为工业4.0的机器人和劳动力做好准备

工业4.0似乎更多是概念而非现实。对于许多制造商来说，工业物联网(IIoT)、网络物理系统、云机器人、雾计算和大数据可能令人生畏。智能工厂的愿景会让我们觉得自己很愚蠢。

智能工厂将信息技术的数字世界与操作技术的物理世界连接起来，许多人称之为信息技术/操作技术(IT/OT)融合。但工业4.0并不是未来工厂的遥远愿景。它就在这里，就是现在。机器人网络连接到云端，并提供大量有洞察力的数据。如今，制造商正在使用这些信息管道来简化资产管理和维护，最大限度地提高设备和流程效率，并提高产品质量。

在停机发生之前停止停机

通用汽车(GM)正在将物联网和工业4.0的构建模块投入使用。通用汽车的机器人供应商和战略合作伙伴发那科美国公司正在帮助通用汽车为智能制造奠定坚实的基础。通用汽车、发那科和思科共同开发了零停机时间(ZDT)解决方案，该解决方案使用基于云的软件平台分析通用汽车工厂机器人收集的数据，以发现可能导致生产停机的潜在问题。

在汽车制造业中，每60秒或90秒就会有一个新的车身从装配线上下来，停机时间每分钟会给原始设备制造商(oem)造成超过2万美元的损失。一次停机事故很容易造成数百万美元的损失。当生产线陷入停顿时，这些备份可能会影响整个供应链，进一步加剧损失。这种延迟也会影响到消费者、汽车经销商、车队用户和购车大众。

“一段时间以来，我们一直在采取措施，试图更好地预测和维护我们制造设备的健康状况，”密歇根州底特律通用汽车公司高级自动化技术经理、机器人技术首席工程师马蒂·林恩(Marty Linn)说。“我们与发那科一起讨论了我们在生产过程中可以做些什么来避免问题。这并不是工业4.0的伟大愿景。这是关于我们能做些什么来消除工厂因意外维护而导致的停机时间。”

2014年，通用汽车启动了ZDT试点项目。通用汽车和发那科之间的战略合作伙伴关系是成功推出的关键因素。两家公司之间的历史可以追溯到20世纪80年代初，当时通用汽车与日本机器人制造商成立了一家合资企业，成立了GMFanuc机器人公司，在美国开发和销售机器人。这家合资企业后来被剥离，但牢固的关系仍在继续。“就在我们说话的时候，我们正在整合机器人。每天，当我们推出新产品和新项目时，我们都有来自集成商的机器人和系统被运到工厂。”

投资回报率(ROI)

ZDT继续在工厂车间为公司带来不同。Linn表示，自该计划启动以来，通用汽车已经避免了100多次重大的计划外停机。

“这避免了六到八个小时的计划外停机时间，具体取决于将要发生的故障。你可以算一下。很多。对于我们的任何工厂来说，这都是一件大事，尤其是在我们的大批量卡车和SUV工厂，每次停机事件都很重要。”

随着成千上万的机器人连接并与云通信，通用汽车不久就开始实现投资回报率(ROI)。

“这不是《杰森一家》里的技术，”林恩说。“这是利用大数据、物联网、新算法、计算机能力，以及过去几年发展起来的所有东西，并以最有效的方式使用它们。防止停机，预测甚至放弃维护，直到需要，是巨大的。”

只在需要时进行维护

通用汽车起步缓慢，在头一两年连接了几千个机器人。到2017年，已有超过8500个发那科机器人联网。

“我们一开始部署得很慢，”林恩说。“当我们发现问题时，我们就去更换零件。然后我们研究了这些部分。当然，我们已经能够验证和验证这些部件将会失效。他们会让我们停工。当我们能够减少计划外的维护事件时，每个人都非常兴奋，并开始说，这太棒了，我们还能做些什么?”

通用汽车还使用ZDT只在需要时安排维护，而不是依赖于例行维护计划。

“例如，一个机器人可能被设计为每1000小时进行例行维护。所以我们打算在那个时候维护它。”“但在需要维护之前，它实际上可以使用1250个小时。因此，我们正在努力摆脱固定的维护计划，而是根据需要进行安排。这是未来可以节省大量成本的主要方式之一。”

机器学习

ZDT不仅适用于机器人。也适用于工艺设备。由机器人直接控制的过程，如焊接、喷漆和一些点胶应用。Linn以通用汽车的汽车喷漆车间为例。

Linn说:“通过观察空气压力、下沉压力、分配油漆的执行器的速度，观察许多油漆过程和相关参数，我们能够监测设备的健康状况，从而监测工作的质量。”

涂装质量对汽车涂装车间至关重要。发那科所有的油漆机器人都是ZDT-ready，这意味着它们可以监控各种功能，包括油漆罐、喷涂器、调节器和驱动健康。

蔡说:“如果你计算一下与汽车喷漆相关的活动部件的总数，每个机器人有200多个活动部件。”“这些移动部件中有相当一部分与控制枪、调节器和压力的工艺特定设备有关。如果其中任何一种设备出现任何形式的过早故障，都可能导致质量问题和/或生产停机。”

