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AR物聯網賦能工業4.0,讓機器更加“懂”人
更新時間:2018-9-27 14:12:03 編輯:夢梵 文章來源:中國視聽網 調整文字大小:【

    不久前,0glass CEO 蘇波在GIAC全球互聯網架構大會上以“AR物聯網賦能工業4.0”為主題發表演講,闡述了工業4.0存在的兩個維度,第一個維度是把機器變成人,因為機器人在慢慢取代人,第二個維度是讓機器智能化,這也是未來趨勢, 20年之內還需要解決的問題,就是把人變成機器。”


  蘇波表示,0glass助力工業4.0概念落地,要做的就是“把人變成機器”,讓AR智能眼鏡輔助產業工人的生產工作和培訓,把互聯網和信息技術的延伸到一線員工的工作當中,實現難以實現之事:比如持續記憶、標準化規范化的工作、人的大數據采集分析、即需即學的培訓等。使工作實操、實時糾錯、培訓和知識傳承等無限拉近在一個平面,提高生產效率、降低出錯率、降低生產成本、進行個性化培訓等。


  “無人工廠”做得就是“把機器變成人”,通過各類人工智能技術賦予設備和機器以智能,讓其替代人類部分和甚至全部工作,也是工業4.0重要的落地方法之一。但在各個領域都能完全替代人工還需要一個漫長的過程。即使是無人工廠背后運營的也是人,比如從建設到設備安裝、保養、維修、管理等都還是人,人類永遠是生產過程中最核心的生產資料,如何克服人類弱點,則是“把人變成機器”要考慮的問題。
  在分享了對于工業4.0的概念后,蘇波詳細分析了AR物聯網所存在的三大行業痛點,從生產環節來講,一線員工不能解放雙手,且不能有效使用互聯網和信息技術。從管理角度講,管理者無法實時管理細節,大數據無法客觀采集和輸出。從培訓角度講,傳統的企業培訓無法解決員工“學時不能用,用時不能學”和“遺忘曲線”的困境。
  

    以下幾點介紹了AR物聯網解決方案:
  數據可視化最重要的工具


  AR技術結合物聯網技術,引入可視化,讓看不見的連接變為看得見的數據。以前工人在掌握維修手冊時還需理解消化,現在借助AR數據可視化可解決工人記憶問題,AR可視化還可以進行定制,從而加快對數據的解釋,并更好地突出問題所在。
  走完物聯網最后一米最重要的工具


  AR智能眼鏡可實時獲取人的數據。當產業工人佩戴0glass AR智能眼鏡在生產一線進行工作時,眼鏡會實時正確

記錄每一個產線工人在一線的操作,自動起到對知識的過濾和沉淀處理,記錄員工的完整操作過程,無論是正確操作、錯誤操作抑或是遺漏等,均可以用圖片和視頻的形式實時記錄回傳到企業的云端服務器,保證了整個工業大數據的完整性,同時解放了工人的雙手,保證了效率。
  打通人和機器之間的物理隔離,連接人與物
  AR智能眼鏡助力人實時獲取物的數據。當產業工人佩戴0glass AR智能眼鏡時,遇到特殊生產情況,如上面的溫度過高,AR智能眼鏡作為新一代的智能終端,調取所有相關大數據,利用PSS輔助系統,對少量的大數據進行實時處理,當數據量較大時,作為連接服務器和人的橋梁,實時連接云端服務器獲取數據處理結果,以增強現實的形式智能呈現在產線工人的眼前,幫助工人做出決策,完美實現了工業物的大數據與作為核心生產資料的人的實時互聯,完美解決了數據孤島問題。
  將“以物為中心”的工業大數據回歸“以人為中心”的工業大數據


  一線工人在生產時,需根據一線實時情況去做出合理的判斷,例如充斥在一線生產環節的機床,利用潤滑油循環流動,時刻對關鍵旋轉位置進行潤滑,降溫操作,在這個過程中,機器的溫升可能是來自工廠內溫度變動,可能是潤滑油潤滑不到位,還有可能是機器轉速過快,這些情況均可能影響機器的溫度,而操作人員卻不能第一時間連接三個數據,并進一步對三個數據處理分析,來判斷具體是哪里的問題,做出正確操作。
  從以上分析可知人和物的大數據并沒有連接起來。工廠中各個設備數據都是彼此孤立,任意一個單獨的數據均是數據孤島,沒有真正與一線工人連接起來,并在工業生產這種對大數據實時性要求高的領域進行實時處理,產生生產價值。現有工業的大數據均是以“物”為主導的大數據,而不是以作為工業生產資料核心的“人”為主導,因此對生產一線的指導效果差強人意。
  可穿戴設備中,AR智能眼鏡的出現恰好解決了工業大數據的以上痛點。它具有實時互聯功能,并且可以獲取使用者——人的數據,同時也可以對獲得的工業大數據進行數據的采集,過濾,沉淀,清洗等一系列優化處理操作,或從云端服務器處理獲取分析處理結果。


  面對這樣的行業痛點,0glass打造了四大模塊功能來解決這些行業痛點,使AR眼鏡與工業相結合。模塊一是實時指導,戴上AR眼鏡相當于有一個師傅站在身邊可以進行現場指導。模塊二是透明管理,即AR眼鏡實時采集工人的動作、時間、品質,便于管理者管理。模塊三是個人教練,隨叫隨到的個人教練讓學習場景與工作場景無限接近直至重疊,即需、即學、即用、即評,重新構建在線學習的方式、方法、過程、結果。模塊四是知識沉淀,實時捕獲員工工作過程中的好的經驗和技能,通過數據模型和大數據對比的分析,智能化生成實戰型課件,將隱性知識結構化,沉淀于平臺。


  以上是從宏觀的角度來講AR眼鏡的功能,從實際上來講AR眼鏡需要具備哪些特性呢?蘇波先生說道:AR眼鏡需要具備重量輕、運算快、續航久和價格低的特點。此外,0glass開發版搭載了NginABC引擎,包括三大SDK:增強現實NginAR SDK、大數據處理NginBD SDK、機器視覺NginCV SDK等開發平臺,與各方合作實現更多IP產出,開發工業領域中更為細分和垂直的工作輔助和實操類培訓的應用。
  蘇波表明了自己及團隊深耕AR行業一直以來的愿景:"我們希望在未來能夠成為下一代計算平臺的IBM。說到IBM,可能大家會想到人工智能和云計算,其實它一直是工業計算機和企業級IT服務的老大。伴隨著AR技術的普及,我們也希望在下一代計算平臺來臨的時候能夠成為像IBM這樣的公司,更好的為我們的企業級客戶服務。"


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