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德国倍福信息技术的作用是使机器能够看到、说话和思考
发布时间:2021-05-26        浏览次数:192        返回列表
         采访贝克霍夫自动化公司总经理汉斯·贝克霍夫和奥地利贝克霍夫公司总经理阿明·佩利文。
 
        德国倍福之世界辽阔多彩。对企业家来说,挑战在于“简单地”抓住机会,识别未来的技术并将其转化为解决方案。这是汉斯·贝克霍夫本人40年来坚持的基本原则。他的创新精神似乎是无穷无尽的。人类控制技术是他目前新思想的灵感来源之一,你将在下面的采访中发现。他与Armin Pehlivan一起,为机器编程的新方法提供了令人兴奋的见解。

         Beckhoff先生,您从一开始就关注IT行业。为什么会这样?
 
        汉斯·贝克霍夫:它一直是半导体行业的推动力。与此相反,工业电子产品的市场相对较小。这就是为什么我们在1985年决定将IT技术用于我们的目的。这种信息技术和自动化技术的结合从一开始就被证明是卓有成效的。通过专注于基于PC的控制,我们始终拥有强大的处理器和先进的操作系统,并能够在此基础上创建提供***佳性能的控制技术。
 
        对于Beckhoff自动化来说,边缘计算基本上不是什么新鲜事?
 
        汉斯·贝克霍夫:没错,因为在我们基于PC的控制技术中,edge电脑所需的功能是固有的。也就是说,对边缘控制器的需求增加对我们是有利的。这是因为我们紧凑的IPCs,比如C6015,通常被认为是实现边缘计算的经典控制器的***补充。
 
        Armin Pehlivan:除了我们的小型DIN-rail嵌入式pc之外,EK9160物联网总线耦合器也非常适合用作边缘设备。它是一个较小的、独立的控制器,可以将所有类型的数据(无论是数字还是模拟数据)传输到云端,在某些情况下甚至可以进行预处理。此外,EK9160的安装和配置也很简单。这意味着,对于不太懂技术的人来说,这个控制器也是一个***的边缘计算使能器。
 
         TwinCAT云工程允许在Industrie 4.0环境下远程操作和维护全球分布式控制系统。
 
         Beckhoff Automation在多大程度上成为未来发展的榜样,特别是在语音(听/说)、视觉和机器学习(智能)方面?
 
        汉斯·贝克霍夫:大自然总是为我们提供一个伟大的学习资源。例如,就人类控制技术而言,进化论已经规定,除了少数例外,这是由中枢神经系统调节的。因此,我们的大脑就像一个模块化的中央计算机,通过我们的神经系统访问整个身体的封闭过程图像。Beckhoff控制器的设计与此类似:我们使用EtherCAT作为通信媒介,它将收集到的所有信号转发给控制器。就像我们的大脑可以同时处理多种感官输入,比如视觉、听觉或触觉一样,我们的TwinCAT控制软件也可以在适当的算法帮助下完成这项工作。
 
        Armin Pehlivan:关于我们控制器的性能,我们再次受益于IT行业的成就。基于PC的控制技术可以在硬件和软件两个方面***地扩展。通过多核和现在的多核技术,理论上我们可以将经典工艺流程、测量技术、图像处理、人工智能或运动所需的计算能力分配到256核,但实际上我们提供48核控制器。

        您认为TwinCAT语音的未来应用是什么?
 
        汉斯·贝克霍夫:人类为了交换意见而互相交谈是“正常的”。从这个角度来看,语音输入和输出是一个非常自然的人机界面,未来可以从中期待好的事情。奥地利目前正在进行一个试点项目,将语音输入用于编程,但Armin Pehlivan可以为您提供有关这方面的手信息。
 
        Armin Behlivan:到目前为止,大多数的语音应用程序都局限于单独的命令:机器或系统只是被简单地指示做什么,然后它又做什么。或者,相反地,机器使用语音输出来表示它在某个地方有故障。然而,贝克霍夫自动化公司有一个更为雄心勃勃的目标:我们希望与机器进行适当的对话,双方都能提出和回答问题。
 
        你能详细介绍一下正在进行的演讲项目吗?
 
        阿明·佩利文:不幸的是,我不能透露细节,但我可以用一个例子来展示我们目前正在做的工作。如果我们假设我向另一个人发出“请买一升牛奶”的命令,那么我就会自动触发一系列更大的行动。那是因为要买牛奶,当事人必须离开家。他们必须知道哪些商店卖牛奶,在哪里可以找到这样的商店。在去那里的路上,他们必须遵守交通规则。在商店里,这个人必须与其他人互动,并在结账时排队。因此,执行这个“购买牛奶”命令已经涉及到很多后台活动。我们现在正试图用TwinCAT语言来解决这种复杂的编程问题。将来,终端客户应该能够用语音命令重新编程。
 
        汉斯·贝克霍夫:因此可以假设,未来将使用耳机与机器进行通信。
 
        否则你会设想哪些未来情景?
 
