未來工廠： 將愿景變成現實

　　過去十年中，我們越來越依賴于最新的電子通信技術，包括移動設備、智能汽車以及家居自動化。 技術的進步顯著增強了產品的功能，但設計需求的快速變化給希望在當今競爭激烈的市場中開發高性價比產品的制造商帶來了嚴峻的挑戰。 雖然今天工廠已經不同于以往鬧哄哄、吵雜不堪的生產廠房，但是固化、龐大的生產系統使制造商很難適應新技術，而且成本極其昂貴。未來工廠是一個科研與技術項目，旨在利用信息物理系統(CPS)和大數據分析來實現以操作員為中心的智能生產，通過利用新技術來提高制造工藝的競爭力。

　　提高未來工廠效率的一個關鍵元素是電鉆或擰緊工具的智能化。這些智能設備應可與主要基礎設施通信或與操作人員及其他工具本地通信。 對于后一種情況，設備需要能夠提供情景感知并基于網絡的本地和分布式智能做出實時決策。

　　對于生產廠房而言，智能工具可以通過避免手動數據記錄和操作來簡化生產過程、提高效率。 操作人員除了必須專心處理作業任務，還要騰出雙手來使用相應的工具。 例如，飛機的開發涉及數萬個步驟，必須由操作人員逐一完成，而且要檢查很多次，才能夠確保質量。

　　如果制造商將智能功能添加到系統中，智能工具將可理解操作人員接下來必須執行的操作，并自動將工具調整到合適的設置，從而簡化操作人員的工作。 操作人員執行完操作后，智能工具也可以監測并記錄操作結果，從而提高生產過程的效率。

　　舉例來說，一架飛機的某個子組件大約有400,000個位置必須擰緊，就目前的生產工藝而言，這就需要1,100種以上的基本擰緊工具。 操作人員必須使用正確的工具依序完成一系列步驟，確保每個位置的轉矩公式設置正確無誤。 由于是手動操作，因此人為錯誤會增加生產過程中的風險。 只要某個位置沒有正確擰緊，長期下來就會產生數十萬的成本，因此這是非常嚴重的問題。 智能的工具和設備可以通過視覺功能來處理周圍的信息，理解操作人員接下來要執行的操作，并自動針對其他工具調整設置。

　　在自動化方面，機器人操作器系統數十年來已被不同行業的各種應用廣泛采用。 這些系統通常設計為使用一個專有或定制的端終端解決方案，由于供應商定義的臺式儀器功能固定，要增加新的功能非常困難。 配置這些機器人系統的成本可能極其昂貴，因為特定配置或解決方案僅適用于特定的廠商。

　　由于生產系統日益精簡化，包括組織、計劃和技術，因此需要一個通用通信層或架構來實現可擴展性和適應性。 例如，許多機器人系統架構可以分成三個主要部分： 感應、思考以及行動。 感應通常涉及讀取傳感器數據。 大多數機器人配備了各種傳感器，例如用于電機位置反饋的編碼器和視覺跟蹤系統，以感知環境的數據。 思考功能根據來自傳感器的數據制定行動計劃。

　　工業機器人通常采用反向運動學和避障算法。 控制機制的“行為”部分將定位指令轉化為特定執行機構的驅動信號。 學術研究中的許多先進算法(如傳感器融合)開始利用3D相機，大大提高了當前機械手系統的效率和效益。 通用層不僅提供了快速開發算法原型和驗證的能力，而且也充當著整個工廠基礎設施的通信網關。

　　當今工廠車間存在各種技術孤島，每種技術、設計和設備都可幫助現代制造更加高效有序和結構化。 許多領先制造商紛紛針對這些領域啟動了一系列研究項目，并證明了將軟件和嵌入式硬件相結合的平臺方法的可行性和可擴展性。 例如，空客公司已經使用NI LabVIEW軟件和可重配置硬件作為未來工廠測試平臺的一部分來加速開發，并搭建一個可針對每種技術進行擴展的橫向技術平臺。 由于技術不斷發展，日益復雜，未來工廠的一個持續性挑戰是確定一個可以利用每個技術領域進步的通用框架，同時確保高質量保證和全程可追溯性。