智能制造的“七把劍”

2021年，全球智能制造市場規模達到3050億美元，預計到2025年將達到4500億美元，復合年增長率為10.5%，這將迎來制造業市場的增長趨勢。

以前的制造模式是追求自動化和批量生產類似產品，而智能制造則需要根據客戶需求快速定制生產產品。智能制造的好處已經從加強制造彈性等保守戰略轉向逐步提高生產能力和效率，節能減排和回收利用，這已成為推動市場增長的重要關鍵。

智能制造差距分析 數據與業務場景的分離

在數字化的加持下，制造業的綜合實力不斷增強。行業實現了營銷、服務、設計等新業態驅動下生產組織、供應鏈、制造模式的智能化轉型。

公司整體業務實力有所提升，但在設備自動化、智能化等傳統領域仍存在差距。一方面，缺乏相應的技術基礎和生產工藝，加上由于成本問題缺乏自動化升級的動力，導致智能工廠和智能車間的滲透率和利用率較低。另一方面，數據流的水平不足以支持多個業務系統之間的自動執行，這降低了業務鏈的流暢性，系統之間的自動協作也不高。

智能制造的核心 通過數據流創造價值

智能工廠是行業的重點發展方向，設備互聯的速度將進一步加快。數據在其中充當導體。通過數據監控保證生產的標準化，以便在面對緊急情況時立即做出反應，降低風險。

在制造業，數據是最重要的資源。制造業有很強的積累，數據的積累也是工業互聯網的一大優勢。無論是工業互聯網還是智能制造，都是所有產業要素、整個產業鏈、包括人、材料、機械在內的整個價值鏈的深度互聯。

智能工廠 數據文化應該發揮重要作用

數字化發展戰略、整體框架、文化積淀，與企業發展戰略、管理模式、關鍵流程相互提升。要實現信息中心的價值，不僅需要新技術的支持，還需要從企業發展的角度積極展示IT的價值，在企業數據文化建設中承擔更多的責任。

智能制造的重要元素

如果能夠把握行業智能制造的趨勢，將對轉型乃至成為工業4.0的領跑者大有裨益。以下要素有助于打下良好的基礎，加快智能制造的實踐。

元素1：導入自動化設備

雖然自動化設備是智能制造的基礎之一，可以取代一些以人工為基礎的工作，但最重要的是匹配和優化設計、生產、服務的每個環節，以擁有高效、低成本的流程。這只是對自動化設備的無知介紹，或者它可能只是花了很多錢而沒有得到任何好處。

元素2：設備連接和數據集成

自動化設備導入后，下一步是連接設備。通過物聯網技術，可以集成每臺設備的數據，優化制造過程。

要素3：遠程監控

雖然智能制造已經取代了一些人工工作，但人們因此可以進行更多的決策和技術工作，并通過遠程監控幫助操作人員隨時掌握設備的狀態，實時調整制造進度，減少設備無預警停機時間，提高生產率，延長設備壽命。

元素4：結合AI技術

智能制造的最終目標是結合人工智能，這也是目前最重要的趨勢之一。AI可以讓設備升級，通過自學，可以收集各種信息，不斷優化流程。

制造商目前面臨的挑戰

面對工業4.0帶來的數字化轉型，不僅是制造業，政府也想加快產業的智能化，但實際上，很多制造業會認為工業4.0只是技術創新和自動化無人工廠，所以投入了大量資金卻沒有得到相應的回報。

在轉型過程中，一般會遇到一些困難。例如，自動化設備生產線的集成需要規劃和設計完整的生產線，以創造最大的效益。雖然今天的技術已經逐漸成熟，但企業缺乏高科技的應用和經濟效益的組合往往無法承受成本，導致無法實施智能制造;在轉型過程中，會有一段人力和系統的整合和調整期。除了數據的傳輸，還需要內部培訓或招聘人才，可以提前安排并定期跟蹤，以加快適應時間。

許多企業將渴望進行產業轉型。在轉型之前，他們可能首先評估企業內部的情況，規劃可能出現的問題，并擁有更完整的集成結構，這將使后續轉型發揮更順利的效益。

智能制造的應用

拓展5G應用：

5G的三大特點（URLLC、mMTC、eMBB）有望提供安全、快速、高度可靠的通信，推動制造業向智能工廠轉型升級。有必要與電信運營商、系統集成商、網通運營商共同發展周邊供應鏈和生態圈。在未來的5G+AI創新場景中，一平方公里內的100萬臺邊緣設備可能會在一秒內串聯，做出整體最佳決策。

導入AI可解釋性：

人類和機器必須合作，必須使用可解釋性來指導人們做出相應的決策。

聯合學習模型：

主要針對的是，在訓練AI模型時，由于數據集可能具有隱私、法規、地理區域、行業競爭等因素，傳統的集中式學習無法進行。因此，使用模型共享代替數據共享來打破和實現應用程序端的差異。在本土智能制造方面，可以考慮將其引入以中小企業為主的產業集群中，這些企業具有共同的AI需求，但需要產品差異化。

信息安全防護：

制造業中最常見的安全威脅是勒索軟件、惡意軟件攻擊和網絡釣魚攻擊。未來，企業防御將向融合IT和OT的新架構邁進，使OT端也納入信息安全防護，建立統一的解決方案，緩解數字化轉型的挑戰。

智能制造的未來關注

智能制造的核心是數據與設備融合后的實時響應，因此時延、安全性和計算能力將變得越來越重要。因此，未來發展將集中在邊緣計算和5G上，如AR/VR、機器視覺，在數字孿生和預測性維護等重要應用的背后，有這項技術支撐著整體應用升級。通過數字仿真、智能管理等實現能源優化、高效流程、碳減排，使用綠色物聯網技術將成為未來智能制造設備和工廠設計的關鍵要素。

過去，智能制造價值鏈中存在多個全球分工。然而，隨著近年來制造業的回歸和產業動蕩，短鏈和本地化生產有所上升，因此微型工廠的類型得到了發展。微型工廠依靠高度自動化和準確的分析，并以最少的資源提高產品質量。其優勢來自靈活的供應鏈、精簡的人力和較低的初始成本，可以利用這種類型的轉型升級和產品輸出。

來源：機器人產業隨想錄