AR物联网赋能工业4.0.doc

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1、AR物联网赋能工业4.0  2018年6月1-2日,GIAC全球互联网架构大会将于深圳华侨城洲际酒店举行!GIAC是中国互联网技术领域的行业盛事,每年从互联网架构最热门系统架构设计、人工智能、机器学习、工程效率、区块链、分布式架构等领域甄选前沿的有典型代表的技术创新及研发实践的架构案例,分享他们在本年度最值得的总结、盘点的实践启示,打造一个分享及讨论平台,改变未来的互联网构建方式。    0glassCEO苏波受邀以《AR物联网赋能工业4.0》为主题发表了演讲,阐述了工业4.0存在的两个维度,第一个维度是把机器变成人,因为机器人在慢慢取代人,第二个维

2、度是让机器智能化,这也是未来趋势,20年之内还需要解决的问题,就是把人变成机器。”  0glass助力工业4.0概念落地,要做的就是“把人变成机器”,让AR智能眼镜辅助产业工人的生产工作和培训,把互联网和信息技术的延伸到一线员工的工作当中,实现难以实现之事:比如持续记忆、标准化规范化的工作、人的大数据采集分析、即需即学的培训等。使工作实操、实时纠错、培训和知识传承等无限拉近在一个平面,提高生产效率、降低出错率、降低生产成本、进行个性化培训等。    “无人工厂”做得就是“把机器变成人”,通过各类人工智能技术赋予设备和机器以智能,让其替代人类部分和甚至

3、全部工作,也是工业4.0重要的落地方法之一。但在各个领域都能完全替代人工还需要一个漫长的过程。即使是无人工厂背后运营的也是人,比如从建设到设备安装、保养、维修、管理等都还是人,人类永远是生产过程中最核心的生产资料,如何克服人类弱点,则是“把人变成机器”要考虑的问题。  在分享了对于工业4.0的概念后,苏波先生详细进行了AR物联网所存在的三大行业痛点分析,从生产环节来讲,一线员工不能解放双手,且不能有效使用互联网和信息技术。从管理角度讲,管理者无法实时管理细节,大数据无法客观采集和输出。从培训角度讲,传统的企业培训无法解决员工“学时不能用,用时不能学”

4、和“遗忘曲线”的困境。    以下几点介绍了AR物联网解决方案:  1、数据可视化最重要的工具    AR技术结合物联网技术,引入可视化,让看不见的连接变为看得见的数据。以前工人在掌握维修手册时还需理解消化,现在借助AR数据可视化可解决工人记忆问题,AR可视化还可以进行定制,从而加快对数据的解释,并更好地突出问题所在。  2、走完物联网最后一米最重要的工具    AR智能眼镜可实时获取人的数据。当产业工人佩戴0glassAR智能眼镜在生产一线进行工作时,眼镜会实时正确记录每一个产线工人在一线的操作,自动起到对知识的过滤和沉淀处理,记录员工的完整操作过

5、程,无论是正确操作、错误操作抑或是遗漏等,均可以用图片和视频的形式实时记录回传到企业的云端服务器,保证了整个工业大数据的完整性,同时解放了工人的双手,保证了效率。  3、打通人和机器之间的物理隔离,连接人与物  AR智能眼镜助力人实时获取物的数据。当产业工人佩戴0glassAR智能眼镜时,遇到特殊生产情况,如上面的温度过高,AR智能眼镜作为新一代的智能终端,调取所有相关大数据,利用PSS辅助系统,对少量的大数据进行实时处理,当数据量较大时,作为连接服务器和人的桥梁,实时连接云端服务器获取数据处理结果,以增强现实的形式智能呈现在产线工人的眼前,帮助工人

6、作出决策,完美实现了工业物的大数据与作为核心生产资料的人的实时互联,完美解决了数据孤岛问题。  4、将“以物为中心”的工业大数据回归“以人为中心”的工业大数据。    一线工人在生产时,需根据一线实时情况去做出合理的判断,例如充斥在一线生产环节的机床,利用润滑油循环流动,时刻对关键旋转位置进行润滑,降温操作,在这个过程中,机器的温升可能是来自工厂内温度变动,可能是润滑油润滑不到位,还有可能是机器转速过快,这些情况均可能影响机器的温度,而操作人员却不能第一时间连接三个数据,并进一步对三个数据处理分析,来判断具体是哪里的问题,作出正确操作。  从以上分析

7、可知人和物的大数据并没有连接起来。工厂中各个设备数据都是彼此孤立,任意一个单独的数据均是数据孤岛,没有真正与一线工人连接起来,并在工业生产这种对大数据实时性要求高的领域进行实时处理,产生生产价值。现有工业的大数据均是以“物”为主导的大数据,而不是以作为工业生产资料核心的“人”为主导,因此对生产一线的指导效果差强人意。  可穿戴设备中,AR智能眼镜的出现恰好解决了工业大数据的以上痛点。它具有实时互联功能,并且可以获取使用者——人的数据,同时也可以对获得的工业大数据进行数据的采集,过滤,沉淀,清洗等一系列优化处理操作,或从云端服务器处理获取分析处理结果。

8、    面对这样的行业痛点,0glass打造了四大模块功能来解决这些行业痛点,使AR眼镜与工业相结合。模块一

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