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工業物聯網減少停機意外 機器視覺功不可沒

責任編輯:editor005 作者:謝明珊 |來源:企業網D1Net  2017-07-20 14:11:07 本文摘自:digitimes

 機器視覺產業逐漸跟嵌入式計算機視覺整合,可望出現全新整合自動化方案。Kuka

未來不會再有無預警停機,只會有更平價的產品,這個未來比想象更快實現。工業物聯網(IIoT)正在實現這個未來,同時打破關于制造業的想法。

據Quality Magazine報導,發那科(Fanuc)和通用汽車(GM)研發零停機技術(ZDT),持續監控機器人的健康和穩定,ZDT已避免超過50%非預期停機,GM全球工廠約有3萬部機器人,其中約有8,000部支持ZDT,數量仍持續增加。

為了展望未來,必須先回顧過去。18世紀末期,工業1.0以蒸汽動力驅動機械生產。20世紀初期,電力促使邁向工業2.0,進行大量生產。1970年代電子結合IT促成自動化生產,亦即持續至今的工業3.0。接下來是工業物聯網和工業4.0,以網絡系統來監控、分析并改善制造營運。

美國國家科學基金會(NSF)把實體網絡系統視為“深度整合的實體和數字組件,每個組件皆有不同的時空尺度,展現各種行為模式,因應環境來調整彼此互動關系”,簡單說就是智能工廠。

智能工廠內部的機器會利用自我優化、自我設置和人工智能(AI)來完成復雜任務,一來符合成本效益,二來提高產品和服務的質量。

網絡系統是未來智能工廠的基礎,但成敗取決于數據收集、處理和分析能力,這就是機器視覺派上用場的時候了。隨著機器視覺的成本逐漸降低,有更多的方案、更強大的硬件、更聰明的算法出現,再加上物聯網連接所有裝置,機器視覺將成為絕佳的數據收集工具。

相機體積變得更小且價格更低,在物聯網計劃廣泛使用,機器人、3D成像、機器學習日益熱門。除了顯示成像方案,非顯示成像例如多光譜和紅外線也日益普及。

機器視覺產業也逐漸跟嵌入式計算機視覺(ECV)整合,隨著工業環境取得低廉的嵌入式圖像處理器,可望出現全新的整合自動化方案,例如搭載多個嵌入式成像儀的機械臂。

目前市面上,前幾大機器視覺接口有Camera Link、Camera Link HS、CoaXPress、GigE Vision和USB3 Vision。GenICam提供所有相機一般程序接口,不受硬件接口技術影響。

工業物聯網的任務正是要監控和分析,最重要的是,從全球各地控制工廠營運,因此帶寬和延遲性攸關成敗。當有越來越多裝置連接網絡,網絡安全不得不慎,市調機構Markets and Markets表示,2020年資安市場可望成長至1,700億美元,2017~2020年年均復合增長率(CAGR)達到9.8%。

工業物聯網運動來得正是時候,美國工業設備機齡創下1938年以來新高,每10個制造商就有4個對自身營運狀態認識不足,50%制造商都是等到故障才意識到問題,可見這個市場潛力有多大。

市調機構Accenture表示,未來15年工業物聯網將為世界經濟帶來近15兆美元經濟效益。未來5年,全球機器人產業每年會成長10%,美國、大陸、墨西哥等主要市場,將會多家投資自動化,帶動機器視覺、馬達、動氣控制器等市場。

IHS則預測,2019年工業行動應用將成長4倍,達到2億美元,包括以手機∕平板計算機進行監控和可視化、管理工作流程、維護機具和整合系統。管理者無論身處何地,皆可從智能型手機監控機器視覺系統的影像,進而依照應用程序(App)和軟件的通知迅速應變。

工業物聯網為企業帶來不少機會,例如提高生產力、滿足消費者需求,但人才是關鍵。全球制造業競爭力指針顯示,近年來企業把人才視為全球競爭力的重要驅力,隨著新工作逐漸出現,需要新的教育和培訓方式。

工業物聯網可望提升全球工廠的效率和生產力,網絡系統是智能工廠的生力軍,機器視覺將負責提供珍貴數據給決策者。

關鍵字:物聯網工業

本文摘自:digitimes

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責任編輯:editor005 作者:謝明珊 |來源:企業網D1Net  2017-07-20 14:11:07 本文摘自:digitimes

