智能制造浪潮逼近，是挑戰(zhàn)更是機(jī)遇！

　　隨著新一代信息技術(shù)的興起，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI與工業(yè)技術(shù)加速融合，推動了工廠生產(chǎn)線向數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并給傳統(tǒng)制造業(yè)帶來巨大的沖擊。新一代的制造業(yè)，不僅要求高效的生產(chǎn)，還要快速響應(yīng)市場的需求，同時(shí)具有靈活的處理能力，即滿足市場個(gè)性化定制的需求。為了獲得未來的競爭力，制造業(yè)正在大力推動機(jī)器換人和智能化轉(zhuǎn)型，一場巨大的產(chǎn)業(yè)變革正在到來。

　　談到制造業(yè)，人們可能會輕松聯(lián)想到車間、機(jī)器和工人等元素，其實(shí)制造是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，從市場需求調(diào)查到產(chǎn)品設(shè)計(jì)，從材料采購到加工制造，再到物流、銷售和消費(fèi)，以及后期的維護(hù)服務(wù)。這樣一個(gè)系統(tǒng)如果沒有合理的管控，可能會造成巨大的損耗，最終導(dǎo)致制造業(yè)的崩潰。智能制造轉(zhuǎn)型的目的就是為了更好地管理制造環(huán)節(jié)的各個(gè)流程，利用人工智能等新興技術(shù)提升生產(chǎn)的效率。

　　為了搶占更多低成本的資源，制造業(yè)往往把工廠和材料供應(yīng)分散到世界各地，這就給供應(yīng)鏈方面帶來了新的挑戰(zhàn)，考慮到物流控制等方面，整個(gè)制造系統(tǒng)將會變得更復(fù)雜。制造企業(yè)的主要挑戰(zhàn)是找到低成本材料或者零部件，這些半成品還要考慮運(yùn)輸成本，并保證每個(gè)生產(chǎn)階段的可用性。

　　無論怎樣，管理者需要努力減少庫存和縮短交貨時(shí)間，而生產(chǎn)制造的物流環(huán)節(jié)是一個(gè)關(guān)鍵，從最初的原材料供應(yīng)商到成品的配送中心，需要合理的運(yùn)營才能降低成本和保證生產(chǎn)的順利進(jìn)行。目前，制造業(yè)正在嘗試?yán)眯录夹g(shù)改變工業(yè)流程，這些技術(shù)與工業(yè)結(jié)合的同時(shí)也觸發(fā)了更多的創(chuàng)新機(jī)遇。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

　　智能制造必需打通物理世界和數(shù)字虛擬世界的隔閡，工廠運(yùn)營者需要收集來自生產(chǎn)線底層數(shù)據(jù)信息，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)成了智能制造升級的基礎(chǔ)關(guān)鍵。如今，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIOT)正在入侵制造業(yè)，未來大多數(shù)設(shè)備都將是聯(lián)網(wǎng)的，管理者通過有線或者無線技術(shù)采集更多的現(xiàn)場信息，這些數(shù)據(jù)可能包括機(jī)器運(yùn)行數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、質(zhì)檢和流程數(shù)據(jù)等。

　　隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn)，工廠里傳感器數(shù)量將會快速增長，嵌入式計(jì)算能力將應(yīng)用在更多的產(chǎn)品中，生產(chǎn)線也將變得越來越智能。運(yùn)營者利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將工廠和供應(yīng)商、用戶緊密連接在一起，廠商可以了解產(chǎn)品在應(yīng)用過程的實(shí)際情況，嵌入在產(chǎn)品的傳感器會將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋給系統(tǒng)，以便于制造商可以根據(jù)應(yīng)用進(jìn)行調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃。

　　在供應(yīng)鏈管理過程中會大量使用移動設(shè)備，我們可以通過智能手機(jī)、平板電腦或者其它專用的終端設(shè)備，來追蹤物料的位置和產(chǎn)品的進(jìn)度。同時(shí)，移動設(shè)備提供了任何地方實(shí)時(shí)收集和傳遞信息的能力，可以進(jìn)行訂單和交付信息輸入等，這將極大地改變訂單的接收和處理方式，對生產(chǎn)組織和日程安排產(chǎn)生重大影響。

　　大數(shù)據(jù)分析

　　制造業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型升級，企業(yè)將從設(shè)備采集來大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要進(jìn)行清洗、整理、存儲和分析，最終用于給運(yùn)營者決策參考。目前，大數(shù)據(jù)分析主要應(yīng)用于機(jī)器的預(yù)測維護(hù)，設(shè)備管理者實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備的特征參數(shù)，及早察覺機(jī)器的故障前兆，然后提前更換機(jī)器部件，以減少停機(jī)時(shí)間，最終幫助生產(chǎn)線降低維護(hù)成本。

　　除了設(shè)備的維護(hù)之外，大數(shù)據(jù)還可以用于優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和銷售等整個(gè)制造流程，來自外部市場和消費(fèi)者的數(shù)據(jù)，可以分析出用戶的真實(shí)需求，實(shí)現(xiàn)以市場為導(dǎo)向的產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造。通過生產(chǎn)流程的監(jiān)控分析，廠商知道哪些環(huán)節(jié)拉低生產(chǎn)效率，哪些資源過度利用了，知道如何優(yōu)化生產(chǎn)工藝來提高設(shè)備的利用率。

　　隨著企業(yè)工廠內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)的增加，大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析也是一個(gè)挑戰(zhàn)，目前通用電氣、西門子、IBM等企業(yè)都提供了基于云的分析平臺，越來越多的平臺采用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法，實(shí)現(xiàn)大量的數(shù)據(jù)自動化處理，通過和歷史數(shù)據(jù)對比，找出異常的數(shù)據(jù)并告知管理者，使得問題發(fā)生之前得到更好的預(yù)防和處理。