KEM Konstruktion 主編 Michael Corban對B&R 首席技術(shù)官 Florian Schneeberger的采訪； Florian Schneeberger 解釋了軟件和 IT 以及人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等主題在 B&R 中的作用，以及為什么自動(dòng)化趨勢正朝著標(biāo)準(zhǔn)化和互操作性的方向發(fā)展。

您自2022年5月起擔(dān)任B&R的新任首席技術(shù)官。作為一名工程師，您也帶來了大量的信息技術(shù)知識。軟件和IT對B&R有多重要？

Schneeberger：軟件已經(jīng)變得非常重要，自適應(yīng)制造就是一個(gè)很好的例子。在這里，我們在機(jī)電一體化和機(jī)器人技術(shù)方面投入了大量資金，同時(shí)軟件所占的份額也非常高。此外，從機(jī)器控制到云基礎(chǔ)設(shè)施，一致性程度也在不斷提高--IT 和 OT 的整合、軟件在這里也變得越來越重要。這就是我們投資為物聯(lián)網(wǎng)提供強(qiáng)大的物聯(lián)網(wǎng)解決方案的原因。

為什么？

Schneeberger：在此基礎(chǔ)上，我們的客戶可以非常容易地圍繞他們的機(jī)器構(gòu)建平臺(tái)產(chǎn)品，從而提高他們的競爭力。我們的專長是生成相關(guān)數(shù)據(jù)，并將其整合到物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序中--無論是在機(jī)器的控制系統(tǒng)上還是在云中。在此過程中，我們也會(huì)處理專有數(shù)據(jù)協(xié)議，但隨后會(huì)通過 OPC UA 等標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議提供所有數(shù)據(jù)。換句話說：我們將自己視為數(shù)據(jù)提供商。

物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)有多重要？

Schneeberger：在物聯(lián)網(wǎng)和云環(huán)境中，專有系統(tǒng)沒有未來；互操作性和標(biāo)準(zhǔn)化更為重要。在我看來，這是行業(yè)的關(guān)鍵問題。自適應(yīng)制造尤其受益于此--它必須能夠連接來自多個(gè)供應(yīng)商的系統(tǒng)。這就是為什么我們B&R關(guān)注的是數(shù)據(jù)和邊緣，而不是上面的平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施。同樣重要的是，我們的機(jī)電一體化系統(tǒng)應(yīng)用程序應(yīng)盡可能標(biāo)準(zhǔn)化地在邊緣或云端運(yùn)行，這反過來又強(qiáng)調(diào)了軟件的重要性。

您能舉例說明嗎？

Schneeberger：以我們的 Acopostrak 運(yùn)輸系統(tǒng)為例。在這里，我們希望為客戶提供預(yù)測性維護(hù)應(yīng)用，通過機(jī)器學(xué)習(xí)來記錄和評估滾筒的磨損情況。為什么要這樣做？因?yàn)檫@樣可以確保我們系統(tǒng)的可靠性，防止意外停產(chǎn)。創(chuàng)建這樣的應(yīng)用程序需要特殊的專業(yè)技術(shù)，Acopostrak 就是其中之一。而我們擁有這些技術(shù)。

它是如何工作的？

Schneeberger：具體來說，我們將 Acopostrak 系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)匯集到云中，在此基礎(chǔ)上開發(fā)出一種算法，可以非常精確地預(yù)測現(xiàn)場系統(tǒng)的狀況，或者換一種說法，確定最佳維護(hù)時(shí)間。然后，我們通過一個(gè)可在機(jī)器控制系統(tǒng)中運(yùn)行的應(yīng)用程序向客戶提供這種算法。

除了預(yù)測性維護(hù)，你們還關(guān)注哪些其他應(yīng)用？

Schneeberger：在使用我們的相機(jī)進(jìn)行圖像處理方面，我們正在研究異常檢測或更廣泛的圖像數(shù)據(jù)分析和使用。順便說一下，這也是應(yīng)用程序在攝像機(jī)中運(yùn)行最好的領(lǐng)域。否則，通過網(wǎng)絡(luò)傳輸大量數(shù)據(jù)的效率會(huì)非常低，最好是直接在攝像機(jī)上運(yùn)行圖像數(shù)據(jù)分析。

說到數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能（AI）在B&R 中扮演什么角色？

Schneeberger：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，不同于 ChatGPT 等生成式人工智能。機(jī)器學(xué)習(xí)使用一個(gè)非常大的定義數(shù)據(jù)集來計(jì)算概率。而人工智能的基礎(chǔ)更為廣泛，可以獨(dú)立得出結(jié)論。未來，人工智能肯定會(huì)在軟件生成方面發(fā)揮重要作用。尤其是當(dāng)我們想給機(jī)器下達(dá)語義指令時(shí)--即 "請先做這個(gè)，然后再做那個(gè)"。順便說一句，在自動(dòng)生成代碼的過程中，模擬和測試將變得更加重要?？梢韵胂螅斯ぶ悄苌傻拇a將由人工智能通過與數(shù)字孿生系統(tǒng)進(jìn)行模擬來進(jìn)一步優(yōu)化--這是非常令人興奮的，也將很快實(shí)現(xiàn)。不過，具體來說，我們目前主要致力于機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

那么，人工智能能否幫助緩解熟練程序員和軟件開發(fā)人員短缺的問題呢？

Schneeberger：人工智能將無法取代軟件開發(fā)人員--歸根結(jié)底，必須始終由有頭腦的人來組織和控制結(jié)果。這將更多地是一個(gè)讓程序員和軟件開發(fā)人員的工作變得簡單的問題。