        汉斯·贝克霍夫:机器视觉是另一个毫无疑问会比现在更流行的话题。与人类的相似之处也可以在这里画出来。眼睛作为我们的通用传感器,使我们能够识别人和物体,估计距离或检测碰撞风险。所有这些都同样可以通过相机实现。因此,我们预计,随着传统传感器的重要性逐渐降低,每台机器使用10到30个摄像头在某个时候将变得司空见惯。无论哪种方式,我们都为TwinCAT Vision的这种场景提供了佳装备,因为我们将图像处理视为控制技术的一个组成部分,而不是单独的技术功能。因此,我们可以以与操作PLC相同的速度执行图像处理评估。
 
        XPlanar,一种用于产品运输的“飞毯”:平面瓷砖不仅可以布置成矩形表面,还可以设计成高度可定制的布局,以适应特定的应用。
 
        我们可以从贝克霍夫自动化公司期待的下一次重大革命是什么?
 
        汉斯·贝克霍夫:我们在成立公司时就下定决心,每年都要公布进化的发展,每五到七年在市场上发起一场真正的革命。我们一直坚持这个路线图直到今天。以前的亮点包括基于PC的机器控制器和集成软盘驱动器(1985年),有史以来款带有LCD显示屏的紧凑型IPC,以及总线终端——现在是自动化技术的完全标准组件,我们发明了它,但不幸的是没有获得。TwinCAT于1996年问世,EtherCAT于2003年问世,如今已成为全球工业通信标准。TwinSAFE是我们基于软件的安全解决方案,它的推出是我们公司历史上又一个技术里程碑。近引起关注的“革命”是XTS线性运输系统和XPlanar flying motion系统——一种用于产品运输的“飞毯”。因为我们现在能够创造任意形状的磁场,在未来几年,在驱动技术领域将会有更多的创新成果问世。我已经预测到了。

        Armin Pehlivan:我们还预计整个云计算领域的创新解决方案将具有巨大的潜力。在这方面,我们已经有了一些概念,这些概念或处于规划阶段,或正在实施中。我们从TwinCAT云工程开始,它允许用户通过互联网浏览器使用TwinCAT。因此,该软件不再需要安装在用户自己的计算机上,以便访问现有的TwinCAT工程和运行时产品。对于许多公司来说,这是一个有趣的前景,因为它允许他们独立于自己的中心it使用基于web的自动化解决方案,而且它也是协作工作的理想选择。
 
        机器学习领域的旅程将带我们走向何方?
 
        汉斯·贝克霍夫:机器学习的基本思想是不再遵循为特定任务设计解决方案然后将这些解决方案转化为算法的经典工程路线,而是使所需的算法能够从模型过程数据中学习。我们提供了一个高性能的执行模块,用于训练具有TF3800 TwinCAT 3函数的经典机器学习算法和具有TF3810 TwinCAT 3函数的训练神经网络。这两种机器都被称为推理机,它们被我们的客户用作产品。从PLC的角度来看,这些是实现人工智能算法的功能模块。算法或神经网络是在PyTorch、TensorFlow或MATLAB等已建立的框架中训练的®. 学习到的信息作为描述文件加载到推理机中。支持标准化的交换格式开放式神经网络交换(ONNX),使自动化和数据科学的世界无缝融合。因此,社区中可用的培训计划可用于培训算法并在我们的控制器中实现它们。
 
        阿明·佩利文:这创造了一个的循环。我们在机器上采集数据,将其整合到训练软件中,然后在推理机上执行训练软件的结果。因此,以锯床为例,有可能对三个在算法上很难连接的值进行训练,从而获得有关锯片锋利度的可靠状态信息。
 
        汉斯·贝克霍夫:将多个传感器数据合并成一个公共的、高级的信号通常是一个非常适合机器学习和神经网络的领域。我们也在自己的产品中使用这种技术。例如,xplana由任意数量的神经网络支持。机器学习基本上是一门跨学科的技术,它不仅应用于技术领域,而且应用于社会的各个领域。
 
         界限在哪里-有一天一切都会控制自己吗?
 
        汉斯·贝克霍夫:如果次工业革命的成功被视为增强肌肉力量,那么人工智能可以被视为增强思维能力。尽管现在让机器来减轻我们的各种任务已司空见惯,但许多人却极不愿意放弃思考和决策的权力。我们决不应该害怕,作为人类,我们会变得“无用”。毕竟,自动化技术本身就有一个根深蒂固的人性方面。为了掌握复杂的任务,需要在产品和解决方案的提供者和使用者之间建立良好的对话基础。令我非常高兴的是,奥地利贝克霍夫团队非常善于赢得许多客户的信任。他们也经常参与一些令人兴奋的项目,因为奥地利人比德国客户更愿意接受“疯狂的新想法”。Armin Pehlivan概述的使用语音输入编程的方法就是好的例子。











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2021-05-26本文摘自网络



 

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