今天的制造業(yè)越來越智能寥掐，工廠開始使用傳感器和無線技術栽铁，在產(chǎn)品生產(chǎn)過程捕獲數(shù)據(jù)陋锚。智能制造可以使生產(chǎn)更加高效番链，實現(xiàn)可持續(xù)盈利令叉。通過計算可模擬可以識別出風險，例如預期交付延遲蝉齐、極端天氣影響等溜帐。同樣，合理的預測可以防止如汽車應設計缺陷而不得不召回而產(chǎn)生巨大的費用方蜡。

制造商越來越多采用類似于Uber的新商業(yè)模式薪尉，讓更多的產(chǎn)品在本地制造或者實現(xiàn)定制化，而不是將產(chǎn)品運向世界各地銷售锚拳。生產(chǎn)線將需要共享凡加，而不是一個公司擁有自己的設備，這是昂貴和低效的销泽。

市場需求變化往往會讓人措手不及氧胳，現(xiàn)代制造要利用好新一代信息技術，加快速對市場的響應能力辰令。學術界推動科技的前沿伴鳖，從人工智能到深度學習，但沒有考慮如何將應用。而制造商想知道應該采集什么類型的數(shù)據(jù)榜聂，如何利用這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生作用搞疗。因些，學術派與制造業(yè)結合须肆，才能真正將知識應用到現(xiàn)實當中匿乃。

智能制造節(jié)省時間和人力

智能制造是通過一些先進的技術提升生產(chǎn)工藝流程水平，從而實現(xiàn)更高的整體價值鏈的一種模式豌汇。在智能制造過程中幢炸，每個一零件或產(chǎn)品都有跟隨的數(shù)字化信息，采集更多的數(shù)據(jù)用于檢驗生產(chǎn)流程拒贱，追蹤供應鏈宛徊、裝配和測試過程，最終交給用戶是一個捆綁了物理和數(shù)字化的產(chǎn)品或者服務逻澳。

今天的制造業(yè)離數(shù)字化設想還有很遠闸天，智能制造業(yè)是一項仍需要很多年才能實現(xiàn)的項目。那么現(xiàn)階段触擎，廠家應該做些什么準備沛狱？企業(yè)需要創(chuàng)建自己的發(fā)展路線圖，開始投資數(shù)字化項目博旬，保證公司更接近一個數(shù)字化企業(yè)尤乎。智能制造設計需要遵守一定的原則，才不會在數(shù)字化進程中浪費了時間和人力剪妥。

1波寓、將每個生過程轉換為信息數(shù)據(jù)，盡可能減少人工錄入數(shù)據(jù)蝇居。

2报逛、建立機器、工廠和企業(yè)級自主診斷和決策支持的分布式節(jié)點刮锹，這些節(jié)點信息根據(jù)每個機器任疤、工廠和產(chǎn)品單元的需求。

3惯狠、允許普遍使用整個產(chǎn)品價值鏈數(shù)據(jù)信息丙图，包括每個產(chǎn)品價值鏈可見性、制造商到客戶的連接以及供應商網(wǎng)絡空猜。

4绽慈、自動執(zhí)行日常任務和決策，但過程包括需要人工處理部份辈毯，手動調整和復雜的分析輔助決策等坝疼。

5、實施方案的優(yōu)化，利用獲取的數(shù)據(jù)钝凶，通過先進的分析和機器學習算法調整生產(chǎn)仪芒。

6、采用機器對機器（M2M）腿椎、應用對應用（A2A）桌硫、企業(yè)對企業(yè)（B2B）集成標準夭咬，融合多個廠高的硬件和軟件的互聯(lián)網(wǎng)集成平臺啃炸，學習建立和促進資產(chǎn)、生產(chǎn)過程和供應鏈之間數(shù)據(jù)交換標準卓舵。

7南用、建立學習培訓機制，讓自動化人員理解新技能知識秫废，幫助工人學習如何配置和維護智能機器末径。

行業(yè)領袖們現(xiàn)在定位于成為市場顛覆性創(chuàng)新者，并正在大踏步前進情丛，成為第一批準備加入這些新的智能制造生態(tài)系統(tǒng)的公司肉棕。未來的幾年里，智能制造在連通性會發(fā)展到新的水平暂铭，由此產(chǎn)生的綜合價值鏈過程將帶來革命性的生產(chǎn)率增長披腻，這對制造業(yè)是激動人心的

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