智能制造：實現(xiàn)“智能”真正重要的是什么?

　　在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切需求推動下，智能制造代表了制造業(yè)的關鍵轉(zhuǎn)變。這不僅是一種選擇，而且是制造商適應生存和發(fā)展的必要條件。如果制造商不采用它，他們的競爭對手肯定會采用。這一演變以先進技術的整合為標志，尤其注重數(shù)據(jù)的管理和利用，以提高效率、降低成本和改進生產(chǎn)流程。

　　智能制造勢在必行

　　采用智能制造實踐的驅(qū)動因素是顯著提高運營效率和節(jié)約成本的潛力。根據(jù)該行業(yè)的許多調(diào)查，這是首要目標。好處包括減少機器停機時間、優(yōu)化庫存利用率、提高產(chǎn)量、提高預測準確性和提高勞動效率。不采用這些進步可能會落后于利用這些技術獲得競爭優(yōu)勢的競爭對手。

　　了解智能制造

　　智能制造意味著將以數(shù)據(jù)為中心的技術融入制造流程，標志著向工業(yè)4.0的過渡。這一演變以物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、人工智能(AI)和機器學習(ML)為特征，根植于工業(yè)革命的歷史進程，從蒸汽動力到電力，再到數(shù)字技術?，F(xiàn)在，重點是通過連接和先進的計算能力來利用數(shù)據(jù)。

　　核心技術及其影響

　　物聯(lián)網(wǎng)(IoT)：物聯(lián)網(wǎng)技術將設備和裝置連接到互聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)收集和分析。通過傳感器和聯(lián)網(wǎng)機器，這有助于實現(xiàn)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讀大量物聯(lián)網(wǎng)生成的數(shù)據(jù)、自動執(zhí)行復雜任務以及發(fā)現(xiàn)有助于決策和運營改進的見解方面發(fā)揮著至關重要的作用。當見解與外部公共數(shù)據(jù)相結合時，可以根據(jù)所有信息做出優(yōu)化決策。

　　邊緣計算：通過在更靠近數(shù)據(jù)來源的地方處理數(shù)據(jù)，邊緣計算可以減少延遲并加快決策制定。它允許智能攝像頭等設備實時分析數(shù)據(jù)，無需依賴云端處理即可立即采取行動。

　　5G網(wǎng)絡：5G技術的部署對于物聯(lián)網(wǎng)的實時數(shù)據(jù)處理需求至關重要，支持更快的速度、更少的延遲和增強的眾多應用的容量。

　　機器人流程自動化(RPA)：RPA使用軟件機器人自動執(zhí)行日常任務，顯著減少錯誤并提高制造流程的效率。

　　數(shù)字孿生技術：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(AR)：AR通過疊加數(shù)字信息來增強現(xiàn)實世界的交互，并通過視覺指示和指導在培訓和維護方面提供顯著的好處。

　　云技術：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，促進可擴展且經(jīng)濟高效的數(shù)據(jù)處理。

　　數(shù)據(jù)管理的重要作用

　　有效的數(shù)據(jù)管理是智能制造計劃取得成功的基石。主數(shù)據(jù)管理(MDM)解決了數(shù)據(jù)孤島的挑戰(zhàn)，它提供了一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理平臺，確保了數(shù)據(jù)的高質(zhì)量，并促進了整個組織的有效使用。這對于利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)至關重要，因為了解傳感器數(shù)據(jù)需要全面了解被監(jiān)控的資產(chǎn)。如果沒有這些受管控且值得信賴的數(shù)據(jù)，任何技術的有效性和投資回報率都會喪失。即使是人工智能，如果其核心只輸入了壞數(shù)據(jù)，也會受到限制。

　　總結

　　隨著制造商向工業(yè)4.0轉(zhuǎn)型，重點應該放在確定需要掌握的特定數(shù)據(jù)、由業(yè)務級用戶在集中式系統(tǒng)中管理其準確性以及共享這些數(shù)據(jù)，以便相關工作流程能夠有效地利用它。

　　智能制造技術的集成不僅可以為企業(yè)提供面向未來的保障，還可以大幅提高效率、生產(chǎn)力和競爭力。邁向智能制造的道路并非沒有挑戰(zhàn)，但只要數(shù)據(jù)是可信的，它帶來的好處就使其成為制造商在數(shù)字時代取得成功的必經(jīng)之路。