数字化现实对制造业工人的好处

由于物联网(IoT)等技术的进步，现在对工人来说，将现实数字化是可能的。这种新的现实使员工能够从增强现实(AR)、混合现实(MR)和虚拟现实(VR)中受益，以新的更好的方式解决旧问题。

通过迈克尔·d·托马斯 2019年7月10日

在所有的工业革命中，工具和机器一直是工人现实生活的核心。然而，直到最近，工人的大部分现实生活才可以通过物联网设备和方法实现数字化。2015年，SAP AG前首席执行官亨宁·卡格曼(Henning Kagermann)认为，“数字化——现实世界和虚拟世界的持续融合将成为我们经济所有部门创新和变革的主要驱动力。

创建数字流这个简单的行为产生的信息可以用许多不同的方式，在许多不同类型的材料上，在许多不同的系统中表达

这种现实表示技术包括扩展现实(XR)技术家族。[3] -增强现实(AR)、混合现实(MR)和虚拟现实(VR) -以及更成熟和被接受的技术，如智能手机、平板电脑和PC平板电脑。当与物联网、分析和人工智能(AI)相结合时，可以创建应用程序来帮助工人，使他们的现实更加智能。

制造业智能现实

智能现实被定义为一种技术增强的现实，有助于人类的认知表现和判断。与基础现实相比，智能现实可以有更大的维度，减少遮挡，超越距离，更好的引导，并改善与其他参与者的沟通。虽然可能会考虑金融和网络安全领域，但本文的重点是基于物理现实并由物联网提供支持的智能现实。

例如，假设一名技术人员戴着AR头戴式显示器(HMD)看着一台机器，该显示器可以看到服务历史，并预测未来的故障。这给了工人一个关于时间的四维空间的前后视图。工人无需将机器拆开，就可以在外壳上看到由物联网驱动的MR渲染图。通过从机器上移开视线，技术人员可以在远处看到同一类型机器操作的虚拟渲染。

技术人员可以与人工和人类远程专家就下一步进行交互，其中可能包括专家驾驶AR视图的虚拟覆盖。员工可以通过同一个HMD与相应的管理系统进行通信，而不必使用电话或笔记本电脑。作为一台可穿戴的计算机，HMD将远程资源带入工人的操作现实。

智能现实，就像工厂里的机器，可能就在工人身边。工厂也可能在地球的另一端，用户可以通过工厂的三维建模来了解工厂。AR或VR耳机可能会涉及到，但不是必须的——智能手机屏幕或桌面上的平板屏幕可能是更好的选择。工作人员可以移动，使用AR头戴显示器或智能手机;或者工人可能被派驻在公司总部的指挥中心。他们可能正在实时观察现实，也可能正在对过去的事件进行数据驱动的审查。然而，在所有情况下，在视觉上和演示的设计中，上下文都起主导作用。

如今，智能现实可以通过现有的技术实现，包括物联网、分析、XR技术和更传统的用户界面技术。这可以帮助决策者和架构师在广阔的技术领域中导航，并为员工实现智能现实。

将XR空间与更传统的移动和桌面平板屏幕进行比较，可以考虑智能现实架构和智能现实应用程序的开发。然后，具体的用例提出了现实表现技术、物联网和人工智能的组合。

现实-虚拟连续体，现代扩展现实

1995年，Paul Milgram等人发表了一篇论文《混合现实视觉显示的分类》(a Taxonomy of Mixed Reality Visual Displays)，介绍了现实-虚拟连续体。[4]本文讨论了XR的现状以及移动和固定平板电视的作用。

用户从正常的物理环境视图开始，可以发展到完全数字化的视图。介于两个极端之间的是MR，即用户的物理现实与一个或多个数字现实的混合。MR假设AR设备能够在物理世界视图之上对动态3d场景进行立体渲染。

