EMO 2025预览 | 从数据记录的最初阶段到人工智能应用

与其他议题相比，生产领域的数字化转型更代表着技术变革，并催生出诸多新趋势和热点，这在2025年汉诺威欧洲机床展上亦是如此。尽管机床的数字化转型并非新话题，但这一议题仍备受关注。它始于20世纪60年代的第一台计算机数控系统。无论是工业4.0、物联网还是人工智能（AI）在专家中引起热议——一个问题始终存在：企业如何找到通向数字化的最简单且最具经济效益的道路？

“企业首先应全面了解哪些应用对自身具有相关性。”EMO主办方德国机床制造商协会（VDW）执行总裁Markus Heering博士解释道。在他看来，对于任何工厂而言，通过有针对性的数据记录与交换实现生产透明化，是首要且最重要的步骤之一。

数据记录与网络连接轻松实现

从众多机械制造商提供的数字解决方案中不难看出，这些数据所带来的优势显而易见。机械本身是复杂的机电一体化系统，如今已实现全面数字化。在构建一个仅限于相关公司的独立数据空间（私有云、内部网）时，这一点尤为重要。为了确保新机器工具、现有工具、不同制造商的机器甚至机器人能够在生产过程中相互通信并交换数据，需要开放、标准化的数据接口。全球性倡议umati（通用机器技术接口）将在EMO上再次展示标准化机器网络的优势。

最重要的洞察是，通过分析大量数据，可以优化生产流程、早期识别错误并更高效地利用资源。这将显著提升企业在国际市场上的竞争力。

当前应用与趋势

今年的EMO上，几个应用案例可能特别引人注目。数字化和网络化促进了产品的定制化以及对快速变化的市场需求的适应。通过批量定制等方法，企业可以在不牺牲批量生产效率的情况下制造小批量定制产品。

数字化还可支持可持续发展，正如德国亚琛市弗劳恩霍夫生产技术研究所（Fraunhofer IPT）执行总裁 Christian Brecher博士近期所强调的：“数据分析有助于更高效地利用设备产能，优化过程控制有助于更好地发挥设备潜力并更高效地利用资源。数字化在循环经济实施中也扮演重要角色，通过支持资源追踪与再利用。这意味着每生产一个零件所需的能源和材料更少。”

AI的应用所带来的可能性似乎同样多样且令人兴奋。算法可以分析重复出现的情况并识别预示机器故障的模式。这使得预测性维护和维修工作得以规划和实施。AI还可以实时监控生产过程并提出改进建议，例如降低能耗。

利用AI应对技术工人短缺

劳动力短缺无疑将是EMO的热门议题。当资深员工离职或退休时，AI和数字解决方案如何弥补其经验缺失？基于AI的支持系统能实现哪些功能，例如回答问题、提供指导或用于个性化培训？AI在支持新员工或经验较少员工方面能取得多大成效？

联合人工智能+数字化专区和AI Hub@EMO2025旨在在EMO上回答这些问题。在这里，来自行业和行政部门的投资者可以了解AI与网络结合所提供的广泛机会。