展望未來行業：人工智能、區塊鏈、AR和3D打印(2)
4、勞動力增強和管理最近，在一篇關于家具制造商Steelcase的生產線的報道中，稱人們的存在只是為了配合自動化技術。Steelcase的“vision tables”是計算機化的工作站，一步一步地指導工人，消除組裝家具時的人為錯誤。主要使用聲音提示和頭頂掃描儀跟蹤裝配，如果步驟不正確，系統將不會讓工作人員繼續工作。掃描儀還允許非現場操作工程師實時分析進度。就Steelcase公司的勞動管理，《紐約客》雜志寫道，? “十年前，工業機器人幫助工人完成他們的任。現在，工人則是幫助機器人完成任務。”
制造業看起來在短時間內發生了急劇的變化。正如一位退休的西門子高級管理人員最近所說：“車間對員工的技能要求更高了。現在，西門子基本上沒有高中畢業生能做的工作了。“
但更好的數字化和物聯網技術正在提高工人的效率。以下是AR，可穿戴設備以及外骨骼衣物等新興技術是如何適應這一趨勢的。
AR和移動技術正在將操作手冊數字化
AR將能夠很快地提高工人的技能。
除了可以傳遞工廠性能指標和分配工作的免提“瀏覽器”之外，AR還可以分析復雜的機器環境并使用計算機視覺來繪制機器的零件，如實時視覺手冊。這使得諸如現場服務之類的高技能勞動力成為一種“可下載的”技能(以一種與The Matrix無異的方式)。
Daqri和Atheer是專注于工業環境的、資金雄厚的頭戴設備制造商。Upskill的Skylight平臺(下圖)為使用谷歌Glass、Vuzix、ODG和Realwear頭戴設備的工人提供AR支持。該公司從波音和GE等投資者手中募集了近5000萬美元的投資。
許多AR技術的開發商設想，這種技術像一個免提“互聯網瀏覽器”一樣工作，使工作人員能夠看到相關信息的實時統計數據。Realwear的可穿戴顯示器不像Daqri頭戴設備那樣追求真正的AR，但即使是眼角的小型顯示器也具備相當強大的功能。
其他像Scope AR這樣的公司使用移動和iPad攝像頭，在現場服務中也采用類似的工作方式，使用AR來突出顯示工業設備上的部件并實時連接到支持專家，能夠大大節省人們修理損壞設備的成本。
與手機配合使用的Parsable是一個工作流平臺，可提供任務和數據收集的數字化，在工業環境中，這些工作通常是使用鉛筆和紙張完成的。
外骨骼和安全技術將成為骯臟和危險工作的標配
外骨骼技術終于在工廠車間中成為現實，這可以大大減少重復性工作的身體損傷。這個領域的創業公司正在制造可穿戴的高科技裝備，幫助工人承載四肢和背部的壓力。
如下圖所示，Ekso Bionics公司正在福特汽車公司的密歇根州裝配工廠測試其EksoVest套裝，使用該套裝的工人報告說，日常工作中頸部的壓力變小了。EksoVest減少了重復運動帶來的損傷，與其他競爭產品不同，它不需要電池或機器人就能提供相應的輔助。Ekso的首席技術官表示，長遠來看，要在最終使用動力外骨骼之前讓工人習慣這種技術。
Sarcos是另一家知名的外骨骼制造商，從Schlumberger、Caterpillar、微軟、GE投資部門等投資者那里籌集了資金。Sarcos更專注于遙控機器人和動力外骨骼，可以重復提起200磅的重物。達美航空公司最近表示，它將使用Sarcos的這項技術。
該領域還有Strong Arm Technologies公司，該公司生產儀態測量和提升輔助可穿戴設備。Strong Arm主要的宣傳點是，在受傷或事故風險發生前進行干預的預測能力，定位為一個以勞動為中心的風險管理平臺。
人類仍然需要做一些骯臟和危險的工作，可穿戴設備和外骨骼將增強人類的工作能力，同時也會提高安全性。
5、加工、生產和裝配
自動化首先會出現骯臟、枯燥和危險的工作場景中。
大規模生產流水線中的許多人類工作已經被自動化了。像工業機器人和3D打印這樣的網絡系統在現代工廠中越來越普遍。機器人變得更便宜、更準確、更安全、更普遍。
消費者的需求也在變化，制造商正試圖跟上日益增長的定制化和多樣化的需求。
工業4.0的愿景中，有完全智能的工廠，其中聯網的機器和產品通過物聯網技術進行通信，不僅僅是制造原型和組裝一系列特定的產品，還會基于消費者反饋和預測信息對這些產品進行迭代。
模塊化生產支持定制
