智能制造科技正在改变大规模生产

智能制造 (SM) 是指在制造流程中使用高度集成的先进科技，其正在彻底改变公司的运营方式。不断发展的科技以及日益全球化和数字化的市场推动制造商采用智能制造技术，以保持竞争力和盈利能力。

作为工业物联网 (IIoT) 的创新应用，SM 系统依赖高科技传感器收集组织关键资产的重要性能和运行状况数据。

作为工业 4.0 数字化转型的一部分，智能制造将新兴科技和诊断工具（例如人工智能 (AI) 应用、物联网 (IoT)、机器人和增强现实等）相结合，以优化企业资源规划 (ERP)，使公司更加敏捷，适应性更强。

本文将深入了解与智能制造系统相关的关键科技、采用 SM 流程的优点以及 SM 改变行业的方式。

智能制造 (SM) 是一个复杂的过程，依赖于新技术协同工作的网络，从而简化整个生产生态系统。

关键的 SM 工具包括：

工业物联网 (IIoT)

IIoT 是一个由相互连接的机械、工具和传感器组成的网络，这些设备相互通信，并与云通信，以收集和分享数据。连接 IIoT 的资产通过利用云计算和促进启用功能的机器之间的通信来帮助工业制造设施管理和维护设备。这些功能可同时使用来自多台机器的数据，实现流程自动化，并为制造商提供更复杂的分析。

在智能工厂中，IIoT 设备被用来增强机器视觉、跟踪库存水平和分析数据，以优化大规模生产流程。

IIoT 不仅可以让连接互联网的智能资产互相通信和共享诊断数据，实现即时的系统和资产比较，而且还可以帮助生产商对完整的大规模生产运营做出更明智的决策。

人工智能 (AI)

AI 科技在智能制造中最重要的优点之一是它能够高效地进行实时数据分析。借助 IoT 设备和传感器从机器、设备和装配线收集数据，人工智能驱动的算法能够快速处理和分析输入，识别模式和趋势，帮助制造商了解生产流程的表现。

企业还可以利用 AI 系统识别异常和设备缺陷。例如，机器学习算法和神经网络可以帮助识别数据模式并据此做出决策，使制造商能够在生产过程早期发现质量控制问题。

此外，将 AI 解决方案作为智能维护计划的一部分可以帮助制造商：

• 实施预测性维护
• 简化供应链管理
• 识别工作场所安全隐患

机器人

机器人过程自动化 (RPA) 一直是智能制造的关键驱动因素，其中机器人承担重复和/或危险的任务，例如装配、焊接和物料搬运。机器人科技可以比人类工人更快、更准确、更精确地完成重复性任务，从而提升产品质量并减少缺陷。

机器人技术用途广泛，可以通过编程执行各种任务，因此非常适合需要高度灵活性和适应性的制造过程。例如，在荷兰的 Phillips 工厂，机器人正在生产该品牌的电动剃须刀。日本 Fanuc 工厂使用工业机器人来制造工业机器人，从而将人员需求减少到每班只需四名主管。

也许最重要的是，对 SM 方法感兴趣的制造商可以将机器人技术与 IIoT 传感器和数据分析相结合，以创建更灵活、响应更快的生产环境。

云计算和边缘计算

云计算和边缘计算在智能制造工厂的运作方式中起着重要作用。云计算帮助组织远程管理数据收集和存储，消除对本地部署软件和硬件的需求，并提高了供应链中的数据可见性。借助基于云的解决方案，制造商可以充分利用 IIoT 应用和其他前瞻性科技（例如边缘计算）来监控实时设备数据并更轻松地扩展其运营。

而边缘计算则是一种分布式计算范式，使计算和数据存储更接近制造业运营，而非存储在基于云的中央数据中心。在智能制造的背景下，边缘计算将计算资源和数据存储部署在网络边缘（更靠近产生数据的设备和机器）以实现更大批量的设备数据处理。

智能制造中的边缘计算还可以帮助制造商完成以下工作：

• 减少与长距离大数据传输相关的网络带宽要求、延迟问题和成本。
• 确保敏感数据保留在自己的网络中，提高安全性和合规性。
• 通过在中央数据中心停机时间和/或网络中断期间保持关键系统正常运行，提升运营可靠性和韧性。
• 通过分析多个来源（例如库存水平、机器性能和客户需求）的数据来优化工作流，以找到需要改进的领域并提高资产互操作性。

