智能制造勢(shì)在必行

智能制造實(shí)踐的采用受到顯著提高運(yùn)營(yíng)效率和節(jié)省成本的潛力的推動(dòng)，根據(jù)該行業(yè)的許多調(diào)查，這是最高目標(biāo)，好處包括減少機(jī)器停機(jī)時(shí)間、優(yōu)化庫(kù)存利用率、提高吞吐量、增強(qiáng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和提高勞動(dòng)效率。如果不能利用這些優(yōu)勢(shì)，就有可能落后于正在利用這些技術(shù)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

了解智能制造

智能制造意味著以數(shù)據(jù)為中心的技術(shù)在制造流程中的整合，標(biāo)志著向工業(yè)4.0的過(guò)渡，這一演變以物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)為特征，植根于工業(yè)革命的歷史進(jìn)程，從蒸汽動(dòng)力到電力，再到數(shù)字技術(shù)?，F(xiàn)在，重點(diǎn)是通過(guò)連接和高級(jí)計(jì)算能力利用數(shù)據(jù)。

核心技術(shù)及其影響

物聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將設(shè)備和設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集和分析，這有助于通過(guò)傳感器和連接的機(jī)器進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)、質(zhì)量控制、供應(yīng)鏈優(yōu)化等。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在解釋物聯(lián)網(wǎng)生成的海量數(shù)據(jù)、自動(dòng)化復(fù)雜任務(wù)以及發(fā)現(xiàn)為決策和運(yùn)營(yíng)改進(jìn)提供信息的洞察力方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。洞察力與已知的地區(qū)延誤、流行病或政治不確定性等外部公共數(shù)據(jù)相結(jié)合，可以基于所有信息——而不僅僅是工廠(chǎng)內(nèi)部的信息——做出優(yōu)化決策。

邊緣計(jì)算：通過(guò)處理更接近其來(lái)源的數(shù)據(jù)，邊緣計(jì)算減少了延遲，加快了決策，它允許智能相機(jī)等設(shè)備實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)，無(wú)需依賴(lài)基于云的處理即可立即采取行動(dòng)。

5G網(wǎng)絡(luò)：5G技術(shù)的部署對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理需求至關(guān)重要，可為眾多應(yīng)用提供更快的速度、更短的延遲和更高的容量。

RPA：RPA使用軟件機(jī)器人自動(dòng)執(zhí)行日常任務(wù)，顯著減少了制造過(guò)程中的錯(cuò)誤并提高了效率。

數(shù)字孿生：數(shù)字孿生創(chuàng)建物理系統(tǒng)的虛擬副本，允許在虛擬環(huán)境中模擬、分析和優(yōu)化流程和產(chǎn)品。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)：增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)通過(guò)覆蓋數(shù)字信息來(lái)增強(qiáng)真實(shí)世界的交互，通過(guò)可視化指示和指導(dǎo)在培訓(xùn)和維護(hù)方面提供顯著好處。

云技術(shù)：云平臺(tái)支持物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和分析，促進(jìn)可擴(kuò)展、經(jīng)濟(jì)高效的數(shù)據(jù)處理。

數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵作用

有效的數(shù)據(jù)管理是智能制造計(jì)劃成功的基石，主數(shù)據(jù)管理通過(guò)為數(shù)據(jù)治理提供統(tǒng)一平臺(tái)、確保高質(zhì)量的數(shù)據(jù)并促進(jìn)其在整個(gè)企業(yè)中的有效使用來(lái)應(yīng)對(duì)孤立數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，這對(duì)于利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)至關(guān)重要，因?yàn)槔斫鈧鞲衅鲾?shù)據(jù)需要全面了解受監(jiān)控的資產(chǎn)。如果沒(méi)有這些受管控和受信任的數(shù)據(jù)，任何技術(shù)的有效性和ROI都會(huì)丟失，即使是人工智能，如果它的核心只提供糟糕的數(shù)據(jù)，它也是有限的。

結(jié)論

隨著制造商過(guò)渡到工業(yè)4.0，重點(diǎn)應(yīng)該是識(shí)別需要掌握的特定數(shù)據(jù)，由業(yè)務(wù)級(jí)用戶(hù)在中央系統(tǒng)中管理其準(zhǔn)確性，并共享這些數(shù)據(jù)，以便依賴(lài)的工作流可以有效地利用這些數(shù)據(jù)。

智能制造技術(shù)的集成不僅使企業(yè)面向未來(lái)，還推動(dòng)了效率、生產(chǎn)力和競(jìng)爭(zhēng)力的大幅提高。智能制造之旅并非沒(méi)有挑戰(zhàn)，但只要數(shù)據(jù)在其基礎(chǔ)上得到信任，它提供的好處使其成為旨在數(shù)字時(shí)代脫穎而出的制造商的一條必不可少的道路。