PREFACE/ 前 言

這是《tec.news》的第50期。行至半百，征途未竟。在工業價值創造經歷深層變革的時代，它意味著一份不曾動搖的堅守。從工業4.0到數字平臺，再到電氣化轉型，世界幾經重塑。而浩亭始終未變——不只描繪未來，更親手塑造未來。

注：本文為tec.news 50部分摘要，更多精彩內容請點擊“此處”查看完整版。

01 自動化正在創造未來，因為它正在重塑自我

幾十年來，自動化一直是工業生產的基石之一。經典自動化的成功要素包括:基于規則的流程、剛性結構、現場總線、PLC邏輯以及精確預編程的響應——從而實現流程的確定性優化。

然而，面對未來，這一理念已顯不足。因為自動化并非停滯不前——相反，它正發生根本性變革。

自動化與自主性相遇

將自主原則融入傳統工業流程需要在多個層面進行變革。基于規則的原理(工業控制的基本要求)必須與能夠做出情境決策的技術相結合。數字化正強勢進入自動化領域:人工智能流程、數據空間、語義模型和數字孿生構成了系統的基礎，使其不再僅能反應，更能主動行動。

例如德國人工智能研究中心為未來自動化系統開發的架構模型，展示了自主軟件代理與數字影像將如何實現交互。這清楚地表明，未來自動化不應再被理解為僵化的構造，而應視為數據、決策系統與靈活模塊之間鮮活的互動。

自主性并非取代傳統自動化，而更是其邏輯發展的必然。

全電氣時代作為系統性框架

全電氣時代構成了在可持續性背景下被整體審視的系統。電氣化、數字化與自動化正融合形成一體化的整體系統。能源、交通、工業價值創造，對自主的、數據驅動系統的需求正無處不在涌現。因此，自動化正呈現出跨行業、網絡化和軟件驅動的特點。

02 浩亭穩步邁向網絡化、柔性化工廠

通過這種方式，浩亭正堅定不移地朝著實現自主、全面聯網的生產目標邁進，并為全球協同的生產運營奠定基礎。

超越單個步驟的簡單加總

自主自動化能顯著提升效率。重點不再僅僅是優化單個流程，而是轉向設備的網絡化控制，以及覆蓋整個價值鏈的規劃與物流。面對動態變化的客戶需求，柔性互聯的系統與軟件支持的控制系統正變得不可或缺。

自主制造流程的基礎

?MOM作為數據樞紐

MOM平臺將系統與設備聯網，創建一致的數據流，確保流程透明化，并提供實時過程監控。由此，它構成了邁向更高自動化水平的核心環節。

?借助AMR實現自主物料流轉

AMR負責物料運輸、裝卸載以及存儲。這些流程減少了等待時間，避免了瓶頸，同時提升了生產柔性。

?透明化提升效率

實時數據使流程狀態可視化，有助于在早期階段識別瓶頸，并支持動態資源規劃。這持續地改善了質量與效率。

盡管這些系統已經部署完畢并已準備就緒，但在全球所有工廠全面推廣仍需長達三年時間。此次擴展計劃采取循序漸進的方式，根據各工廠的具體情況，以穩定且可持續的方式推進。

03 時間序列：制造業人工智能的基石

現階段，人類仍處于控制回路的核心位置。

工業正坐擁一座數據寶庫，絕不能輕易放棄。 絕不能輕易放棄。

目前，四大領域展現出巨大潛力：工程設計、仿真模擬、視覺系統，以及最具前景的時間序列分析。在工程領域，AI系統可輔助完成設計、參數化設置與文檔生成。仿真領域則通過AI模型更快速、更輕松地映射復雜物理過程。機器視覺仍是工業AI的基石，而時間序列分析即將引發下一輪技術飛躍。

基于AI的輔助系統（如大語言模型）未來或可簡化設備操作與配置流程，從而緩解技術人才短缺壓力。但關鍵在于：應用與運營成本必須產生實際效益。并非每項創新都能立即實現商業價值，雖然概念驗證層出不窮，但真正規模化落地仍屬罕見。尤其在時間序列領域，當前正積極開發大型基礎模型，這些模型與文本數據處理類似，都是在廣泛的數據基礎上進行訓練的。

變革必將到來，但不會一蹴而就。雖然自動化周期正在縮短，完全自主的生產鏈仍需多年發展。可以肯定的是：AI不會取代自動化，而是會拓展自動化，逐步引領行業從傳統的控制系統轉向數據驅動的自學習系統。

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