在最基本的意義上，遠程信息處理結合了電信技術和信息學，即計算系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的科學。隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的發(fā)展，該領域已成為人們關注的焦點。廣泛的商業(yè)活動，從車隊管理到制造，現(xiàn)在都依賴于遠程信息處理。工業(yè)4.0將遠程信息處理和自動化結合在一起。下面是對這兩項創(chuàng)新的交叉點的仔細研究。

　　機器學習導航

　　也許遠程通信技術和機器人技術合作的最著名的例子是先進的導航系統(tǒng)。機器學習算法可能不是人們聽到“機器人學”時所想的，但它們是一種軟件機器人。如今，一些物流公司使用機器學習來處理遠程信息處理數(shù)據(jù)并更有效地導航。

　　基于人工智能的導航最著名的例子是UPS的道路綜合優(yōu)化和導航(ORION)。ORION分析道路狀況、天氣和交通狀況，以確定對駕駛員而言最有效的路線。UPS表示，該系統(tǒng)使每位司機的行程減少了8英里，從而節(jié)省了大量時間和燃料。

　　為了實現(xiàn)這些節(jié)省，像ORION這樣的系統(tǒng)需要遠程信息處理和機器人技術。遠程信息處理技術收集和發(fā)送數(shù)據(jù)，軟件機器人隨后處理這些數(shù)據(jù)以產生可操作的見解。

　　實時遠程監(jiān)控

　　正如遠程信息處理本身不僅僅涵蓋運輸一樣，遠程信息處理和機器人技術的交叉點也是如此。隨著工業(yè)4.0的發(fā)展，越來越多的制造商將物聯(lián)網(wǎng)連接集成到其設施的機器人系統(tǒng)中。這一趨勢使用遠程信息處理技術使工廠機器人的實時數(shù)據(jù)可遠程訪問。

　　機器人技術的一個主要好處是效率更高，但是停止生產來檢查機器人會阻礙生產力。答案是使用遠程信息技術將操作數(shù)據(jù)發(fā)送到云或遠程設備。制造商可以在不檢查機器人本身的情況下查看機器人的狀況和操作效率。通過對實時操作數(shù)據(jù)的遠程訪問，制造商可以看到他們的機器人是否以及如何改進。然后，他們可以在重組工作流程或投資未來自動化系統(tǒng)方面做出更明智的決定。

　　預測性維護

　　這種遠程數(shù)據(jù)監(jiān)控最有價值的應用之一是預測性維護。傳統(tǒng)的維護依賴于準確的記錄，由于日常工作的壓力，工人們常常忽視這一點。預測性維護提供了一種解決方案，它使用傳感器來確定什么時候需要注意，并遠程提醒工人。

　　糟糕的維護策略會使工廠的生產能力降低5%-20%，主要原因是停機。預測性維護通過在問題導致故障之前預測問題，讓工人以最小的中斷修復問題來防止這種情況。同樣，該策略確保每臺機器或車輛只接受其需要的維護，防止不必要的維修，這也會導致停機。

　　由于機器人是大量投資，許多工廠使用預測性維護來保持系統(tǒng)處于最佳狀態(tài)。與機器人技術本身一樣，這些維護策略的前期成本很高，但隨著時間的推移會帶來可觀的節(jié)省。

　　遠程操作

　　遠程信息處理和機器人交叉領域的一個更新但不斷增長的領域是遠程操作機器人。遠程工作在過去幾年有所增長，但有些工作，例如工廠或醫(yī)院的工作，不利于遠程工作。遠程操作使醫(yī)生和機器操作員等工人能夠遠距離執(zhí)行精細的工作。

　　遠程控制的機器人讓世界領先的專家將他們的技能傳授給世界各地的人們。例如，2019年，中國醫(yī)生在距離患1900英里的地方進行了手術，由于5G連接等改進，遠程信息處理網(wǎng)絡現(xiàn)在可以支持像這樣的精細遠程操作，只有幾毫秒的延遲。

　　同樣，工廠工人可以使用遠程信息處理在家中控制機器人。這使這些員工在過去沒有的領域具有靈活性。如果工廠出于健康考慮需要減少現(xiàn)場接待能力，他們現(xiàn)在可以在不犧牲生產力的情況下這樣做。

　　移動機器人

　　遠程通信也可以幫助機器人控制自己。雖然現(xiàn)在大多數(shù)工業(yè)機器人都是靜止的，但隨著技術的進步，移動機器人已經變得越來越普遍。這些機器通常依靠傳感器和遠程通信服務的組合來安全有效地在工作場所中導航。

　　物料搬運和揀選是通常是重復的、效率低下的過程，使其成為自動化的理想選擇。工廠或倉庫內的遠程通信網(wǎng)絡可以引導機器人找到正確的物品，然后顯示他們需要把它們帶到哪里。這種自動化和精確定位技術的結合可以使這些歷史上緩慢的過程更加有效。

　　隨著遠程信息處理技術的進步，移動機器人可以在新的用例中工作，行駛更遠的距離。這一運動已經開始發(fā)生，食品配送機器人今年將進入許多校園。

　　自動駕駛汽車

　　移動機器人的合乎邏輯的下一步，也可能是遠程信息處理和機器人技術最受期待的應用，是自動駕駛汽車。這些機器依靠復雜的遠程信息處理技術和機器學習等機器人過程來導航。雖然自動駕駛汽車可能還需要數(shù)年時間才能在街道上普及，但這種未來一直在變得越來越近。

　　長途卡車運輸是無人駕駛技術的一個理想的早期使用案例，因為它使用長而直的路線，并且高速公路具有更可預測的交通量。一家自主卡車初創(chuàng)公司TuSimple計劃今年啟動無人駕駛路線，這一進步可能意味著自動駕駛卡車離成為現(xiàn)實并不遙遠。

　　遠程信息處理和機器人技術都必須進步，無人駕駛汽車才能普及。隨著每項技術得到更廣泛的采用，他們將獲得推動前進所需的數(shù)據(jù)。

　　遠程信息處理和機器人技術越來越緊密地結合在一起

　　隨著技術領域的進步，它們變得越來越混合。遠程信息處理和機器人技術可能曾經是完全獨立的科學，但今天，它們在許多應用中協(xié)同工作。從這里開始，它們可能只會越來越緊密地結合在一起，直到它們在許多行業(yè)中密不可分。

　　這些示例只是遠程信息處理和機器人技術的幾個用例。雖然這可能不是很明顯，但這些技術的交叉點已經無處不在，而且每天都在增長，它們可以一起徹底顛覆工業(yè)世界。