SAP 与 Anybotics 合作，加速工业制造领域物理人工智能的应用

重工业仍然依赖对危险和受污染设施进行人工检查。这种方法不仅 昂贵 但也提出了问题 重大安全风险 对人类工人而言。瑞士机器人制造商 任何机器人 以及企业软件领导者 树液 他们正携手合作，力求彻底革新这一行业惯例。

任何机器人 四足自主机器人 它将直接与SAP的后端企业资源计划（ERP）软件集成。这些机器人并非作为独立资产运行，而是作为…… 移动数据采集节点 在工业物联网（IoT）生态系统中。

这种合作关系表明了如何 硬件创新 能够与现有的企业工作流程无缝集成。为了凸显这一行业趋势，SAP 正在赞助…… 北美人工智能与大数据博览会 会议地点位于加利福尼亚州圣何塞麦克恩利会议中心，该中心与以下地点相邻： 物联网技术博览会 和 智能自动化与物理人工智能峰会。

🔧应对关键工业挑战

化工厂或海上钻井平台的设备故障会导致 重大财务损失虽然例行的人工检查旨在及早发现问题，但它们面临固有的局限性——检查员会疲劳，而且工业设施占地面积广阔。相比之下，机器人可以执行这些检查。 持续巡逻配备热成像、声学传感器和视觉监控系统。连接到 SAP 系统后，过热的泵会自动生成维护请求，无需人工干预。

⚡消除报告延迟

传统上，问题识别和工单创建是 断开的进程技术人员可能会检测到异常的压缩机噪音，手动记录下来，并在数小时后将其输入系统。等到更换部件获得批准时，关键设备可能已经遭受了无法修复的损坏。

ANYbotics 与 SAP 的集成彻底消除了这种延迟。机器人内置的 AI 实时处理传感器数据，一旦检测到异常的电机频率，便会通过 API 直接与 SAP 的资产管理模块通信。

系统立即 核实备件可用性计算潜在的停机成本，并安排工程资源。这种自动化确保机械评估基于…… 一致、客观的数据 而不是主观的人类判断。

🌐克服基础设施限制

在重工业中部署机器人与安装办公软件截然不同——企业必须应对各种挑战。 不可靠的基础设施由于厚厚的混凝土墙、金属脚手架和电磁干扰，工业设施通常面临网络连接不佳的问题。

该解决方案依赖于 边缘计算架构持续向云服务器传输高清热成像视频和激光雷达数据需要过大的带宽。因此，机器人会在本地处理大部分数据，利用机载处理器区分正常运行和过热等危险情况。 关键故障信息 位置数据传输至 SAP。

为了应对网络挑战，早期采用者正在部署 专用5G网络这使得传统 Wi-Fi 无法覆盖的广阔场所能够提供全面的网络覆盖，同时还能确保数据传输免受拦截。

🔒 安全注意事项

配备摄像头的移动机器人代表着 潜在安全漏洞企业必须实施零信任网络协议，持续验证机器人身份并限制对 SAP 模块的访问。一旦发生安全漏洞，系统必须立即断开连接，以防止攻击者横向入侵企业网络。

📊 管理非结构化数据

这些机器人生成 海量非结构化数据 在作战过程中，将原始音频和热成像数据转换为与 SAP 兼容的结构化格式面临着巨大的挑战。

管理不善，维护团队将面临 警觉疲劳过于敏感的机器人每天可能会产生数百条错误警告，导致团队完全忽略 SAP 控制面板。IT 部门必须建立 精确阈值 在系统激活之前，明确哪些是真正的维护工单，哪些情况需要监控。

实施方案通常采用 中间件解决方案 将机器人遥测数据转换为与 SAP 兼容的数据结构。该软件能够过滤噪声，确保只有真正的问题才能进入 ERP 系统。存储这些信息的数据湖必须进行组织，以便未来开展机器学习项目。虽然近期目标侧重于设备维修，但长期目标是利用多年积累的机器人数据来实现以下目标： 在故障发生之前预测故障。。

✅ 确保物理人工智能成功部署

ANYbotics与SAP的合作代表着 重大进展 在工业自动化领域，它正在改变设施监控关键基础设施的方式。通过将自主机器人技术与企业软件集成相结合，企业可以实现 更安全的操作、更低的成本和预测性维护能力 以前无法实现的。