未来工厂： 将愿景变成现实

　　过去十年中，我们越来越依赖于最新的电子通信技术，包括移动设备、智能汽车以及家居自动化。 技术的进步显着增强了产品的功能，但设计需求的快速变化给希望在当今竞争激烈的市场中开发高性价比产品的制造商带来了严峻的挑战。 虽然今天工厂已经不同于以往闹哄哄、吵杂不堪的生产厂房，但是固化、庞大的生产系统使制造商很难适应新技术，而且成本极其昂贵。未来工厂是一个科研与技术项目，旨在利用信息物理系统(CPS)和大数据分析来实现以操作员为中心的智能生产，通过利用新技术来提高制造工艺的竞争力。

　　提高未来工厂效率的一个关键元素是电钻或拧紧工具的智能化。这些智能设备应可与主要基础设施通信或与操作人员及其他工具本地通信。 对于后一种情况，设备需要能够提供情景感知并基于网络的本地和分布式智能做出实时决策。

　　对于生产厂房而言，智能工具可以通过避免手动数据记录和操作来简化生产过程、提高效率。 操作人员除了必须专心处理作业任务，还要腾出双手来使用相应的工具。 例如，飞机的开发涉及数万个步骤，必须由操作人员逐一完成，而且要检查很多次，才能够确保质量。

　　如果制造商将智能功能添加到系统中，智能工具将可理解操作人员接下来必须执行的操作，并自动将工具调整到合适的设置，从而简化操作人员的工作。 操作人员执行完操作后，智能工具也可以监测并记录操作结果，从而提高生产过程的效率。

　　举例来说，一架飞机的某个子组件大约有400,000个位置必须拧紧，就目前的生产工艺而言，这就需要1,100种以上的基本拧紧工具。 操作人员必须使用正确的工具依序完成一系列步骤，确保每个位置的转矩公式设置正确无误。 由于是手动操作，因此人为错误会增加生产过程中的风险。 只要某个位置没有正确拧紧，长期下来就会产生数十万的成本，因此这是非常严重的问题。 智能的工具和设备可以通过视觉功能来处理周围的信息，理解操作人员接下来要执行的操作，并自动针对其他工具调整设置。

　　在自动化方面，机器人操作器系统数十年来已被不同行业的各种应用广泛采用。 这些系统通常设计为使用一个专有或定制的端终端解决方案，由于供应商定义的台式仪器功能固定，要增加新的功能非常困难。 配置这些机器人系统的成本可能极其昂贵，因为特定配置或解决方案仅适用于特定的厂商。

　　由于生产系统日益精简化，包括组织、计划和技术，因此需要一个通用通信层或架构来实现可扩展性和适应性。 例如，许多机器人系统架构可以分成三个主要部分： 感应、思考以及行动。 感应通常涉及读取传感器数据。 大多数机器人配备了各种传感器，例如用于电机位置反馈的编码器和视觉跟踪系统，以感知环境的数据。 思考功能根据来自传感器的数据制定行动计划。

　　工业机器人通常采用反向运动学和避障算法。 控制机制的“行为”部分将定位指令转化为特定执行机构的驱动信号。 学术研究中的许多先进算法(如传感器融合)开始利用3D相机，大大提高了当前机械手系统的效率和效益。 通用层不仅提供了快速开发算法原型和验证的能力，而且也充当着整个工厂基础设施的通信网关。

　　当今工厂车间存在各种技术孤岛，每种技术、设计和设备都可帮助现代制造更加高效有序和结构化。 许多领先制造商纷纷针对这些领域启动了一系列研究项目，并证明了将软件和嵌入式硬件相结合的平台方法的可行性和可扩展性。 例如，空客公司已经使用NI LabVIEW软件和可重配置硬件作为未来工厂测试平台的一部分来加速开发，并搭建一个可针对每种技术进行扩展的横向技术平台。 由于技术不断发展，日益复杂，未来工厂的一个持续性挑战是确定一个可以利用每个技术领域进步的通用框架，同时确保高质量保证和全程可追溯性。