數字化制造

工業物聯網鋪平了AR增強現實的逆襲之路!

轉載 :  zhongte84958.cn   2019年08月02日

 

 

       也許你已經注意到了,經過兩年的“沉寂”,谷歌在7月19日重啟了新版谷歌眼鏡。這款被媒體譽為“再度回歸”的谷歌眼鏡是徹底的企業版(Enterprise Edition,簡寫EE),定位于B2B服務,尤其以工業應用為主,僅面向谷歌的專屬合作夥伴提供。相比之前的B2C版本,企業版本的智能眼鏡在重要的續航能力、分辨率、電池壽命、聯網能力、軟硬件上都做了不少優化。
        如果持續跟蹤谷歌眼鏡的進展,就會發現,這次“宣稱”的複出,算不上是“回歸”。因為它從未離開,隻是由台前默默轉入幕後。2015年1月,谷歌就開始将智能眼鏡的企業版提供給合作夥伴。也許是因為B2C應用失敗的陰霾未愈,谷歌曾經要求合作企業保守行事,不能洩露EE版本的存在。
        谷歌不懂工業,假若沒有靠譜的“工業智囊團”為其助攻、參謀,EE版或者EEEE版的智能眼鏡都沒有理由掀起任何波瀾。好在這次谷歌找到了強大的盟友,聯手推動智能眼鏡應用的陣容包括GE、波音、DHL、大衆汽車等50多家知名工業企業,一舉将這款AR智能眼鏡帶到了工業物聯網真槍實戰的一線。
        可以說AR智能眼鏡終于摸對了門路,趕上了增強現實AR在工業物聯網領域應用的拐點。
        這個結論可不是拍腦袋拍出來的結果,當下這個時刻就是AR眼鏡在工業應用的拐點?我們逐層分析。
1


        首先,從工業的演進路徑來看。
        工業物聯網一直強調的價值主張是“數字化雙胞胎”,通過數字世界與實體世界的相互融合,提升用戶體驗、改進生産效率并創造全新價值。
        這個邏輯的短闆是位于虛拟世界的數字化雙胞胎一直看不見摸不着,很難給人直觀的體驗。不可否認,人是感官應激動物,沒有體驗就很難感知,沒有感知就更難創造價值,所以數據的可視化在工業物聯網時代顯得尤為重要。AR增強現實是虛拟世界可視化的一種高超手段。
        另一方面,作為工業物聯網的重要生産資料,人類也需要持續進化升級,輕松調配工業現場的“千軍萬馬”。完成這個過程,既得采集操作過程中的各項特征數據,還得無縫連接人員和設備,打破原有的層層物理隔閡。AR在這一過程中得以大展身手。
        由于AR智能眼鏡兼備上面兩大深厚内功,因此,AR在工業領域必然大有用武之地。
        那麼谷歌各個身懷絕技的隊友們,在工業領域是如何讓AR大放異彩的?

 


        GE公司作為帶頭大哥,利用智能眼鏡幫助機械師完成配件組裝,其連貫性和精準率秒殺各種實體說明書。通過智能眼鏡與AR軟件工作平台Skylight(由GE、波音等聯合投資)的協同,裝配誤差大量降低。根據測試報告,機械效率平均提高了8-12%。被選中參與試用的15名機械師們對智能眼鏡非常滿意,9人表示他們願意使用,85%的機械師認為智能眼鏡簡單易用,同時可以降低裝配誤差。

 


