自動化幫助制造商降低成本、提高質量和擴大產能。不過，直到最近，成本、復雜性和缺乏靈活性仍然讓小型企業無法企及。隨著自動化行業采用新技術和新的制造思維方式，這種情況開始發生變化。

　一、成本更低且更易于使用

　近年來機器人技術的重大創新是協作機器人或協作機器人的興起。它們內置的安全功能可以消除對安全籠的需求，簡單的教學方法使它們更容易和更快地設置?？傊?，這些進步使中小型制造商能夠負擔得起機器人，即使是那些處理產品種類繁多的制造商。

　機器視覺是另一種成本下降而功能和易用性不斷提高的技術。視覺系統已經超越了讀取條形碼和檢測存在，到了可以負擔得起且易于使用的系統執行機器人引導和零件檢查的地步。

　當然，并非所有自動化都需要機器人。如果控制復雜性和精度可用，許多重復性任務可以通過一個或兩個運動軸來執行。事實證明，現代伺服電機和驅動器不僅具有此類功能，尤其是在具有直觀編程界面的PLC的輔助下。

　二、強調連通性

　借助工業以太網和WiFi，任何工廠機器都沒有理由在沒有連接到工廠網絡的情況下運行。這使機器能夠報告狀態和生產統計數據，同時還允許遠程訪問，以便現場和場外的工程師可以進行編程或其他修改。

　機器級連接只是一個開始。越來越多的每件設備，從泵和電機到驅動器和氣動執行器，都可以聯網，以實現以前無法想象的數據采集和記錄水平。

　這種連接，通常被稱為工業物聯網或IIoT，只會隨著5G無線的出現而加速。雖然目前帶寬和延遲限制意味著大部分可用數據必須在機器上處理在邊緣但5G將使每臺機器都能利用工廠服務器上可用的計算能力，如有必要，還可以在更遠的地方使用。

　三、更多數據

　傳感器變得越來越便宜，功能越來越強大。從感應和光電傳感器到檢測存在、識別零件和進行測量的相機系統，現在可以以相對較低的成本捕獲比以前更多的數據。

　將這種傳感器功能與連接功能結合起來，結果就是描述工廠中發生的事情的海嘯般的數字。主軸溫度、電機電流消耗、循環時間等等都可以得到，達到前所未有的精度。挑戰在于，誰來理解所有這些數據？

　四、分析能力

　這被描述為大數據的挑戰，有兩個答案。首先，越來越多的分析工具將有助于捕獲、分類和分析來自工廠內傳感器和設備的數據。其次，人工智能(AI)正在成為識別海量數據集中模式的實用工具。

　人工智能的實際應用現在出現在兩個領域，第三個緊隨其后。已經采用的兩種方法是機器視覺中的人工智能和預測性維護中的人工智能。第三個領域是用于流程優化的人工智能。它不在這里，但它會來。

　人工智能，或者更具體地說，深度學習（人工智能的一個子集）正在與機器視覺一起使用，以提高檢測能力。傳統的基于規則的視覺系統難以應對復雜的圖案和紋理，但深度學習視覺系統已被證明在此類條件下檢測缺陷方面表現出色。

　預測性維護是工業4.0或IIoT工具。這使用從配備傳感器的機器收集的數據（溫度、振動、液位等）來檢測問題的發生，然后再導致質量或速度問題。通過預測性維護，制造商無需為可能不必要的維修工作安排停機時間。取而代之的是，只需等待AI發出警告，很快就會需要工作。

　五、未來制造自動化水平的提高

　幾十年來，自動化一直是復雜且昂貴的。該技術需要高技能的工程師來實施和維護，使中小型制造商和任何涉及廣泛產品種類的操作都無法實現。

　這種情況正在發生變化，自動化行業也在隨之發生變化。隨著提供更多的工具和設備選項，以及更便宜、更靈活和更易于使用的先進技術，預計供應商將提供更廣泛的服務。他們還將提供匹配的建議和支持。

　同時，隨著用戶自己部署和支持更易于使用的系統，對昂貴集成服務的需求可能會下降。然而，隨著越來越多的制造商將其流程自動化，對自動化設備的需求將整體增長，數量的增加有助于進一步降低成本。這將是自動化行業激動人心的時刻！