自动化帮助制造商降低成本、提高质量和扩大产能。不过，直到最近，成本、复杂性和缺乏灵活性仍然让小型企业无法企及。随着自动化行业采用新技术和新的制造思维方式，这种情况开始发生变化。

　一、成本更低且更易于使用

　近年来机器人技术的重大创新是协作机器人或协作机器人的兴起。它们内置的安全功能可以消除对安全笼的需求，简单的教学方法使它们更容易和更快地设置。总之，这些进步使中小型制造商能够负担得起机器人，即使是那些处理产品种类繁多的制造商。

　机器视觉是另一种成本下降而功能和易用性不断提高的技术。视觉系统已经超越了读取条形码和检测存在，到了可以负担得起且易于使用的系统执行机器人引导和零件检查的地步。

　当然，并非所有自动化都需要机器人。如果控制复杂性和精度可用，许多重复性任务可以通过一个或两个运动轴来执行。事实证明，现代伺服电机和驱动器不仅具有此类功能，尤其是在具有直观编程界面的PLC的辅助下。

　二、强调连通性

　借助工业以太网和WiFi，任何工厂机器都没有理由在没有连接到工厂网络的情况下运行。这使机器能够报告状态和生产统计数据，同时还允许远程访问，以便现场和场外的工程师可以进行编程或其他修改。

　机器级连接只是一个开始。越来越多的每件设备，从泵和电机到驱动器和气动执行器，都可以联网，以实现以前无法想象的数据采集和记录水平。

　这种连接，通常被称为工业物联网或IIoT，只会随着5G无线的出现而加速。虽然目前带宽和延迟限制意味着大部分可用数据必须在机器上处理——在“边缘”——但5G将使每台机器都能利用工厂服务器上可用的计算能力，如有必要，还可以在更远的地方使用。

　三、更多数据

　传感器变得越来越便宜，功能越来越强大。从感应和光电传感器到检测存在、识别零件和进行测量的相机系统，现在可以以相对较低的成本捕获比以前更多的数据。

　将这种传感器功能与连接功能结合起来，结果就是描述工厂中发生的事情的海啸般的数字。主轴温度、电机电流消耗、循环时间等等都可以得到，达到前所未有的精度。挑战在于，谁来理解所有这些数据？

　四、分析能力

　这被描述为大数据的挑战，有两个答案。首先，越来越多的分析工具将有助于捕获、分类和分析来自工厂内传感器和设备的数据。其次，人工智能(AI)正在成为识别海量数据集中模式的实用工具。

　人工智能的实际应用现在出现在两个领域，第三个紧随其后。已经采用的两种方法是机器视觉中的人工智能和预测性维护中的人工智能。第三个领域是用于流程优化的人工智能。它不在这里，但它会来。

　人工智能，或者更具体地说，深度学习（人工智能的一个子集）正在与机器视觉一起使用，以提高检测能力。传统的“基于规则”的视觉系统难以应对复杂的图案和纹理，但深度学习视觉系统已被证明在此类条件下检测缺陷方面表现出色。

　预测性维护是工业4.0或IIoT工具。这使用从配备传感器的机器收集的数据（温度、振动、液位等）来检测问题的发生，然后再导致质量或速度问题。通过预测性维护，制造商无需为可能不必要的维修工作安排停机时间。取而代之的是，只需等待AI发出警告，很快就会需要工作。

　五、未来制造自动化水平的提高

　几十年来，自动化一直是复杂且昂贵的。该技术需要高技能的工程师来实施和维护，使中小型制造商和任何涉及广泛产品种类的操作都无法实现。

　这种情况正在发生变化，自动化行业也在随之发生变化。随着提供更多的工具和设备选项，以及更便宜、更灵活和更易于使用的先进技术，预计供应商将提供更广泛的服务。他们还将提供匹配的建议和支持。

　同时，随着用户自己部署和支持更易于使用的系统，对昂贵集成服务的需求可能会下降。然而，随着越来越多的制造商将其流程自动化，对自动化设备的需求将整体增长，数量的增加有助于进一步降低成本。这将是自动化行业激动人心的时刻！

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