大数据+云+机器人 人机共融的工业4.0时代

在制造业中嵌入大数据和云计算，一方面能够对产品制造流程进行实时监控，从而提前发现问题、规避风险；另一方面还能够极大增强企业对客户反馈的非结构化数据信息的处理能力。 
　　机器人产业一直是自动化、智能化制造的典型代表。随着技术的发展，未来的新一代机器人不仅会更加便宜，能够应用到更多的中小企业和领域中，而且还将实现人机共融，变得更加灵活、更为智能。
　　在我国提出的“工业制造2025”战略发展规划中，机器人产业是未来十年发展的重点领域之一。进一步加大机器人产业的研发投入，突破在机器人本体、减速器、控制器、传感器等核心技术层面的发展瓶颈，推动我国机器人产业的标准化、模块化发展，从而使我国在汽车、机械、电子、化工等工业机器人领域缩小甚至赶超发达国家水准；在医疗健康、家政服务、教育娱乐等服务机器人领域保持世界领先水平。
　　作为自动化制造技术的重要产物，工业机器人经过几十年的发展已经较为成熟，不仅被广泛应用于各个生产制造领域，还催生了服务机器人的发展应用。有研究认为，在智能化浪潮的推动下，机器人将成为人们生产生活不可或缺的关键因素之一。其中，能够大幅增强生产能力的工业机器人，以及为人们提供智能化医疗服务的医疗机器人，将有着十分广阔的发展前景，并在未来社会中扮演着重要角色。

　　随着人力成本的提升，工业机器人在生产制造中将发挥越来越重要的作用。例如，在上世纪70年代到90年代，日本为应对劳动力短缺对经济高速发展的制约，积极发展应用工业机器人，成为了国际上机器人第一大国，也使该国一跃成为全球制造强国。
　　随着亚洲经济的快速崛起，以及全球生产模式的智能化、自动化升级转型，工业机器人的需求也将不断激增，有着十分巨大的市场发展空间。相关数据显示，当前全球工业机器人在工作岗位中的占比仅为5.63%，工业机器人的应用市场仍有待进一步开发。
　　工业机器人在汽车整车及零部件、工程机械、轨道交通、低压电器、电力等领域的发展应用已经比较成熟，未来的技术升级和发展方向主要集中于两个方面：
　　一是进一步优化机器人的速度、精度、适应性，增强机器人在定位、操作等方面的能力。随着技术上的突破升级，在上世纪最后十年间，工业机器人的定位精度和平均无故障时间，分别提高了61%和137%，价格方面则降低了约50%。有研究估计，在信息化、智能化技术的推动下，到2030年，工业机器人的定位精度还将有大幅提升。因此，未来机器人可能会成为生产流程中的一个即插即用的部件，可以随时运用到需要的环节。
　　二是不断提升机器人的智能化、信息化水平，增强机器人的拟人化和交互沟通能力，最终实现人机共融，扩大应用范围。比如，日本在人形机器人研发上的突破，使机器人有了更强的交互沟通能力，可以与用户自如交流。
　　总体上看，在第四次工业革命浪潮的推动下，人机共融将成为新一代机器人的发力点，也是世界机器人领域研发创新的主要方向。例如，在工业机器人领域，通过人机共融，机器人就能够像人类一样学习工作技能，配合好人的工作需求，而“人与机器人的关系，也将从主仆关系变成合作关系”。
　　就我国而言，随着工业制造中人力成本的不断提升，工业机器人的市场需求激增。有数据显示，2013年我国的机器人销量增加了41%，达到3.6万台，成为全球最大的机器人市场。国际机器人联合会也预测，到2017年，我国的工业机器人数量将达到40万台。因此，机器人产业在我国将有着相当广阔的市场发展前景。
　　自2008年世界金融危机以来，各发达国家相继提出了新的战略规划，如美国的“再工业化构想”、日本的“工业智能化”、德国的“工业4.0”等。虽然这些发展战略的名称、方向有所差异，但却都十分注重对新一代信息技术的运用。比如，将日益成熟的大数据和云计算技术，嵌入到制造业的生产服务流程之中，实现更精准的产品生产和更优化的产品服务。
