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图书介绍


工业4.0(实践版):开启未来工业的新模式、新策略和新思维

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[德] 阿尔冯斯·波特霍夫,[德] 恩斯特·安德雷亚斯·哈特曼 编,刘欣 译



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发表于2024-11-05

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出版社: 机械工业出版社
ISBN:9787111501183
版次:1
商品编码:11682103
品牌:机工出版
包装:平装
开本:16开
出版时间:2015-04-01
用纸:轻型纸
页数:230

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具体描述

产品特色



编辑推荐

  

  工业4.0正在全球掀起新一轮的工业革命,所有这一场角逐的相关者都在面临同样的问题:工业4.0将如何落地?从何处实施?
  工业4.0不仅提高了制造业生产效率,而且改变了人与人之间的生产关系。面临新的机遇,我们如何尽快创造并适应全新的商业模式?
  工业4.0给传统大型制造业企业的转型升级提出了挑战,同时给中小型制造业企业带来了新的机遇。德国的制造业企业正如何实施工业4.0?
  工业4.0由于其高度的智能化和网络化,给制造业厂商的经营和管理带来了挑战,面临新的环境,企业如何升级自身的管理运营方式?
  随着工业4.0时代的到来,围绕发展智能制造、智慧工厂和智能机器人等领域,传统制造业所需的人才如何转型?新型人才如何培养?
  随着工业4.0时代的到来,在新技术与新模式的洗礼下,谁将把握机遇,成为国际制造业的新霸主?
  
  

内容简介

  作为德国联邦政府“高科技及创新战略”主要元素之一,针对未来的“工业4.0”项目将推进传统工业的信息化,如工业化生产。在物联网化的进程中,通过虚拟世界与实体世界的融合,建立虚拟—现实系统,实现在新时代下,技术流程与在德国的生产商业流程共同成长。德国经济与能源署(BMWi)开展的“工业4.0时代机械自动化”科技项目是“工业4.0”项目的一部分,而本书也因此得以出版。《工业4.0(实践版):开启未来工业的新模式、新策略和新思维》概括展示了机械自动化及工业4.0背景下工作的未来导向,并指出科研领域、工业领域以及工作者即将面临的主要挑战、机遇和风险。本书所展示的发展趋势,为生产及自动化、机器人、虚拟工程、农机以及教学工厂等领域提供了解决方案范本。

作者简介

  阿尔冯斯·波特霍夫(AlfonsBotthof),在获得物理学大学学业之后,首先在软件开发及通信电子工程人员培训行业工作。自1988年起,波特霍夫就职于V D I / V D E 创新技术有限责任公司(VDI/VDE Innovation + Technik GmbH),工作重点是对可行的高新技术以及相应的社会经济学议题(信息和通信技术及其应用,特别是精密技术及系统技术、系统集成、物联网、自主系统)进行创新型研究。波特霍夫负责德国经济与能源署(BMWi)开展的“工业4.0时代机械自动化”科技项目的相关研究并参与政府“工业4.0”项目的实施及推广的全过程。波特霍夫也是柏林VDI/VDE创新技术有限责任公司社会及经济部副部长。

  恩斯特·安德雷亚斯·哈特曼(Ernst Andreas Hartmann),1995年在德国亚琛工业大学获得心理学博士学位,主要针对工业领域人机系统构架及组织结构心理学问题进行研究。20世纪90年代,哈特曼曾任曼海姆约翰·德雷(John Deere Werken Mannheim)工厂的组织和流程发展的内部顾问。至2000年,哈特曼一直在亚琛工业大学负责一个研究小组。2002年,哈特曼在亚琛工业大学教授心理学课程,并获得工作及组织心理学专业特殊任教资格,从那时起,哈特曼成为亚琛工业大学工作体系及流程构架专业编外讲师。2004年4月起,哈特曼担任柏林VDI/VDE创新技术有限责任公司社会及经济部部长,2007年起,成为该公司创新及技术研究所(iit)所长。


精彩书评

  ★“工业4.0其实是关于创造力的:通过技术革新来获取竞争力。‘物联网’是工业4.0的一环,机器对话机器,机器对话生产部件,按照实现设定的程序自己完成生产全部过程,以此提升产品质量,解放人力。”
  ——德国的企业战略专家、罗兰贝格战略咨询公司的创始人 罗兰·贝格

