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卡普兰:中国制造如何变身中国智造?

2016-06-21 17:08
Timeless落尘
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  在不远的未来,我们的工厂和仓库将会充满拣选和包装订单的机器;进货和整理货架的机器;分类、切割、检查,并且组装随意放置的组件的机器。它们甚至还能够诊断并且修理其他机器人设备。

  重新定义人工智能时代制造业

  但是所有这些只是使用人工智能的第一步。只是简单地把人类换成机器的初始阶段。在此之后,AI将会开始对工厂和公共空间进行整体重新设计。为了充分利用AI,我们需要做两件事。

  分布式传感器和效果器

  首先是对机器的解构。传感器没有任何理由非要和实际完成工作的设备进行物理上的连接。你的眼镜和耳朵可能跟手脚一样,都长在同一个身体上,而且我无法通过你的眼睛看东西。但是机器的设计方式可以是非常不同的。传感器可以在环境中分散放置并且被很多不同的机器或设备共享,而未来的工厂可以利用这一点。

  对于机器来说,道理也是同样的。有能力完成不同功能的不同效果器也可以分散在整个工厂中,然后快速从一个地方移动到另一个地方,并且根据眼下的任务进行重新配置,这样,在生产过程中它们就不会无所事事地呆在一个特定地点上等待召唤了。

  颠覆传统装配线

  当我们不再通过假想人类的工作方式来设计机器时,工厂的第二个重要转变就会发生。

  一个现代的汽车装配线可能是高度自动化的,但是其基本的组织遵循的却是亨利·福特将近100年前的设计,作为福特汽车公司的创始人,这是他为自己的汽车工厂所设计的。每辆车都从一个装配站转移到另一个装配站,处于不同装配阶段的专家会在不同位置完成他们的任务。今天,我们已经用机器替换了大部分人类专家,但是装配线的概念却一成不变。

  我们使用这种格式的原因和亨利·福特完全相同:这样人类就能把制造工序的每一步和一个特定地点相联。例如,一个工人需要知道在汽车上安装轮子的时间和地点。一个经理必须有能力监督装配线并寻找问题。这意味着这个流程必须被分割成任何人都能够看到和理解的任务或工作站。

  但是有了人工智能,新型的灵活机器人就不需要遵循这条原则了。制造工序可以变得更加错综复杂,以至于人类根本无法轻易理解。每辆汽车都可以根据零件的位置和各种工具和传感器的可用性进行不同方式的装配。

  亚马逊的自动化仓库

  如果要举一个更加复杂而且高效的组织原则实例,不妨想想亚马逊这家美国最大的电子零售商,亚马逊一直都在调整其库房的仓储模式。对于一家普通仓库来说,相同哪个的物品都存放在一起,这样当你需要寻找某样东西时,你就知道它在哪。

  但是最新的亚马逊仓库中的物品却可能存放在经常和它一起发出的东西旁边。对于人类肉眼来说,这情景就是一团混乱——不同大小和形状的产品被随意堆放在各处。这个过程在人类看来可能会有些杂乱无章。但是我怀疑观看AI计算机管理这场疯狂机械芭蕾的场面也会有一些特殊的美感。

  对于制造业的人工智能来说。如果要解锁技术的完整价值,我们就要摒弃某一些人类偏见并且采用新的设计原则。虽然我们可能会对未来工厂奇特而复杂的外表感到惊奇,有一样东西却是肯定的:未来工厂会以今天工厂无法比拟的速度和效率制造产品。 

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