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官方商城機器換人浪潮之后，信息化革命愈演愈烈，機器設備、人和產(chǎn)品等制造元素不再是獨立的個體，它們通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)緊密聯(lián)系在一起，實現(xiàn)更協(xié)調(diào)和高效的制造系統(tǒng)。利用云計算可以儲存大量的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)機器狀態(tài)監(jiān)測、生產(chǎn)分析、產(chǎn)品預測評估等功能，這也就是德國所提出的工業(yè)4.0模式。
當前制造業(yè)的轉型可以看作是自動化升級和信息技術的融合提升，這不僅僅是自動化和機器換人，我們更希望工廠能實現(xiàn)自主化決策，靈活生產(chǎn)出多樣化的產(chǎn)品，并能快速應對更多的市場變化。
人工智能和制造系統(tǒng)的結合將是必然的，利用機器學習、模式識別、認知分析等算法模型，可以提升工廠控制管理系統(tǒng)的能力，實現(xiàn)所謂的智能制造，才能使企業(yè)在今天競爭激烈的環(huán)境獲得更好的優(yōu)勢。
德國人工智能研究中心科學董事漢斯·烏思克爾特教授在“2018年中新人工智能高峰論壇”指出，工業(yè)4.0時代的智能制造可以分為三個層次，第一個也是最核心的部分是智能工廠，第二個是智能運行服務，第三個是智能制造支持服務。
智能制造核心是智能工廠
整個智能制造過程主要圍繞著智能工廠展開，而人工智能在智能工廠中發(fā)揮著重要的作用。物聯(lián)網(wǎng)將所有的機器設備連接在一起，例如控制器、傳感器、執(zhí)行器的聯(lián)網(wǎng)，然后，AI就可以分析傳感器上傳的數(shù)據(jù)，這就是智能制造的核心。
隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應用發(fā)展，網(wǎng)絡和實體系統(tǒng)將緊密聯(lián)系在一起，也就是物聯(lián)網(wǎng)將生產(chǎn)現(xiàn)場的處理器、傳感器連接起來，使得機器人之間可以進行通信，可以互相溝通，而機器和人的工作將不再會嚴格分工，未來制造系統(tǒng)把人和機器融合在一起。
數(shù)字雙胞胎是重要的角色，智能制造的整個流程都有一個數(shù)字孿生模型，系統(tǒng)里包括了現(xiàn)實世界的任何東西，可以是應用或者操作指南手冊等。系統(tǒng)可以靈活地進行產(chǎn)品生產(chǎn)配置，例如根據(jù)產(chǎn)品需求給機器下指令，讓機器做哪些事情等。
此外，智能制造系統(tǒng)里還有人機交互，即人和機器人之間的互動。還有用人工智能驅動、優(yōu)化產(chǎn)品和流程等。工廠需要做一些預測性維護或者是預測機器的能耗等等，越來越多的這些功能都可以在智能工廠里實現(xiàn)。
智能運行提升工廠的效益
除了單純生產(chǎn)之外，智能系統(tǒng)還有提供運行的服務。例如公司內(nèi)部移動出行管理，以及智能物流、智能建筑、智能產(chǎn)品和智能電網(wǎng)等。通過數(shù)字化又胞胎，可以把整個流程的所有元素起先編碼，包括了產(chǎn)品特點、手冊等進行編碼。
有了這種信息化系統(tǒng)，管理者可以輕松了解到實體對象的實際情況，可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結果進行合理的安排和調(diào)度，使得工廠能以最低的能耗下運行，并獲得很好的生產(chǎn)效率，或者是更好地滿足客戶交付的要求。
字化雙胞胎本身是非常復雜的內(nèi)容，目前在很多地方還不夠用，比如培訓、供應商、合作伙伴服務等等，這些功能還需要重新設計完善。
大數(shù)據(jù)分析支撐智能制造
未來工廠將通過數(shù)據(jù)分析為產(chǎn)品提供優(yōu)化建議，但實際上大部分數(shù)據(jù)都來自于企業(yè)外部，例如來自客戶的反饋數(shù)據(jù)。充分的數(shù)據(jù)才能得到準確的洞察，所以數(shù)據(jù)還包括很多外部相關領域，比如合作伙伴和供應商等，因為他們提供了零部件。此外，企業(yè)可以從監(jiān)管當局了解一些認證、規(guī)范和法律要求等，以及媒體、投資商和股東，還有競爭對手等。如果企業(yè)不關注競爭對手，很有可能有一天會被趕超。
在設計一個產(chǎn)品的時候，要計劃這個生產(chǎn)什么時候上市，那么，這不僅僅是需要內(nèi)部的數(shù)據(jù)，還需要外部的數(shù)據(jù)。制造商必須要了解其的服務供應商、合作伙伴等，知道他們的情況是怎么樣的。所以，智能工廠內(nèi)部數(shù)據(jù)需要與外部數(shù)據(jù)進行結合，這是一個很大的挑戰(zhàn)。外部數(shù)據(jù)會遇到數(shù)據(jù)標準化的問題，因為合作伙伴或者供應商給到的數(shù)據(jù)可能是非結構性的，有些是用語言來描述產(chǎn)品，并不是表格或者文字來體現(xiàn)。所以要將非結構性數(shù)據(jù)和內(nèi)部結構性數(shù)據(jù)結合在一起。工廠內(nèi)部大部份數(shù)據(jù)是結構化的，例如用攝像頭拍下產(chǎn)品照片、語音等。
如果要解決這些問題，就要管理好客戶關系，把供應鏈變得更智能化。這些智能意味著整個制造過程的參與對象都要互聯(lián)互通，使用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等技術，獲取更多商業(yè)情報。當然，還可以使用AI來幫助企業(yè)優(yōu)化整個流程。
文章來源：中華機械網(wǎng)
