2020年4月20-24日，即將迎來2020漢諾威工業博覽會，今年將以“工業轉型"為主題，聚焦工業4.0、人工智能、5G、智能物流等趨勢話題。
現階段全球正處於數字化的變革時期，工業企業面臨的需求和挑戰已經與之前大不相同，研發、生產、物流和能源供應技術供應商需要適應急劇變化的市場需求，會議主題定為“工業轉型”也是由此而來。
所以今年漢諾威工業博覽會不僅展示所有相關技術，還將全面關注工業轉型，賦予工業轉型過程全面和持續關注的世界性貿易平臺，為全球數字集成工業提供創新驅動力。
為此，展會官方對各核心領域的關鍵主題做出了調整。調整後，漢諾威工業博覽會將展出六大類別：“創新技術及未來生產”、“自動化、動力及傳動”、“數字生態系統”、“能源解決方案”、“物流”以及“工業零部件”。以下是德國工業智庫為您推薦的十個在工博會上值得關注的創新科技：
KlettWelding Tape 焊接膠帶
在去年的漢諾威工博會上，NanoWired憑藉著其創新產品KlettWelding Tape焊接膠帶獲得了“工業界奧斯卡獎”Hermes Awards工業技術創新獎。這種焊接膠帶可以用來輕鬆連接電子組件，且持久、環保。同時，具有導熱、導電特性。
採用焊接、接線、膠合或擰緊等方式連接電子元件有時成本會很高，而且容易出錯。例如，焊接時因高溫可能會對部件造成熱損壞。NanoWired GmbH的發明 “KlettWelding Tape”則可避免這類風險。新膠帶的核心是一種金屬“草坪”，作為“草葉”的納米線雖然很小，但能持久支持。將兩個被膠連的組件壓縮即可，就像搭扣的孔眼和鉤子，這種連接不僅能長久穩定而且導電和導熱。“草葉”可以選用銅、金、銀、鎳、鉑或銦等金屬材料。新工藝的特點是簡單、室溫下操作，因而節能、成本降低、環境友好。其應用前景廣闊，領域可涵蓋傳感器、半導體、汽車和消費品行業。
集成分佈式人工智能的工業物聯網傳感器
Bitmotec利用分佈式人工智能開發自己的工業物聯網傳感器技術，將複雜的傳感器技術與最新的工業4.0，工業物聯網（iIoT），機器學習相結合，轉變成高度模塊化，用戶友好的工業化升級改造方案。
該公司的宗旨是讓工業物聯網測量技術像智能手機一樣易於使用。該公司設計的工業物聯網傳感器集成了分佈式人工智能，可在沒有特殊IT知識的情況下在工廠運行。
系統提供包含不同類型工業物聯網傳感器的工業物聯網系統套件（例如智能物聯網傳感器、智能工業相機）。 這些組件可以進行相互組合，並且可以容易地組合以形成獨立的完整系統。系統可以輕鬆映射到企業中的各個應用場景（例如，在生產和物流中）。 測量變量例如是功耗，振動，溫度和溼度。
用於監控機床滾珠絲槓的人工智能系統
在加工製造領域，數控機床的核心傳動系統主要由滾珠絲槓構成，滾珠絲槓的定位精確性直接決定了刀具切削加工的準確性，進而影響產品的質量。由於生產加工過程中滾珠絲槓精度衰退的過程不透明，往往只能在產生次品後才能被發現，造成材料浪費。
德國卡爾斯魯厄理工學院（KIT）的研究人員成功開發了一種用於全自動監控機床滾珠絲槓的人工智能系統，該系統可以監測機床中的滾珠絲槓傳動機構，從而連續監測磨損情況，減少機器停機時間。
帶有照明裝置的攝像機集成在滾珠絲槓驅動器中，對主軸進行連續監控。（圖：KIT）
研究人員將一個帶照明裝置的相機集成在滾珠絲槓驅動器的螺母中。當螺母在主軸上移動時，它將為每個主軸部分拍攝單獨的照片，圖像數據與機器學習算法的結合使系統的用戶可以直接評估主軸表面的狀態。“我們使用成千上萬的記錄訓練了我們的算法，以便可以準確地區分主軸是否存在缺陷，通過進一步的對圖像數據進行評估，磨損也可以精確地量化和解釋。這使得我們能夠區分異常僅僅是汙垢還是有害點蝕。該算法適用於所有需要基於圖像缺陷識別主軸表明的應用場景，因此可以轉移到其他的應用場景中” 卡爾斯魯厄理工學院（KIT）生產技術研究所的研究人員Tobias Schlagenhauf說道。
智能加熱系統，實現精確時間和精確溫度的加熱操作
Watttron公司開發的智能加熱系統，有助於減少塑料行業內的材料和能源的消耗，可以在方形加熱像素的幫助下對材料表面進行精確地加熱。
該技術可在很小的範圍內對錶面進行不均勻，精確定義的加熱。這項創新取決於強大的算法，該算法可根據使用ANSYS解決方案的熱成型仿真結果迭代更新溫度曲線。
