智能制造浪潮逼近，是挑戰更是機遇！

　　隨著(zhù)新一代信息技術(shù)的興起，物聯(lián)網(wǎng)、大數據、AI與工業(yè)技術(shù)加速融合，推動(dòng)了工廠(chǎng)生產(chǎn)線(xiàn)向數字化轉型，并給傳統制造業(yè)帶來(lái)巨大的沖擊。新一代的制造業(yè)，不僅要求高效的生產(chǎn)，還要快速響應市場(chǎng)的需求，同時(shí)具有靈活的處理能力，即滿(mǎn)足市場(chǎng)個(gè)性化定制的需求。為了獲得未來(lái)的競爭力，制造業(yè)正在大力推動(dòng)機器換人和智能化轉型，一場(chǎng)巨大的產(chǎn)業(yè)變革正在到來(lái)。

　　談到制造業(yè)，人們可能會(huì )輕松聯(lián)想到車(chē)間、機器和工人等元素，其實(shí)制造是一個(gè)復雜的系統，從市場(chǎng)需求調查到產(chǎn)品設計，從材料采購到加工制造，再到物流、銷(xiāo)售和消費，以及后期的維護服務(wù)。這樣一個(gè)系統如果沒(méi)有合理的管控，可能會(huì )造成巨大的損耗，最終導致制造業(yè)的崩潰。智能制造轉型的目的就是為了更好地管理制造環(huán)節的各個(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(chǎng)和材料供應分散到世界各地，這就給供應鏈方面帶來(lái)了新的挑戰，考慮到物流控制等方面，整個(gè)制造系統將會(huì )變得更復雜。制造企業(yè)的主要挑戰是找到低成本材料或者零部件，這些半成品還要考慮運輸成本，并保證每個(gè)生產(chǎn)階段的可用性。

　　無(wú)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)節是一個(gè)關(guān)鍵，從最初的原材料供應商到成品的配送中心，需要合理的運營(yíng)才能降低成本和保證生產(chǎn)的順利進(jìn)行。目前，制造業(yè)正在嘗試利用新技術(shù)改變工業(yè)流程，這些技術(shù)與工業(yè)結合的同時(shí)也觸發(fā)了更多的創(chuàng )新機遇。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

　　智能制造必需打通物理世界和數字虛擬世界的隔閡，工廠(chǎng)運營(yíng)者需要收集來(lái)自生產(chǎn)線(xiàn)底層數據信息，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)成了智能制造升級的基礎關(guān)鍵。如今，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIOT)正在入侵制造業(yè)，未來(lái)大多數設備都將是聯(lián)網(wǎng)的，管理者通過(guò)有線(xiàn)或者無(wú)線(xiàn)技術(shù)采集更多的現場(chǎng)信息，這些數據可能包括機器運行數據、產(chǎn)品數據、質(zhì)檢和流程數據等。

　　隨著(zhù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn)，工廠(chǎng)里傳感器數量將會(huì )快速增長(cháng)，嵌入式計算能力將應用在更多的產(chǎn)品中，生產(chǎn)線(xiàn)也將變得越來(lái)越智能。運營(yíng)者利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將工廠(chǎng)和供應商、用戶(hù)緊密連接在一起，廠(chǎng)商可以了解產(chǎn)品在應用過(guò)程的實(shí)際情況，嵌入在產(chǎn)品的傳感器會(huì )將實(shí)時(shí)數據反饋給系統，以便于制造商可以根據應用進(jìn)行調整生產(chǎn)計劃。

　　在供應鏈管理過(guò)程中會(huì )大量使用移動(dòng)設備，我們可以通過(guò)智能手機、平板電腦或者其它專(zhuān)用的終端設備，來(lái)追蹤物料的位置和產(chǎn)品的進(jìn)度。同時(shí)，移動(dòng)設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。

　　大數據分析

　　制造業(yè)向智能制造轉型升級，企業(yè)將從設備采集來(lái)大量的數據，這些數據需要進(jìn)行清洗、整理、存儲和分析，最終用于給運營(yíng)者決策參考。目前，大數據分析主要應用于機器的預測維護，設備管理者實(shí)時(shí)監控設備的特征參數，及早察覺(jué)機器的故障前兆，然后提前更換機器部件，以減少停機時(shí)間，最終幫助生產(chǎn)線(xiàn)降低維護成本。

　　除了設備的維護之外，大數據還可以用于優(yōu)化產(chǎn)品設計、生產(chǎn)和銷(xiāo)售等整個(gè)制造流程，來(lái)自外部市場(chǎng)和消費者的數據，可以分析出用戶(hù)的真實(shí)需求，實(shí)現以市場(chǎng)為導向的產(chǎn)品設計制造。通過(guò)生產(chǎn)流程的監控分析，廠(chǎng)商知道哪些環(huán)節拉低生產(chǎn)效率，哪些資源過(guò)度利用了，知道如何優(yōu)化生產(chǎn)工藝來(lái)提高設備的利用率。

　　隨著(zhù)企業(yè)工廠(chǎng)內部和外部數據的增加，大量的數據進(jìn)行整理分析也是一個(gè)挑戰，目前通用電氣、西門(mén)子、IBM等企業(yè)都提供了基于云的分析平臺，越來(lái)越多的平臺采用機器學(xué)習等人工智能算法，實(shí)現大量的數據自動(dòng)化處理，通過(guò)和歷史數據對比，找出異常的數據并告知管理者，使得問(wèn)題發(fā)生之前得到更好的預防和處理。