展望未来行业：人工智能、区块链、AR和3D打印(2)
4、劳动力增强和管理最近，在一篇关于家具制造商Steelcase的生产线的报道中，称人们的存在只是为了配合自动化技术。Steelcase的“vision tables”是计算机化的工作站，一步一步地指导工人，消除组装家具时的人为错误。主要使用声音提示和头顶扫描仪跟踪装配，如果步骤不正确，系统将不会让工作人员继续工作。扫描仪还允许非现场操作工程师实时分析进度。就Steelcase公司的劳动管理，《纽约客》杂志写道，? “十年前，工业机器人帮助工人完成他们的任。现在，工人则是帮助机器人完成任务。”
制造业看起来在短时间内发生了急剧的变化。正如一位退休的西门子高级管理人员最近所说：“车间对员工的技能要求更高了。现在，西门子基本上没有高中毕业生能做的工作了。“
但更好的数字化和物联网技术正在提高工人的效率。以下是AR，可穿戴设备以及外骨骼衣物等新兴技术是如何适应这一趋势的。
AR和移动技术正在将操作手册数字化
AR将能够很快地提高工人的技能。
除了可以传递工厂性能指标和分配工作的免提“浏览器”之外，AR还可以分析复杂的机器环境并使用计算机视觉来绘制机器的零件，如实时视觉手册。这使得诸如现场服务之类的高技能劳动力成为一种“可下载的”技能(以一种与The Matrix无异的方式)。
Daqri和Atheer是专注于工业环境的、资金雄厚的头戴设备制造商。Upskill的Skylight平台(下图)为使用谷歌Glass、Vuzix、ODG和Realwear头戴设备的工人提供AR支持。该公司从波音和GE等投资者手中募集了近5000万美元的投资。
许多AR技术的开发商设想，这种技术像一个免提“互联网浏览器”一样工作，使工作人员能够看到相关信息的实时统计数据。Realwear的可穿戴显示器不像Daqri头戴设备那样追求真正的AR，但即使是眼角的小型显示器也具备相当强大的功能。
其他像Scope AR这样的公司使用移动和iPad摄像头，在现场服务中也采用类似的工作方式，使用AR来突出显示工业设备上的部件并实时连接到支持专家，能够大大节省人们修理损坏设备的成本。
与手机配合使用的Parsable是一个工作流平台，可提供任务和数据收集的数字化，在工业环境中，这些工作通常是使用铅笔和纸张完成的。
外骨骼和安全技术将成为肮脏和危险工作的标配
外骨骼技术终于在工厂车间中成为现实，这可以大大减少重复性工作的身体损伤。这个领域的创业公司正在制造可穿戴的高科技装备，帮助工人承载四肢和背部的压力。
如下图所示，Ekso Bionics公司正在福特汽车公司的密歇根州装配工厂测试其EksoVest套装，使用该套装的工人报告说，日常工作中颈部的压力变小了。EksoVest减少了重复运动带来的损伤，与其他竞争产品不同，它不需要电池或机器人就能提供相应的辅助。Ekso的首席技术官表示，长远来看，要在最终使用动力外骨骼之前让工人习惯这种技术。
Sarcos是另一家知名的外骨骼制造商，从Schlumberger、Caterpillar、微软、GE投资部门等投资者那里筹集了资金。Sarcos更专注于遥控机器人和动力外骨骼，可以重复提起200磅的重物。达美航空公司最近表示，它将使用Sarcos的这项技术。
该领域还有Strong Arm Technologies公司，该公司生产仪态测量和提升辅助可穿戴设备。Strong Arm主要的宣传点是，在受伤或事故风险发生前进行干预的预测能力，定位为一个以劳动为中心的风险管理平台。
人类仍然需要做一些肮脏和危险的工作，可穿戴设备和外骨骼将增强人类的工作能力，同时也会提高安全性。
5、加工、生产和装配
自动化首先会出现肮脏、枯燥和危险的工作场景中。
大规模生产流水线中的许多人类工作已经被自动化了。像工业机器人和3D打印这样的网络系统在现代工厂中越来越普遍。机器人变得更便宜、更准确、更安全、更普遍。
消费者的需求也在变化，制造商正试图跟上日益增长的定制化和多样化的需求。
工业4.0的愿景中，有完全智能的工厂，其中联网的机器和产品通过物联网技术进行通信，不仅仅是制造原型和组装一系列特定的产品，还会基于消费者反馈和预测信息对这些产品进行迭代。
模块化生产支持定制