虚拟环境是完全数字化的，但不一定是完全沉浸式的。选项包括VR HMD的沉浸式体验和用户不戴的大型平板屏幕。VR hmd和在平板屏幕上呈现的虚拟环境都可以为用户提供远程或抽象3d现实的动态实时3d渲染。

AR并不排除移动平板显示器。1995年，术语“智能手机”和“平板电脑”还不存在，但Milgram和其他人描述了基于显示器(非沉浸式)的视频显示——即世界之窗(WoW)显示——计算机生成的图像以电子或数字方式叠加在其上。

智能现实架构

智能现实的架构应该以帮助员工的认知和表现为中心。对于在物联网支持的现实中工作的人来说，智能现实架构的基石是对原始物联网数据的集成和感知。有了数据和分析基础，就会呈现现实表示技术的架构视图，以便为呈现给工作人员做出最佳的战术用户界面(UI)决策。

物联网数据管道

流分析引擎对于实时感知是必要的流分析引擎在流的原子事件经过时分析运动中的数据流。除了应用分析方法外，它还可以从机器学习(ML)模型中提供推理，并有助于此类模型的训练。

设备与现实交互的一般模型

在用户界面(UI)方面，XR hmd、智能手机等可穿戴式、便携式计算机和能够真实呈现现实的高性能图形技术成为了智能现实的基础。虽然hmd代表了计算的重要转变，但它们仍然是可穿戴设备，许多用户和用例可能无法接受。下面的架构视图试图淡化hmd在现实智能架构中的重要性。

现实的一般概念包括物理现实和抽象现实。机器是一个物理现实，而创造机器的供应链是一个从数据衍生出来的抽象现实——一个数据现实。数据现实，在最抽象的情况下，可以与任何物理现实解耦。例如，来自大宗商品市场的大量直播数据可以用来形成数据现实，用户可以在VR中探索。

由于AR设备的透明特性，近似的物理现实始终是AR体验的一部分。然而，实现者可以选择使用MR设备来满足用例，这与近似的物理现实无关——例如，独立地呈现供应链的3-D模型。他们做出这样的选择可能是因为用户更喜欢MR而不是VR，因为意识到物理环境更舒服。因此，MR可以是远程的，也可以是本地的。

数字孪生叠加

一个好的数字孪生体获取有关资产的设计、生产和运营寿命的信息，并将其虚拟化为数字资产。可以对它们进行测试和修改，而这些方法永远不会发生在运行中的物理资产上。不用再对一辆汽车进行一次昂贵的碰撞测试，而是可以在虚拟环境中进行数百万次碰撞。比起在测试轨道上转几个弯，一辆车实际上可以在不同的使用历史的多次测试中行驶数百万英里。这样的测试可用于为ML神经网络提供信息，然后在为实际资产提供服务时对其进行查询。

通过智能现实应用，数字双胞胎可以叠加在物理双胞胎上。当一辆公共汽车驶入车库时，车队经理可以通过AR覆盖层查看公共汽车数字双胞胎的重要输出。例如，由于公共汽车的换油时间过长而显示警报。数字双胞胎的真正力量将来自更微妙的情况，而不是简单地违反既定的一维规则。也许总线在维护的几个方面都在可接受的范围内，但数字双胞胎看到了近乎违规的组合，极大地增加了关键任务故障的风险。AR设备可以将这些信息传达给经理，经理可以采取适当的行动。

从XR设备输入AI

当一家工厂为工人配备1000个AR hmd时，他们也在部署至少1000个头戴式摄像头。这些摄像头的位置很好，可以提供丰富的视频内容。这些内容可以通过计算机传输到机器学习和其他分析模型中。除了来自摄像头的视频，hmd还可以传输关于佩戴者头部位置和方向的精确信息。

对于制造业来说，支持ar的工作场所可以生成基于头部位置、凝视、工作空间中组件的位置和质量结果进行训练的ML模型。一旦经过训练，这样的模型可以检测到导致低质量结果的小动作和实践，并立即通过HMD提出更好的实践建议。这种学习可以应用到工人的智能现实中。