　　在当前的制造业市场中，谁能够更及时、更准确地反馈和解决遇到的问题，谁就能在竞争中占据优势和主动。不过，相比这种“看得见”的竞争，越来越多的企业开始利用互联网平台和大数据技术，努力预判产品从研发到销售各个环节可能出现的问题和风险，并实现有效规避，从而增强自身的生产和竞争能力。
　　正如NSF（National Science Foundation，美国国家科学基金会）智能维护系统产学合作中心主任李杰指出的，大数据在制造业领域的最大价值，就是帮助企业找出可能发生的隐藏问题和风险，从而有针对性地调整、优化产品研发制造的整体流程。
　　大数据是指包含着巨量资料的信息资产。这些数量庞大、内容多样的信息资料，需要借助新型的软件和数据模式进行处理，并能够大大增强企业的决策力、洞察力和流程优化能力。
　　就制造产业来看，大数据主要来源于六个方面，被称为“6C”：Connection（连接：传感器和网络）、Cloud（云：任何时间及需求的数据）、Cyber（虚拟网络：模式与记忆）、Content（内容：相关性和含义）、Community（社群：分享和交际）、Customization（客制化：个性化服务与价值）。
　　以往，宝洁公司为保证尿布的产品质量，需要通过相机对产品逐一筛选检查。如果发现问题，就需要暂时停止生产，找出不合格的产品后，才能再重新开机制造。这种筛查模式不仅费时费力，对问题也局限于事后的发现、弥补，增加了生产成本，也制约了效率提升。
　　如今，宝洁公司将大数据技术嵌入到尿布生产的过程中。即通过对生产流程的全天候监控，能够更加精准地预判生产流程中的不良环节，从而在问题发生之前就进行优化调整，保证了生产流程的连续性。有数据显示，仅仅这一个方面的改善，就使宝洁公司每年的生产成本减少了4.5亿美元。
　　与大数据密切关联的另一个信息化技术就是云计算（Cloud Computing）。它是针对大数据海量、高增长率和多样化特质而出现的一种全新的信息处理技术和模式。
　　云计算是传统计算机和信息化网络技术融合的产物，能够将碎片化、零散化的数据信息有效整合起来，发现它们的关联性，从而为企业或商家决策提供更精准、更科学的数据信息。正如有些学者指出的，云计算拓展了大数据的生产空间和价值，让毫不相干的信息变成了互相关联的鲜活数据，并在纵向上提升了信息化与工业化的融合程度。
　　Cisco（思科）公司的大中华区高级副总裁殷康认为，通过云计算，可以将共享的大数据信息按照需求提供给需要的人，从而使大数据应用更加智能化、智慧化。他指出，云计算“不再围绕CPU，而是围绕网络转，就像附着在网络上的一层能力，网络延伸到哪个地方，你的计算能力就延伸到哪个地方，无处不在。”
　　在制造业中嵌入大数据和云计算，一方面能够对产品制造流程进行实时监控，从而提前发现问题、规避风险；另一方面还能够极大增强企业对客户反馈的非结构化数据信息的处理能力，优化企业的市场洞察力和决策精准度，从而为市场提供更优质的产品和服务。
　　从微观层面而言，“大数据＋云计算”的结合，能够推动企业的信息化升级转型，优化产品的研发生产流程，增强企业对市场信息的洞察力和敏感性，从而实现从生产型制造向服务型制造的转变，围绕市场个性化、定制化需求进行精准生产。
　　从宏观层面来讲，大数据和云计算的应用，有利于整个制造产业的优化升级，提高生产的灵活性、准确性和安全性，从而帮助制造产业真正根据市场需求安排生产活动，实现向智能制造和云制造的信息化转型