirtualizacji świata rzeczywistego, podobnie jak trasa cyfrowego bliźniaka.

Jednak ostatecznie, edge AI i digital twin to środkowe i zaawansowane etapy cyfrowe ciągłego postępu technologicznego. Podobnie jak wczesne etapy digitalizacji wciąż mówią o technologii czujników, a mianowicie o tym, jak przekształcić naturalne i analogowe informacje w informacje cyfrowe, a mianowicie o kontroli i przetwarzaniu informacji cyfrowych. Dopiero gdy digitalizacja rozwinie się do zaawansowanego etapu, możemy mówić o sztucznej inteligencji opartej na ogromnych danych.

Cyfrowy bliźniak to kolejny zaawansowany etap digitalizacji, który nie tylko wymaga wyższego stopnia, a nawet kompleksowej digitalizacji danych fabrycznych i produkcyjnych, ale także wymaga współpracy technologii AI. Można zauważyć, że rozwój inteligentnych słów kluczowych w produkcji opiera się na: gdy rozwój cyfrowy osiągnie nowy poziom, inteligentna produkcja będzie miała nowe konkretne technologie i słowa kluczowe.

MathWorks Jako przedsiębiorstwo zajmujące się oprogramowaniem przemysłowym, firma ta ma większy wpływ na digitalizację produkcji. W rzeczywistości pojawienie się nowych produktów lub funkcji MathWorks może również ujawnić trend.

Następny etap: generatywna sztuczna inteligencja, wszechświat przemysłowy, robot

Na zeszłorocznym szczycie SIGGRAPH, prezes Nvidii John Huang wspomniał, że cyfryzacja przemysłowa to duży tort o potencjalnej wartości 50 bilionów dolarów produkcji. Być może w erze inteligentnej produkcji, a nawet Przemysłu 4.0, nikt nie myślał, że Nvidia będzie kojarzona z produkcją przemysłową, ponieważ Nvidia produkowała karty graficzne do gier.

W tym czasie Huang przeprowadził demonstrację na spotkaniu, gdzie wysłał dokument PDF —— plan 2D CAD —— zakładu do generatywnego modelu AI, wymagając wygenerowania trójwymiarowego cyfrowego bliźniaka zakładu na podstawie dokumentu PDF. Ostateczny model 3D nie jest oparty tylko na planie samolotu, ale dodaje również światło, teksturę i inne efekty. W idealnym przypadku takie cyfrowe bliźniaki fabryczne mogą być nawet używane do szkolenia i symulacji robotów, jeśli osiągną dokładność na poziomie fizycznym.

Oczywiście, może być wiele wyzwań, aby to naprawdę zrobić i wdrożyć do produkcji. Jednak nie tylko pokazuje pracę fabryki renderowania 3D kart graficznych, ale także odzwierciedla rolę generatywnej AI w tym procesie, a nawet pomoc cyfrowego bliźniaka i AI dla technologii robotów. Moim zdaniem, po rozszerzeniu skali przemysłowego cyfrowego bliźniaka, jest to niewątpliwie przemysłowy cyfrowy meta-uniwersum.

Warto wspomnieć, że BMW używa Nvidia Isaac do szkolenia robotów w zakresie AI, co jest równoważne szkoleniu tych robotów w środowisku wirtualnym, ——. Jest to również pewne zastosowanie przemysłowego meta-wszechświata. Niezależnie od tego, czy chodzi o nawigację i dostawę wózka widłowego AGV w fabryce, czy obsługę ramienia mechanicznego na linii produkcyjnej, od szkolenia robotów AI w świecie wirtualnym po wdrażanie inteligencji robotów, Nvidia wielokrotnie podkreślała własne kompleksowe rozwiązania w ciągu ostatnich dwóch lat. Jest to już niemal uważane przez przemysł za przyszłość produkcji przemysłowej.

Jeśli chodzi o przyszłość inteligentnej produkcji, Hector wspomniał również, że „rdzeniem jest wysoce zautomatyzowany proces produkcyjny, dzięki wprowadzeniu zaawansowanej technologii robotów/AGV, można osiągnąć automatyzację działania linii produkcyjnej”. Można zauważyć, że cyfrowy bliźniak przemysłowy, AI i robotyka w wysoce cyfrowym tle muszą być przyszłością inteligentnej produkcji.

Na koniec warto wspomnieć, że na tegorocznej konferencji deweloperów GTC firma Nvidia wydała projekt humanoidalnego robota Project GROOT ——, i oczywiście jest to głównie podstawowy model robotów humanoidalnych. Według firmy Nvidia opiera się on na generatywnej sztucznej inteligencji, aby „generować kolejne działanie robota”. W wywiadzie dla analityków Huang powiedział, że jeśli wszystko można zdigitalizować, to wszystko można tokenizować (tokenizować) ——. Innymi słowy, wszystko można wygenerować.

Gdy informacje takie jak tekst, obrazy i wideo mogą być generowane podczas digitalizacji, dane genów, fal mózgowych, robotów i innych typów danych mogą być również generowane podczas digitalizacji. Chociaż AI przeniknęła do dziedziny produkcji przemysłowej, atak generatywnej AI jest niemal nieunikniony.

Hector W oparciu o założenie potwierdzenia generatywnej AI, Anson dostarcza produkty związane z energią i energią do przetwarzania danych na dużą skalę i centrów danych o dużej mocy generatywnej AI i przemysłowego cyfrowego bliźniaka, mając na celu „promowanie rozwoju generatywnej AI”. Shen Qing powiedział: „Teoretycznie rzecz biorąc, generatywna AI może odgrywać ważną rolę w wielu aspektach inteligentnej produkcji, w tym w badaniach i rozwoju oraz planowaniu projektowania, kontroli procesu produkcji, optymalizacji operacji i zarządzania oraz optymalizacji produktów i usług”. Ale „w tej chwili generatywna AI jest nadal w fazie eksploracyjnej”.

Etap rozwoju inteligentnej produkcji AI może być bardziej elementarny niż cyfrowy bliźniak. Jednak nadejście generatywnej AI o potencjalnej wartości 50 bilionów dolarów na cyfryzację przemysłową niewątpliwie stanie się kręgosłupem w przyszłości.