德国的未来 ⼗年⼯业4.0

2011年,德国IT专家提出了⼀个在世界各地建⽴并启发⾃⼰的术语。现在,他们盘点并提出了如何继续下去的愿景。

©盖蒂,赫尔穆特·弗⾥克(Helmut Fricke);编辑FAZ
与Wolf-Dieter Lukas⼀起制定了“⼯业4.0”概念:Henning Kagermann(左)和WolfgangWahlster
⼯业4.0:“迈向第四次⼯业⾰命的物联⽹”于2011年4⽉1⽇发布。
在汉诺威⼯业博览会开幕前不久。我们与沃尔夫·迪特·卢卡斯(Wolf-Dieter Lukas)⼀起制定了这个概念,卢卡斯如今已担任联邦研究部国务秘书,已从咨询转向积极塑造政治的⼀⾯。在⾦融危机的印象下,我们希望通过适应性和资源效率,通过雄⼼勃勃的未来项⽬,使德国经济更具弹性和竞争⼒。
我们的主要想法是将真实空间和虚拟空间耦合到所谓的⽹络物理⽣产系统中,以便将数字化技术应⽤于我们已经在物联⽹和服务以及⼈⼯⼯业应⽤中制造的下⼀代⼯⼚,智⼒。这在技术上很有趣,但是只会在专家圈⼦中起作⽤。我们的术语“⼯业4.0”成为⽬标的核⼼。
我们得到了强有⼒的政治⽀持。总理默克尔(Angela Merkel)在4⽉3⽇于2011年汉诺威博览会(Hanover Fair 2011)的开幕致辞中⾃发地使⽤了新的商标“ Industry 4.0”。但是也来⾃企业,⼯会,最重要的是来⾃其他⼯业化国家的代表。⾮常重要的是,我们专注于成功地使德国度过了2008年全球⾦融危机的经济部门:制造业。我们声称这是第四次⼯业⾰命引起了很多关注。
这个概念的重点是⼈类 
“⼯业4.0”⼀词已经传播很⼴,如今已与“幼⼉园”和“⾼速公路”等世界各地的德国联系在⼀起。⼯业4.0是出⼜创举,在世界各地的商业,科学和政治领域都受到关注和认可。这是我们⾸次在⾼科技领域从国际上在国际上树⽴起德国的创新理念,⽽这主要是来⾃德国或亚洲的很多年。
草图在那⾥。⼈,智能对象和机器的联⽹,⾯向服务的体系结构的使⽤,来⾃不同来源的服务和数据的组合以创建新的业务流程都带来了机遇。⼯业4.0是基于数据的价值创造,创新的业务模型和组织形式的基础,也是能源、健康和交通等领域新解决⽅案的基础。
该愿景之所以令⼈信服,是因为它为经济和社会带来了可观的进步。从经济⾓度来讲,最初是要从具有预定结果的传统⾃动化到学习和⾃适应机器和环境的转变,这些机器和环境可以实时响应客户需求的变化和意外中断。这与从批量⽣产到量⾝定制的⽣产,再到具有竞争⼒的价格⽣产个性化定制产品的步骤紧密相关。
根据大流行的经验开发解决方案
在社会上,重点是基于社会伙伴关系的实施。这就是⼯会密切参与整个过程并做出建设性贡献的原因。重要的是,在⾝体和认知⼯作者援助系统的⽀持下,希望有更好和更有意义的⼈机合作,⽽不必担⼼失去控制,通过“神经训练”创造⼯作以及包括⽼年⼈和残疾⼈在内的承诺。
从⽣态的⾓度来看,资源和能源效率⼀直是中⼼⽬标:⼯业4.0具有建⽴循环经济的潜⼒,这种循环经济使经济增长与资源消耗脱钩。⼯业4.0以⼈为本,其中包括社会和⾃然环境。
⼯业4.0概念的成功很⼤程度上归功于我们社会各个⽀柱的⼴泛⽀持。我们已经表明,如果我们有效地将商业,科学,⼯会和政治⽅⾯的优势结合在⼀起,并通过适当的平台将其制度化,就可以将国际趋势放在⼀起。⼯业4.0已经设定了标准,该标准是在顶级研究中最初创建的概念可以从公司和⾏业协会发展⽽来的速度,并且通过⼯会的积极⽀持和⽀持,可以为德国作为商业场所和创新场所带来成功。如今,⼯业4.0已成为联邦政治议程的重中之重,在过去的⼗年中,有1000多个项⽬协会,10个物联⽹和基于它的⽹络物理系统在当今的现代⼯⼚中已成为现实。
机器,⼯具,⼯件和熟练⼯⼈之间的连接性在现有⼯⼚中也取得了长⾜的进步。改造⼯作正在稳步进⾏,即使⽤新型廉价传感器及其⽆线连接进⾏数字升级。使⽤多传感器融合可以实时监控越来越多的⽣产步骤,例如⽤于质量控制。⽣成的产品通过其数字孪⽣控制⾃⼰的⽣产。就像在市场上⼀样,它通过⽹络化⽣产系统的数字孪⽣系统选择符合客户需求的⽣产服务。
虚拟帮助:⼀名空中客⻋实习⽣演示了在⻜机部件上使⽤数据眼镜(Microsoft Hololens)的过程
如今,有许多“智能⼯⼚”实现了⼯业4.0的基本原理:“即插即⽤”,并通过使⽤数字双胞胎,与周期⽆关的矩阵⽣产架构以及可配置的⽣产单元,对新的系统零件进⾏虚拟调试。即使对于最⼩批次的产品,也具有很短的转换时间,并且具有⾼度的产品定制性,可变的内部物流,实时的⽣产计划以及针对所有⼯⼈,设备和最终产品的基于位置的服务。在基于AI的可视化SLAM流程的帮助下,移动系统(如⾃动铲车)在⼯⼚车间的位置已⼤⼤改善,SLAM代表“同时定位和地图绘制”。通过GPU计算。