例如在塑料薄膜成型中，得益於每個像素都可以被單獨控制，這就使得用戶可以對薄膜進行有針對性、不均勻的加熱，使塑料薄膜的流動性可以最佳地適應所需的形狀。通過這一創新工藝，處理器可以保證壁厚均勻，從而可以使用“更薄”的薄膜，大大的降低能耗。
智能模塊化自動化系統
這是一個智能的模塊化自動化系統，由卡爾斯魯厄理工學院的衍生公司robodev研發。可以在短時間內集成在幾乎所有的手動工作站和生產線上並投入運營。圖形化的助手使用直觀，不需要編程知識基礎；模塊化系統既簡單又靈活。可以自主完成自動化任務，提高生產率或改善質量，縮短交貨時間與投資回報週期。
嚴格意義上，這套系統執行的功能，現在完全可以用其他方式(比如，PLC,工控機）完成。但是，傳統方式對維護者和使用者要求較高。在中國，機械手的維護和使用對人的要求很高，所以在很多小型工廠不是沒資金上機械手，而是很難找到使用和維護的人員。這套系統就像工業的樂高積木一樣，操作者無需專業的編程知識，在不需要外部集成商的幫助下，也能進行使用，特別適合電子類產品的生產線。
模仿蝙蝠回聲定位技術，全球首創3D超聲波傳感器
Toposens是一家德國機器人及汽車自動駕駛硬件製造公司。公司在世界範圍內首創近場3D超聲波視野技術，通過結合硬件設備和成熟的算法，包括通過回聲原理定位物體和行人，為車輛提供更安全的無人駕駛體驗。
核心技術基於該公司的SoundVision1TM 芯片打造，能夠讓該傳感器系統輕鬆適用於多種產品設計，成為一個完美的技術平臺，用於研發下一代汽車和機器人，甚至用於自動停車和下一代ADAS功能等汽車用例中。
該傳感器的探測範圍最高為5米，掃描頻率約為28 Hz，每秒最高返回200個點，每個3D點對應笛卡爾座標，並能夠對從物體表面返回的超聲波額外進行體積測量。
智能螺栓、智能軸承在惡劣機械工程環境中的應用
Sensorise是不來梅大學微型傳感器、致動器和系統（IMSAS）研究所孵化分離出的高科技公司，由微型傳感系統、電氣工程、機電一體化、計算機科學、工商管理以及市場營銷領域的國際跨學科團隊組成。該公司將傳感器直接集成到標準機器元件中，如螺紋杆、法蘭、軸承等，基於機器學習，監控測量機械載荷，以實現機械工程領域在惡劣環境中的預測性維護解決方案。
以智能螺紋杆為例，智能螺栓將四根極細拉伸應變傳感器線狀沿螺紋纏繞， 可以根據材料應力應變關係 ，數字化監控螺栓所處狀態（彈性階段/屈服階段/頸縮階段等）在機械安裝和接下來較長的生命週期中實現遠程預見性維護。
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工業人工智能，提前七天預測機器停機
到目前為止，機器學習和AI仍是“黑匣子模型”。我們無法瞭解到為什麼AI會做出確定的決定。如果算法說一臺機器很可能會發生故障，但無法說出做出此決定的原因或方式，那麼人們將很難理解和接受。 Craftworks的智能算法在這裡開發了打開黑匣子的方法。不僅可以預測系統何時發生故障，還可以預測原因，這將是市場上獨特的一個賣點。除此之外，Craftworks為工業公司的預測質量和預測維護開發了單獨的AI和軟件解決方案 。可拓展的解決方案可以讓工業客戶構建自己的模型，從而不依賴於特定的AI解決方案。
智能聲學傳感器：聲學狀態監測智能系統
這是由弗勞恩霍夫數字媒體技術研究開發的聲學狀態監測智能系統。該解決方案使用智能聲學傳感器通過分析工業機器產生的聲音來監控工業機器的狀況。允許在非常早的階段檢測故障，從而可以將機器停機時間減少到最小。
例如在輸送系統中，軸向柱塞泵作為驅動力使機器提升重載荷。如果這些關鍵部件無法正常運行，則可能會發生機器損壞，從而導致機器停機，這通常會導致相當大的經濟損失。Fraunhofer IDMT聽力，語音和音頻技術（HSA）部門的專家專注於軸向柱塞泵，通過分析這些泵產生的聲音，系統可以確定泵是否可以正常工作。電池供電的傳感器用於捕獲泵產生的聲音（空氣聲或結構聲）， 然後傳感器將記錄的聲音與參考音頻數據進行比較， 這些彙總的信息最終以元數據的形式提供。該解決方案可以改裝到任何機器上，不僅可以對機器的狀況進行一般評估，還可以提供檢測到的問題類型（例如滾珠軸承的徑向/軸向遊隙，液壓系統的問題） 。
該系統的一個重要優點在於數據主要在傳感器上直接處理。這意味著系統可以在本地使用，無需訪問服務器或Internet。因此，當在需要特殊保護的設施中使用時，該系統也符合最高安全標準。
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