MathWorks发布2021年度工业4.0趋势

全球工业正迎来新一轮变革。无论是德国提出的“工业4.0”，美国的“工业互联网”，还是中国的“中国制造2025”，三者本质上都指向一个核心——智能制造。全球工业提速大背景下，现代设备结构越来越复杂、自动化程度也越来越高，随之而来的是日常维护和故障检修难度的水涨船高。3月5日，一场在“云上”切磋的全球工业4.0趋势发布会引起行业关注。受新冠疫情的影响，全球线下活动因此受阻，特殊时期，MathWorks用不一样的“见面”方式，继续推动制造业先进技术的交流，本次线上会议的内容丰富，不断引发热烈讨论。会议吸引了包括：汽车、医疗、航空、3C电子等多个领域的专业媒体。

那么，未来几年中，工业行业将会有哪些趋势呢？

由MathWorks工业自动化和机械领域的行业经理 Philipp Wallner与中国区行业经理宋胜凯先生为全球媒体做了行业分析和梳理。数字化呈现出前所未有的重要性，新的常规已然形成，生产系统更加自主，工程师能够以仿真取代大部分现场调试来验证设备行为。

MathWorks工业自动化和机械领域行业经理Philipp Wallner

现在整个工业领域正在从大规模生产向定制化生产转型，数字化变得比以往更加重要，这里面包括生产系统更加自主化，工程师能通过仿真的方式去确认设备的行为。在工业4.0的背景下，将会出来五点趋势：

AI 项目的经济优势日益凸显
人工智能 (AI) 早已遍及个人生活的方方面面，智能手机、智能健身跟踪器和智能助手随处可见，而制造业才刚刚开始重视 AI 集成。未来的生产线将高度依赖 AI 来实现运行状况监控和预测性维护服务、视觉检查系统以及制造过程优化。AI 技术将引领我们走向全自动工厂的愿景，这种工厂可以实现灵活的小批量制造，甚至做到单件生产。在 2021 年及以后，我们将目睹更多 AI 应用，它们的优势不仅体现在技术上，也体现在经济上。最终，AI 将支持我们实现灵活且强大的机器软件，这是传统编程方法无法做到的。

机器功能验证转向数字模式
机器软件越来越复杂，生产设备也日益模块化，这就要求开展更多的前期仿真。调试和维护方面的国际差旅大幅减少甚至陷入停滞，使得仿真的必要性进一步凸显。在未来，生产设备的功能测试将转向基于综合模型的仿真和虚拟调试。未来工厂的制造将分为两步：首先是虚拟制造，然后是实体制造。工厂会创建生产机器的数字表示，持续向其馈送现场实时数据，使用该数字表示在设备的整个生命周期内监测运行状况，最终将现场任务的需求降至最低。

生产车间和办公场所进一步融合
办公场所也将面临一场变革，模块化的机器通过 OPC UA等标准协议互联，固定电缆连接则被 5G 等无线协议所取代。借助 App 和仪表板，基于工业控制器、边缘设备和云系统运行的程序将更为紧密地协同工作，最终使得生产车间与办公场所融为一体。日益强大的硬件系统将支持复杂的 AI 算法在生产设备上运行。工厂还有望实现文本数据自动处理和自然语言处理，从而将人机交互提升到新的水平；在消费品行业，这些技术已得到广泛应用，如智能语音助手。

机器人和自主系统促进生产和物料搬运自动化
在未来的工厂中，为更快地适应不断变化的需求，柔性生产离不开机器人和自主搬运系统。传统的机器人编程和学习方法不足以支持系统应对数量庞大且快速增多的各类产品，但未来的搬运设备将通过强化学习和其他 AI 技术实现自动学习。这要求超强的计算能力和海量数据，而这些问题在过去几年就已得到解决。

“领域知识+”型工程师拥有更多机会
2020 年，我们已经看到数字化对制造业的重要意义；未来几年，那些已做好准备迎接未来工厂的人将脱颖而出。面对数字化和虚拟化的未来，要成功应对挑战、把握机遇，公司离不开“领域知识+”型工程师团队。这样的工程师能够将领域知识结合到 MathWorks 等公司的工具和技术专长。
因此，工业设备制造商和运营商有必要调整招聘方向，吸纳具有另一套背景的工程师，为工业 4.0 以及今后的进一步发展做好准备。

据Philipp介绍：“我们说的这些趋势其实都是基于我们说的一些工厂的未来发展趋势，总体上来讲，未来的工厂是Flexible，在我们中文环境下，或者在整个中文环境下，未来工厂需要柔性化生产。就是从大规模生产到大规模的定制化生产，那就是柔性生产的需求越来越强烈。另外，市场驱动力方面还包括自主的生产线的需求，还有产品迭代周期的缩短，这些都是我们市场的驱动力。”

Philipp强调：“涉及到几个比较重要的生产要素。其中，越来越强劲的硬件支持，有了强劲的运行效能非常高的硬件，复杂的算法能够在现场的环境下运行起来。另外，因为这个复杂性，导致设计过程也变得非常复杂，这样，有了一些新的设计流程，包括一些工具，能够支撑开发、测试以及部署这样复杂的软件系统，或者包括那些AI算法的软件系统。第三，也是非常重要的一点，就是使能要素，就是有越来越多的具有领域知识的工程师也在逐渐的掌握一些数据分析的技术，就是AI的技术，他们的领域知识和新的AI的技术知识融合起来，从而使我们的工厂变成柔性化，越来越成为这种可能。”

总之，2020年已经展示了数字化的重要性，而且对工程师来讲，MathWorks专业的行业知识和技术融合也将变得越来越重要，在这个过程当中，MathWorks为这类工程师提供了除培训或者Online课程之外，在工具层面上也可提供帮助，特别是对于一些具有行业知识的工程师，提供非常丰富和AI技术相关的工具APP，让具备行业知识的工程师方便地使用AI技术，把AI技术纳入工作技能的列表中去。同时，MathWorks也在尝试让具有行业知识的工程师们方便地参与到分享当中来，从中去学习，去看AI技术怎么应用到我们实际的工作当中去，提供更好的学习机会。