智能制造浪潮逼近,挑战与机遇并存

随着新一代信息技术的兴起,物联网、大数据、AI与工业技术加速融合,推动了工厂生产线向数字化转型,并给传统制造业带来巨大的冲击。新一代的制造业,不仅要求高效的生产,还要快速响应市场的需求,同时具有灵活的处理能力,即满足市场个性化定制的需求。为了获得未来的竞争力,制造业正在大力推动机器换人和智能化转型,一场巨大的产业变革正在到来。

 
智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统,智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库,具有自学习功能,还有搜集与理解环境信息和自身的信息,并进行分析判断和规划自身行为的能力。
 
谈到制造业,人们可能会轻松联想到车间、机器和工人等元素,其实制造是一个复杂的系统,从市场需求调查到产品设计,从材料采购到加工制造,再到物流、销售和消费,以及后期的维护服务。这样一个系统如果没有合理的管控,可能会造成巨大的损耗,最终导致制造业的崩溃。智能制造转型的目的就是为了更好地管理制造环节的各个流程,利用人工智能等新兴技术提升生产的效率。
智能制造浪潮逼近,挑战与机遇并存
为了抢占更多低成本的资源,制造业往往把工厂和材料供应分散到世界各地,这就给供应链方面带来了新的挑战,考虑到物流控制等方面,整个制造系统将会变得更复杂。制造企业的主要挑战是找到低成本材料或者零部件,这些半成品还要考虑运输成本,并保证每个生产阶段的可用性。
  
无论怎样,管理者需要努力减少库存和缩短交货时间,而生产制造的物流环节是一个关键,从最初的原材料供应商到成品的配送中心,需要合理的运营才能降低成本和保证生产的顺利进行。目前,制造业正在尝试利用新技术改变工业流程,这些技术与工业结合的同时也触发了更多的创新机遇。
  
工业物联网
  
智能制造必需打通物理世界和数字虚拟世界的隔阂,工厂运营者需要收集来自生产线底层数据信息,工业物联网成了智能制造升级的基础关键。如今,工业物联网(IIOT)正在入侵制造业,未来大多数设备都将是联网的,管理者通过有线或者无线技术采集更多的现场信息,这些数据可能包括机器运行数据、产品数据、质检和流程数据等。
智能制造浪潮逼近,挑战与机遇并存
随着工业物联网的演进,工厂里传感器数量将会快速增长,嵌入式计算能力将应用在更多的产品中,生产线也将变得越来越智能。运营者利用物联网技术,将工厂和供应商、用户紧密连接在一起,厂商可以了解产品在应用过程的实际情况,嵌入在产品的传感器会将实时数据反馈给系统,以便于制造商可以根据应用进行调整生产计划。
  
在供应链管理过程中会大量使用移动设备,我们可以通过智能手机、平板电脑或者其它专用的终端设备,来追踪物料的位置和产品的进度。同时,移动设备提供了任何地方实时收集和传递信息的能力,可以进行订单和交付信息输入等,这将极大地改变订单的接收和处理方式,对生产组织和日程安排产生重大影响。
  
大数据分析
  
制造业向智能制造转型升级,企业将从设备采集来大量的数据,这些数据需要进行清洗、整理、存储和分析,最终用于给运营者决策参考。目前,大数据分析主要应用于机器的预测维护,设备管理者实时监控设备的特征参数,及早察觉机器的故障前兆,然后提前更换机器部件,以减少停机时间,最终帮助生产线降低维护成本。
  
除了设备的维护之外,大数据还可以用于优化产品设计、生产和销售等整个制造流程,来自外部市场和消费者的数据,可以分析出用户的真实需求,实现以市场为导向的产品设计制造。通过生产流程的监控分析,厂商知道哪些环节拉低生产效率,哪些资源过度利用了,知道如何优化生产工艺来提高设备的利用率。
智能制造浪潮逼近,挑战与机遇并存