智能制造到底是什么？ 20項技術你用了嗎？

日期:2024-12-19

乾元坤和編輯

在過去的幾年，智能制造一直是業內專家、戰略家和思想家間的熱門話題之一。然而，盡管有很多媒體報道，許多制造業的前沿人士并不十分清楚智能制造到底是什么，或者為什么它們與企業組織相關。

簡而言之，智能制造就是按照人和機器所需要的形式，使用實時數據和技術。

如果要尋找更全面的定義，有兩個領先的組織提供了定義。

美國國家標準與技術研究院(NIST)的說法是，智能系統是“完全集成的協作式制造系統，能夠實時響應，以滿足工廠、供應網絡和客戶需求中不斷變化的需求和條件。”

智能制造領導聯盟(SMLC)將智能定義為“通過開放的基礎架構來解決現有和未來問題的能力，從而使解決方案能夠以業務的速度實施，同時創造有利的價值”。

智能制造的概念和成功實施預計將引發第四次工業革命。而且近年來還有許多其他的進步，都與技術連通性和數據訪問、處理有關。

制造正在發展，業務也需要發展。隨著制造商將諸如物聯網(IoT)、機器人技術、虛擬現實(VR)和人工智能(AI)等新技術融入其商業戰略，第四次工業革命已經到來。智能制造—感知、測量、分析、報告和培訓—將成為這一戰略的重要組成部分。

麥肯錫全球研究院在其報告“物聯網：超越假設的價值”中指出，到2025年，智能制造將產生3.9萬億美元到11.1萬億美元的總經濟影響。報告指出，預計工廠是會對智能制造產生最大的潛在影響—每年高達3.7萬億美元。如果不前進，就會被淘汰。

幸運的是，不需要成為一家大企業也可以享受智能制造帶來的益處。然而，人員、流程和技術需要保持平衡和協作才能達到效果。智能制造解決方案的其他關鍵組件包括：

? 設備和連接

? 數據采集

? 信息管理和可視化

? 數據分析和情報

? 商業決策

? 工作流執行

智能制造系統的大腦是制造中的數據。這為確定商業的健康狀況提供了標記。然后使用這些數據進行一系列的分析規程，包括：

? 描述性：用于捕捉產品的狀況，環境和操作

? 診斷：檢查降低產品性能或失敗的原因

? 預測性：檢測即將發生事件的模式

? 說明性：確定改善結果或糾正問題的措施

關于智能制造的一個常見誤解是，它將要求組織機構徹底改變他們目前的業務，投資先進的技術。而這些技術往往太復雜企業無法適應。一些改變是必要的，但實際上智能制造通過建立在制造商當前的能力基礎上，大大簡化了這一轉變。

所涉及的關鍵概念之一是認識到數據的價值，是開發和管理的關鍵資產。換句話說，對于分析數據的系統來說，關鍵資產不是分析系統本身，而是數據。用生成的數據來構建和驗證分析。對數據的這種強調使得我們對于在哪里集中資源有不同的思考。

對于任何運營目標，都需要有相關數據源。數據源可以像傳真機、平板電腦或智能手機一樣基本，或像廣域傳感器網絡一樣復雜。重點是，數據在運營目標的背景下是有價值的，而不是傳感器的復雜性。有許多非常有價值的應用程序可以利用數據。

基礎設施的變化需要適應在智能平臺上使用和操作數據的應用程序，為制造商的基礎設施最小變化提供便利。隨著時間的推移，智能制造將會導致商業機會和運營的重大變化。

中小型制造商，距離“智能”有多遠?

如果只是一個小型制造企業，那么提升改進流程的策略是什么呢?想要達到什么目的增加銷售額、降低成本、提高效率、或者擁有更靈活的供應鏈?可能購買了硬件或軟件以及使用該技術的許可證來幫助實現一個或多個目標。它還提供了與上游和下游供應商更有效協作的能力。

這里列出了成為智能數字企業的四個步驟。

首先，是網絡安全。

網絡安全是一個潛在的智能、值得信賴的商業合作伙伴。越依賴制造業的數字平臺，對于客戶、供應商和投資者越希望有更高的安全性。

其次，了解智能制造。

國家標準與技術研究院(NIST)和智能制造領導聯盟(SMLC)有兩個智能制造的官方定義。從本質上說，智能制造是將所有技術整合在一起進行監控、管理和改進的一種理念。

第三，意識到任何供應鏈都可能傳遞智能制造。

Capgemini咨詢集團的數據表明，大多數美國乃至全球的大型制造商和零售商都在投資智能技術。他們發現，76%的大型制造商有智能制造計劃，而56%的企業在過去的五年投資了1億美元以上。隨著大公司的投資和部署，智能制造業很可能滲透到供應鏈中，像及時、精益、ISO 9000一樣成為規定或事實標準。

第四，列出清單，評估智能狀態。

佐治亞州對500多家制造商的調研中，發現了20種重要的技術被廣泛使用，用以推進智能制造的發展。包括用于庫存和倉庫跟蹤的RFID，或用于計劃、庫存控制或采購(如ERP)的軟件。