 機器視覺產業逐漸跟嵌入式計算機視覺整合,可望出現全新整合自動化方案。Kuka

未來不會再有無預警停機,只會有更平價的產品,這個未來比想象更快實現。工業物聯網(IIoT)正在實現這個未來,同時打破關于制造業的想法。

據Quality Magazine報導,發那科(Fanuc)和通用汽車(GM)研發零停機技術(ZDT),持續監控機器人的健康和穩定,ZDT已避免超過50%非預期停機,GM全球工廠約有3萬部機器人,其中約有8,000部支持ZDT,數量仍持續增加。

為了展望未來,必須先回顧過去。18世紀末期,工業1.0以蒸汽動力驅動機械生產。20世紀初期,電力促使邁向工業2.0,進行大量生產。1970年代電子結合IT促成自動化生產,亦即持續至今的工業3.0。接下來是工業物聯網和工業4.0,以網絡系統來監控、分析并改善制造營運。

美國國家科學基金會(NSF)把實體網絡系統視為“深度整合的實體和數字組件,每個組件皆有不同的時空尺度,展現各種行為模式,因應環境來調整彼此互動關系”,簡單說就是智能工廠。

智能工廠內部的機器會利用自我優化、自我設置和人工智能(AI)來完成復雜任務,一來符合成本效益,二來提高產品和服務的質量。

網絡系統是未來智能工廠的基礎,但成敗取決于數據收集、處理和分析能力,這就是機器視覺派上用場的時候了。隨著機器視覺的成本逐漸降低,有更多的方案、更強大的硬件、更聰明的算法出現,再加上物聯網連接所有裝置,機器視覺將成為絕佳的數據收集工具。

相機體積變得更小且價格更低,在物聯網計劃廣泛使用,機器人、3D成像、機器學習日益熱門。除了顯示成像方案,非顯示成像例如多光譜和紅外線也日益普及。

機器視覺產業也逐漸跟嵌入式計算機視覺(ECV)整合,隨著工業環境取得低廉的嵌入式圖像處理器,可望出現全新的整合自動化方案,例如搭載多個嵌入式成像儀的機械臂。

目前市面上,前幾大機器視覺接口有Camera Link、Camera Link HS、CoaXPress、GigE Vision和USB3 Vision。GenICam提供所有相機一般程序接口,不受硬件接口技術影響。

工業物聯網的任務正是要監控和分析,最重要的是,從全球各地控制工廠營運,因此帶寬和延遲性攸關成敗。當有越來越多裝置連接網絡,網絡安全不得不慎,市調機構Markets and Markets表示,2020年資安市場可望成長至1,700億美元,2017~2020年年均復合增長率(CAGR)達到9.8%。

工業物聯網運動來得正是時候,美國工業設備機齡創下1938年以來新高,每10個制造商就有4個對自身營運狀態認識不足,50%制造商都是等到故障才意識到問題,可見這個市場潛力有多大。

市調機構Accenture表示,未來15年工業物聯網將為世界經濟帶來近15兆美元經濟效益。未來5年,全球機器人產業每年會成長10%,美國、大陸、墨西哥等主要市場,將會多家投資自動化,帶動機器視覺、馬達、動氣控制器等市場。

IHS則預測,2019年工業行動應用將成長4倍,達到2億美元,包括以手機∕平板計算機進行監控和可視化、管理工作流程、維護機具和整合系統。管理者無論身處何地,皆可從智能型手機監控機器視覺系統的影像,進而依照應用程序(App)和軟件的通知迅速應變。

工業物聯網為企業帶來不少機會,例如提高生產力、滿足消費者需求,但人才是關鍵。全球制造業競爭力指針顯示,近年來企業把人才視為全球競爭力的重要驅力,隨著新工作逐漸出現,需要新的教育和培訓方式。

工業物聯網可望提升全球工廠的效率和生產力,網絡系統是智能工廠的生力軍,機器視覺將負責提供珍貴數據給決策者。

關鍵字:物聯網工業

本文摘自:digitimes

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