生產技術和信息技術正在與人們提高生產效率的目標不斷地融合。在這個融合的過程中，需要解決不少問題和疑惑，譬如智能工廠有哪些要素?人類和機器進行識別加工中不可預見狀況有采用什么方法?滿足哪些條件才能真正執行自動化管理?……從在線測量、線邊測量、測量室中的離線測量再到測量數據4.0，打破邊界的融合正在初顯雛形，這意味著未來工廠將從你的相象中跳入現實。

測量和檢測技術將成為智能化工廠中的控制手段，只有不斷地同時獲取工件的質量數據與生產數據時，這種控制手段才可以執行自動化管理。工業測量和檢測技術將在虛擬世界和現實世界之間構建起一個互通的界面，虛擬世界自動規劃和模擬生產過程，而現實世界的一切則并不都按照計劃進行。只有通過測量和檢驗技術，從現實的生產中獲得反饋才有可能防止不合格品的產生。這是人類和機器進行識別不可預見狀況的唯一方式，例如：其除了可以用以預防性維護以外、還可以用于識別機床比原計劃提前的磨損程度、以及用于識別所加工材料不可預見的質量的意外波動。

測量和檢測技術不僅用于確定質量，它還必須還原所獲得的重要的數據，對其進行評估，并為公司的這些部件所用。而談到測量技術，企業需要同時采取不同的方法。在測量室采用的高度精確的離線測量技術，未來將在生產環境中的在線和線邊技術中共享測量任務。

在線測量

雖然測量技術在過去獨立于生產運行周期以外，但是生產中在線檢測的重要性仍在不斷強化。現在檢測技術已經完全地融入到生產中，例如在車身構件中已全面得到實施。在實際的生產中如果沒有檢測、監測等技術或者沒有調節過程這些階段，這樣的工廠應該是沒有未來可言的。

在生產中為了預防錯誤的發生，在數據序列中對檢測數據進行實時評估和連續的可視化監測已成為發展趨勢。如果統計結果異常，那么在出現故障跡象的瞬間就可以迅速地作出反應。例如可以在切削刀具完全磨損導致廢品出現之前就得到檢測。即使在溫度波動或灰塵級別較高的生產條件下，這種監測也需要測量和檢驗技術具有相對高的精確度和圖像分辨率，所有這一切同時都必須適合生產線的速度。目前，這一過程通過在機器人上攜帶光學傳感器而獲得實現，例如自動檢查車體部件等。

線邊測量

檢驗工作除了使用在線測量系統以外，線邊測量系統也越來越廣泛地得到采用，通過這樣100%的檢驗可以促進所采用生產技術的趨勢分析和工藝檢測。隨著這些系統的使用，部件的整個表面都可以被數字化，然后通過測量技術靈活地進行分析。擁有這些技術的企業生產區域則都設有測量輔助系統，該系統可以立即向在線工人提供測量結果，從而節省了送往測量室的時間。例如：通過隨機抽樣，這些技術可方便快捷地為員工提供車身結構的整體描述、整個部件在形成過程中其形狀和位置公差如何、以及自由曲面實際狀態與CAD模型中的實際狀態的比較等。這種線邊系統大大減少了用于測量室中的時間和精力，并將有關實際規劃的幾何比較數據傳送到車間，同時還將所采用的在線測量技術擴展到線邊測量技術的工藝檢驗中。

測量室中的離線測量

雖然通過在線或線旁技術獲得越來越多的質量數據，但是測量室內的測量工作仍然是企業將來每天日常工作不可缺少的一部分。它們所能具有的高精度，無論是在生產周期還是生產環境中，在可預見的將來仍將是不可企及的，并仍將是技術追求的基準目標。只要是需要進行綜合分析和/或高度準確的測量，總會出現這樣那樣的問題，如需要解決原因未知的質量問題、提高設計水平或確保高度敏感的產品的質量時。

然而測量室的時間也并非靜止不動。隨著越來越多的多傳感器測量機的出現，測量過程變得越來越靈活和快速。今后，計量供應商如果希望為他們的客戶提供一個完整的解決方案，他們必須能夠提供全部三種測量技術、并進一步對在線、線邊和測量室中測量等技術進行不斷的研發。而且他們也會與他們的客戶一起，考慮如何能夠有意義地將這三種方法進行有效結合。當企業以合適的數量和合適的用途采用正確的技術時，測量和檢測技術則會變得更加高效。

測量數據4.0

在工業4.0時代，不僅數據采集將發生變化，而且數據處理也將發生變化：分散式智能系統將會在傳感器中預處理數據，并將其還原成最重要的數據再進行發送。這使企業如何最大限度地減少傳輸時間和防止數據堆積如山變得無法評估。還有一件事對未來也是決定性的：在測量數據的基礎上，用于生產的軟件解決方案將會自動發出指令。你可以看到這種情況在今天的工廠里已經率先出現。例如：許多汽車制造商和供應商正在采用蔡司的一款中央軟件平臺PiWeb，通過它對他們的工藝過程和質量信息進行融合。如今，它仍在被使用，如遇到所在測量值中出現偏差時，對決定如何調節焊接機器人作出評估。當然，這一情形肯定會發生改變。在未來，軟件平臺將獨立地啟動這些調整。例如：如果測量數據是朝著特定的方向偏移，該系統會按照智能軟件模塊的規定，指示機器人改變焊接參數，如焊接電流或電極力。這完全符合未來的工廠生產自我調節的要求。

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