智能制造的“七把剑”

2021年，全球智能制造市场规模达到3050亿美元，预计到2025年将达到4500亿美元，复合年增长率为10.5%，这将迎来制造业市场的增长趋势。

以前的制造模式是追求自动化和批量生产类似产品，而智能制造则需要根据客户需求快速定制生产产品。智能制造的好处已经从加强制造弹性等保守战略转向逐步提高生产能力和效率，节能减排和回收利用，这已成为推动市场增长的重要关键。

智能制造差距分析 数据与业务场景的分离

在数字化的加持下，制造业的综合实力不断增强。行业实现了营销、服务、设计等新业态驱动下生产组织、供应链、制造模式的智能化转型。

公司整体业务实力有所提升，但在设备自动化、智能化等传统领域仍存在差距。一方面，缺乏相应的技术基础和生产工艺，加上由于成本问题缺乏自动化升级的动力，导致智能工厂和智能车间的渗透率和利用率较低。另一方面，数据流的水平不足以支持多个业务系统之间的自动执行，这降低了业务链的流畅性，系统之间的自动协作也不高。

智能制造的核心 通过数据流创造价值

智能工厂是行业的重点发展方向，设备互联的速度将进一步加快。数据在其中充当导体。通过数据监控保证生产的标准化，以便在面对紧急情况时立即做出反应，降低风险。

在制造业，数据是最重要的资源。制造业有很强的积累，数据的积累也是工业互联网的一大优势。无论是工业互联网还是智能制造，都是所有产业要素、整个产业链、包括人、材料、机械在内的整个价值链的深度互联。

智能工厂 数据文化应该发挥重要作用

数字化发展战略、整体框架、文化积淀，与企业发展战略、管理模式、关键流程相互提升。要实现信息中心的价值，不仅需要新技术的支持，还需要从企业发展的角度积极展示IT的价值，在企业数据文化建设中承担更多的责任。

智能制造的重要元素

如果能够把握行业智能制造的趋势，将对转型乃至成为工业4.0的领跑者大有裨益。以下要素有助于打下良好的基础，加快智能制造的实践。

元素1：导入自动化设备

虽然自动化设备是智能制造的基础之一，可以取代一些以人工为基础的工作，但最重要的是匹配和优化设计、生产、服务的每个环节，以拥有高效、低成本的流程。这只是对自动化设备的无知介绍，或者它可能只是花了很多钱而没有得到任何好处。

元素2：设备连接和数据集成

自动化设备导入后，下一步是连接设备。通过物联网技术，可以集成每台设备的数据，优化制造过程。

要素3：远程监控

虽然智能制造已经取代了一些人工工作，但人们因此可以进行更多的决策和技术工作，并通过远程监控帮助操作人员随时掌握设备的状态，实时调整制造进度，减少设备无预警停机时间，提高生产率，延长设备寿命。

元素4：结合AI技术

智能制造的最终目标是结合人工智能，这也是目前最重要的趋势之一。AI可以让设备升级，通过自学，可以收集各种信息，不断优化流程。

制造商目前面临的挑战

面对工业4.0带来的数字化转型，不仅是制造业，政府也想加快产业的智能化，但实际上，很多制造业会认为工业4.0只是技术创新和自动化无人工厂，所以投入了大量资金却没有得到相应的回报。

在转型过程中，一般会遇到一些困难。例如，自动化设备生产线的集成需要规划和设计完整的生产线，以创造最大的效益。虽然今天的技术已经逐渐成熟，但企业缺乏高科技的应用和经济效益的组合往往无法承受成本，导致无法实施智能制造;在转型过程中，会有一段人力和系统的整合和调整期。除了数据的传输，还需要内部培训或招聘人才，可以提前安排并定期跟踪，以加快适应时间。

许多企业将渴望进行产业转型。在转型之前，他们可能首先评估企业内部的情况，规划可能出现的问题，并拥有更完整的集成结构，这将使后续转型发挥更顺利的效益。

智能制造的应用

拓展5G应用：

5G的三大特点（URLLC、mMTC、eMBB）有望提供安全、快速、高度可靠的通信，推动制造业向智能工厂转型升级。有必要与电信运营商、系统集成商、网通运营商共同发展周边供应链和生态圈。在未来的5G+AI创新场景中，一平方公里内的100万台边缘设备可能会在一秒内串联，做出整体最佳决策。

导入AI可解释性：

人类和机器必须合作，必须使用可解释性来指导人们做出相应的决策。

联合学习模型：

主要针对的是，在训练AI模型时，由于数据集可能具有隐私、法规、地理区域、行业竞争等因素，传统的集中式学习无法进行。因此，使用模型共享代替数据共享来打破和实现应用程序端的差异。在本土智能制造方面，可以考虑将其引入以中小企业为主的产业集群中，这些企业具有共同的AI需求，但需要产品差异化。

信息安全防护：

制造业中最常见的安全威胁是勒索软件、恶意软件攻击和网络钓鱼攻击。未来，企业防御将向融合IT和OT的新架构迈进，使OT端也纳入信息安全防护，建立统一的解决方案，缓解数字化转型的挑战。

智能制造的未来关注

智能制造的核心是数据与设备融合后的实时响应，因此时延、安全性和计算能力将变得越来越重要。因此，未来发展将集中在边缘计算和5G上，如AR/VR、机器视觉，在数字孪生和预测性维护等重要应用的背后，有这项技术支撑着整体应用升级。通过数字仿真、智能管理等实现能源优化、高效流程、碳减排，使用绿色物联网技术将成为未来智能制造设备和工厂设计的关键要素。

过去，智能制造价值链中存在多个全球分工。然而，随着近年来制造业的回归和产业动荡，短链和本地化生产有所上升，因此微型工厂的类型得到了发展。微型工厂依靠高度自动化和准确的分析，并以最少的资源提高产品质量。其优势来自灵活的供应链、精简的人力和较低的初始成本，可以利用这种类型的转型升级和产品输出。

来源：机器人产业随想录