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在確保安全、高效使用機器人的傳感器和系統(tǒng)解決方案領(lǐng)域，SICK 正在實行模式轉(zhuǎn)變。Integrated Automation高級副總裁 Volker Glöckle 闡述了這一市場的動態(tài)變化，以及 SICK 成為解決方案提供商的路徑。
Glöckle 先生，“Integrated Automation”部門的任務(wù)是將 SICK 打造成自動化應(yīng)用解決方案的提供商。您怎樣實現(xiàn)這一目標？
Glöckle：值得慶幸的是，我們并不是從零開始：多年來，SICK 在為機器人應(yīng)用開發(fā)自動化和安全解決方案方面積蓄了強大的實力 —— 但到目前為止，這些解決方案都是相互孤立的。我們希望通過將機器人理解成一個整體系統(tǒng)來解決這個問題，專注于傳感器的主要應(yīng)用領(lǐng)域，從而滿足高安全性和高生產(chǎn)效率的要求。當然，我們?nèi)詴^續(xù)為機器人制造商和集成商提供傳感器
該整體解決方案的必要性源自于哪里？
Glöckle：提高自動化水平一直是所有行業(yè)的主要驅(qū)動力之一，也是我們持續(xù)增長的保障。此外還包括新的技術(shù)可能性。例如，如今的算力似乎已不再重要，客戶的要求越來越高，應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣。所有這些都產(chǎn)生了巨大的動力。解決方案不再局限于個別行業(yè)。對我們來說，這意味著我們要與機器人制造商緊密合作，共同為客戶的個性化應(yīng)用開發(fā)理想的解決方案。
整體解決方案的具體開發(fā)過程是怎樣的？
Glöckle：首先是觀察和學(xué)習。我們對應(yīng)用場景了解得越多，我們就能更好地為其量身定制整體解決方案。同時，我們收集的數(shù)據(jù)和應(yīng)用案例越多，我們就越能針對性地開發(fā)新解決方案。隨著時間的推移，我們的積累逐漸豐厚，我們可以在此基礎(chǔ)上更快速、更高效地實現(xiàn)客戶項目。
那么數(shù)據(jù)源自于哪里？
Glöckle：大部分的數(shù)據(jù)都通過傳感器生成。我們的數(shù)字平臺 App Space 和 Integration Space 以及基于此實現(xiàn)的功能和服務(wù)，可以幫助我們合并和解析數(shù)據(jù)。當然，我們也充分利用了來自客戶系統(tǒng)的流程數(shù)據(jù)
人工智能在新解決方案中發(fā)揮了多大作用？
Glöckle：人工智能，具體來說是 Deep Learning，一個關(guān)鍵的組成部分，為我們開啟了全新的可能性。當必須考慮應(yīng)用中的差異，而這些差異又無法通過靜態(tài)編程來體現(xiàn)時，AI 就能充分發(fā)揮潛力。例如，物流領(lǐng)域中的機器人揀貨。此時可以通過 Deep Learning 學(xué)習新的產(chǎn)品或改變后的產(chǎn)品功能，即重新訓(xùn)練算法，投入可控且無需深入的編程知識。除了提高耐用性之外，學(xué)習新的場景，讓客戶更容易、更方便地適應(yīng)變化后的框架條件，也是我們的系統(tǒng)所努力的方向。
也就是說，易操作性非常重要。那么你們采取了哪些措施來改進這一點？
Glöckle：我們與機器人制造商的合作比以前更加緊密，我們的解決方案從一開始就被集成。我們的安全和引導(dǎo)解決方案以理想的方式集成到機器人控制系統(tǒng)中。例如，我們的解決方案可以通過機器人操作面板輕松實現(xiàn)參數(shù)設(shè)定和可視化。我們在 2022 年推出的 SARA-App（“SICK Augmented Reality Assistant”的簡稱）也讓一切變得更加簡單。通過平板電腦或智能手機進行故障診斷和操作，大幅降低了員工使用應(yīng)用程序的復(fù)雜性。
解決方案正好及時出現(xiàn)，你們是如何做到的？
Glöckle：正如我所說，我們在這條道路上已經(jīng)走了很長時間，諸如用于仿真的數(shù)字化雙胞胎、用于提高效率的動態(tài)安全解決方案，或者用于提高靈活性和耐用性的 Deep Learning 等主題，早已在我們公司的許多領(lǐng)域得到實施。現(xiàn)在，我們正在為客戶整合這些因素。正如開頭所提到的：我們要認真傾聽，結(jié)合專業(yè)能力，然后得出正確的結(jié)論。
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