在過去的一個世紀里，制造業(yè)發(fā)生了很大的變化。 隨著新的、先進的技術(shù)推動行業(yè)向前發(fā)展，制造業(yè)顯然正在走信息化和自動化的道路。 人工智能和機器學習、傳感器和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)正在從根本上改變制造業(yè)的運作方式。 隨著所有這些變化，了解推動行業(yè)向前發(fā)展的趨勢非常重要，這樣我們的業(yè)務(wù)才能適應(yīng)和發(fā)展。

智能制造：追求完美

在所有行業(yè)中，最有效的解決方案通常是最佳選擇。這同樣適用于制造。推動行業(yè)走向未來的創(chuàng)新技術(shù)植根于理想的解決方案。在工廠生產(chǎn)特定產(chǎn)品的完美解決方案是什么？我們離這個理想有多近？

智能制造的理念是完全自動化的工廠，布局經(jīng)過人工智能優(yōu)化。人為干預(yù)為人為錯誤留下了空間，因此必須盡可能減少。理論上，這類工廠也更安全，因為人類工人不會面臨短期或長期傷害的風險。

這個理想目前還不能完全實現(xiàn)，但 2022 年的許多制造技術(shù)都非常接近實現(xiàn)這一目標。根據(jù)《財富商業(yè)洞察》的數(shù)據(jù)，2021 年全球智能制造市場規(guī)模為 2495.6 億美元，預(yù)計 2022 年將增至 2778.1 億美元。這些創(chuàng)新技術(shù)預(yù)計只會加速該行業(yè)的增長，因此了解其中的細微差別非常重要這些技術(shù)以維持具有競爭力的業(yè)務(wù)。

2022 年推動智能制造的技術(shù)

智能制造涵蓋了一系列不同的技術(shù)。這些通常分為機器人技術(shù)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)。這些類別中存在各種技術(shù)，并且它們經(jīng)常以各種方式重疊。例如，制造業(yè)中的許多人工智能技術(shù)依賴于物聯(lián)網(wǎng)傳感器提供的數(shù)據(jù)。

機器人過程自動化

不要與物理硬件機器人技術(shù)混淆，機器人過程自動化可以自動化軟件任務(wù)以簡化員工的手動工作?？梢宰詣踊囊恍╊愋偷娜蝿?wù)是：

 后臺任務(wù)

 AR/AP 追蹤

 供應(yīng)商管理

 庫存管理

機器人過程自動化可以幫助更多的應(yīng)用，但是自動化諸如此類的各種任務(wù)的可能性是 2022 年智能制造的一項重要技術(shù)。圍繞該主題的一個共同主題是聊天機器人個性化的概念。對話式人工智能有可能極大地自動化員工的客戶服務(wù)、故障排除和報告服務(wù)。

人工智能和機器學習

人工智能在智能制造中的作用是效率問題。復(fù)雜的 AI 和機器學習 (ML) 算法旨在充分利用現(xiàn)有技術(shù)，讓機器運行更長時間，并找到方法讓工廠在產(chǎn)生最低成本的同時提高生產(chǎn)力。制造業(yè)中最受歡迎的機器學習用例之一是預(yù)測性維護。等待進行維護直到機器發(fā)生故障對企業(yè)來說代價高昂。然而，結(jié)合特殊的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，可以應(yīng)用機器學習算法來預(yù)測機器何時應(yīng)該提前維修，然后才能發(fā)生故障。 ML 在制造中還有許多其他用例，例如用于視覺檢查的機器視覺。

數(shù)字孿生

數(shù)字雙胞胎的概念來自我們?nèi)绾问褂萌斯ぶ悄艿睦硐胫髁x性質(zhì)。如果我們正在尋找設(shè)置生產(chǎn)線的最有效方式，那么很難測試我們布局的效率。為了解決這個問題，數(shù)字孿生的概念將測試過程數(shù)字化。通過將我們的工廠車間數(shù)字化為基于現(xiàn)實的模擬，我們的生產(chǎn)線部件可以在模擬中重新排列和修改，以尋找最優(yōu)化的布局。

然而，數(shù)字雙胞胎并不像模擬。與靜態(tài)模擬不同，工程師可以查看基于真實世界條件的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來自現(xiàn)實世界中的傳感器。這確保了數(shù)字孿生基于現(xiàn)實以獲得更準確的畫面。

云技術(shù)

出于多種原因，制造商正轉(zhuǎn)向?qū)?shù)據(jù)安全地存儲在云存儲網(wǎng)絡(luò)上。一個特別的原因是，制造商可以從世界任何地方安全地按需訪問數(shù)據(jù)。另一個原因是在云中存儲數(shù)據(jù)比在現(xiàn)場存儲更便宜。當企業(yè)將數(shù)據(jù)安全地存儲在云中時，他們可以降低每個生產(chǎn)站點的 IT 支持和存儲硬件的費用成本。

云存儲還具有高度可擴展性和彈性。如果需要更多存儲空間，則可以輕松添加更多存儲空間。對于物理現(xiàn)場存儲，這可能不是那么容易。在為某些服務(wù)執(zhí)行云遷移時需要考慮一些挑戰(zhàn)，但最終收益遠遠超過成本，具體取決于您的業(yè)務(wù)性質(zhì)。雖然云有很多好處，但始終存在安全風險。請記住，您應(yīng)該注意云基礎(chǔ)架構(gòu)的安全性以保護您的數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng) (IoT)

許多人認為人工智能是一種游戲，它會自行改變技術(shù)。然而，人工智能和機器學習技術(shù)嚴重依賴數(shù)據(jù)。近年來，人工智能在制造環(huán)境中變得如此有用的原因之一是物聯(lián)網(wǎng)的進步。更具體地說，工廠中傳感器的普及有助于為預(yù)測性維護、數(shù)字雙胞胎、自動電源管理和計算機視覺驅(qū)動的質(zhì)量保證等人工智能應(yīng)用提供動力。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域變得越來越流行的另一個原因是無線連接技術(shù)的進步。 6 GHz Wi-Fi 使許多小型設(shè)備網(wǎng)絡(luò)之間的連接在室內(nèi)環(huán)境中更加可行。然而，許多公司在今年將面臨的挑戰(zhàn)是應(yīng)對當前的芯片短缺。這導(dǎo)致新設(shè)備的采購稀缺。

智能制造的未來

到2022年，許多創(chuàng)新技術(shù)將重塑我們對智能制造的看法。世界各地地區(qū)和國家之間日益激烈的競爭導(dǎo)致了制造技術(shù)的革命，這種進步將持續(xù)到未來。

然而，僅僅理解智能制造背后的技術(shù)還不足以讓你的企業(yè)保持競爭力。以一種新的、獨特的方式應(yīng)用它們將為你的企業(yè)開辟一條通往未來的道路。同樣重要的是要考慮您的業(yè)務(wù)必須處理的限制。例如，今年持續(xù)的芯片短缺限制了可添加到工廠車間的設(shè)備數(shù)量。當面臨這樣的限制時，bricolage 可能是制造商最好的朋友。那些能夠適應(yīng)2022年的限制并最大限度地利用現(xiàn)有技術(shù)的公司，將通過智能制造保障他們公司的未來之路。