ITPub博客

首页 > IT职业 > IT职场 > 通用工厂的需求–构建具有复原力的世界COVID-19之后

通用工厂的需求–构建具有复原力的世界COVID-19之后

原创 IT职场 作者:zhengonglian 时间:2020-07-29 15:49:10 0 删除 编辑

机器人和工业自动化带来了不相称的GDP增长,但是它们是否能够抵御干扰和不断变化的需求? 更多信息尽在振工链。

1500亿美元! 今天的“工业自动化”市场就是如此。实际上,在150年的时间里,我们已经投入了数万亿美元作为工业自动化的资本。社会收获了什么回报?

1AD到1800AD之间, 世界GDP的增长仅与人口的增长相同 GDP仅依靠人类的双手。这意味着人均GDP以及个人财富和生活水平仍然很差。

工业革命
有趣的是,全球GDP峰回路转,与2的出现恰好重合 工业革命大约在1870年到1973年,通过机械化自动化的一个世纪,世界人口已经由300%增长,但GDP增长了1400%。自1950年代以来,大规模自动化开始,硅革命就此展开,即使是如此巨大的壮举也与之相伴。到2000年,人口自1870年以来增长了4.6倍,而同期GDP增长了30倍。消费主义飙升,中产阶级蓬勃发展。工业自动化在改变我们的发展过程中所做的努力将仍然是人类故事中至关重要的一章。

 

1:世界GDP与世界人口增长

通过简单的观察就可以直观地看出并推断出自动化程度,甚至只是工具升级的规模一样小。 配备电动螺丝刀的工人每小时可以拧紧6倍的螺丝 。我们只能想象通过包含机械手(这种电动工具的顶峰)来提高生产率 更多信息尽在振工链

难怪在已经对包含此类工具的工业基础设施进行大量投资的发达经济体中,每个工人的制造业生产率要高得多。与印度相比,尽管在中国雇用制造工人的成本是其两倍,在日本是5倍,在德国是7倍,在美国是8倍,但中国的制造业人均GDP是德国的4倍,在德国和日本是16倍。而在美国则是印度的32倍(图2)。

 

2:某些国家的制造业工资与产出

尽管有这些好处,工业自动化的采用仍处于起步阶段。与 在工业自动化上花费的1500亿美元 相比,仅美国就花费了约 1.3万亿美元 在体力劳动上。市场对 工业机器人 自动化 市场规模预计在8-10%的复合年增长率增长。以这种速度,全球每年的自动化投资将需要50多年才能与当今世界在体力劳动上的花费相匹配。相比之下,互联网经济预计将以 37%的复合年增长率 增长 如果我们能够像采用Amazon或Uber这样的互联网应用程序一样快地部署机器人,那么对我们经济增长的影响规模将是前所未有的。

Covid-19之后的自动化
在我们寻求COVID-19之后的经济重建时,自动化已成为一种紧迫的社会必需品,而不是业务优势。但是,最近的中断使制造业陷入停顿,即使在高度自动化的行业中也引起了警觉。即使世界努力生产和供应需求量很大的必需品,数以万计的工业设备仍然闲置了几个月。 伊隆·马斯克(Elon Musk) 在特斯拉(Tesla) 无法生产和供应呼吸机 证明了这一点 更多信息尽在振工链

在追求效率和生产力的过程中,我们忽略了多功能性和适应性,因此也没有适应力。

一项物理任务就是处理对象-拾取,定向和放置对象在预期的方向和位置。然而,如果将对象放错了0.2mm的高度,则可以预先编程一个价格为$ 18,000 – $ 30,000的机械臂,使其每天可以移动数千个零件,放置精度高达20微米。

要确保如此严格的 对象结构,就 需要一个复杂的传感器,机械设备和定制传输系统网络,这需要数月的设计,开发,集成和测试。这将使机器人的总部署成本高达100,000美元/美元至150,000美元/美元。仅仅以某种方式布置一个物体要花费机器人的2到6倍的成本,以便机器人可以盲目地拾取它。

如果对象的尺寸变化甚至达到一毫米,所有这些工作和费用将变得无用,更不用说替换整个对象了。相反,尽管人类的手臂在精确度,速度和力量上均不如机器人手臂,但人类仍可以毫不费力地适应这种变化。机械臂可能是可重新配置的 电动工具 顶峰 ,但这仅仅是一种工具。鉴于人类配备了先进的视觉,操纵, 本体感知能力 以及 为对象操纵 而建立的无与伦比的 视觉智能目的  –这是一件容易琐碎且几乎没有探索的主题 更多信息尽在振工链

产品特定工厂
机器人对刚性且昂贵的对象结构基础结构的坚持将其采用仅限于汽车等制造行业,这些行业的生产寿命长且可预测,并且大量生产证明了这些前期成本。快速发展的产品(如智能手机),高可变性产品(如服装)和小批量,高复杂度产品(如飞机,卫星和医疗设备)的制造商几乎没有采用机器人来完成组装任务。正如我们今天所知 上述因素导致了特定于产品的工厂。

COVID-19之后,如果我们要专注于弹性来重建我们的行业,同时继续利用与自动化相关的规模,速度和GDP增长,我们就需要重新构想机器人。机器人必须不再是特定于任务的,并且必须具有看清,理解和学会操纵各种物体的认知能力,即使它们杂乱无章或受阻。机器人缺乏感知和操纵各种物体的视觉能力,必须通过将机器视觉和人工智能相结合的重大技术突破来解决。

我相信,未来将见证配备了视觉智能机器人装配线的,与产品不可知的 通用工厂 的兴起,这些装配线可以快速变形以按需生产各种类型的组件或产品。今天的智能手机装配线,明天的医疗保健PPE生产线,第二天的火箭发动机喷嘴生产线。几乎没有什么限制了机器人自动化的真正潜力 更多信息尽在振工链


来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/69977806/viewspace-2707810/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

请登录后发表评论 登录
全部评论
振工链隶属于深圳爱工网科技有限公司,是一家工业MRO产品交易(B2B)和工业自动化产品技改维修服务(O2O)于一体的工业自动化领域S2B2B交易平台。平台专注于“工业自动化+互联网”升级,以用户及时性运转需求、去库存化为首要目标,整合产业供应链资源

注册时间:2020-06-24

  • 博文量
    200
  • 访问量
    88481