“装备制造中工业互联网的若干应用包括：在产品研发中，虚实融合、协同设计；在加工制造中的智能过程控制；在仓储物流过程中的智能仓储、车间，仓储机器人物流；带有预测性的监控维护。”中国工程院院士、华中科技大学原校长李培根在此次大会上，作了题为 《装备制造中工业互联网的若干应用》的主旨报告。
“首先，对于任何企业来讲，产品开发都是至关重要的环节。现在因为有工业互联网，使得企业有可能在一个虚拟的环境中协同设计。”李培根举例道，福特公司利用VR技术建立一个虚拟实验工厂，不同地区的工程师可以凭借全息车辆原型进行实时合作。参与者不但可以对3D全息影像进行360度的观察，还可以走进1∶1大小的全息车体中，从而完善车辆的设计细节，包括方向盘的位置，油门脚踏板的角度以及仪表盘的设计等。公司不必再制造昂贵的实体原型，也让不同地区的参与者免去了舟车劳顿。
而作为许多装备重要的组成部分——涡轮机设计是一项多学科工作，涉及空气动力学、结构、声学和热学等方面，要验证可操作性并同时满足当前法规。李培根表示，数字孪生技术可以帮助设计师做出明智的设计决策，优化发动机性能，增加认证信心并缩短开发时间。
其次，对于加工制造中的智能过程控制环节，李培根认为， “制造业中的工业互联网的应用，要深入工业的物理过程，如果工业互联网不深入到物理过程，那还是浅层次的应用。”会上，李培根演示了华中数控和宝鸡机床联合开发的数控加工系统。其中，物理机床采集数据，而数字孪生、大数据平台在收集数据之后进行实时仿真，反过来控制物理机床。 “如果没有对实际物理加工过程的控制，那工业互联网的应用就只能在表层上。智能控制 （Mazak）很早就有对机床进行热补偿、振动意识等操作，未来机床实时控制离不开工业互联网。”
“此外，质量检测也是工业制造和制造业中很多部门重要的环节之一。如LED芯片检测、液晶屏检测、光伏EL（ElectroLuminescence，电子发光检测）检测、汽车零部件检测、钢材表面缺陷识别、纺织面料瑕疵识别等，通过机器视觉检测，比人眼效果好得多。而有些机器视觉的上传、比对等环节需要工业互联网的支持。”李培根进一步对加工制造中的智能过程控制环节举例道。
“第三，在仓储物流环节，我要着重讲一下未来将用得越来越多的 ‘自主移动机器人 （AMR，AutomaticMobileRobot）’。”李培根指出，AMR的运行不需要地面二维码、磁祭等预设装置，而依靠SLAM(simultane－ouslocalizationandmapping)系统定位导航。如果把AGV比作仓内轨道交通，那么AMR可以视为 “类自动驾驶”机器人。
AMR不仅可以与仓储环境进行交互，一旦仓内布局发生变化，AMR也能够迅速重新构建地图，节省重新部署环境的时间与成本。而导航方式主要有激光 SLAM与视觉SLAM （VSLAM）两种，激光SLAM起步较早，但成本高，视觉导航AMR通过VSLAM系统能够实现地图构建、自主定位、环境感知，具备自主路径规划、智能避障、智能跟随等能力。
“最后是运行维护，其中重要的是要做好预测性维护，这需要工业物联网、5G的支持。”李培根表示，工厂设备远程运维能力，突破工厂边界，实现跨工厂、跨地域远程故障诊断和维修。
“在这方面，GE做得非常不错，他们的传感器收集数据，然后，数据通过互联网、工业互联网进行分析，判断发动机的运行状态是否正常等。”李培根介绍，在 GETransportation工厂，柴油机从入厂接入Prefix平台开始，柴油机的所有数据都将通过传感器安全地送到Prefix云端进行实时的数据分析。Prefix工业物联网大数据云平台可不间断远程监控及诊断、预测性维护洞察等。
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