智能制造浪潮逼近，是挑戰(zhàn)更是機遇！

　　隨著新一代信息技術的興起，物聯網、大數據、AI與工業(yè)技術加速融合，推動了工廠生產線向數字化轉型，并給傳統(tǒng)制造業(yè)帶來巨大的沖擊。新一代的制造業(yè)，不僅要求高效的生產，還要快速響應市場的需求，同時具有靈活的處理能力，即滿足市場個性化定制的需求。為了獲得未來的競爭力，制造業(yè)正在大力推動機器換人和智能化轉型，一場巨大的產業(yè)變革正在到來。

　　談到制造業(yè)，人們可能會輕松聯想到車間、機器和工人等元素，其實制造是一個復雜的系統(tǒng)，從市場需求調查到產品設計，從材料采購到加工制造，再到物流、銷售和消費，以及后期的維護服務。這樣一個系統(tǒng)如果沒有合理的管控，可能會造成巨大的損耗，最終導致制造業(yè)的崩潰。智能制造轉型的目的就是為了更好地管理制造環(huán)節(jié)的各個流程，利用人工智能等新興技術提升生產的效率。

　　為了搶占更多低成本的資源，制造業(yè)往往把工廠和材料供應分散到世界各地，這就給供應鏈方面帶來了新的挑戰(zhàn)，考慮到物流控制等方面，整個制造系統(tǒng)將會變得更復雜。制造企業(yè)的主要挑戰(zhàn)是找到低成本材料或者零部件，這些半成品還要考慮運輸成本，并保證每個生產階段的可用性。

　　無論怎樣，管理者需要努力減少庫存和縮短交貨時間，而生產制造的物流環(huán)節(jié)是一個關鍵，從最初的原材料供應商到成品的配送中心，需要合理的運營才能降低成本和保證生產的順利進行。目前，制造業(yè)正在嘗試利用新技術改變工業(yè)流程，這些技術與工業(yè)結合的同時也觸發(fā)了更多的創(chuàng)新機遇。

　　工業(yè)物聯網

　　智能制造必需打通物理世界和數字虛擬世界的隔閡，工廠運營者需要收集來自生產線底層數據信息，工業(yè)物聯網成了智能制造升級的基礎關鍵。如今，工業(yè)物聯網(IIOT)正在入侵制造業(yè)，未來大多數設備都將是聯網的，管理者通過有線或者無線技術采集更多的現場信息，這些數據可能包括機器運行數據、產品數據、質檢和流程數據等。

　　隨著工業(yè)物聯網的演進，工廠里傳感器數量將會快速增長，嵌入式計算能力將應用在更多的產品中，生產線也將變得越來越智能。運營者利用物聯網技術，將工廠和供應商、用戶緊密連接在一起，廠商可以了解產品在應用過程的實際情況，嵌入在產品的傳感器會將實時數據反饋給系統(tǒng)，以便于制造商可以根據應用進行調整生產計劃。

　　在供應鏈管理過程中會大量使用移動設備，我們可以通過智能手機、平板電腦或者其它專用的終端設備，來追蹤物料的位置和產品的進度。同時，移動設備提供了任何地方實時收集和傳遞信息的能力，可以進行訂單和交付信息輸入等，這將極大地改變訂單的接收和處理方式，對生產組織和日程安排產生重大影響。

　　大數據分析

　　制造業(yè)向智能制造轉型升級，企業(yè)將從設備采集來大量的數據，這些數據需要進行清洗、整理、存儲和分析，最終用于給運營者決策參考。目前，大數據分析主要應用于機器的預測維護，設備管理者實時監(jiān)控設備的特征參數，及早察覺機器的故障前兆，然后提前更換機器部件，以減少停機時間，最終幫助生產線降低維護成本。

　　除了設備的維護之外，大數據還可以用于優(yōu)化產品設計、生產和銷售等整個制造流程，來自外部市場和消費者的數據，可以分析出用戶的真實需求，實現以市場為導向的產品設計制造。通過生產流程的監(jiān)控分析，廠商知道哪些環(huán)節(jié)拉低生產效率，哪些資源過度利用了，知道如何優(yōu)化生產工藝來提高設備的利用率。

　　隨著企業(yè)工廠內部和外部數據的增加，大量的數據進行整理分析也是一個挑戰(zhàn)，目前通用電氣、西門子、IBM等企業(yè)都提供了基于云的分析平臺，越來越多的平臺采用機器學習等人工智能算法，實現大量的數據自動化處理，通過和歷史數據對比，找出異常的數據并告知管理者，使得問題發(fā)生之前得到更好的預防和處理。