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对工业数字化之反思
奥地利福拉尔贝格州数字化工厂技术总监罗伯特·梅尔茨（Robert Merz）在接受印第安纳大学 的采访中，当探讨到数字孪生和人工智能在工业生产中的潜力时。他阐述了当今的科学研究和生产应用之间已经出现的那些令人振奋的机遇，以及在未来这类趋势仍将持续的原因。
采访：ROBERT KOREC，公关与传播顾问
IIoT 和工业 4.0 是已经存在多年的概念 ， 它们不仅仅是存在于zenon之中。二者似乎并没有失去任何相关性。回顾过去，您如何看待这个趋势？
Robert Merz： 这些想法实际上可以追溯到 1970 年代。当时，CIM（计算机集成制造）和CAx（计算机辅助x）被用来研究计算机如何帮助改进公司不同领域的流程。这在刚开始时显得步履蹒跚，但在 30 年后的工业 4.0 的口号下开始复兴起来。这在过去是，现在仍然是一个好主意。然而，从本质上讲它们基本上都是同一回事，只是更加进化了。这其中有一个缓慢而稳定的过程。与此同时，人们从中已经取得了很多成就。越来越多的机器正在相互通信。然而，我们离理想和大肆宣传的愿景还很遥远。老实说，起初让我感到惊讶的是，连接机器并获得可用的数据实际上是非常困难的。当然，和其他人一样，我在当时也受到这类炒作的影响。但现在我已不再为此感到惊讶了。
福拉尔贝格州数字化工厂工业行业研究中心主要负责深入地研究工业生产中的IIoT和数字化。这个数字化工厂目前正在研究什么？
Merz：我们为自己设定了三个主要研究领域。第一， 数字经济系统。其次，人工智能在生产中的应用。 第三，无线电系统（wireless-X）应用。例如，我们 开发了一个云制造平台，并已经在生产中的一些场景中成功使用了人工智能。对我们来说，zenon是我们模型工厂中所有机器与HMI之间的中心接口，主要用于可视化和人机操作。
福拉尔贝格州数字工厂的研究结果在多大程度上可以转移到真实的公司运营中？
Merz： 由于我们研究的是实际问题，因此我们的研究成果是与现实世界中的实际问题直接相关的。然而，在公司中推广和实施这些研究成果相关的解决方案需要一定的时间和技能。因此，我们经常将创新项目与更高阶培训课程相结合。这样容易将我们的研究成果用于各公司的生产，特别是在质量控制或预测领域。不幸的是，我不被允许公开谈论这些项目。不过，作为一个例子，我可以公开我们的云平台，它目前正在福拉尔贝格州多家公司的培训研讨会上进行培训测试。
随着日益深化对网络化、IT控制下的工业生产的认知，人们的注意力正在转向安全性主题。您认为当前的挑战在哪里？
Merz：人们没有足够认真地对待网络安全，直到坏的事情发生为止。由于网络系统的复杂性，其安全性极难理解。这方面技能优秀的专业人士也是昂贵的。因此，导致问题的三个因素是缺乏意识、缺乏技能和高度复杂性。未来系统的复杂性可能还会增加，因此变革的逻辑杠杆是意识和培训。
借助人工智能，您认为工业生产的机遇和风险在哪里？
Merz：我看到了很多机会，但也看到了风险。这是一个如何正确处理的问题。对我来说，人工智能就像炸药。如果使用得当，它会是一个很好的帮助，可以使原本不可能实现的应用程序成为可能。而在坏人手中或被滥用的情况下，它是一种危险工具，所以它不仅能扩大收益，而且还能扩大问题。过去，简单的（数学）函数关系被用来描述某事或做出决定。如今，人工智能几乎可以实现无限复杂的算法，并通过数据进行调整。由于人工智能系统中允许设置众多参数，因此可以模拟非常复杂的关系——无论是质量控制、图像处理、预测等。不幸的是，大多数用户并不知道训练一个好的人工智能系统需要大量精心挑选的数据。这就像足球一样：若球队有一个糟糕的教练，没有任何针对特殊情况的训练，你不会成为世界冠军。
