以下是自动化领域的一些新技术：

人工智能与机器学习

• 智能决策与预测性维护：通过分析海量数据，AI能够实现智能决策，优化生产流程。例如，预测性维护技术利用机器学习算法分析设备运行数据，****故障，减少停机时间。

• 自动化质量控制：在制造业中，AI驱动的视觉检测系统能够实时识别产品缺陷，显著提高质量控制效率。

• 自动驾驶实验室：AI与机器人技术深度融合，形成自动驾驶实验室，能够规划和执行复杂的高通量实验，极大地拓展了化学和材料研究的边界。

物联网（IoT）

• 设备互联与数据共享：通过将设备、传感器和系统连接起来，实现了数据的实时采集与共享。

• 远程监控与管理：支持远程监控和管理，使企业能够实时掌握设备运行情况。

边缘计算

• 实时数据处理：在设备附近处理数据，减少了数据传输延迟，提高了实时性。

• 降低网络负载：减少对中心服务器的依赖，降低网络负载。

5G网络

• 高速与低延迟：为自动化系统提供了强大支持，实现设备间的实时通信，提高生产效率。

• 大规模设备连接：支持大规模设备连接，为IoT应用提供了更广阔的空间。

数字孪生

• 虚拟模拟与故障诊断：建立设备或生产线的虚拟模型，并通过模拟分析其运行状态，帮助提前采取预防措施，减少生产中断的风险。

• 实时监控与优化：通过物联网传感器收集数据，用于持续分析和模拟，实现预测性维护，优化运营。

协作机器人（Cobot）

• 人机协作：与人类携手合作，将人类的灵活性与机器人的精确性结合起来，执行简单、重复性或危险的任务，减少工人的劳动强度，同时提升工作安全性。

• 任务学习能力：只需观察人类操作员就能学习新任务。

增强现实（AR）

• 实时辅助与操作指导：通过AR眼镜或设备，操作员可以实时看到设备的工作状态、维护步骤等信息，减少操作错误，提高效率。

机器人流程自动化（RPA）

• 高效任务自动化：使用软件机器人来执行重复性任务，如输入数据和交易处理结果，提高业务运营效率。

• 智能自动化与可扩展性：RPA解决方案具有可扩展性，能够轻松嵌入到当前的IT系统中，并在需要时进行扩展。