在我們進入一個人類基本上與制造業無關的世界之前，模塊化設計可以幫助現有工廠變得更加靈活。
模塊化使得工廠可以更加流線化地進行定制，而不是像傳統的流水線一樣。模塊化可以以更小的部件或模塊的形式出現，來生產個性化更強的產品。它也可能是設備，比如可以在機器人和機器上使用可交換的終端效應器，從而可以進行更多種類產品的加工。
目前，大規模生產已經在為滿足消費者對更大定制化和多樣化的需求而進行重新設計。波士頓咨詢調查顯示， 90%的汽車制造商表示，預計到2030年，將裝配模塊化生產線。模塊化設備將允許更多的模型從相同的生產線中脫離出去。
創業公司也正在利用向模塊化轉變的機會。
Vention公司可以根據需求定制工業設備。從Vention的模塊化部件中進行選擇，一個公司只要上傳他們想要的設備的CAD設計就行了，3天后就會開始交付專門的工具或機器人設備。許多現有的工廠都在通過使用簡單的協作機器人臂或定制機器完成的零散工作，隨著各地工廠都在尋找提高效率的方法，這些解決方案將獲得增長空間。
模塊化生產將影響提供更多產品定制的行業。例如，個性化醫療正在推動滿足更小、更有針對性的需求。在醫藥制造業中，模塊化使得制造商能夠生產各種產品，并且更快地進行轉換。
機器人將單一化的工作自動化
工業機器人的采用導致了制造業工作崗位的減少，制造業工作崗位數十年來一直在下降。正如美國美林銀行的一份報告所解釋的:“機器人增多，人類減少。”
但最新的機器人技術浪潮，似乎正在幫助人類工人更好地完成工作。
協作機器人可通過輔助運動來進行編程。首先，它們復制人們的手工向前移動來“學習”。這些機器人被認為是用于協作的，因為它們可以和人類一起工作。
這些是真正的合作，還是會使人類勞動力變得多余，仍有待觀察。在田納西州的日產(Nissan)工廠增加了自動導航車輛后，沒有任何物料搬運工因生產率提高而被辭退。歐洲飛機制造商空中客車(Airbus)公司也使用移動機器人與人類一起工作。
哪怕是最好的機器人仍然存在局限性，但經濟學家擔心自動化最終會導致勞動力大規模重組。
由于世界范圍內的勞動力成本上升，機器人技術正在引發新一輪的回流——制造業回歸美國。
波士頓咨詢在2015年進行的一項調查顯示，接受調查的美國制造商中有24%表示他們正在積極地將生產線從中國轉移回美國，或者計劃在未來兩年內這樣做，這一數據在2012年僅為10%。大多數人認為，自動化成本的降低，使美國更具競爭力。
就單一化的工作來說，比如包裝、分揀、重復提升等，機器人變得非常有價值。協作機器人制造商Universal Robots表示，工廠采用它的一些機器人手臂，平均在195天內就能回本。總體而言，平均一個協同機器人售價為24000美元。
之前，我們已經確定了80多家機器人創業公司，但對于重型機械加工而言，ABB，三菱，Fanuc和Yaskawa等大型工業企業仍然占據了顯著的市場份額。
在短期內，協作機器人的可重新編程特性將使制造公司的定制化程度提高，并與現有設備和員工并行工作。然而，從更長的時間范圍考慮，機器人將成為向“熄燈”制造邁進的引擎。
3D打印
對于某些大規模生產的產品，3D打印的運用，或許不會顛覆注塑成型的規模經濟。但對于較小規模的生產，使用3D打印是有意義的。
通過使用3D打印制造的零部件，通用電氣制造的發動機所需的燃料比以前的設計少了15%。通用電氣表示，它將在2018年開始對這些發動機進行潛在的飛行測試。
隨著大規模定制在某些消費產品中興起，制造商將越來越多地轉向3D打印。
鞋子已成為一種流行的用例。例如，阿迪達斯與Carbon合作大規模定制運動鞋。另外，像Voxel8和Wiiv等其他3D打印服務公司已經專門用鞋子使用案例來定位自己的業務。
僅僅幾年后，在消費電子產品、服裝和其他配件中看到大規模定制的部件可能會更加普遍——這些零部件都是通過3D打印技術生產出來的。此外，如果火箭打印創業公司Relativity Space有所突破，該技術也將用于建設大規模工業。
工業3D打印是更廣闊的應用領域中最熱門的領域，許多創業公司都致力于提供包括碳纖維或其他具有奇特屬性的金屬的先進材料。
6、質量保證
隨著工廠數字化，質量保證將越來越多地嵌入到組織的代碼庫中。機器學習支持的數據平臺，如Fero，Sight Machine和Uptake等，將能夠將精益生產原理編入系統的內部運作中。