您认为工厂数字化的最大障碍在哪里？
Merz：能力、时间和金钱是显而易见的问题。此外还有两大因素。首先，必须从整体上考虑数字化。目前正在生产太多孤立的解决方案，无法快速展示投资回报率。其次，现有的设备群和系统非常异构化，很难找到一个共同协议。
您对企业当下数字化项目的成熟度评价如何？这对企业意味着什么？
Merz：说实话，目前所有的数字化项目都还比较小，然而其项目范围都很大。有些先驱者已经取得了很多成就，并且可以在某些领域展示相一致的数字化。但他们也在细节或可扩展性方面苦苦挣扎。而其它的则表现为各个系统都是一个数字孤岛，内含几乎没有任何专业性可言。对我们来说，这意味着我们必须与各公司就其目前所处的数字化层次进行讨论。对其中的一些公司来说，我们需要从技能研发和基础咨询开始起。而对于其它的，我们可以合作解决其复杂的技术问题。所以灵活性很重要。
标准化有多重要？
Merz： 这是数字化的关键基石之一。没有标准化，一切将变得难以扩展。
数字孪生通常被认为是智能工厂的重要组成部分。福拉尔贝格州有在研究这个话题吗？
Merz：是的，例如，我们正在开发一个数字孪生模拟系统，可以用来预测生产设施的能耗。另外，我们可以利用这些信息来改善可再生能源的使用或消除资源消耗的峰值。
在工业生产中，企业自身可再生能源发电的整合在多大程度上是一个问题？
Merz：这很大程度上取决于你所要讨论公司的具体要求。在大多数制造企业中，即使在所有可用空间配备了光伏电池的情况下，其自有发电量仅够满足所需能源量的5%。除了能源优化之外，还有其它的问题也会随之出现。也就是说，我们如何协调能源制造者、配送网络运营商和主要能源消费者之间的关系，从而实现整个系统的最佳运行？目标必须是 尽可能有效地使用可再生能源，而不是使电网过载， 尽可能少地使用化石能源。这需要所有相关人员的敏感数据，这些数据必须跨公司处理，严禁其不得用于未经授权的目的。这就是为何我们需要数字经济系统。为此，我们刚刚与一些合作伙伴提交了一个研究项目。这个话题将来在公司中会越来越重要。
如何促进研究机构与产业界之间的良好合作？
Merz：相互信任和对合作伙伴目标的理解是绝对必要的。我们只有通过团队合作才能取得成功。例如，在企业参与的所有项目中，我们至少每二周召开一次协调会议。对于公司来说，研发可以帮助解决一个可能已经与科学无关但实施起来仍然非常困难的问题。另一方面，有些创新尚未对投资回报率做出积极贡献，但对公司的未来至关重要。你不能指望科学家自己开发解决方案，然后以低成本应用它们。
未来几年的智能工厂愿景是什么样子的？我们能期待什么？
Merz： 愿景不会有太大变化。网络和数据的使用将至关重要。无线技术将得到越来越多的应用。我们将能够记录并更好地检测系统状态。人工智能助手将支持我们做出决策。不仅简单的手动工作将实现自动化。简单的、基于知识的工作也将由人工智能执行——所有这些都发生在数据边界内。
技术总监
福拉尔贝格州数字化工厂
Robert Merz出生于萨尔茨堡，毕业于维也纳工业大学电气工程专业。在 1990 年代，他参与了卡内基梅隆大学和斯坦福大学的3D打印工艺设计。随后，他在宝马公司担任系统工程师，并在萨尔茨堡工业大学担任机电一体化部门负责人。在福拉尔贝格应用科学大学，他曾担任自动化和机器人技术讲师、技术副 校长，并创立了微技术研究中心。