在我们进入一个人类基本上与制造业无关的世界之前，模块化设计可以帮助现有工厂变得更加灵活。
模块化使得工厂可以更加流线化地进行定制，而不是像传统的流水线一样。模块化可以以更小的部件或模块的形式出现，来生产个性化更强的产品。它也可能是设备，比如可以在机器人和机器上使用可交换的终端效应器，从而可以进行更多种类产品的加工。
目前，大规模生产已经在为满足消费者对更大定制化和多样化的需求而进行重新设计。波士顿咨询调查显示， 90%的汽车制造商表示，预计到2030年，将装配模块化生产线。模块化设备将允许更多的模型从相同的生产线中脱离出去。
创业公司也正在利用向模块化转变的机会。
Vention公司可以根据需求定制工业设备。从Vention的模块化部件中进行选择，一个公司只要上传他们想要的设备的CAD设计就行了，3天后就会开始交付专门的工具或机器人设备。许多现有的工厂都在通过使用简单的协作机器人臂或定制机器完成的零散工作，随着各地工厂都在寻找提高效率的方法，这些解决方案将获得增长空间。
模块化生产将影响提供更多产品定制的行业。例如，个性化医疗正在推动满足更小、更有针对性的需求。在医药制造业中，模块化使得制造商能够生产各种产品，并且更快地进行转换。
机器人将单一化的工作自动化
工业机器人的采用导致了制造业工作岗位的减少，制造业工作岗位数十年来一直在下降。正如美国美林银行的一份报告所解释的:“机器人增多，人类减少。”
但最新的机器人技术浪潮，似乎正在帮助人类工人更好地完成工作。
协作机器人可通过辅助运动来进行编程。首先，它们复制人们的手工向前移动来“学习”。这些机器人被认为是用于协作的，因为它们可以和人类一起工作。
这些是真正的合作，还是会使人类劳动力变得多余，仍有待观察。在田纳西州的日产(Nissan)工厂增加了自动导航车辆后，没有任何物料搬运工因生产率提高而被辞退。欧洲飞机制造商空中客车(Airbus)公司也使用移动机器人与人类一起工作。
哪怕是最好的机器人仍然存在局限性，但经济学家担心自动化最终会导致劳动力大规模重组。
由于世界范围内的劳动力成本上升，机器人技术正在引发新一轮的回流——制造业回归美国。
波士顿咨询在2015年进行的一项调查显示，接受调查的美国制造商中有24%表示他们正在积极地将生产线从中国转移回美国，或者计划在未来两年内这样做，这一数据在2012年仅为10%。大多数人认为，自动化成本的降低，使美国更具竞争力。
就单一化的工作来说，比如包装、分拣、重复提升等，机器人变得非常有价值。协作机器人制造商Universal Robots表示，工厂采用它的一些机器人手臂，平均在195天内就能回本。总体而言，平均一个协同机器人售价为24000美元。
之前，我们已经确定了80多家机器人创业公司，但对于重型机械加工而言，ABB，三菱，Fanuc和Yaskawa等大型工业企业仍然占据了显着的市场份额。
在短期内，协作机器人的可重新编程特性将使制造公司的定制化程度提高，并与现有设备和员工并行工作。然而，从更长的时间范围考虑，机器人将成为向“熄灯”制造迈进的引擎。
3D打印
对于某些大规模生产的产品，3D打印的运用，或许不会颠覆注塑成型的规模经济。但对于较小规模的生产，使用3D打印是有意义的。
通过使用3D打印制造的零部件，通用电气制造的发动机所需的燃料比以前的设计少了15%。通用电气表示，它将在2018年开始对这些发动机进行潜在的飞行测试。
随着大规模定制在某些消费产品中兴起，制造商将越来越多地转向3D打印。
鞋子已成为一种流行的用例。例如，阿迪达斯与Carbon合作大规模定制运动鞋。另外，像Voxel8和Wiiv等其他3D打印服务公司已经专门用鞋子使用案例来定位自己的业务。
仅仅几年后，在消费电子产品、服装和其他配件中看到大规模定制的部件可能会更加普遍——这些零部件都是通过3D打印技术生产出来的。此外，如果火箭打印创业公司Relativity Space有所突破，该技术也将用于建设大规模工业。
工业3D打印是更广阔的应用领域中最热门的领域，许多创业公司都致力于提供包括碳纤维或其他具有奇特属性的金属的先进材料。
6、质量保证
随着工厂数字化，质量保证将越来越多地嵌入到组织的代码库中。机器学习支持的数据平台，如Fero，Sight Machine和Uptake等，将能够将精益生产原理编入系统的内部运作中。