  ★“德国工业4.0是德国政府推行的‘新一代智能工厂计划’,以物联网为基矗这意味着网络进入工厂大生产,是一个崭新的工业制造逻辑和方式。……所以,工业4.0是第四次工业革命,因为这是向符合个体化需求的大生产方式转变。”
  ——德国人工智能研究所首席执行官兼科学总监 沃夫冈·瓦尔斯特

  ★“工业4.0就是更加自动化,而且更加智能化,最后达到低消耗、低能源、低成本的产业形式。这个创意来自让产品更加智能化,也就是说,产品将在个体的需求上制造。”
  ——德国国家科学和工程院院长 汉宁·卡格曼

  ★“比起第四次工业革命的说法,工业4.0所描绘的更像是后工业时代的梦想家园,具有深刻的哲学内涵。德国用哲学影响世界,用科技发展自己,工业4.0正在掀起新一轮工业崛起的浪潮,德国的理念值得借鉴,中国制造之路任重道远。”
  ——制造业国际联盟主席 王洪艳



目录

推荐序一

推荐序二

前言


第1章 工业4.0时代到来,我们应该怎么办?


自动化及工业4.0时代的工作未来

欧洲关于企业的组织机构、跨企业组织新模式,“无工厂生产”、个性化批量生产以及自调式或自理式生产系统的讨论,启发企业内部进行思考,如何将新模式、新生产方式融入工业4.0之中。


工业4.0时代下的工作形态:过去的辉煌与未来的挑战

未来将要面临两大挑战。一是要将所获得的知识用于分析及描述促进学习式工作模式,应用在工业领域构建真实的工作系统。二是要解决自动化进程中所遇到的两难困境,即解决学习式工作形态所遇到的障碍。



第2章 工业4.0时代,未来工作的展望


工业4.0背景下的工作——应用工作学协会的预期

在工业4.0时代,随着工作内容及任务产生变化,对工作者的知识、才干、技能、能力也都有了新的需求。现在看来,对灵活度、抽象度、问题解决能力、独立处理、沟通能力以及自我组织能力的要求尤为突出。


未来的自动化之路

工业4.0意味着应用于智能工厂生产的新逻辑与质量。智能产品在生产系统中担任自主角色。它们与机器、工人以及其他系统元件———如生产控制技术———进行交流,以一个自主的非人工生产要素完成其任务、参与控制生产流程。



第3章 工业4.0时代,工业领域的机遇与挑战


另辟蹊径走向工业4.0——机遇及限制

通向工业4.0有两条路:一是将一个高度机械化——虽然并非无人——工厂作为发展目标。另一条道路——也称为以人类为中心的CIM (HCIM)——强调的是人类在生产流程中将起到中心作用。


机器人协同工作——愿景及现实

随着计算能力的提高、数据量及传感器的增加,未来的计算机将如科幻世界一般,有能力完成迄今为止通过人类完成的(思维) 任务。届时,工作及经济领域将发生剧变,而给消费者带来的益处在于个性化产品的价格将居于可承担范围之内。


工业4.0时代的工作优化——农业技术视角

对于农业经营者来说,提高能力以应对日益复杂的流程并能够正确执行,至关重要。而工业4.0概念引入自主优化、自主设置、自主诊断及认知流程,对优化农业领域意义重大。


工作4.0时代技术发展及其应用

在人口变迁背景下,未来的发展趋势显示出,上文提到的合理化效应——即机器替代人工——从社会学角度看,也可能起到积极作用:可以在人才缺乏的时代,依旧保持生产竞争力,顺利运输货物。


提升内部物流运输机器人自主程度——工业4.0时代技术发展及其应用

在人口变迁背景下,未来的发展趋势显示出,上文提到的合理化效应——即机器替代人工——从社会学角度看,也可能起到积极作用:可以在人才缺乏的时代,依旧保持生产竞争力,顺利运输货物。


