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一文解析自動化的發展方向

電子工程師 ? 來源:網絡整理 ? 作者:工程師姚遠香 ? 2018-06-30 09:06 ? 次閱讀

在過去的幾年中,對于自動化如何改變工業運作的討論變得越來越普遍。有些人可能會問:機器人是否會最終替代我們的工作,人類的勞動力又將會發生什么變化?

客觀而言,人工智能AI)型機器人的興起的確為制造、運輸和物流等行業帶來了改進。例如,機器人能夠在保持專注度的同時,執行單調乏味的、重復性的工作任務,并且沒有出錯的風險。它們還能接近人類不易觸及的地方,并能夠更準確地對庫存進行評估和盤點。

此外,據麥肯錫咨詢公司預測,至2030年,8億人的工作崗位可能會消失。因此也就不難理解為什么工人們會感受到“未來”的威脅。但這僅僅是一種假設。事實上,在制造、運輸和物流領域中,自動化將明顯提高生產效率,但人類的角色仍不可或缺。

制造業中的“人情味”

隨著工業4.0時代(Manufacturing 4.0)的到來,包括采用工業物聯網(IIoT)、云計算和認知計算等技術進行數據采集和交換,由此帶動自動化行業向更好的方向發展。

這一新的方法將使管理人員能夠獲得運營情況的全面可視性,并捕獲每個流程的相關數據。這些最終將由人類而非機器進行分析的信息將提高生產效率,進而實現成本節約。此外,IIoT技術也可用于實時監測原料庫存,使工作人員能夠監管庫存并進行補貨,以持續提高生產力并避免某一環節出現問題,例如當某種涂料或汽車的部件存量不足的時候。

汽車行業是制造業中利用自動化來推動生產的重要領域。美國Troy Design & Manufacturing (TDM) 是底特律一家專注于金屬沖壓的公司,也是福特汽車公司的子公司。該公司采用了斑馬技術的解決方案,在其位于芝加哥的改裝中心,需要一個自動追蹤系統來對其每天超過150次的車輛改裝進行每個步驟的監督以及指導。

TDM與斑馬技術的合作伙伴Lowry Solutions攜手合作,通過射頻識別(RFID)技術實現了強大的車輛追蹤功能。Lowry作為斑馬技術的合作伙伴,憑借其對產品的熟悉度,以及TDM在進行廣泛調查研究后了解到業界對于斑馬技術的青睞,最終選擇了斑馬技術的固定式 RFID 讀取器和集成天線

最終,基于RFID技術的自動化工作流程實現了更精確的可視化和數據采集,為設備效率和產量樹立了更高的標準。通過部署車輛追蹤基礎設施,TDM體驗到了RFID自動化的諸多優勢。如今,經營者更專注于執行自身的工作任務,其工作流程得以簡化,紙質歸檔和追蹤的工作量也相應減少了。

展望未來,TDM希望能夠更具創新性,尤其是借助RFID技術的實施。摒棄了基于紙質的手動追蹤,90%以上的業務如今已實現自動化,并由人眼進行監察,最終實現了生產力的提高。

總之,正如TDM所強調的,自動化將在制造業的每個階段推動流程的完善,但當涉及到如何最好地利用數據實現最高效率時,人機互動仍然是最根本的,對于作出響應和制定決策至關重要。

運輸和物流領域中的“人情味”

自動化對運輸和物流領域顯然益處頗多。在倉庫中,通過移動計算機和掃描儀實現的自動化能夠確保為員工提供最新的庫存信息。而如今隨著消費者期望在一小時之內完成送貨服務,這一點非常重要也是不小的挑戰。

移動計算機的采用使庫存檢查變得更加高效,最新的版本可掃描70英尺以外的條碼,能夠節約員工的時間,以完成倉庫中的其他工作任務,同時還能節約能源。

在完成了有序順暢的庫房操作后,下一個環節則是物流運送。自動化能夠為地面與空中貨物及包裹運輸建立一個更智能、更互聯的配送網絡,以實現實時決策的制定,改善裝卸操作。

通過捕獲負載強度和拖車容量等數據,企業如今能夠獲得有價值的洞察,實現最高的業績水平和盈利能力。在這一過程中,人際互動會監測貨物滿載與否,也需要人類的思考來決定車輛何時可以出發并進行重要的貨物交付。

如今這一全新的智能規劃至關重要,因為電子商務和對即時交付的期望推動了“按需經濟”的興起,而物流公司必須緊跟這一步調。這也推動了企業對于能夠進一步優化裝卸流程速度、準確性和效率的解決方案的需求。

展望未來

自動化將為制造、運輸和物流行業帶來許多振奮人心的新發展。隨著工業4.0的興起,工業5.0也即將到來,推動通過IIoT實現更具成本效益的運營。技術將推進可視化和數據采集,以提高生產力。

自然有人會擔心人類可能被機器取代,但自動化也有可能創造新的工作崗位。例如在運輸和物流領域,隨著無人機技術在運送消費品方面的應用越來越多,將有望看到專業無人機管理人員的增長。這聽起來并不那么遙遠。

此外,在倉庫中,如果無人駕駛叉車的數量增加,原本的駕駛人員很有可能變成監督操作的角色。或更好的情況是,他們的時間可用于完成企業內更具挑戰性的任務。

顯然,自動化要想順利進行仍將需要人類以某種形式作出響應或進行互動。最終一些傳統的崗位將減少,但無疑也會創造出新的崗位,并在需要之處進行重新調遣。我們正在走向一個全新的人工智能(AI)的世界,但仍會一如既往地需要人類的智慧,這是實現高效運作的重中之重。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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