        波音公司本是AR技術之父,工程師們需要在飛機上安裝大量的航空線束,這些線纜就像人體上的神經中樞和能量傳遞系統,線束的安裝位置必須準确快速。為了完成安裝,生産人員必須一邊看說明書一邊手動繞線完成裝配,不僅工作效率較低,而且安裝的準确性也很難保證。通過AR眼鏡的幫助,安裝工人節省了至少25%的裝配時間。
        德國大衆汽車也開始嘗試引入智能眼鏡來優化他們的管理流程。借助智能眼鏡,現場工作人員可以快速讀取條形碼,無需查閱表格或記住零件編号。更重要的是借助信息化的現場管理,智能眼鏡可以引導現場人員的裝配工作,降低差錯,提高效率。目前大衆汽車在沃爾夫斯堡的工廠已有30名員工使用這一可穿戴設備,并有計劃将AR技術迅速推廣。
        DHL敦豪速遞使用智能眼鏡為位于荷蘭的倉儲提速。DHL的操作人員可以根據智能眼鏡的圖像提示進行工作,從而達到提升分揀速度和降低出錯率的目标,供應鍊效率提升了15%,DHL還将在全球2000個倉庫内推廣該項應用。
        除此之外,空客、可口可樂、寶馬、戴姆勒、AGCO公司…都是AR眼鏡的積極響應者。這些企業動作一緻、趨勢明晰,無疑傳遞出了清晰的市場信号:看好AR,部署AR。
        回顧曆史,在AR之前,工業領域早于消費領域應用“黑科技”的例子屢見不鮮。很多科技都是沿着在軍事或航天領域誕生、工業領域落地、B2B領域成熟和B2C領域大熱的“成長”路線演進。
        彼時,現在商業上普遍應用的網絡“以太網”還不成熟,工業上就已經使用多種現場總線作為“網絡”進行通訊,那時現在随處可見的觸摸屏價格高昂、且不靈敏,工業上就已經把它作為人機界面嵌入了各種各樣的控制台…回到AR眼鏡的生涯規劃,既然先從消費娛樂打頭陣的戰略已屢屢受阻,那我們不妨預測下,AR從工業入手創造價值,再繼續廣泛謀求發展,似乎有更大勝算,畢竟這是一條已被其他技術驗證的可行之路。也許5-10年之後,進化得更加成熟的AR眼鏡有機會進入到更為廣泛的大衆視野,那是才有望撬開B2C領域的市場。
        凡事有利有弊,一入工業深似海,我們必須看到工業産品和消費産品是兩個截然不同的世界,中間泾渭分明。工業領域的以太網交換機和消費領域的家庭路由器、工業領域的人機界面和消費領域的平闆電腦…無論從外觀還是内涵,都不是同一個“物種”。可以預期,深入工業領域的AR眼鏡也必然要找到當下“時髦”的智能眼鏡有所不同的存在形态。
        即便如此,深耕工業和B2B領域,市場規模已不容小觑,專注于工業控制系統的和利時公司2008年美國納斯達克上市,專注于工業交換機的東土科技2012年成功上市,專注于步進電機的鳴志電器2017年上市,專注于工業AR應用的企業,達到上市體量隻是時間問題。

2


        其次,從AR生态的成熟度來看。
        單點突破單兵作戰的新技術在當今并沒有多大價值,隻有能夠調動科技生态中的協作網絡,借助科技生态整合,形成産業鍊上下遊良性循環,持續疊代、自我完善,才是評判一個“黑科技”能否在未來滾滾大潮中站住腳的基礎。
        尤其在物聯網領域,生态思維是基本素養,芯片、模塊、硬件、軟件、平台、應用,各個環節循環作用,推進誕生時“歪瓜裂棗”無比粗糙的嶄新技術不斷疊代升級,最終進化成秀外慧中的樣子。
        那麼誰最适合擔任科技生态整合者的角色呢?很多時候,“巨頭企業”是唯一解。巨頭領跑是必不可少的拐點信号。我們不妨跨界來看,前面的兩篇文章,我分析了新零售和新物流,在這兩個領域,領跑者是亞馬遜、阿裡巴巴、DHL這樣的行業巨鳄。AR領域料将相同。
        當然巨頭領跑,需要足夠的動力。在新零售領域,由于電商增速明顯走低,同時成本之高相比實體店已不具有競争優勢,電商巨頭主動求變,轉戰線下的新零售“無人超市”是順勢而為。在新物流領域,倉儲是制約“新零售”能否做好的後勤保障,具有獨特的戰略地位,因此物流巨頭割據地盤,大建“無人倉”也是時務俊傑。
        在工業AR領域,巨頭們的領跑動力正在逐步顯現。從GE、波音、DHL等公司的應用案例可以看出,即便如今的智能眼鏡,售價高的令人發指,但依然起到了降本提效的重要作用。
簡單算筆小賬,第一,工業領域的人員培訓成本很高,一旦操作出現差錯或者維修不給力不及時,産生的故障或者人員傷害可能就會造成百萬千萬的經濟損失。
        第二,各地時常出現的“用工荒”也帶來了生産率增長的嚴重下降。以美國為例,工業生産率的年均增長隻有0.5%。人員成本高、人口老齡化、制造業崗位缺口嚴重、操作工人技能不足,這些都是擺在各國面前的問題。

