正在發生的未來：一場前所未有的智能制造變革

　　制造業正在發生一場前所未有的變革，我們數十年來所看到的制造行業職位將會消失，而機器人、云計算和AI等技術會成為未來制造業的關鍵角色，這些技術將幫助越來越多的企業提升效益，快速生產出更高質量的產品，而且不需依賴于廉價的勞動力。這種場景就是我們所說的智能制造，也是全球各國制造企業升級的方向，它將使我們的產品變得越來越便宜。

　　那么，到底什么是智能制造?它是將信息技術與工業技術結合，從產品的設計、制造、銷售、運輸方式上進行監控和管理，打通制造業產業鏈的各環節，改變了過去信息不對稱的問題，使整個制造流程以最高的效率運行。

　　大數據分析揭示制造的秘密

　　工業設備連接上網后，廠商將可以獲得豐富的現場數據，不過這僅僅只是開端，關鍵在于如何利用這些數據，這是一個積累和理解大型數據集的過程。智能制造其實就是利用大數據分析，去改進復雜的工藝流程和管理供應鏈。那么，現場數據是多種多樣的，制造商需要定義這些不同類型的數據，然后才能進行對比分析，最終使這些數據能幫助提高產品線效率和性能。

　　其實，大數據概念已存在多年，許多制造商已經認識到，掌握其業務的所有數據，可以分析并從中獲得重要價值。大數據分析的新優勢在于更快速和準確地抓住機會，通過匯集數據以及分析整理，可能發現能用于未來決策的有益信息，或者為即時決策找到見解。這種更快的工作能力為制造商提供了過去無法相比的競爭優勢。

　　那么，怎樣的數據分析才有益于制造商?第一個是常規性數據分析，它揭示了應該采取的行動，該分析結果為下一步行動提供建議。第二是預測性數據分析，它將表明可能發生的事情。第三是診斷類數據分析，查看過去表現來揭示發生的事情和原因。最后一個是描述性分析，用來在實時儀表板顯示。隨著數據的收集和積累，廠商將能準確評估和預測生產情況，使工廠系統更適合現在業務需求并能達到效益最大化。

　　機器人自主運行和協同工作

　　機器人已經大批量進入汽車、3C電子等領域，并不斷向醫藥、安防、農業等方向擴張。目前機器人仍然處于簡單的自動化階段，然而，隨著人工智能和物聯網的發展，機器人行業很快將進入2.0時代。到時，機器人會擁有人一樣的決策能力和邏輯分析能力，并能用于更多的場景中。

　　2.0時代的機器人是先進的機器人，也被稱為智能機器，是智能制造的重要組成部分。這些機器人可以自主運行，并可以直接與制造系統進行通信，可以評估物理輸入并區分不同的產品配置。智能機器可以在沒有人幫助的情況下解決問題并做出決定，他們不僅可以實現最初編制的任務，而且還擁有人工智能，可以從經驗中學習知識，掌握新的技能。

　　智能機器人具有自行配置和執行新任務等靈活性，它們能夠對需求更改和產品創新做出快速的反應，這比傳統制造工藝更具優勢。隨著機器人認知能力的提高，機器人可以在人旁邊協同工作，成為人類未來高效工作中不可或缺的工具。

　　互聯網+制造，信息交互創造價值

　　制造業與互聯網結合后，信息交互將會變得更頻繁，機器與機器之間，機器人與之間都存在大量的數據交換。制造商利用互聯網來增加數據存儲，通過使用云軟件可以進入高度可配置的計算資源，從而可以快速創建服務器、網絡和其他存儲應用程序。

　　制造設備和網絡之間通過開放式通信協議實現連接，其中包括從平板電腦到自動化設備和傳感器，外部設備輸入的指令信息可以更改生產流程。在互聯世界中，物理世界成為一種嵌入傳感器和執行器的物理對象和信息系統，它們通過有線或無線的互聯網協議互相連接。

　　在制造領域，這個工業化階段被稱為工業4.0，涉及到將物理系統(CPS)技術集成到制造、物流以及物聯網在工業過程中的使用。CPS不僅可以互相聯網，還可以在整個價值鏈和整個產品生命周期內創建對象，如ICT系統、智能產品和個人的智能網絡。傳感器和物聯網使機器可以連接到工廠、網絡和工作人員。

　　制造業的未來將變得更靈活

　　有些人認為，智能制造將從根本上改變他們目前的業務。通過先進技術，智能制造允許多個小型生產基地存在，這些生產基地離客戶更近，減少了從工廠到消費者的時間，并在幾小時內將最近開發的產品放入客戶手中。盡管需要進行一些更改，但智能制造實際上通過制造商已有功能進行轉換。

　　未來制造將使用新的軟件，制造商可以創建和測試虛擬世界中的情況，在生成實際產品之前確定好設計流程和生產線。例如3D打印為制造商提供了零件設計的多種可能性，允許使用單個機器無縫創建有形產品。在制造過程中，3D打印可以完成同一件事，而不需要額外的程序。

　　在物聯網技術的加持下，制造商可以在正確的時間獲取正確的信息，通過云計算提供的軟件服務獲取和分析影響生產的信息，并做出正確的決策。大數據分析將對研究和開發產生重大影響，在降低成本的同時為客戶提供更多所需和更快的產品服務。

　　智能工廠將會淘汰一些老舊的工作方式，采用ERP、MES和IoT系統實現無紙化作業，以及從創意設計到制造生產的自動化。預測性和規范性分析功能，可促進對意識的檢測，從而提高生產車間的生產率。 同時，云計算的使用可消除IT開銷，不必投入昂貴的基礎設施，使制造商也能夠從世界任何地方訪問數據。