工业物联网（IIoT）在过去几年中已成为一个流行语。但是，这并不一定意味着每个制造商都能够充分利用其所提供的一切。以下是利用自动化为电子产品设计和制造带来创新的三个关键机会。
从几乎完全由机器人运行的大型制造工厂，到希望改进 一些关键生产流程的小公司，工业流程自动化正在以以前无法想象的方式改变制造业的面貌。然而，对于那些生产高度复杂产品并面临苛刻监管要求的公司来说，找到数字化转型和自动化业务的最佳方法可能特别具有挑战性。最后，对于制造商来说，这归结为两个问题：我的组织最大的机会是什么？而且，我们如何实施它们？
制造业数字化转型的潜力扩展到整个组织——从研发到 产品设计再到生产和供应链管理。因此，在较小的规模上采用自动化，遵循循序渐进的方法是有道理的。让我们把注意力集中在产品设计和生产上，看看三个例子，其中制 造过程中的自动化工作导致了产品设计的改进，更低的成本和更高的产品质量水平。
通过自动化设计进行纵向扩展
在将注意力转向制造自动化之前，专注于启动和运行生 产可能会带来固有的挑战。例如，当制造商发现其制造的产品与其自动化系统不兼容时，导致代价高昂的更改。此外，当制造商需要验证和确认手动装配过程，然后是自动化装配过程时，他们的资格认证成本可能会翻倍。自动化设计有助于避免这些问题，并确保从原型到生产的平稳过渡。
Design-For-Automation的目标是在产品设计的初始阶段规划自动化。虽然设计团队仍处于初始概念阶段，但自动化团队可以同时开始在制造车间测试不同的零件。相机是否能够识别组件？机器人能捡起它吗？它如何与机器人给料系统、振动入站和传送带配合使用？颜色、标记或其他安装系统和支架等更改在早期很容易完成，但一旦生产开始，成本可能会增加10倍。最佳做法是在最初的少量预生产期间评估自动化解决方案，然后随着生产的发展对其进行优化。
如果需求增长速度快于预期，则通过自动化的制造启动，还可以快速增加产量——大大减少劳动力需求并为多条装配线实施冗余。这在实践中将如何运作？让我们来看看饮料自动售货机的设计和制造。为了提高产量，制造商与Plexus合作实现了制造解决方案的自动化。一个关键的重点是泵的组装，泵分配不同的饮料。由于每台自动售货机都包含多个泵，因此手动组装过于耗时。设计和生产团队协同工作，开发一个自动化系统来优化流程，机器人可以 更高效地拣选、放置和组装泵，并具有更高的精度。这种 高度自动化使得通过减少装配时间和成本以及提高整体生产效率来增加产量成为可能。它还允许客户实现自动售货机的目标价格点。
通过工业过程自动化提高效率
通过利用数据和过程自动化技术的力量，IIoT工业物联 网技术可以消除生产过程中人为错误的可能性。这对制造商意味着什么？更高效的生产、更低的总拥有成本和更高的产品质量。
一个典型的例子是PCB组装。在一个案例中，Plexus 帮助一家制造商为掩蔽系统配备了智能点胶机，以确保生 产线上的电路板获得适当的保护涂层。以前，工人接受过 手动屏蔽每个独特电路板的培训。使用新系统，所有电路板都可以通过编程系统进行屏蔽。无论哪些电路板以何种顺序下线或以何种顺序出现——掩蔽系统能够识别哪一个 需要被屏蔽以及以什么配置进行屏蔽。自动化这一过程提 高了生产线效率，降低了人为错误的风险，提供了更高质 量、可重复的结果。
在另一个例子中，协作机器人用于自动分配金属检测机 上的保护涂层-这是以前由工人管理的过程。这样做不仅有助于提高效率，而且大大提高了产品质量。
自校准功能
制造业中机器人过程自动化的机会比比皆是。机器人技术、人工智能和机器学习的快速发展使机器能够在一系列 工作活动中与人类相匹配或优于人类，包括那些需要认知 能力的工作活动。
具有机器视觉的机器人可以实现更高水平的产品质量， 并更快地将产品推向市场。机器视觉充当机器人的眼睛， 帮助他们以高精度拾取，放置，组装甚至检查零件。然 而，尽管机器视觉功能强大，但它仍然容易受到可能影响 生产的错误的影响。例如，如果机器人被撞倒，其机器视觉摄像头可能会移动，可能导致机器人错误地选择零件或 放错位置。这就是自校准功能可以为机器视觉系统增加更多质量的地方，并为客户提供更高的质量。
工作原理：机器人不断执行例行自检，以确认其处于可 以拾取和放置零件达到一定精度的位置。如果自检失败， 机器人发现其视野已经移动，它会自动重新校准。作为额外的质量检查，人工操作员可以在机器人恢复运行之前确 认机器人是否已正确重新校准。自动化的进步，如自校准 机器人，正在帮助推动生产朝着零缺陷可能的未来发展。
无论是自动化产品设计和开发，还是致力于制造业的数字化转型，许多组织都会引入外部合作伙伴，以在产品的整个生命周期中利用最新的IIoT数据和数字技术。这样做使公司能够利用工业过程自动化最佳实践，并与合作伙伴合 作，帮助他们预测延迟产品上市的不可预见的挑战。这是一个双赢的局面：专家可以从自己的数字化转型经验中带来有价值的见解和成熟的技术，而客户可以创新，而不再需要担心什么以及如何自动化这两个问题。无论如何，结 果都是值得的：改进的产品设计，更快的上市时间，更好的质量以及IIoT上的更进一步。