计算机视觉和区块链技术已经出现，并提供了一些令人信服的替代方法来追踪生产质量。
计算机视觉
在大规模生产中，检查每个产品是否符合规格要求是一项非常枯燥的工作，而且还会受到人为错误的限制。相比之下，未来的工厂会使用机器视觉来扫描人眼可能忽略的瑕疵。
风投支持的创业公司，如Instrumental正在训练人工智能来发现制造问题。著名的人工智能专家吴恩达创立了一个以新制造业为重心的创业公司Landing.ai，该公司已经与富士康建立了合作关系。(以下是 Landing.ai识别缺陷模块的一个视图。)
电子学中，有许多瑕疵甚至对人眼都看不到。能够即时识别和分类缺陷将使质量控制自动化，会使工厂更具竞争力。
区块链将有助于召回
2017年8月，沃尔玛，?Kroger，雀巢和联合利华等与IBM合作，通过加强供应链跟踪，利用区块链来改善食品安全。沃尔玛自2016年以来一直与IBM合作，并表示区块链技术有助于将追踪芒果的出货时间从7天缩短至2.2秒。
随着其他9家大型食品供应商加入IBM项目，食品行业在这种罕见的合作中也可以更好地实现安全召回。
同样，使用区块链或分布式分类账的工厂在召回时可以更好地定位。在加工食品或汽车的工厂中，单一的召回管理系统可以更迅速地找出故障零件或污染批次的来源，从而更有效地挽救生命和金钱。
7、仓储
“熄灯”仓库可能比“熄灯”工厂来得更快。
随着电子商务的兴起，对仓库空间的需求出现了爆炸式的增长。去年，仓库平均高度与2001年相比增长了21%，2017年10月，新仓库建设支出达到高峰，达到了23亿美元。
仓储机器人
亚马逊以7.75亿美元的价格收购了Kiva Systems，引发了机器人制造商之间的军备竞赛。借着电子商务浪潮和全行业按时交付订单的压力，我们目睹了致力于提高效率的机器人创业公司大量涌现。
最近，其他类似Kiva的公司，包括Fetch Robotics和GreyOrange，也在关注仓储自动化的其他领域，如分拣和装货。
一些初创公司，如Ready Robotics和Locus已经运用传统的机器人臂来打包电子商务订单中的商品，尽管它们的协作特性使其更加适用许多工业任务。
以制造商和硬件为重点的投资者将继续寻找下一个比现状要好10倍的机器人制造商。而更便宜和更灵活的机器人的经济性可能意味着，在短期内，我们将看到更多的机器人和人类一起工作。
用于扫描的人工智能
随着计算机视觉融合到企业资源规划中，在对产品进行分类、扫描和发现缺陷时将需要更少的工人和剪贴板。
例如，Aquifi将计算机视觉技术运用到了固定的IIoT和手持式扫描仪上，可以测量产品尺寸，计算码垛中箱子的数量，并检查箱子的质量。 目前，这通常是通过剪贴板，肉眼和间歇扫描完成的。
对于IIoT来说，计算机视觉将会变得越来越重要，它可以将仓库中发生的事情实时传递出来。
8、运输和供应链管理?
一旦产品被包装和码垛，高效率地把它们运送出去是一项艰巨的任务。随着成千上万的SKU数字和订单的管理，其复杂程度可以令人震惊——而企业资源规划(ERP)软件可能已经难以应对了。
但物联网和区块链技术仍然能够使实时供应链管理变得更加细化。
卡车和车队远程信息处理物联网
一般来说，人们对物品在整个供应链中的实时位置缺乏认识。
近年来，车队远程信息处理领域出现了几次大的资本退出，Verizon收购了FleetMatics和Telogis。随着供应链分散化和自动化，物联网和运输软件将变得越来越重要。
此外，自动卡车的出现可能意味着自动系统将能够实现在收到提单后交付、卸载和收费。这将带来更绿色、更高效的交付，会计核算也会更简化。
Uber和特斯拉都有自动卡车计划，Starsky Robotics最近从Y Combinator，Sam Altman和Data Collective等投资者手中募集了近2000万美元，专门用于研究自动驾驶的长途货车。
区块链
如上所述，一些区块链创业公司正试图将供应链管理软件放入分布式账本中。
探索这些技术的意愿表明，这个领域早就应该数字化
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