边缘计算和云计算相结合，使组织能够利用软件即服务 (SaaS)，将科技的可访问性扩展到更广泛的制造运营。

在制造环境中，决策延迟可能对生产结果产生重大影响，云计算和边缘计算帮助制造企业快速识别和响应设备故障、质量缺陷、生产线瓶颈等。

区块链

区块链是一种共享账本，可帮助公司记录交易、跟踪资产并改善业务网络内的网络安全。在智能制造执行系统 (MES) 中，区块链创建了供应链从原材料到成品的每一个环节的不可篡改记录。通过利用区块链技术追踪货物和物料的流动，制造商可以确保生产过程的每一步都透明且安全，降低欺诈风险并改善问责。

区块链还可用于通过实现跟踪和验证交易所涉及流程的自动化来提高供应链效率。例如，一个组织可以利用智能合约（一种将协议条款直接写入代码的自动执行合约）来验证产品的真实性、跟踪发货情况和进行支付。这有助于减少与手动流程相关的时间和成本，同时提高准确性并降低错误风险。

制造商还可以利用区块链技术通过创建所有权记录来保护知识产权，并通过跟踪生产过程对环境的影响来改进可持续发展实践。

数字孪生

数字孪生体在智能制造领域已成为越来越受欢迎的概念。数字孪生体是配备传感器并连接到互联网的实体物体或系统的虚拟复本，使其能够收集数据并提供实时的性能洞察。数字孪生体用于监控和优化制造流程、机器和设备的性能。

通过从设备收集传感器数据，数字孪生体可以检测异常、发现潜在问题，并提供有关如何优化生产流程的洞察分析。制造商还可以使用数字孪生体来模拟场景和测试配置，然后再进行实施，并方便远程维护和支持。

3D 打印

3D 打印，也称为增材制造，是一项快速发展的科技，它改变了公司设计、制作原型和生产产品的方式。智能工厂主要使用 3D 打印技术来快速、精确地制造复杂的组件和零部件。

传统的制造工艺（如注塑）可能受限于原型零件几何形状的复杂性，可能需要多个步骤和操作才能生产。利用 3D 打印技术，制造商只需一步就能生产出复杂的几何形状，从而缩短了制造时间，降低了成本。

3D 打印还可以帮助企业：

• 利用数字设计文件开发定制产品和组件。
• 在车间现场制作和测试原型。
• 实现按需制造，简化库存管理流程。

预测性分析

智能制造严重依赖数据分析来收集、处理和分析来自 IIoT 传感器、生产系统和供应链管理系统等各种来源的数据。使用先进的数据分析技术，预测性分析可以帮助主动识别效率低下、瓶颈和质量问题。

预测性分析在制造业的主要优点在于能够增强缺陷检测，使制造商能够采取预防措施，防止停机和设备故障。预测性分析还能使组织优化维护计划，以确定维护和维修的最佳时间。

智能制造解决方案，如 IBM® Maximo Application Suite，相比传统制造方法，带来了诸多优点，包括以下几点：

• 提高效率：智能制造通过优化生产流程和促进数据融合计划，能够提升组织效率。通过利用新型信息科技，制造商可以最大限度地减少生产错误、减少浪费、降低成本并提升整体设备效能。
• 提高产品质量：智能制造通过改善过程控制和产品测试来帮助公司生产更高质量的产品。借助 IIoT 传感器和数据分析，制造商可实时监查和控制生产吞吐量，从而在问题影响产品质量之前发现并纠正问题。
• 提高灵活性：智能制造使制造商能够快速适应不断变化的市场需求并最大限度地发挥需求预测的优点，从而提高生产灵活性。通过部署机器人和 AI 工具，制造商可以在整个生命周期中快速重新配置生产线，以适应产品设计或产量的变化，从而有效地优化价值链。

IBM Maximo Application Suite 是一个全面的企业资产管理系统，可帮助组织优化资产性能、延长资产寿命并减少意外停机。IBM Maximo 为用户提供了一个集成的人工智能驱动的云平台，具备全面的 CMMS 能力，能够产生先进的数据分析信息，帮助维护经理做出更智能、更加数据驱动的决策。