第四次工业革命的重点是连接
第四次工业革命（工业4.0）中，连接是关键。随着工业从更传统的自动化走向完全连接的柔性系统，像物联网（IOT）、机器对机器（M2M）和人对机器（H2M）通信这样的流行语已无所不在，柔性系统可以利用来自连接设备和制造系统的连续数据流进行学习，并适应不断变化的客户需求（图1）。
第一次工业革命：机械化、水力动力、蒸汽动力
第二次工业革命：批量生产、组装生产线、电力
第三次工业革命：计算机与自动化
第四次工业革命：信息物理系统
图1：智能工厂的发展 (来源：Christoph Roser，AllAboutLean.com)
IPC APEX EXPO 2019展会期间，我采访了Saki公司的总裁兼CEO Norihiro Koike。Nori介绍了业界领先的Saki自动光学检测（AOI）系统和3D设备背后的技术。想象一下，如果一个3D AOI或焊膏检测（SPI）系统可以自我编程，只需要点击几下，不到10分钟就可完成编程任务。现在已没
有必要想像了，因为Saki目前已实现了这种技术！对于智能制造工厂，自动化的SMT生产线需要尖端的创新来跟上时代的步伐。这些系统可反馈实时工艺数据，允许SMT设备根据输入数据实时进行工艺调整。
历史的发展
很难相信iPhone从2007年就已经出现了，智能手机在移动技术上实现了如此大的进步，以至于在短短的一年后就产生了物联网的概念。苹果手机在发布后的第一年就售出了约1100万部
iPhone，这一数字在去年已飙升至2.17亿部[1]。此外，2008年全球联网设备不到50亿台，但到今年年底，预计这一数字将突破至500亿台[2]。
什么使工厂变得智能？
自动化？对！然而，尽可能实施自动化是不够的；智能工厂需要智能的自动化。换言之，设备必须根据所收集的数据相互沟通并调整工艺。许多操作所面临的挑战是，我们有许多设备和/或工艺，无论是机械工艺还是设备能力，都不适合连接。这正是移动解决方案可以发挥主要作用的地方。这些解决方案从尚未进行数字集成的闲置资产中收集数据，并通过平板电脑或应用程序以数字方式发送给决策者。通过采用从利用移动访问的数据中获得的有价值的信息，工作场所的整体生产力和效率会得到提高。
质量的作用
AOI在我们的行业已经存在了很长时间，但是新技术利用了难以置信的高分辨率摄像头，这种摄像头可以比人眼更可靠地检测缺陷和问题（并且速度无限快）。与基于云的数据收集系统结合后，缺陷会立即被标记出来，并且会自动协调操作。
人工智能
在过去的几年里，有很多科幻电影都是关于利用人工智能制造初衷本是善意的机器，但这些机器学习得太多，变得非常自主和恶意。大多数电影都是讲述一台与发明者作对的机器。我可以提出一个令人信服的论点，那就是1986年那部绝对恐怖的电影《火魔战车》，实际上是首次在电影中引入了物联网和M2M，这是令人震惊的，因为万维网直到1990年才建立起来。
在物联网和M2M的背景下，机器学习是一种现实，设备真的可以通过反复执行任务或收集重复的工艺数据来学习。一个这样的应用是预测性维护概念，这是关于类固醇的典型PM计划。智能工厂正在使用基于机器学习云的软件，通过数据收集，在问题出现之前检测和预测机器的缺陷。这就允许进行预测性维护，从而减少意外的延迟，节省时间、金钱。
机器对业务
虽然M2M和H2M连接是工业4.0的主要关注点，但工业4.0的真正潜在优势在于机器到企业（M2B）连接或“机器即服务”概念。这改变了我们购买设备的方式。如今，一些公司已经超越了传统的效率设备，转而关注如何推动收入增长。例如，合同制造商不再以一次性付款方式购买制造设备。相反，他们提前协商设备的关键性能指标（KPI），然后根据机器的输出部分融资或租赁设备。这确保了他们的设备始终是最新和最好的，并且他们的技术可保持不断更新，始终为最先进的技术。PCB制造商可以从这里的上游兄弟那里吸取教训。
我一直坚信一句老话“要更智慧，而不是更努力地工作。”我向所有客户都推荐这句话。看着我们的工厂已经都开始这样做了，既有趣又令人兴奋。
References
- 2019. “Unit sales of the Apple iPhone worldwide from 2007 to 2018 (in millions).”
- Otto Motors (originally posted via ARC Advisory Group).July 27, 2018. “Five Key Industry 4.0 Technologies.”
Steve Williams是The Right Approach Consulting公司的总裁。如需阅读往期专栏或联系Williams，请点击此处。
