活动介绍

智能制造业中的人机协作与交互技术

立即解锁
发布时间: 2025-08-30 00:15:50 阅读量: 15 订阅数: 17 AIGC
# 智能制造业中的人机协作与交互技术 ## 1. 先进技术对制造业的影响 先进技术如机器人技术、5G 移动通信、物联网(IoT)、云计算和无线传感器网络,极大地改变了制造业。随着人机协作的增加,制造过程更加自动化,通过实时数据的运用,减少了错误。这不仅能够实现产品的定制化和个性化,还能提高生产过程的竞争力、效率和附加值。同时,它能快速响应技术或人为错误,避免产品和系统损坏,提高工作场所安全性和风险评估能力,减少浪费、污染和相关成本。 ## 2. 人机交互(HMI)技术在智能制造中的挑战与路线图 ### 2.1 HMI 技术的作用 HMI 技术在智能制造环境中拉近了人与机器人的距离,这种环境需要计算机集成制造、高度适应性、快速设计变更、数字信息技术和更灵活的技术工作培训,以实现无差错的工作场所。智能制造还能帮助调查工作场所的效率低下问题和工人安全问题。采用“智能”系统的企业非常注重效率优化,这通过数据研究和智能学习自动化来实现。 ### 2.2 HMI 系统面临的挑战 - **法律和伦理问题**:使用自主系统时涉及法律和伦理方面的考量。 - **数据合规与保护**:确保数据的合规性和安全性。 - **社会因素**:老龄化社会和人们普遍不愿改变的态度。 - **培训问题**:需要对员工进行相关培训。 - **生产问题**:存在过度生产的情况。 - **透明度问题**:许多流程和行业缺乏透明度。 - **依赖问题**:对信息技术和电力的依赖。 ### 2.3 HMI 技术的路线图 从战略和技术角度出发,制定了迈向智能制造的路线图,以可视化每一步骤。通过实施各种模型研究了人的因素的重要性,并提出了一个新框架,用于解释质量措施与质量技能之间的关系,以及如何提高工业过程的效率和有效性。 ## 3. 智能制造中 HMI 的具体应用 ### 3.1 工人角色的转变 智能制造的发展改变了工厂中人类的任务和需求。作为网络物理生产系统中最灵活的实体,工人将面临从生产策略的规范、监控到验证等各种各样的工作。通过技术支持,工人能够充分发挥潜力,成为战略决策者和灵活的问题解决者。 ### 3.2 HMI 系统的相关内容 讨论了 HMI 系统、架构、技术和专业标准,提出了基于网络物理的解决方案,通过智能用户界面为工人提供技术援助。除了技术手段,还指出了制定适当资格策略的必要要求,以培养智能制造所需的跨学科理解。 ## 4. 人工智能在 HMI 中的应用 ### 4.1 人工智能的定义与发展 人工智能是智能机器所表现出的智能,与人类和动物的自然智能相对。随着智能机器能力的不断增强,一些原本被认为需要“智能”的任务逐渐从人工智能的定义中移除,这一现象被称为“AI 效应”。例如,光学字符识别已成为常规技术,不再被视为人工智能的范畴。 ### 4.2 现代人工智能的能力 现代机器通常被归类为人工智能的能力包括:成功理解人类语言、自主操作机器和车辆、在内容分发网络中提供智能路由以及进行模拟等。还将涵盖智能制造中人工智能系统的实际案例研究、未来设计和架构。 ## 5. 5G 及未来环境下的工业物联网(IIoT) ### 5.1 IIoT 的现状与问题 物联网已应用于智能制造领域。随着先进技术在制造业中的渗透和应用,制造过程中产生了大量数据。然而,当前的 3G、4G 等通信技术无法满足云管理平台(CMPs)对高数据速率、高可靠性、高覆盖率、低延迟等方面的需求,这阻碍了网络物理生产系统(CPMS)的发展和实施。 ### 5.2 5G 技术的优势 5G 及更先进的无线传输技术具有显著潜力,能够推动工业物联网(IIoT)和 CPMS 的发展。基于 5G 及超 5G 无线通信技术的架构和特点,提出了基于 5G 的工业物联网和服务(IIoTS)架构,并描述了不同先进制造场景和制造技术(如增强移动宽带(eMBB)、大规模机器类型通信(mMTC)和超可靠低延迟通信(URLLC))的实现方法。同时,分析了基于 5G 的 IIoT 的关键技术和面临的挑战,包括互操作性困难、线粒体内膜组织系统(MINOS)上的网络架构问题以及智能制造环境中的安全问题。 以下是 5G 推动 IIoT 发展的流程 mermaid 流程图: ```mermaid graph LR A[制造过程产生大量数据] --> B[现有通信技术无法满足需求] B --> C[5G 及超 5G 技术出现] C --> D[提出 5G 基 IIoTS 架构] D --> E[实现不同制造场景和技术] E --> F[推动 IIoT 和 CPMS 发展] ``` ## 6. 支持智能制造中数据分析(DA)应用的模拟 ### 6.1 模拟的作用 制造商使用建模和模拟来分析其运营并支持决策制定。提出了多种方法,使模拟能够在制造环境中作为 DA 应用,以解决大数据问题。 ### 6.2 示例案例 通过一个示例案例展示了模拟的应用,即使用加工操作的虚拟表示来生成评估制造 DA 应用所需的数据。 ## 7. 用于制造的网络物理系统工程 ### 7.1 网络物理系统(CPS)的定义 CPS 是网络系统(包括计算、通信和控制元素)和物理系统(包括几何和材料元素)的集成体现。现代社会中几乎所有产品都是 CPS,生产这些产品的现代制造系统也大多是 CPS。 ### 7.2 CPS 工程的重要性 对如此复杂的 CPS 进行工程设计重新激发了系统工程领域的活力,该领域正逐渐从基于文档的实践转向基于模型的学科。CPS 工程的成功很大程度上取决于基于模型的系统工程(MBSE)的正确应用。 ### 7.3 CPS 与现代制造的关系 一些国家将制造业列为国家优先事项,在他们认为具有战略意义的制造技术领域进行了大量的公私合作投资。阐述了现代制造与 CPS 工程之间的关键联系,讨论了 CPS 的特点、系统工程学科为应对复
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