 


        第三,工業企業正處于轉型的關鍵時期,完成從賣設備到賣服務、從賣硬件到賣附加價值的轉身,維護維修人力的配備必不可少。以金風科技為例,在經曆了風電1.0時代的“搶裝潮”之後,立足高端精細化運維的風電智慧運營2.0時代開啟,做好風電場運維、增收節支、提升風電場收益是風電開發商的核心競争點。而當下,人員能力參差不齊,故障分析能力薄弱便是金風科技亟待解決的難題之一。
        三大問題,一個解決方案,足見AR在工業領域将會帶來可觀的經濟價值。
        根據GE和波音的親測,AR眼鏡讓工人的雙手解放出來,還省去了在操作過程中查找說明書的中斷和煩惱。第一次使用AR眼鏡維修風力渦輪機控制箱的工人就能提高34%的工作效率,飛機的線束裝配效率也可提升25%。在某些特殊場景下,比如需要不斷查詢标簽的倉儲工人,使用AR眼鏡可帶來46%的效率大幅提升。與AR眼鏡帶來的培訓流程簡化、故障維修提速、避免人為失誤和人員效率提升相比,AR看似令人發指的售價一下子就顯得溫柔可愛無比了。

 


        随着ROI投資回報率的優勢凸顯和生态日趨成熟,Intel、Immersion、Magic Leap、Daqri、Apple、Blippar、Sony、Wikitude、Microsoft、PTC、Infinity Augmented Reality、CyberGlove Systems、ODG、Eon Reality、Epson、Meta、Vuzix、三星電子等紛紛加入AR大潮,國内市場,也湧現出Lenovo、0glass、亮亮視野、亮風台、耐得佳、珑璟光電等實力雄厚的AR公司。
        根據Forrester的研究報告,2025年将有超過1400萬名工人使用智能眼鏡工作。IDC則預測,全球對AR增強現實的支出将在2021年之前保持每年翻番的增速。AR市場的整體容量有望在2021年突破千億美元,其中最大的應用場景将是工業維護,規模可達52億美元。

        市場調研公司Tractica預計,2022年AR眼鏡市場将從2016年的15萬件激增至2280萬件。市場規模将從2016年的1.386億美元增長至197億美元。


3


        接着,從AR自身的應用場景來看。
        立足工業不一定适合谷歌,但卻很适合AR眼鏡。為什麼這麼說?因為工業場景與AR眼鏡,簡直是“絕配”。
        到目前為止本文還沒講過故事,現在補上。當年亞馬遜推出個人語音助手Alexa的時候,并不具備優勢,競争對手蘋果、微軟等早已紛紛起跑,而且技術領先。但是亞馬遜找到了最為合适的切入場景:智能音箱,迅速彌補了技術落後和起步較晚的劣勢,實現反超。
        有時,正确的起跑“姿勢”比啟動“時機”更為重要。亞馬遜是怎麼做到的?破題思路就是應用場景。微軟和蘋果把個人語音助手Cortana和Siri的場景還是固化在手機上,人們利用手指而不是語音控制手機的使用習慣,場景固化很大程度上限制了這項技術的疊代潛力。而亞馬遜從一開始就把Alexa的切入點選定智能音箱,而應用場景便是音響所能聯動的無限家居生活。這是一款在誕生之日就以語音控制為主的設備,市場教育相當成功,所以Alexa迅速圈粉并加速進化,使得Alexa生态系統遙遙領先于競争企業。可見與技術匹配的“場景”,往往比技術本身更重要。
        對于AR眼鏡來說,立足“解放雙手”,完成維護維修、操作指導、診斷服務的工業物聯網場景,充分激發了它的生命力。工業領域的AR眼鏡,可以突破很多痛點:
        1、解放操作人員的雙手,直接帶來可衡量的經濟效益。之前的例子中,我們已經看到AR眼鏡通過提供第一視角的“活體”操作說明書,實現多達46%的效率提升。同時帶來的收益還包括質量的改進,平均值是30%,以及培訓時間的大幅降低。以典型的制造業工廠測算,如果給1000名工人配備AR眼鏡,每年的投資回報率ROI可達2500萬美元。
        2、實時獲得現場數據,突破管理困境。操作人員往往很難在工作的同時獲得現場數據,而AR眼鏡無縫連接人員與設備,可以将數據實時傳送到眼前,将互聯網的觸角延伸到一線工程師。通過與業務流程管理系統的無縫整合,無論是數據采集與監控系統SCADA、制造執行系統MES、産品生命周期管理系統PLM、還是企業資源管理系統ERP,其中的數據都可以輕松調用和呈現,幫助工程師獲取最佳支持。
        3、以人類的感官功能為中心,踏平培訓中的遺忘曲線。知識的迅速轉移是制造企業的難題,培養工程師需要花費不菲的成本和時間代價。利用AR眼鏡可以将培訓場景和實操場景融為一體,不但人員的操作可以被追蹤,遇到問題還可及時呼叫遠程協助工程師,輕松傳遞“第一人稱”的觀察視角,便于專家答疑解難。
        什麼,你還想繼續做減法,鎖定工業AR眼鏡的第一場景?引用柯南的名句:“真相隻有一個”。在之前的文章中,我曾經提到針對預測性維護的軍備競賽已經啟動,它将成為工業物聯網領域的少數“殺手級”應用,代表着工業服務化和未來商業模式轉變的曆史選擇。而AR眼鏡如果能深度綁定這一場景,身價也必将指數級翻番。