目前，通用汽车更多地将ZDT用作预测性维护工具，而不是进程内自适应工具。但随着技术的发展，越来越多的数据被收集和分析，算法变得越来越复杂，你可以看到机器学习如何成为实时过程改进的自适应工具。

Linn说:“在油漆车间的案例中，通过认识和理解正在发生的非常微妙的工艺变化并对这些变化进行纠正，我们能够改进我们的工艺。”“我们希望扩大这一战略，让设备变得智能，能够自我诊断，并通知我们其操作性能的变化，这样我们就可以根据需要进行调整或维修。”

汽车及其他行业

发那科的分析解决方案正在全球客户的设施中监控超过10,000个云连接机器人，并且每天都在增长。目前，该系统主要用于汽车行业，发那科计划在2017年底为一般工业和非汽车客户提供软件和硬件支持。

蔡崇信说:“我们的解决方案需要具有可扩展性，适用于拥有两到三个机器人的小型一般工业制造商。”“对于小型制造商来说，安装软件和设置硬件的方式必须是即插即用的，因为他们没有IT部门提供支持。”

最终，发那科和思科打算使用这条为ZDT开发的数据通信高速公路来连接机器人以外的其他设备。ZDT是发那科智能边缘链接和驱动(FIELD)系统的一部分，该系统提供了一个开放的软件平台，可以为自动化系统中使用的cnc、机器人、外围设备和传感器提供高级分析和深度学习功能。FIELD基于边缘计算技术，在网络边缘的制造站点内处理大量数据，从而最大限度地减少共享数据的数量和成本。

“使用ZDT云解决方案，数据从生产车间的设备一直流到云端，在那里你会有延迟或延迟，”蔡崇明说。“使用FIELD平台接收地面数据的好处是，你可以实时响应事件，这就是FIELD的作用。它是一个开放平台软件，可以加载到计算硬件中，然后允许您访问来自机器人，可编程逻辑控制器(PLC)或机床设备的数据，并实时应用分析。它甚至可以根据你的行为改变你的产品。这就是实时机器学习可以提供良好价值的地方。

“工业4.0不仅仅是一个梦想。这是真的，”蔡说。“这是一个令人兴奋的自动化时代。”

随着越来越多的机器人制造商推出自己的工业物联网解决方案，以拥抱工业4.0所预示的连接水平，这确实令人兴奋。

机器人数据触手可及

Kuka Connect是一个基于云的软件平台，允许客户在任何时间、任何地点、任何设备上轻松访问和分析Kuka机器人的数据。该解决方案主要提供资产信息管理、状态监控和维护告警三大功能。

“如果你是一个大型OEM客户，你可能在一个工厂里有数千台机器人，”库卡美洲产品营销总监安迪·张(Andy Chang)表示。“如今，他们管理资产信息的方式是使用手动维护的大型Excel电子表格。电子表格上的信息可能准确，也可能不准确，他们可能并不知道自己拥有的是什么类型的机器人。”

Chang说，没有正确的资产信息可能会影响机器人在其使用寿命期间的维护。

“你可以很容易地查看工厂周围成千上万的机器人，并逐个浏览它们，看看它们是什么时候投入使用的，检查序列号，以及目前安装了什么软件，而不必亲自走到机器前。”

对于状态监测，Kuka Connect旨在提供特定的机器人关键性能指标(kpi)，以帮助技术人员和维护人员衡量机器人的表现。Chang举了一个例子。

Chang说:“我们为机器人提供了所有不同轴的温度图表。”“因此，如果生产人员或维护人员开始观察到某一特定轴的温度曲线趋势在过去一周一直在上升，这可能意味着几件事。第一，变速箱可能因为某种原因过热了，第二，有效载荷可能要改变。机器人拿起的东西可能不是机器设计的目的。”

Kuka Connect的设计适用于台式机、移动设备、智能手机、平板电脑或任何支持web浏览器的设备。直观的仪表板帮助用户根据特定的标准可视化数据。无论您是在尝试优化维护计划还是管理备件库存，所有数据都在您的指尖，因此您可以预测潜在的停机时间，并在停机前采取措施解决问题。

“如今，库卡连接提供信息的方式有两种，”Chang说。“一个是非常字面的。当控制器出现错误消息时，我们向用户提供带有错误代码和错误描述的实时通知，因此具有很强的动态性。第二部分比较被动。我们将数据呈现给最终用户，然后他们需要对他们的机器人、生产线和工厂进行插值。”

软件平台不仅与机器人接口，它还将监控机器人控制器控制的自动化设备，如焊枪或胶枪，甚至是机器人在轨道上的附加轴。

Chang说:“任何由机器人控制或辅助的信息都将成为平台的一部分。”“这是我们目前正在研究的，是将机器人数据与特定工艺数据结合起来实际可视化的能力，这样最终用户不仅可以了解机器的机械状况，还可以了解工艺本身的关键性能。”

