智能制造勢在必行

智能制造實踐的采用受到顯著提高運營效率和節(jié)省成本的潛力的推動，根據(jù)該行業(yè)的許多調(diào)查，這是最高目標，好處包括減少機器停機時間、優(yōu)化庫存利用率、提高吞吐量、增強預測準確性和提高勞動效率。如果不能利用這些優(yōu)勢，就有可能落后于正在利用這些技術(shù)獲得競爭優(yōu)勢的競爭對手。

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，標志著向工業(yè)4.0的過渡，這一演變以物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機器學習為特征，植根于工業(yè)革命的歷史進程，從蒸汽動力到電力，再到數(shù)字技術(shù)。現(xiàn)在，重點是通過連接和高級計算能力利用數(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)，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)收集和分析，這有助于通過傳感器和連接的機器進行預測性維護、質(zhì)量控制、供應鏈優(yōu)化等。

人工智能和機器學習：人工智能和機器學習在解釋物聯(lián)網(wǎng)生成的海量數(shù)據(jù)、自動化復雜任務以及發(fā)現(xiàn)為決策和運營改進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——而不僅僅是工廠內(nèi)部的信息——做出優(yōu)化決策。

邊緣計算：通過處理更接近其來源的數(shù)據(jù)，邊緣計算減少了延遲，加快了決策，它允許智能相機等設(shè)備實時分析數(shù)據(jù)，無需依賴基于云的處理即可立即采取行動。

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

RPA：RPA使用軟件機器人自動執(zhí)行日常任務，顯著減少了制造過程中的錯誤并提高了效率。

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。

增強現(xiàn)實：增強現(xiàn)實通過覆蓋數(shù)字信息來增強真實世界的交互，通過可視化指示和指導在培訓和維護方面提供顯著好處。

云技術(shù)：云平臺支持物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的存儲、管理和分析，促進可擴展、經(jīng)濟高效的數(shù)據(jù)處理。

數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵作用

有效的數(shù)據(jù)管理是智能制造計劃成功的基石，主數(shù)據(jù)管理通過為數(shù)據(jù)治理提供統(tǒng)一平臺、確保高質(zhì)量的數(shù)據(jù)并促進其在整個企業(yè)中的有效使用來應對孤立數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，這對于利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)至關(guān)重要，因為理解傳感器數(shù)據(jù)需要全面了解受監(jiān)控的資產(chǎn)。如果沒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

隨著制造商過渡到工業(yè)4.0，重點應該是識別需要掌握的特定數(shù)據(jù)，由業(yè)務級用戶在中央系統(tǒng)中管理其準確性，并共享這些數(shù)據(jù)，以便依賴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，還推動了效率、生產(chǎn)力和競爭力的大幅提高。智能制造之旅并非沒有挑戰(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)字時代脫穎而出的制造商的一條必不可少的道路。