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制造业将再次迎来历史变革:概念一夜之间变成现实

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本文系网易智能工作室(公众号smartman 163)出品。聚焦AI,读懂下一个大时代!

【网易智能讯 5月4日消息】我们即将改变一个社会最基本的组成部分:制造业

新技术的发展为制造商实现产品定制化奠定了基础,这些代理正迅速协助消费者向发明家转型。约5,000年前的农业革命之后,人类以专业化生产推动社会蓬勃发展,整个人类社会取得了巨大的突破。对于每个个体来说,制造日常用品并承担相应的生产设备成本,没有意义。于是很快,我们附近出现鞋匠、木匠、银匠、裁缝来做这些事。

快进几千年,大公司创造了规模庞大的新产品线并扩大产量。现在,我们可以使用装配流水线、实验室驱动的巨型机器、人工操作的机器等方式来实现同类产品的重复生产。但是今天,技术融合正在结束历史循环。虽然我们过去根据制造能力和工具可用性来进行专业化制造,而如今这些限制将会消失。随着3D打印农场(3D printing farms)、智能工厂和自动化合作机器人的出现,概念在一夜之间被转化为商品成为现实,我们将见证三个主要范式转变:

1.大规模定制:随着生产领域的固定成本开始转向可变成本,公司将不再生产数以百万计的相同产品或部件。由客户数据驱动的设计使定制商品成为可能,一次性生产也会变得越来越便宜。

2.大众化发明创造:孵化器工作室(Incubator studios)和制造设备实验室(fabrication equipment labs)值得关注。这些城市工作坊拥有人工智能辅助机器人和3D打印机,一夜之间就能将你的数字设计变成现实,这些设备是新的测试应用平台,为设计提供辅助与方向性指导。忘掉运营成本、制造设备、原型、工具和遥远的生产工厂吧。无论是内部还是完全外包,设计到生产的技术都允许任何人去发明创造。

3.智能和自动化工厂:已经拥有一个满足生产配额生产工厂?工业物联网(IIoT)和智能工厂正在引领一个自主生产的新时代,这意味着召回风险被降到最低,企业能够自由设计、扩大产品线。

大规模定制

技术融合使得创业公司和企业以前所未有的规模进行个性化产品制造。Autodesk的设想是,人工智能将从单纯的自动化生产转向产品定制,以满足个体需求。但驱动大规模定制产品制造的最大因素也许是3D打印。加之大量的消费者数据和人工智能,数以百万计的一次性定制产品已经充斥市场。3D打印此前属于小众市场,价格高得让人望而却步。今年已经到达指数级增长阶段。


2015年,制造加工业的规模增长到近52亿美元,超过2500万单价低于5000美元的3D打印机在全球销售。IDC分析师预计,到2021年,3D打印全球支出将接近200亿美元。拥有最新的设计软件,我们可以定制符合解剖学的支架、个性化的牙科产品、适应性飞机和汽车配件,或者微型制造产品,如传感器、药物递送技术和实验室芯片应用。在刚刚过去的一年里,Carbon 3D和阿迪达斯推出了其第一个版本:将特定的运动数据和个人缓冲偏好应用于3D打印,为每一个跑步者提供完美的中底。

Carbon 3D能够控制产品的弹性、强度、重量比以及无数其他机械和材料特性。但打印方法不止于此。在之前的一篇文章中,我们谈到了MX3D,一家荷兰公司,其打印的钢桥具有卓越的结构完整性。MX3D也在使用其六轴机械臂来3D打印Arc Bicycle自行车,这是一款带有钢格框架的未来感自行车。在制造过程中,最大的突破可能是MX3D的多轴打印能力,它可以在半空中打印任何方向。传统的3D打印需要某种形式的物体支持,而多轴打印技术几乎完全消除了这种依赖,使令人难以置信的新结构成为可能。

但它并没有就此止步。

在过去,智能产品和电子产品必须手动嵌入电路。现在不是了。通过使用导电墨水,新玩家们可以直接将电路打印到他们的产品中。在这样一个定制和按需定制电子产品的新时代,像NanoDimension和Voxel8这样的创业公司使用导电墨水来打印先进的电路。基于高热稳定性和几微米的厚度,不断发展的导电墨水有可能对硬件生产带来革命性的影响。

忘记冗长的设计过程、多阶段的原型设计、昂贵的工具和统一的生产。在成本直线下降的情况下,3D打印将我们从设计直接带到生产,在那里,设计变得有适应性,生产也会达到数量级的提高。

大众化发明

在6 Ds指数增长(6 Ds of exponential growth)中,当一个可访问的用户界面出现时,一项技术会呈指数级增长。大众平台(Democratized platforms)是这场游戏的名称。有了新的CAD设计软件和易于使用的界面,每个人都可以成为一个发明家。

虽然廉价和先进的3D打印机将走进千家万户,但一个新的生态系统正在城市中心涌现——硬件工作室和加速器。通过与数字创业公司和设计师合作,像Playground Global和LulzBot这样的公司正在发展壮大,为现在无拘无束的创业者提供实体建筑空间和制造能力。