根据我们在⼤流⾏中的经验,我们必须制定解决⽅案,以避免因短期⼈员短缺⽽导致供应链破裂或⽣产停顿。“家庭办公室”技术在这⾥⼏乎⽆济于事。所需要的是所谓的“家庭⼯作台”,它使⼯⼚系统的移动控制,维护和维修成为软件解决⽅案,并且可以远程访问⽹络物理系统,甚⾄可以通过物理化⾝进⾏远程操作。
团队机器人的⼀种新形式
下⼀步是什么?去年,“平台⼯业4.0”的专家以“全球塑造数字⽣态系统”为标题,提出了到2030年的⼯业4.0愿景。我们必须继续促进开放⽣态系统中的互操作性和国际合作。六个新的⼤趋势将对未来10年的发展产⽣决定性的影响:⼯业AI,直到边缘边缘云(包括边缘云)的边缘计算,⼯⼚中的5G,团队机器⼈技术,⾃主内部物流系统和可信赖的数据基础架构,例如具有应该寻求Gaia-X倡议。
借助⼯业AI,第⼆波⽣产数字化成为可能。第⼀个浪潮已经完成,该浪潮使所有⽣产和供应链数据可以通过云系统以数字⽅式和移动⽅式获得,并且已经完成。现在,这些数据可以由AI系统进⾏实时分析,并在上下⽂中进⾏解释,以便可以将其积极地⽤于新的价值链和业务模型。
借助⽤于机器学习系统的数字培训数据,AI系统不仅可以⽤于已经⼴泛使⽤的预测性维护,⽽且可以越来越多地⽤于增量质量控制,主要是使⽤视频传感器。这意味着在⼯业4.0的下⼀个阶段,⽬标是基于AI的零错误⽣产。⾃学和模块化的长期⾃治将成为新⼀代“智能⼯⼚”的特征,并且除了极⾼的灵活性外,还保证了极强的⽣产能⼒,较⾼的⼯作安全性,能源效率和较⾼的资源节约⽔平。以能⼒为导向的⽣产体系结构可确保在⼯业4.0的下⼀个层次上具有可扩展性和适应性,以便能够对市场波动迅速做出反应。
团队机器⼈技术的新形式:与机器⼈携⼿并进
在5G园区⽹络中,具有5G⾼带宽和低延迟保证的边缘设备可以互连以形成本地边缘云,从⽽满⾜⼯⼚的实时要求。⼯⼈和具有不同技能的协作机器⼈的混合团队导致了⼀种新的团队机器⼈技术形式,这种团队机器⼈技术的重点是在⼈类专家的指导下进⾏⼈机交互,⼈类专家与机器⼈携⼿⼯作,以完成复杂的⽣产任务。团队解决。在数据基础架构⽅⾯,必须考虑各个⾏业在数据主权,异构多云系统中的分散化以及边缘⽀持⽅⾯的要求。
我们为可持续的经济⽽努⼒。我们还希望主权在所有层⾯上都是⾃决的。在⽹络经济中,⾃决⾸先是指选择所选技术,所选业务合作伙伴或所选地点(尤其是根据适⽤法律制度存储和处理数据的地点)的⾃由。⼀个可能的答案是Gaia-X,这是⼀种⽤于开放式协作和技术主权的⽹络数据基础结构,只要所有商业伙伴都⽀持欧洲价值观,就可以对其开放。
潜力远未耗尽
⼯业4.0的⼤多数挑战都是跨境的,需要国际合作。同时,我们需要保障我们的数字主权,并在国际上更⼴泛地分享我们的知识,经验和最佳实践。在某些情况下,其他国家会因政治制度不同或⽂化决定的解决问题的⽅式⽽倾向于采⽤不同的解决⽅案。但是,我们的答案只能是基于我们⾃⼰的价值观的⾃决和开放合作。
⼯业4.0的潜⼒远远没有被耗尽。因此,我们决不能在第四次⼯业⾰命的下⼀阶段放松研究和创新。作为第⼆波数字化浪潮,我们特别需要投资于⼯业⼈⼯智能。软件和硬件组件的互操作性起着决定性的作⽤,特别是为了确保德国中型公司和初创企业进⼊国际市场,同时也确保欧洲的技术主权。
标准,规范和证书是可互操作解决⽅案的决定性驱动⼒。在德国,我们必须在可出⼜产品⽅⾯发挥先锋作⽤,由于所使⽤的AI技术的可信赖性和透明性以及解决⽅案的安全性和灵活性,可确保⾼度的社会认可度。2020年12⽉提出了⾸个全⾯的AI标准化路线图,这是对此的重要推动⼒。最终,作为领先的⼯业供应商,我们必须在⼀⽅⾯更⼤的数字主权与另⼀⽅⾯为全球市场提供可信赖且具有弹性的解决⽅案之间寻求平衡。
对于未来的⼯业价值创造,在下⼀⽴法期间,也迫切需要在联合项⽬和平台⼀级进⾏紧密合作。对于⼯业4.0的下半年,我们不仅需要技术创新,⽽且还需要政治,⼯会和公民社会的⽀持,才能长期获得德国第四次⼯业⾰命的经济,社会和⽣态成果。
教授 Henning Kagermann曾担任SAP⾸席执⾏官兼德国科学与⼯程学院(Acatech)总裁。教授 沃尔夫冈·沃尔斯特(Wolfgang Wahlster)领导德国⼈⼯智能研究中⼼(DFKI)。资料来源:FAZ
(0)