张_伟_杰

人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看
立即解锁

专栏目录

最新推荐

多视图检测与多模态数据融合实验研究

# 多视图检测与多模态数据融合实验研究 ## 1. 多视图检测实验 ### 1.1 实验数据集 实验参考了Wildtrack数据集和MultiviewX数据集,这两个数据集的特点如下表所示: | 数据集 | 相机数量 | 分辨率 | 帧数 | 区域面积 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | Wildtrack | 7 | 1080×1920 | 400 | 12×36 m² | | MultiviewX | 6 | 1080×1920 | 400 | 16×25 m² | ### 1.2 评估指标 为了评估算法,使用了精度(Precision)、

二维和三维偏微分方程耦合求解及生命科学中常微分方程问题的解决

### 二维和三维偏微分方程耦合求解及生命科学中常微分方程问题的解决 #### 1. 二维和三维偏微分方程耦合求解 在求解二维和三维偏微分方程时,有几个具体的问题和解决方法值得探讨。 ##### 1.1 获取相同网格点的 v 值 要在与 u 相同的网格点上获取 v 值,可以输入以下命令: ```matlab >> T_table=tri2grid(p,t,u(length(p)+1:end,end),x,y) ``` 示例结果如下: ``` T_table = 0.6579 0.5915 0.5968 0.6582 0 0.6042 0.4892 0.5073 0.6234 0 0.543

利用Kaen实现PyTorch分布式训练及超参数优化

### 利用Kaen实现PyTorch分布式训练及超参数优化 #### 1. 启用PyTorch分布式训练支持 在进行模型训练时,我们可以使用Kaen框架来支持PyTorch的分布式训练。以下是相关代码示例: ```python train_glob = os.environ['KAEN_OSDS_TRAIN_GLOB'] if 'KAEN_OSDS_TRAIN_GLOB' in os.environ else 'https://raw.githubusercontent.com/osipov/smlbook/master/train.csv' val_glob = os.environ['

模型生产化:从本地部署到云端容器化

# 模型生产化:从本地部署到云端容器化 ## 1. 引入 FastAPI 在将模型投入生产的过程中,我们首先要安装 FastAPI。由于 FastAPI 是一个 Python 模块,我们可以使用 pip 进行安装。打开一个新的终端,运行以下命令: ```bash $ pip install fastapi uvicorn aiofiles jinja2 ``` 这里我们安装了一些 FastAPI 所需的额外依赖项。uvicorn 是一个用于设置 API 的底层服务器/应用程序接口,而 aiofiles 则使服务器能够异步处理请求,例如同时接受和响应多个独立的并行请求。这两个模块是 FastA

