自动化与自主化为何离不开认知智能？丨tec.news 50导览

PREFACE/ 前 言

这是《tec.news》的第50期。行至半百，征途未竟。在工业价值创造经历深层变革的时代，它意味着一份不曾动摇的坚守。从工业4.0到数字平台，再到电气化转型，世界几经重塑。而浩亭始终未变——不只描绘未来，更亲手塑造未来。

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01 自动化正在创造未来，因为它正在重塑自我

几十年来，自动化一直是工业生产的基石之一。经典自动化的成功要素包括:基于规则的流程、刚性结构、现场总线、PLC逻辑以及精确预编程的响应——从而实现流程的确定性优化。

然而，面对未来，这一理念已显不足。因为自动化并非停滞不前——相反，它正发生根本性变革。

自动化与自主性相遇

将自主原则融入传统工业流程需要在多个层面进行变革。基于规则的原理(工业控制的基本要求)必须与能够做出情境决策的技术相结合。数字化正强势进入自动化领域:人工智能流程、数据空间、语义模型和数字孪生构成了系统的基础，使其不再仅能反应，更能主动行动。

例如德国人工智能研究中心为未来自动化系统开发的架构模型，展示了自主软件代理与数字影像将如何实现交互。这清楚地表明，未来自动化不应再被理解为僵化的构造，而应视为数据、决策系统与灵活模块之间鲜活的互动。

自主性并非取代传统自动化，而更是其逻辑发展的必然。

全电气时代作为系统性框架

全电气时代构成了在可持续性背景下被整体审视的系统。电气化、数字化与自动化正融合形成一体化的整体系统。能源、交通、工业价值创造，对自主的、数据驱动系统的需求正无处不在涌现。因此，自动化正呈现出跨行业、网络化和软件驱动的特点。

02 浩亭稳步迈向网络化、柔性化工厂

通过这种方式，浩亭正坚定不移地朝着实现自主、全面联网的生产目标迈进，并为全球协同的生产运营奠定基础。

超越单个步骤的简单加总

自主自动化能显著提升效率。重点不再仅仅是优化单个流程，而是转向设备的网络化控制，以及覆盖整个价值链的规划与物流。面对动态变化的客户需求，柔性互联的系统与软件支持的控制系统正变得不可或缺。

自主制造流程的基础

•MOM作为数据枢纽

MOM平台将系统与设备联网，创建一致的数据流，确保流程透明化，并提供实时过程监控。由此，它构成了迈向更高自动化水平的核心环节。

•借助AMR实现自主物料流转

AMR负责物料运输、装卸载以及存储。这些流程减少了等待时间，避免了瓶颈，同时提升了生产柔性。

•透明化提升效率

实时数据使流程状态可视化，有助于在早期阶段识别瓶颈，并支持动态资源规划。这持续地改善了质量与效率。

尽管这些系统已经部署完毕并已准备就绪，但在全球所有工厂全面推广仍需长达三年时间。此次扩展计划采取循序渐进的方式，根据各工厂的具体情况，以稳定且可持续的方式推进。

03 时间序列：制造业人工智能的基石

现阶段，人类仍处于控制回路的核心位置。

工业正坐拥一座数据宝库，绝不能轻易放弃。 绝不能轻易放弃。

目前，四大领域展现出巨大潜力：工程设计、仿真模拟、视觉系统，以及最具前景的时间序列分析。在工程领域，AI系统可辅助完成设计、参数化设置与文档生成。仿真领域则通过AI模型更快速、更轻松地映射复杂物理过程。机器视觉仍是工业AI的基石，而时间序列分析即将引发下一轮技术飞跃。

基于AI的辅助系统（如大语言模型）未来或可简化设备操作与配置流程，从而缓解技术人才短缺压力。但关键在于：应用与运营成本必须产生实际效益。并非每项创新都能立即实现商业价值，虽然概念验证层出不穷，但真正规模化落地仍属罕见。尤其在时间序列领域，当前正积极开发大型基础模型，这些模型与文本数据处理类似，都是在广泛的数据基础上进行训练的。

变革必将到来，但不会一蹴而就。虽然自动化周期正在缩短，完全自主的生产链仍需多年发展。可以肯定的是：AI不会取代自动化，而是会拓展自动化，逐步引领行业从传统的控制系统转向数据驱动的自学习系统。

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