在過去的幾年里，數(shù)字孿生和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等智能制造舉措使工業(yè)4.0--制造業(yè)和工業(yè)部門的數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)--爆發(fā)。然而，負(fù)責(zé)視覺檢查機(jī)器的機(jī)器人和無(wú)人機(jī)還沒有看到同樣的增長(zhǎng)。Gartner副總裁兼新興技術(shù)和趨勢(shì)分析師Bill Ray告訴VentureBeat，這種情況將發(fā)生重大變化。

檢查機(jī)器以進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)并向操作人員傳遞模擬信息的機(jī)器人、無(wú)人機(jī)和攝像機(jī)現(xiàn)在可以自主運(yùn)作。更妙的是--它們工作的時(shí)間越長(zhǎng)，做得越好。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具賦予了 "移動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)"--即機(jī)器人和無(wú)人機(jī)--從尚未被數(shù)字化的工業(yè)機(jī)器中讀取模擬輸出的能力。通過這種方式，它們充當(dāng)了工業(yè)4.0和它將取代的模擬時(shí)代之間的橋梁。

Ray說："有了認(rèn)知智能。機(jī)器人和無(wú)人機(jī)可以做出主動(dòng)的決定。而且，這仍然是早期階段。我們預(yù)計(jì)它將在未來(lái)五年內(nèi)成為工業(yè)4.0的標(biāo)準(zhǔn)。"

事實(shí)上，Gartner預(yù)計(jì)，資產(chǎn)檢查和人力增強(qiáng)（幫助人類檢查員）將成為機(jī)器人技術(shù)增長(zhǎng)最快的用途。根據(jù)Allied Market Research的一份報(bào)告，檢查機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模在2020年達(dá)到9.4億美元。該報(bào)告預(yù)測(cè)該行業(yè)將以31%的速度增長(zhǎng)，到2030年達(dá)到14億美元。

工業(yè)機(jī)器人和無(wú)人機(jī)檢查員的認(rèn)知智能

Levatas公司的首席執(zhí)行官Chris Nielsen說:"Ray的這番話強(qiáng)調(diào)了總部位于佛羅里達(dá)州的Levatas公司今天宣布，它在卡斯特蘭集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)的種子輪融資中籌集了550萬(wàn)美元。該公司為工業(yè)檢測(cè)設(shè)備的自動(dòng)化提供認(rèn)知智能。它不制造機(jī)器人、無(wú)人機(jī)或視覺系統(tǒng)。相反，它與這些制造商合作，向設(shè)備灌輸認(rèn)知智能。"

Levatas軟件指導(dǎo)這些自主系統(tǒng)學(xué)習(xí)如何完成日常的、平凡的操作任務(wù)，以維持制造商的運(yùn)作。例如，它們學(xué)會(huì)閱讀儀表，檢查和報(bào)告異常的溫度變化。隨著時(shí)間的推移，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)，認(rèn)知型機(jī)器的工作能力越來(lái)越強(qiáng)。

該公司與其他機(jī)器人認(rèn)知智能系統(tǒng)制造商競(jìng)爭(zhēng)，爭(zhēng)取在這個(gè)不斷增長(zhǎng)的行業(yè)中分一杯羹。Levatas擁有約2100萬(wàn)美元的年收入。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手包括為小型企業(yè)提供機(jī)器人檢測(cè)系統(tǒng)的制造商，包括Stradigi AI、ReadSense、MotionCloud和Visenze。

Ray說，Levatas還與那些在智能機(jī)器人檢測(cè)領(lǐng)域占有更大份額的公司競(jìng)爭(zhēng)，包括年收入約為1900萬(wàn)美元的Karsh Hagan和年收入約為1.32億美元的行業(yè)巨頭Profero。

主動(dòng)決策改變了檢查的方式

今年夏天，該公司計(jì)劃推出一項(xiàng)新功能：變化檢測(cè)。Nielsen說，檢測(cè)系統(tǒng)將能夠報(bào)告工廠環(huán)境中的負(fù)面變化，如滅火器丟失。

Levatas系統(tǒng)能帶來(lái)更高的效率、更多的正常運(yùn)行時(shí)間、更安全的工作場(chǎng)所和可衡量的投資回報(bào)率，Nielsen補(bǔ)充說："我們位于工業(yè)4.0的核心，處于先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)和檢測(cè)系統(tǒng)的交叉點(diǎn)。"

Levatas訓(xùn)練有素的機(jī)器人、無(wú)人機(jī)和視覺系統(tǒng)已經(jīng)在汽車制造商、煉油廠、能源生產(chǎn)商和美國(guó)一家大型啤酒廠投入使用。

這正是Ray期望在未來(lái)看到的認(rèn)知智能的增長(zhǎng)。它有可能將檢查--以及其他工廠操作--提升到一個(gè)不同的水平。

他解釋說："你可以想象，一個(gè)機(jī)器人在檢查一棟建筑的外部，它看到了一塊濕地。也許人工智能會(huì)突出顯示這塊補(bǔ)丁，但無(wú)人機(jī)知道它需要飛得更近，也許改變角度以看到這塊補(bǔ)丁。這些主動(dòng)的決定完全改變了檢查任務(wù)。

模擬讀取機(jī)器人有助于提高效率

這種反饋可以折合到工業(yè)4.0中，工業(yè)4.0將使整個(gè)工廠車間數(shù)字化，利用從傳感器到傳送帶的一切數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化工廠性能。但許多工廠還沒有將每一臺(tái)機(jī)器都數(shù)字化。這樣的升級(jí)成本太高了--尤其是當(dāng)模擬機(jī)器仍能正常工作的時(shí)候--而且意味著大量的停機(jī)時(shí)間。

世界領(lǐng)先的半導(dǎo)體制造商之一Global Foundries就是如此，在Levatas的幫助下，該公司使用波士頓動(dòng)力公司的 "Spot "機(jī)器人來(lái)提高生產(chǎn)效率。

Global Foundries有大約2000個(gè)過濾泵，如果升級(jí)為數(shù)字傳感器，將花費(fèi)數(shù)百萬(wàn)美元。該公司將一個(gè)帶有移動(dòng)傳感器的巡回機(jī)器人投入到工作中，以發(fā)現(xiàn)泵的故障，如果不加注意，可能要花費(fèi)數(shù)十萬(wàn)美元的維修和停機(jī)時(shí)間。

隨著工業(yè)4.0的發(fā)展，這些模擬讀取機(jī)器人--如Spot--將不會(huì)被擠出它們的工作。Ray說，企業(yè)將只是找到其他的方式，將它們的認(rèn)知智能用于工作。