相关推荐

  • 【深读】如何用“驯服长尾”的方式改良AI经济?

    导读 AI是最近很火的技术.似乎各行各业都可以应用AI.这么看来,做AI不仅很有前途,而且很有钱途吧?错了,人工智能公司的毛利率往往较低,很难规模化,而且未必总能具备牢固的护城河.那么怎么才能改善AI ...

  • AI改进建筑施工安全的十种方式

    AI与机器学习技术通过实时分析24/7全天候视频流快速建立新的预测洞见以及威胁情境智能,由此减少建筑施工事故.盗窃.故障破坏以及其他危险操作行为. 来源丨Forbes 作者丨Louis Columbu ...

  • AI技术与人类专业知识相叠加 才能得到“真实智能”

    AI的核心在于从众多不同数据集内吸取相关性洞见. 来源丨Forbes 编译丨科技行者 如今,机器越来越擅长完成以往只能由人类解决的任务.这在很大程度上要归功于机器学习技术的快速进步,为我们带来能够利用 ...

  • 工业人工智能改造制造业实践

    导读:工业人工智能的概念最初由美国国家科学基金会智能维护系统中心提出,目的是将人工智能形成可持续性且迭代升级的工业应用能力,从而重复.有效.可靠地解决工业制造问题.目前看,尽管工业人工智能的规模化应用 ...

  • 人工智能战场是什么样子

    彼得·莱顿 2021年3月9日 人工智能技术是为满足商业需要而开发的,正在迅速成熟.现在由军队用于获得最好的作战优势. 人工智能技术对军队很重要.现在还没有到军备竞赛的程度,今天的竞争更像是一场实验竞 ...

  • 数据越重要,数据主权之争越厉害!数据主权到底归谁?

    点击上方"蓝字" 带你"透过表象看真相" 当今时代,随着数字经济的蓬勃发展,数据的重要性日益凸显. 于是,正如工业时代各方对石油的争夺,数字时代围绕" ...

  • “数字虚拟人”堪比真人,「原力动画」首次公开硬核科技

    3 月全球上映的<阿丽塔:战斗天使>重燃了大众对影视特效的讨论.在中国,36氪发现了一股在国内做「超写实人物动画」的力量,原力动画. 和影视科技教父詹姆斯·卡梅隆监制的<阿丽塔> ...

  • 量子AI:下一代计算机技术

    当你看到量子人工智能(Quantum AI)这个词时,你会想到什么?是物理.人工智能,还是你在电影里听到的科幻名词? 事实上,量子人工智能是指两件事."量子" 一词指的是一种相当新 ...

  • 2021年AI将改变制造业的6大应用趋势

    如今制造行业流行的是什么?我想,这可少不了"数字转换"."工业4.0"."人工智能(AI)"... 下面,就让我们一起看看AI如何改变制造业 ...

  • 机器学习中的数据级联:被低估的数据,被高估的模型

    来自谷歌的研究员在一篇题为"Everyone wants to do the model work, not the data work"的论文中指出:数据质量在AI中起到的作用正 ...