强化学习与合成数据生成:UnityML-Agents深度解析

# 强化学习与合成数据生成:Unity ML - Agents 深度解析 ## 1. 好奇心奖励与超参数设置 在强化学习中,为了激发智能体的好奇心,可以传递与外在奖励相同的超参数。具体如下: - **好奇心奖励信号超参数**: - `reward_signals->curiosity->strength`:用于平衡好奇心奖励与其他奖励(如外在奖励)的缩放系数,取值范围在 0.0 到 1.0 之间。 - `reward_signals->curiosity->gamma`:根据奖励实现所需的时间来调整奖励感知价值的第二个缩放系数,与外在奖励的 `gamma` 类似,取值范围也在

电力电子中的Simulink应用:锁相环、静止无功补偿器与变流器建模

# 电力电子中的Simulink应用:锁相环、静止无功补偿器与变流器建模 ## 1. 锁相环(PLL) ### 1.1 锁相环原理 锁相环(PLL)是一种控制算法,用于确定正弦输入的频率和相位角。它主要用于两个系统之间的频率匹配,匹配完成后会存在一个恒定的相位差,从而实现相位“锁定”。PLL由相位检测机制、PID控制器和用于生成相位角信息的振荡器组成。此外,系统中还包含一个低通滤波器,用于获取正弦输入的频率信息。在柔性交流输电系统(FACTS)设备中,PLL增益对稳定系统性能起着至关重要的作用。 ### 1.2 Simulink环境下的PLL设置 为了直观展示PLL如何反映频率和相位的变化

模糊推理系统对象介绍

# 模糊推理系统对象介绍 ## 1. fistree 对象 ### 1.1 概述 fistree 对象用于表示相互连接的模糊推理系统树。通过它可以创建一个相互关联的模糊推理系统网络。 ### 1.2 创建方法 可以使用以下语法创建 fistree 对象: ```matlab fisTree = fistree(fis,connections) fisTree = fistree( ___ ,'DisableStructuralChecks',disableChecks) ``` - `fisTree = fistree(fis,connections)`:创建一个相互连接的模糊推理系统对象

使用PyTorch构建电影推荐系统

### 使用 PyTorch 构建电影推荐系统 在当今数字化时代,推荐系统在各个领域都发挥着至关重要的作用,尤其是在电影推荐领域。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 构建一个电影推荐系统,从数据处理到模型训练,再到最终的推荐生成,为你呈现一个完整的推荐系统构建流程。 #### 1. 数据探索与处理 首先,我们需要对 MovieLens 数据集进行探索和处理。该数据集包含用户对电影的评分信息,其中存在一些缺失的评分值,用 NaN 表示。我们的目标是利用非空评分训练推荐系统,并预测这些缺失的评分,从而为每个用户生成电影推荐。 以下是处理数据集的代码: ```python import p

PyTorch神经网络构建与训练全解析

### PyTorch 神经网络构建与训练全解析 #### 1. 特征标准化 在很多情况下,对特征进行标准化是一个很好的做法,即使并非总是必要(例如当所有特征都是二元特征时)。标准化的目的是让每个特征的值具有均值为 0 和标准差为 1 的特性。使用 scikit-learn 的 `StandardScaler` 可以轻松完成这一操作。 然而,如果你在创建了 `requires_grad=True` 的张量后需要进行标准化操作,就需要在 PyTorch 中直接实现,以免破坏计算图。以下是在 PyTorch 中实现特征标准化的代码: ```python import torch # Creat

利用PyTorch进行快速原型开发

### 利用 PyTorch 进行快速原型开发 在深度学习领域,快速搭建和验证模型是非常重要的。本文将介绍两个基于 PyTorch 的高级库:fast.ai 和 PyTorch Lightning,它们可以帮助我们更高效地进行模型的训练和评估。 #### 1. 使用 fast.ai 进行模型训练和评估 fast.ai 是一个基于 PyTorch 的高级库,它可以让我们在几分钟内完成模型的训练设置。下面是使用 fast.ai 训练和评估手写数字分类模型的步骤: ##### 1.1 模型训练日志分析 在训练过程中,我们可以看到冻结网络的第一个训练周期,然后是解冻网络的两个后续训练周期。日志中