受到市场价值的吸引,硅谷的首席执行官Nat Mani解释道:“我们正越来越多地寻求与初创企业合作,将其作为一种商业发展模式,同时也将继续在新技术上持续探索。新来的人经常尝试新事物,我们同样需要知道。”想想看:随着这样一种趋势的发展,任何想要制造产品的制造商都可能完全被非物化。

Android手机操作系统的创始人Andy Rubin希望能解决诸如工程、制造、供应链管理以及与Playground Global LLC的分销等实质性限制。Flex的Lab IX以提供内部专业知识来换取小型股权,帮助数十家创业公司开发变革性技术——比如无人机系统、超薄电池和能让你的大脑平静或活跃的传感器。像3D Systems和Stratasys这样的大公司也在拥抱分布式制造。Stratasys公司凭借其连续建造的3D演示设备,提供模块化3D打印机,所有这些都是通过基于云的架构同时进行的。

尽管像Bolt这样的风险投资公司使用类似的原型设备实验室来支持那些进入Y Combinator和其他加速器的创业公司,但Kickstarter等众筹网站希望通过初始融资给创业者提供帮助。

伴随互联网连接覆盖全球,当谈及其中涌现的新需求时,我问道:这些新消费者想要什么?


现在我们可以问:今天的新发明家将会建立什么?随着分布式制造与自动化制造成本的大幅度下降,我们将看到创新设计的爆炸式增长。

智能和自动化工厂

对于那些拥有高产量配额的老牌企业来说,工业物联网、人工智能、协作机器人以及Li-Fi等新技术都是下一个前沿领域。

你已经听说过物联网,通过设备连接,智能产品可以实现无缝交流以及自动化。但是,有什么比智能工厂更适合生产智能产品呢?

随着新传感器、机器学习工具和无人机进入市场,制造设备不仅能瞬间纠正错误,而且生产也能实时满足不断变化的需求。作为工业物联网领域的领军企业,TE互联是众多用于在设备和智能设备之间通信数据的传感器之一。TE的产品瞄准了从医疗到电器、航空航天和国防等行业的各个领域,使机器与机器之间的交流成为可能。长期来看,他们希望提供能够实时适应工作流的工厂。

在更偏远的地区,机器对机器的交流尤其具有解放性,因为这使得智能机器人之间实现分散的数据传输。像Filament这样的公司正在用低功耗的工业传感器和区块链来推动这一运动。其他的,如开普勒通信(Kepler Communications),利用基于卫星的解决方案来应对孤立的生产工厂,利用基于空间的通信网络来辅助工业传感器。为了消除召回风险——对于大型制造商来说,这是最昂贵和最可怕的灾难之一——新玩家也会带来人工智能。

位于硅谷的创业公司land.ai现在生产的机器视觉工具能够在电路板以及隐藏在我们视觉范围之外的产品中找到细微的缺陷。有了精确的现场质量分析,错误就会立即被传达,而工业物联网连接(IIoT-connected)的机器可以在其成为负担之前停止任何输出。

但是有缺陷的机器怎么办?

像Instrumental、Maana和Augury系统这样的创业公司已经实现了覆盖。使用机器学习技术的创业公司可以在问题出现之前就发现异常和风险指标。Augury系统提供全套的传感器,利用工业物联网来分析机器的声学指纹,并在其出现缺陷之前将其识别出来。

然而,当云连接的协作机器开始自我管理时,怎样阻止完全自动化的工厂在黑暗或没有暖气的情况下运行呢?配备了9台3D打印机和一个巨大的机械手臂,Voodoo制造正以“天行者(Project Skywalker)”的项目干扰24/7/365的生产。当Voodoo的3D打印农场不停地打印零件时,一个通用的机器人UR10臂按照指示卸载产品。

在一次“涡轮增压(turbo boost)”之后,Voodoo的CPO Jonathan Schwartz解释说:“根据我们9个打印机的集群,现在估计一个单臂将能够处理大约100个打印机。”我们看到了3D打印机、协同3D打印农场、协同机器人、3D打印机的机器人、制造机器人的3D打印机的惊人融合。而这仅仅是个开始。

智能传感器现在可以转换数据,与制造机器进行通信,在其性能或安全处于危险时关闭设备。工业物联网使我们能够分析生产配额,进行预测维护,以及实现远程输入设计。随着价格的直线下降以及可访问性的增长,制造业巨头和新兴的创业公司迎来一个充满机会的世界。

最后的想法

尽管许多人担心纯粹的自动化和智能制造会给就业市场带来损失,但大众化工具和非物质化的公司将会让任何人都能在发明创造中获得成功。这意味着个体经营者的兴起,创造性思维的建立需要的产品,按需定制的个性化商品被以创纪录的速度建造,经济规模空前繁荣。

我们看到一个飞速发展的软件行业,这为我们的经济带来了数以百万计的就业机会和卓越服务。随着制造的物理限制消失,设计平台比比皆是,我们将迎来第二次繁荣期。(选自:singularityhub作者: Peter H. Diamandis编译:网易智能 参与:nariiy)

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