侵权投诉

搜索
更多>> 热门搜索:
订阅
纠错
加入自媒体

物联网IoT时代自动化工厂将如何变化?

2016-11-11 09:04
PokerJoker
关注

  稻叶善治

  1973年3月东京工业大学工学部机械工学科毕业,4月进入铃木汽车。83年加入FUNUC。89年董事,92年常务,95年专务,2001年副社长。2003年始任现职。工学博士(东京大学)。1947年生,67岁。

  物联网IoT时代已经开始。今后,工厂在哪种程度实现自动化,制造业的形态如何变化。FUNUC和各式各样拥有擅长领域的企业合作,在为物联网IoT提供方案的事业领域展开攻势。稻叶善治社长指出,机械自己学习,也就是所谓的“机械学习”是关键,他说:“2~3年实现飞跃性进展,达到商品化水平”。

  —本特集的主题是“物联网IoT时代的自动化工厂”,但现实中达到了什么水平呢?

  感知器、机器人、网络技术等各个要素取得了相当大的发展,之后是如何提升到能够作为系统提供解决方案。事业正式开展为止还需要一些时间。我们公司擅长的是工厂自动化FA和机器人,所以自动化和信息科技IT化在模块上正趋近完成。但是,如果是物联网IoT,在那之外还需要使工厂全体开展协作的制造实行系统(MES)、储存数据的高度安全服务器,以及使用从机器人和工具机取得的大量信息进行系统最优化的“机械学习(DeepLearning)”等要素。

  —不综合这些的话,不能实现“物联网IoT时代的自动化工厂”?

  我们公司擅长的领域就自己去做,除此之外的领域,和各式各样拥有擅长领域的企业合作就可以。所以,MES和美国Rockwell Automation,安全服务器和美国Cisco,另外,机械学习和PreferredNetworks,共计4家企业联合。去年春天,向美国汽车制造商交货了第一个大规模系统。

  —是怎样的构成呢?

  数千台机器人全部连接在一起,同时还有预防性维护。总之,是“永不停止的生产线”。运用各式各样的感知器,随时监视全部机器人的状态,看其是否正常运作。等发生异常就晚了,随时检测哪些地方有发生异常的征兆。我们公司有“故障前通知,坏之后立即修复”的口号。但是在实现这个口号的系统中,发挥很大成效的是现在大家所关注的机械学习。每个机器人的性能通过学习不断提高,在网络中共享学习成果,生产线整体的工作效率会有飞跃性的提高。

  —Preferred Networks担任这个学习技术。对擅长人工智能开发的东京大学初创公司,不仅是贵公司,丰田汽车也投资了。真是受到关注的企业。

  机械学习对工厂自动化是非常有效的手段。我们公司开发了自动取出散装零件的系统,采用了机械学习,已经接近完成。以取出圆柱状零件为例,使其从零开始自动学习的话,最初只是随机地降下手臂,有的时候取出,有的时候没有取出。不断积累成功和失败的事例。这样,从数据中,机械自己发现成功所需要的特征,学习抓住圆柱的哪个地方能够将其提起。1,000数据的时候,成功率是60%。但是花8个小时取得5,000数据的话,成功率可提高到90%。这是可以匹敌让熟练工人调整机械所达到的数字。

1  2  下一页>  
声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

发表评论

0条评论,0人参与

请输入评论内容...

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码:

粤公网安备 44030502002758号