計算機視覺和區塊鏈技術已經出現，并提供了一些令人信服的替代方法來追蹤生產質量。
計算機視覺
在大規模生產中，檢查每個產品是否符合規格要求是一項非常枯燥的工作，而且還會受到人為錯誤的限制。相比之下，未來的工廠會使用機器視覺來掃描人眼可能忽略的瑕疵。
風投支持的創業公司，如Instrumental正在訓練人工智能來發現制造問題。著名的人工智能專家吳恩達創立了一個以新制造業為重心的創業公司Landing.ai，該公司已經與富士康建立了合作關系。(以下是 Landing.ai識別缺陷模塊的一個視圖。)
電子學中，有許多瑕疵甚至對人眼都看不到。能夠即時識別和分類缺陷將使質量控制自動化，會使工廠更具競爭力。
區塊鏈將有助于召回
2017年8月，沃爾瑪，?Kroger，雀巢和聯合利華等與IBM合作，通過加強供應鏈跟蹤，利用區塊鏈來改善食品安全。沃爾瑪自2016年以來一直與IBM合作，并表示區塊鏈技術有助于將追蹤芒果的出貨時間從7天縮短至2.2秒。
隨著其他9家大型食品供應商加入IBM項目，食品行業在這種罕見的合作中也可以更好地實現安全召回。
同樣，使用區塊鏈或分布式分類賬的工廠在召回時可以更好地定位。在加工食品或汽車的工廠中，單一的召回管理系統可以更迅速地找出故障零件或污染批次的來源，從而更有效地挽救生命和金錢。
7、倉儲
“熄燈”倉庫可能比“熄燈”工廠來得更快。
隨著電子商務的興起，對倉庫空間的需求出現了爆炸式的增長。去年，倉庫平均高度與2001年相比增長了21%，2017年10月，新倉庫建設支出達到高峰，達到了23億美元。
倉儲機器人
亞馬遜以7.75億美元的價格收購了Kiva Systems，引發了機器人制造商之間的軍備競賽。借著電子商務浪潮和全行業按時交付訂單的壓力，我們目睹了致力于提高效率的機器人創業公司大量涌現。
最近，其他類似Kiva的公司，包括Fetch Robotics和GreyOrange，也在關注倉儲自動化的其他領域，如分揀和裝貨。
一些初創公司，如Ready Robotics和Locus已經運用傳統的機器人臂來打包電子商務訂單中的商品，盡管它們的協作特性使其更加適用許多工業任務。
以制造商和硬件為重點的投資者將繼續尋找下一個比現狀要好10倍的機器人制造商。而更便宜和更靈活的機器人的經濟性可能意味著，在短期內，我們將看到更多的機器人和人類一起工作。
用于掃描的人工智能
隨著計算機視覺融合到企業資源規劃中，在對產品進行分類、掃描和發現缺陷時將需要更少的工人和剪貼板。
例如，Aquifi將計算機視覺技術運用到了固定的IIoT和手持式掃描儀上，可以測量產品尺寸，計算碼垛中箱子的數量，并檢查箱子的質量。 目前，這通常是通過剪貼板，肉眼和間歇掃描完成的。
對于IIoT來說，計算機視覺將會變得越來越重要，它可以將倉庫中發生的事情實時傳遞出來。
8、運輸和供應鏈管理?
一旦產品被包裝和碼垛，高效率地把它們運送出去是一項艱巨的任務。隨著成千上萬的SKU數字和訂單的管理，其復雜程度可以令人震驚——而企業資源規劃(ERP)軟件可能已經難以應對了。
但物聯網和區塊鏈技術仍然能夠使實時供應鏈管理變得更加細化。
卡車和車隊遠程信息處理物聯網
一般來說，人們對物品在整個供應鏈中的實時位置缺乏認識。
近年來，車隊遠程信息處理領域出現了幾次大的資本退出，Verizon收購了FleetMatics和Telogis。隨著供應鏈分散化和自動化，物聯網和運輸軟件將變得越來越重要。
此外，自動卡車的出現可能意味著自動系統將能夠實現在收到提單后交付、卸載和收費。這將帶來更綠色、更高效的交付，會計核算也會更簡化。
Uber和特斯拉都有自動卡車計劃，Starsky Robotics最近從Y Combinator，Sam Altman和Data Collective等投資者手中募集了近2000萬美元，專門用于研究自動駕駛的長途貨車。
區塊鏈
如上所述，一些區塊鏈創業公司正試圖將供應鏈管理軟件放入分布式賬本中。
探索這些技術的意愿表明，這個領域早就應該數字化
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