虽然VR无法提供与物理世界相同的连接，但VR HMD可以传达工人头部的位置和方向。眼球追踪技术也被应用到XR产品中。这些信息可以用来改进模拟，并加强对人类在虚拟环境的物理模拟中如何反应的理解。

智能设施维护，数字双胞胎，人工智能

随着装有传感器的设施变得更加智能，可以开发数字双胞胎来帮助护理智能设施。理想情况下，设施的数字双胞胎应该包括制造商提供的机器行为运行模型。当制造商部署带有运行数据的“电话回家”的机器时，他们可以基于许多生产使用案例与ML构建强大的数字双胞胎。

单个设施可以将这些数字双胞胎组合成整个设施的复合数字双胞胎。设施数字双胞胎还将吸收建筑计划，如计算机辅助设计(CAD)图纸，并将所有这些都封装到一个游戏引擎项目中，以达到所包含的模型。游戏引擎应用程序前端的数字双胞胎人类消费通过AR或VR。

对于执行维护工作，数字双胞胎提供了强大的资产。人工智能专家可以完全取代人类专家，或者更有可能的是，极大地帮助人类专家。

对于现场技术人员来说，带有AR应用程序的智能手机或平板电脑等手持计算机仍然是一个有效的选择，但HMD设备比前面的例子更合理。对于许多现场技术人员来说，平视和免提的优势足以证明AR HMD的成本是合理的。例如，暖通空调技术人员可以进入机房并修理空气处理器，而无需查阅手册，无需使用平板电脑或智能手机，也无需事先拥有检查清单。在离开之前，HMD甚至可以指导他们解决其他几个问题，这样他们就可以暂时不用回到房间了。

XR、人工智能和物联网的结合应该会让数据科学更深入地渗透到工作世界中。当这些技术将分析操作化时，整个企业都可以实现成本节约，并在许多方面改善制造。

迈克尔·d·托马斯，高级系统架构师，SAS研究所、工业互联网联盟(IIC)成员。的工业互联网联盟是CFE Media的内容合作伙伴。由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．

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参考文献

[1] H Kagermann，《通过数字化改变——工业4.0时代的价值创造》永久变更管理， 2015年第23页。可用:https://www.researchgate.net/publication/284761944_Change_Through_Digitization-Value_Creation_in_the_Age_of_Industry_40

[2] J. Brennen, D. Kreiss，“数字化”，《国际传播理论与哲学百科全书》，第557页，2016年。

C. Fink，“AR/VR之战?MR/XR Words，《福布斯》，2017年10月。https://www.forbes.com/sites/charliefink/2017/10/20/war-of-arvrmrxr-words/ # 2 d75b71e8d07可用

[4] P. Milgram等人，“增强现实:现实-虚拟连续体上的一类显示”，论文集第2351卷，远程操纵器和远程呈现技术，1995年12月。可用:https://etclab.mie.utoronto.ca/publication/1994/Milgram_Takemura_SPIE1994.pdf

[5] B. Klenz，“如何使用流分析创建实时数字双胞胎”，2018年SAS全球论坛，2018年3月。可用:https://www.sas.com/content/dam/SAS/support/en/sas-global-forum-proceedings/2018/2004-2018.pdf

[6] L Belli等人，“物联网的可扩展大流云架构”，国际系统与面向服务的工程杂志，5(4)，26-53,2015年10月- 12月。https://www.tlc.unipr.it/ferrari/Publications/Journals/BeCiDaFeMeMoPi_IJSSOE15.pdf

R. Hackathorn和T. Margolis，“沉浸式分析:为协作决策支持构建虚拟数据世界”，IEEE VR2016研讨会，2016年3月。可用:https://www.immersiveanalytics.com/wp-content/uploads/2016/05/VR2016-IA-HackathornMargolis-20160322.pdf

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迈克尔·d·托马斯

作者简介:Michael D. Thomas, SAS研究所高级系统架构师，工业互联网联盟(IIC)成员。