在奥斯汀出生和长大

Kuka Connect诞生并发展于美国德克萨斯州，是一家德国机器人制造商的产品，该公司最近被中国家电制造商美的收购。这个位于德克萨斯州奥斯汀的分部。公司成立于2015年，隶属于库卡集团。

奥斯汀可能看起来不像一个典型的地方，但张说，这座城市已经发展成为一个主要的科技中心。

“过去10年，我们确实看到了发展势头。与加州类似，我们有非常好的教育体系，得克萨斯大学奥斯汀分校就在街的那头，然后是德克萨斯农工大学和莱斯大学。”“从商业角度来看，与硅谷和波士顿等其他地方相比，这里的成本非常有吸引力。毫无疑问，一个庞大的机器人社区正在酝酿之中。”

Chang表示，Kuka Connect的设想、开发和发布都是在Austin办公室完成的。他们最近在2017年的SXSW上展出了他们的瓶子翻转机器人，在人群中产生了影响。

工业4.0的劳动力发展

为了真正实现工业4.0和智能工厂的愿景，我们将需要跨越多个地理区域和行业的庞大人才库，以弥合日益扩大的技能差距。一家名为Festo的公司正在帮助建立这样的人才库，培养未来工厂所需的技能。

Festo是气动和机电系统、控制和过程控制和工厂自动化解决方案组件的全球制造商。这家德国自动化供应商已经在他们自己的工厂——沙恩豪森技术工厂——实施了工业4.0，在那里他们生产阀门、阀门终端和电子产品。他们的女儿公司Festo Didactic是为技术培训机构和制造公司提供工业教育的全球领导者。

在今年4月举行的自动化大会上，新泽西州伊顿镇Festo Didactic Inc.的工程开发经理泰德•罗齐尔(Ted Rozier)做了一个演讲，讲述了由于缺乏合格的候选人，美国有30多万个制造业岗位空缺的情况。这个数字预计还会增长。

“教导学生熟悉自动化硬件和软件的完整组合是很重要的，”罗齐尔说。“他们需要了解机器人和plc的集成过程，并熟悉物联网如何增强整个过程。这在欧洲是常见的做法，我们希望在北美提高这类培训的知名度。”

罗齐尔强调了多学科学习的重要性，特别是关注机电一体化。

“为了帮助实现工业4.0，物联网必须蓬勃发展。要做到这一点，你需要一个强大的IT背景和强大的机电一体化背景。我们有机会培养这样的人才，他们不仅能理解自动化制造过程，还能影响自动化制造过程，从最高层到车间，从IT层面到帮助机器人做出决策的传感器。这是一项重要的技能。”

学习型工厂

Festo Didactic提供“学习工厂模块”，用于在机电一体化，控制技术和自动化技术方面的动手工业培训。该系统从一个项目工作站I4.0开始，用于教授控制技术的基础知识。然后可以添加几个模块来创建一个完整的学习网络物理(CP)工厂，其中可以包括一个现实的工业托盘循环系统和一个自主移动机器人来连接不同的工作站。

该系统是模块化的，因此单个工作站可以随着学习需求的变化而增加、删除和移动。培训主题包括:PLC项目工程，人机界面(hmi)和射频识别(RFID)传感器的使用，web服务器和TCP/IP和OPC-UA接口的调试，能源监测和管理，智能过程数据模块的使用，企业资源规划(ERP)系统，制造执行系统(MES)和快速原型设计。

拥有制造业和STEM专业的社区大学正在使用Festo的CP工厂模块，为学生毕业后立即就业做好准备。南卡罗来纳州罗克希尔的约克技术学院有一整个房间专门用于CP工厂，大约有六个模块。阿拉巴马州万斯的梅赛德斯-奔驰等公司正在使用费斯托的学习设备来提高员工的知识水平。

我们必须让我们的员工做好准备，以适应人类、机器和数据在一个高度互联的世界中互动的新方式。您现在可以采取以下步骤为工业4.0和智能工厂做好准备。

Tanya M. Anandan是《纽约时报》的特约编辑机器人工业协会(RIA)和机器人在线。RIA是一个非营利性行业协会，致力于通过机器人技术和相关自动化提高北美制造业和服务业的区域、国家和全球竞争力。本文最初发表于俄新社网站。RIA是推进自动化协会(A3)是CFE Media内容合作伙伴。克里斯·瓦夫拉编辑，制作编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com。

更多的建议

关键概念

• 机器人网络正在连接到云端，并提供大量有洞察力的数据。
• 汽车公司正在使用机器人和工业4.0来减少停机时间并提高工厂车间的效率。
• 机器人连接到工业4.0都被用于教育环境，让学生更好地了解机器人在现代环境中的工作方式。

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