学习型工厂对工业4.0的意义

在第四次工业革命的背景下,通过工业的相互联合,能够更加提高效率。通过学习型工厂可以更快地获得最新数据,以及时进行优化。因此学习型生产系统是工业4.0受益方。



第4章 工业4.0的核心主题及发展战略


生产工作的发展前景

工业4.0系统的安装过程和投入生产被认为是一个漫长的过程。在这个过程中,活动和工作结构必须要显示出高度的灵活性和出色的解决问题能力,并且不能够轻易就为某个状态(最终状态) 下定论。


工业4.0大背景下的生产系统的实现

第四次工业革命是否成功,极大程度上取决于设计方案是否成功而有针对性地在组织这个方面做出了决定性改变。人力与技术因素应该依据组织的设计与架构调整和定位。


创新需要能人借助虚拟工程开创新的工作文化

工业4.0时代产品和服务从以技术为基础到以人为本的过渡能否成功在很大程度上取决于企业的创新程度。高度创新的经济意义在于低成本和高质量。


通过人机团队的构建摆脱自动化的窘境

自动化若是没有人的参与,是无法成功运行的。人类在其中所扮演的角色必须更加明确,抹去这一角色并不是一种出路。我们应该取消对人类与机器任务的僵化分配。理想的任务分配不该在事前就决定好,而是在任何时刻根据既定的分配策略基于当时的需求重新决定。这种动态性可以借助一种新的人机关系视角来实现,即人机团队(MMT)。



第5章 工业4.0的未来前景


人机互动合作下的工作系统构建——以机器人技术为例

随着传感技术、传动机制以及导航领域科技的迅猛发展,工业机器人被投入更多的领域加以使用,同时突破了工业机器人的传统应用方式。由以往的人机空间分离的共存方式转向更紧密的人机互动合作乃是大势所趋。


工业4.0时代的工作导向——新视角及待解决问题

工业4.0时代的工作世界是可塑造的,也是需要塑造的。未来的工作形态须参考社会技术系统理念的三个维度:“人类”,“组织”以及“技术”。经实践得知,“组织”尤其重要。因为可通过企业内部、企业间的组织来实现增值。

精彩书摘

  人机互动合作下的工作系统构建——以机器人技术为例

  1. 机器人将成为合作伙伴

  随着传感技术、传动机制以及导航领域科技的迅猛发展,工业机器人在更多的领域被投入使用,同时突破了工业机器人的传统应用方式。由以往的人机空间分离的共存方式转向更紧密的人机互动合作乃是大势所趋。

  机器人将会与人类共同工作成为我们的智能助手吗?机器人系统能否把烦琐多变的操作工序变成一个统一完整的流程?机器人适应人类的程度如何?而人类又需要在多大程度上去配合机器人呢?哪些新型的人机交互形式允许机器和人类实现真正意义上的合作?下面的例子将为您进一步解答这些问题。

  2. 工人指导

  由德国BMWi所资助的自主科技项目中的RoboGasInspector计划让自主机器人参与到(部分)工作中去,这一计划的投入对劳工分配产生了明显影响。该计划通过使用智能的、协作的、装备有远端油气测量技术的机器人的新型人机系统,及时检测出机械设备中漏油的问题。在此之后,机械设备的检查工作将大范围实现自主检测。其中所使用的多模块远程测量技术可以有效检测不易操作的位置。与互联网进行连接可以传输非本地的检测数据以及储存的数据,该功能同时可以服务于设备监控,其他机器人和工作人员之间也可以通过该功能实现信息交流。通过GPS和激光扫描机器人可以进行自我定位和导航。通过增强现实功能操作员可以直观地确定监控工作区域的地图、通过机器人的视角来感知其周围环境并监控整个传感过程。

  如有需要,使用者还可以通过手势控制机器人的操作,进行远程交互,并接管它的工作。这个功能可以通过例如“工具—中心—点”控制,使用空格键—鼠标或者使用可视动态追踪系统,操作员手的运动轨迹将直接传输给机器人并转化成它的动作。操作员通过立体相机系统得到反馈,该反馈显示在一个立体屏幕上或者头盔显示器上。通过这个系统,可以远程打开气门、关上气门或者检查某些特定的管道位置。

