智能制造勢在必行

智能制造實踐的采用受到顯著提高運營效率和節省成本的潛力的推動，根據該行業的許多調查，這是最高目標，好處包括減少機器停機時間、優化庫存利用率、提高吞吐量、增強預測準確性和提高勞動效率。如果不能利用這些優勢，就有可能落后于正在利用這些技術獲得競爭優勢的競爭對手。

了解智能制造

智能制造意味著以數據為中心的技術在制造流程中的整合，標志著向工業4.0的過渡，這一演變以物聯網、人工智能和機器學習為特征，植根于工業革命的歷史進程，從蒸汽動力到電力，再到數字技術。現在，重點是通過連接和高級計算能力利用數據。

核心技術及其影響

物聯網：物聯網技術將設備和設備連接到互聯網，實現實時數據收集和分析，這有助于通過傳感器和連接的機器進行預測性維護、質量控制、供應鏈優化等。

人工智能和機器學習：人工智能和機器學習在解釋物聯網生成的海量數據、自動化復雜任務以及發現為決策和運營改進提供信息的洞察力方面發揮著關鍵作用。洞察力與已知的地區延誤、流行病或政治不確定性等外部公共數據相結合，可以基于所有信息——而不僅僅是工廠內部的信息——做出優化決策。

邊緣計算：通過處理更接近其來源的數據，邊緣計算減少了延遲，加快了決策，它允許智能相機等設備實時分析數據，無需依賴基于云的處理即可立即采取行動。

5G網絡：5G技術的部署對于物聯網的實時數據處理需求至關重要，可為眾多應用提供更快的速度、更短的延遲和更高的容量。

RPA：RPA使用軟件機器人自動執行日常任務，顯著減少了制造過程中的錯誤并提高了效率。

數字孿生：數字孿生創建物理系統的虛擬副本，允許在虛擬環境中模擬、分析和優化流程和產品。

增強現實：增強現實通過覆蓋數字信息來增強真實世界的交互，通過可視化指示和指導在培訓和維護方面提供顯著好處。

云技術：云平臺支持物聯網產生的海量數據的存儲、管理和分析，促進可擴展、經濟高效的數據處理。

數據管理的關鍵作用

有效的數據管理是智能制造計劃成功的基石，主數據管理通過為數據治理提供統一平臺、確保高質量的數據并促進其在整個企業中的有效使用來應對孤立數據的挑戰，這對于利用物聯網數據至關重要，因為理解傳感器數據需要全面了解受監控的資產。如果沒有這些受管控和受信任的數據，任何技術的有效性和ROI都會丟失，即使是人工智能，如果它的核心只提供糟糕的數據，它也是有限的。

結論

隨著制造商過渡到工業4.0，重點應該是識別需要掌握的特定數據，由業務級用戶在中央系統中管理其準確性，并共享這些數據，以便依賴的工作流可以有效地利用這些數據。

智能制造技術的集成不僅使企業面向未來，還推動了效率、生產力和競爭力的大幅提高。智能制造之旅并非沒有挑戰，但只要數據在其基礎上得到信任，它提供的好處使其成為旨在數字時代脫穎而出的制造商的一條必不可少的道路。