4


        最後,AR眼鏡們必須學會與其他技術協同,才能發揮最大效能。
        我們正在經曆一次由技術變革引發的商業變化,不但激烈而且迅猛。在同一個時間點出現了多種不同技術同時疊加演進的狀況,造成很難判斷未來趨勢,這時不同技術的整合能力和跨界調用能力顯得越發重要。
        AR眼鏡不僅需要面對工業現場的複雜工況,持續改進顯示技術、跟蹤技術、光場技術等看家本領,還得具備與多種不同系統的集成能力,借助邊緣計算、人工智能、工業雲平台的最新進展,完成持續進化。
        在這方面,PTC公司做了不少前瞻嘗試,效益可觀,且科幻味十足。
        具體來說,他們推出了一款适用于工業企業的AR平台級軟件産品:ThingWorx Studio。利用該産品,企業不需要具備專業的AR編程能力,也可以輕松快捷地創建AR體驗。AR内容創建者可利用現有的3D數據(如CAD數據)來構建和發布AR模型。目前已經有1500家公司正在試用ThingWorx Studio工具。

 


        一個經典案例是美國一家做水泵的公司,它通過整合多項最新技術,完成了工業水泵的智能化。整個智能系統基于NI美國國家儀器公司提供的傳感器、惠普提供的大數據後台、OSIsoft公司提供的工廠實時數據庫、PTC公司提供的數據連接和預測分析能力。智能工業水泵通過AR技術,實時将後台運行參數和前台攝像場景疊加在一起,形成完整應用場景。

 


        由于這家公司的水泵大部分位于美國偏遠地區,迫切需要實時監控水泵的關鍵運行狀态,做到在線監測和預測性維護。水泵的3個關鍵部件是監控的核心,一是用于動力傳送的軸承,二是葉輪,三是連接器的密封閥。這套部署在水泵公司的系統并不需要曆史數據,開機就可以利用人工智能算法實現自主學習,對信号和圖譜進行分析。實時展示關鍵數據,分析數據關聯,并給出預測性維護建議。有時候雖然幾項數據超标,但水泵的整體運行狀況良好,系統會自動學習這種情況并做出有針對性的決策,避免誤報。于是,這家水泵公司并沒有“縱論數海”的數據專家,也沒有“久經考驗”的維護人員,但是仍舊輕松獲得了預測性維護的能力。
        以上,我從工業演進、生态成熟、應用場景這3個維度,為你呈現了工業AR近在咫尺的未來。當然,AR在工業領域從概念到應用需要一個過程,亂世出英雄,具備資源積累優勢和技術創新天賦的公司有望破勢突圍、一将功成。

标簽:工業物聯網 AR 平面到立體 我要反饋 
專題報道
歐洲工業之旅
歐洲工業之旅

每年的漢諾威,汽車都是關鍵話題之一。 今年,輕量化、新能源被精準的提煉出來。 2019年,造車網帶你開啟漢諾威工業之

2019年賀歲版
2019年賀歲版

2018年已經過去,整體來看,汽車行業正朝着電動化、智能化、網聯化方向堅毅挺進,新品、收購、合作等動作不斷。2019年汽