  所有工作都由中心指挥处调配执行,固定路线巡视员的工作范围因此而发生明显变化:现场巡视的工作任务将逐渐消失,并由监控、设计以及服务等任务所替代。而这也意味着更高质量的工作,以及新的培训要求。同时,以往的岗位能力要求也将失效。虽然许多以前人工完成的工作步骤将由机器人代替,但是人类又不止扮演监测工作的角色,他需要设计机器人的路线并且在必要情况下执行人机交互动作,并且还要评估机器人获得的数据。

  下面这个来自Sabre Autonomous Solutions(SAS)公司的例子体现了机器人如何减轻工人的工作,但又并不完全取代工人的工作。

  机器人技术使用领域:钢结构喷砂处理。尤其是大型钢铁基础设施,例如桥,必须长期进行防腐蚀护理。这项工作一直都由工人完成。然而恶劣的工作条件以及对体力的极端要求,即使再娴熟的工人在工作15~30min后也要休息一段时间。SAS公司发明了一种机器人,从而大大减轻了这项工作,使得该工作的很大一部分可以由机器人来承担。将机器人放置于要进行加工的区域之前,机器人的工作环境也同正常工人的一样,有相应的安全保障。机器人通过智能感应器扫描需要加工的区域,同时一款软件将识别要进行加工的范围,并计算机器人手臂的运动轨迹。而工人全程监测该自动化过程,若出现安全问题时也可以随时终止操作。机器人完成操作后,工人进行质量检查,并手动将加工后的部分遮盖住,以防止机器人接触该区域。

  3. 人力交互

  RoRaRob方案形象地体现了机器人和人类之间更进一步的合作。该方案展示了如何将新型的协作系统融入已有的工作结构中,而且无须对工人进行新的资格培训。具体来说,这是一个为管道以及框架组装焊接任务所发明的机器人协助系统。该方案的焦点是从节省、经济和人体工程学的角度实现人机互动。

  该方案的目的并不是取代电焊工,而是减少工人在核心任务“焊接”之外的其他步骤,例如手持工件。伴随的是人体工程学上的减压。也就是说,例如,当组装80kg重的部件时,工人不再需要亲自动手移动它或手动安装。同样,也一并解决了手持工件的麻烦。针对这个需求,一个数字模拟身体模型从一开始就被植入系统中(见图53a),通过这种方式人体工程学上的限制得到解决。

  关于人机碰撞的问题,该方案为操控工件的机器人推导出了最优化的运动模型,转化为机器人可识别的指令,纳入整个系统之中。同时还会检查该动作是否在这个虚拟机床工人的承重范围之内。运行过程中,工人可以利用新型的人机互动工具(6D鼠标)来调整合适的工作高度。最关键的一点是:电焊工自己并不用为机器人动作编程。几乎所有编程工作只在线下完成。

  出于企业经济方面的考虑,在这个例子中运用新程序作业并没有对电焊工增添更多负担。这就意味着,电焊工的工作以及资格培训都没有大的变化。从劳工分配的角度来看,更优化的分配减轻了工人的压力。电焊工仍旧处于这个工作的中心位置,并且在一定程度上可以干涉机器人的操作。

  4. 人力协作

  欧盟JILAS项目的结果展示了现代机器人技术如何全方位成为工人的助手。一家来自瑞士的小型飞机制造商提出了对该自动化工作解决方案的需求。该制造商的大多数飞机订单都需要特别定制,因此至今都沿用手工制造方法。然而由于瑞士高昂的劳动力成本,他们不得不外包生产。尤其是组装沉重的侧面板和顶部件需要多达5个人共同合作。而在可调控力量的机器手臂的帮助下,现在只要一个工人就能独立、完整、安全地完成这个安装。机器手臂负责抬起沉重的部件,工人则在机器手臂的协助下将这个侧面板挪至靠近其目标位置。为了方便最终将定位精确到毫米内,工人可使用操作简易的跟踪系统测量终端位置。然后,机器手臂会自主将部件精确安装至最终位置。机器人移动工件时常常会受到突出的螺钉或者吊环的阻碍,遇到这种情况,工人则可以协助机器人,将工件拉至无阻碍的方向后,机器人继续正常运作,最后,由工人完成最终装配。该系统的设计无须工人掌握任何特殊的知识。工人仍使用他最习惯的工件,只是在机器人的帮助下可以更精确地完成装配,而不再需其他工人的配合。手持和移动重物,在此之前是人体工程学上的重负,现在则可以轻松脱手了。而整个工作流程掌握在工人自己手里。工人可以自行设计、执行工作,控制结果,在必要时修正错误。这样就完成了一次出色的自主工作。

