제조업이 자동화에서 지능형 돌파구에 이르기까지 어떻게

자동화 기술이 제조업을 개조하여 유럽과 미국이 공업 선진국이 되었다. 나중에 저비용 노동력이 중국의 제조업 선기를 선점하여 세계 공업의 중심이 점차 동쪽으로 이동했다. 그러나 최근 노동인권의 향상과 자동화 기술의 가속화로 유럽과 미국 제조업이 전통적인 인력을 컴퓨터 인공지능으로 대체하는 추세가 점차 밝아지면서 자동화에서 지능화로 전환하는 것이 제조업의 새로운 물결이 되고 있다.

지능의 개념은 여전히 모호하다. 일반 지능은 종종 자동화와 혼동된다. 이 두 가지의 주요 차이점은 자동화는 단순한 제어이고, 지능형 이동은 제어단에 데이터 마이닝을 추가한다는 것입니다. 수집한 데이터는 백엔드로 원활하게 전송되어 방대한 데이터베이스로 축적되어야 하며, 관리 시스템은 데이터베이스의 정보를 바탕으로 올바른 결정을 내리고 자동화된 디바이스의 다양한 기능을 수반합니다. 예를 들어, 중국 제조 자동화 제 1 브랜드와 산업용 로봇 시스템 통합업체인 광둥 () 토사다 () 는 중앙 공급 시스템과 로봇을 통해 사출 산업에 널리 사용되고 있다. 그 중에서도 구조화되지 않은 복잡한 환경에서 로봇의 정보 합성 및 처리, 복잡한 작업 계획 및 조정의 어려움과 영향은 점점 더 두드러지고 있으며 정보 피드백, 최적 제어 및 조정 통합의 이론, 방법 및 기술을 사용하여 해결해야 합니다. 제어학과가 시스템 최적화 및 통합 통합에 있어서의 장점은 스마트 기계의 손에 점점 더 주도적인 역할을 할 것이다.

물론, 제조 설비의 지능화는 자체 진단뿐만 아니라 상당히 다재다능하다. 자동화 장비는 지능형 업그레이드로 전문 하드웨어 공급업체를 통해 전체 솔루션을 제공해야 합니다. 일반적으로 자동 제조 시스템에는 어느 정도의 사용자 정의 설계가 있어야 합니다. 이전 수준의 지능은 당연히 하드웨어 공급업체의 추가 지원이 필요하며, 이 경우 하드웨어 공급업체도 원래의 전문 컨설팅 역할을 늘려야 합니다.