  5. 机器人同事

  现在越来越多的机器人系统技术都十分纯熟,显示出对人类工作出类拔萃的协助功能。轻量级的机器人扮演着尤其重要的角色,例如丹麦制造商所制造的通用机器人(Universal Robots, UR),它的最大力度和速度的设计理念是绝不引起任何人员伤害,当工人进入其工作区域时机器人便立即停运。参加一个简短的训练后,工人可以在教学面板的图形界面中对机器人进行自主编程。自2009年起,通用机器人的销量已超过2500个,其中80%应用于人类无物理安全障碍工作。

  而Rethink Robitics公司的机器人Baxter编程功能更简单了,它类似于前面提到的JILAS方案。Baxter从一开始就是为潜在客户所发明的。除了安全问题外,制造商将主要注意力都放在了更方便、简单地操作一个机器人,也就是机器人和工人的交互功能上。通过直观地推拉机器手臂和夹具就可以为Baxer编程以及训练Baxer。通过屏幕用户会收到有关培训成果的视觉反馈。该屏幕还可在运行过程中也服务于人机交互协作。当机器人,例如,因为缺少零件需要帮助,一直望向被激活的工作方向时,虚拟眼会进行提示。这样,操作员便可以轻易地预测机器人的运动走向。Baxter像UR5一样安全,因此不需划分安全工作区域或与工人隔离开来。

  机器人Baxter和UR5以及其他制造商的同类机型满足所有工作构建的需求,作为一个工具,能实现完整工序的操作。一方面,用户可以独立设计、组织以及执行、调控任务,无须额外的专业技能知识。另一方面,机器人也能够在其不足以保证常规操作的情况下,将其当前状态反馈给用户。用户可以直观地了解问题,并且能够独立解决该问题。这个方案的实现一方面是以工人参与了解各个工作步骤为前提的,另一方面直观的交互界面也是必需的,不仅人要了解机器的动向,反之机器人更要了解人的动作。然而,这一点目前大多数系统都没有达到。若要实现这一点,要么像Baxter,使用相应的可视化屏幕实现,要么像JILAS,机器人仅仅协助人的工作。后者具有的优点是工人在任何时间都可以自己执行操作。因此当没有人机交互界面时也能够直观地发现问题。

  6. 人与机器之间的双向互动

  目前在人机交互领域的研究往往只侧重在预测人们的行为,然后推导机器人的行为去适应人的行为。人们常常忘记了,其实人类可以更敏捷地做出反应——只要他能捕捉到机器人的“意图”和状态。未来“协作式”机器人带来的挑战越发凸显出来。机器人能够在其不足以保证常规操作的情况下,将其当前实际状态反馈给用户。用户必须能够理解问题所在并能够独自修复问题。在理想情况下,机器人的修复服务不再由生产商负责,而是由最终用户自己接管,这一点,这在Baxter方案中已经实现。而直观的交互界面是必不可少的前提。

  目前在弗劳恩霍夫(Fraunhofer)的一个研究方案IFF展示了机器人反馈给工人信息后工人如何应用这些信息。研究人员已经开发出一种传感器皮肤,可以灵活地适应尽可能不同的几何形状。一方面,所述电阻测量系统能够快速和可靠地检测到人的碰触,从而增加人类与机器人之间的交互的安全性。这个系统会提示机器人有人类在附近。该机器人可以停止活动或进行适当的回避动作。另一方面,这个系统也可以用作输入装置,在机器人手臂上安装类似触摸屏的工具,以用于编程。罗伯特·;博世公司(Robert Bosch GmbH)的一个类似系统“APAS”,制造的传 工业4.0(实践版):开启未来工业的新模式、新策略和新思维 电子书 下载 mobi epub pdf txt


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