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员工正在使用智能制造软件

智能制造:你的头脑在云端吗?

 

 

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在谈到智能制造时,我们真正谈论的是数据。敏捷性、韧性、适应性、速度 – 这些都是更智能制造的成果,但实际上是什么推动了这些改进?这是信息。是数据。

 

在过去的几年里,现代企业面临着颠覆性变化、竞争加剧以及消费者需求和期望的空前变化。但是,最好的企业现在不是在闹事,而是利用信息来帮助他们成长和发展。收集和分析客户数据可帮助企业发现趋势和风险,并即时管理这些趋势和风险。将所有制造机器和运营数字连接到一个基于 AI 的系统,支持实时访问所有部门(从研发到装配线)的全球数据。此外,企业还能从所有这些基于云的数据中分析和获取有意义的洞察,帮助现代制造商从竞争中脱颖而出,甚至获得两只角落。

什么是智能制造?

NIST(国家标准与技术研究所)将智能制造定义为“完全集成的协作制造系统,可实时响应工厂、供应网络和客户需求中不断变化的需求和条件”。

 

智能制造以云连接为基础。它结合了人类创造力、数字互联机器和资产,以及基于 AI 的系统和分析。集成人工智能和智能工具有助于提高适应性,并加速基于实时数据和智能定制输出的能力。智能制造的可视性、敏捷性和韧性使其成为更高效的供应链模式和整体业务运营的基石。

工业 4.0 制造

工业 4.0 是指第四次工业革命。使用“革命”一词是因为每个工业革命都是由某种颠覆性的技术或发明“革命化”整个工业世界推动的。第一次工业革命使用了蒸汽;第二,装配线;第三种是由计算能力驱动的;第四种是由数字技术和连接驱动的。

 

最佳制造商通常投入数百万美元和数小时用于机械和资产,这些机器和资产高度专业化,专为独特的产品产出而设计。智能制造的优点不在于撕毁传统工厂,换成其他东西。关键在于利用工业 4.0 制造工具和解决方案逐步智能化现有工厂,从而更高效、更高效地实现制造目标。 

自动化制造与自主制造

自动化制造并不是什么新鲜事。它仅指以执行特定操作唯一目的编程的机器人设备。通常,这些重复性任务在装配线等环境中与其他机器和人类协同进行。自动化对于实现大规模制造所需的速度和准确性至关重要。

 

自主制造基本上只是自动化制造……带有大脑。利用工业 4.0 技术,如人工智能和机器学习、智能制造系统以及其中的物联网设备,捕获不同的数据集,如消费者反馈、供应和需求、机器产能以及任何其他相关信息。然后,可将人工智能和机器学习算法应用于这些数据集,以交付并自动制定更高效和优化的工作流和流程

智能制造技术

让制造运营“聪明”是工业 4.0 转型的一项功能。网络安全和战略业务集成等关键因素都是工业 4.0 架构的一部分。下面,我们将介绍支撑智能制造实践的最基础技术。

  • 物联网/工业物联网当设备和机器能够发送和接收数字数据时,它们就包含一个物联网网络。从设备发送的数据报告其状态和活动,以及发送到设备控制的数据并自动化其操作和工作流。工业物联网 (IIoT) 网络是智能制造的核心,因为它不仅包含连接的资产,还包含与之集成的智能系统和自动化流程。
  • 人工智能/机器学习:全球最全面的数据在利用数据并将其用于讲述故事之前毫无意义。人工智能利用高级分析技术,以及管理和整合各种数据集的固有能力,将制造数据转化为现实。通过整合所有数据,制造商可以利用机器学习算法,让他们的系统了解他们需要了解的内容,了解当前情况以及未来预测的情况。
  • 大数据:如果人工智能和机器学习让智能制造成为智慧企业,那么大数据就是动力。大数据不是所谓的,因为它是巨大的。它由多样性和复杂性来定义。通过为 AI 系统提供大量复杂和分散的制造数据,您可以为其提供所需的范围,以便逐渐得出准确的结论并更快地学习。
  • 自主机器人:正如前面所讨论的,机器人在制造方面没有什么新意。外部自动化资产并不是颠覆性的能力,而是云互联资产能够利用智能技术实现自我自动化。智能工厂依靠自主自动化获得所需的灵活性和速度。
  • 增材制造/混合制造:更名为 3D 打印,增材制造可提高弹性和灵活性。例如,波音 747 喷气机由超过 600 万个部件组成,所有这些部件都需要根据不同的时间表进行替换。智能金属或塑料 3D 打印机无需对这些部件进行仓储,而是可以访问维护日志,并根据需要生产部件,从而允许公司持有“虚拟库存”。
  • 云计算:云连接和计算使制造商能够按需获得系统资源,例如工业物联网数据、分析和流程自动化,所有这些资源均跨无线渠道(如 Wi-Fi 或 5G)。大型云可能集中管理,但分布在区域或全球各地。
  • 5G 连接:借助 5G,企业可以充分利用互联网云连接的优势和优势,并以更少的延迟、更快的速度和几乎无限的容量进行扩展。
  • 边缘计算:如今的智能工厂都是为了快速转化,实时快速响应。将集中收集的数据发送到另一物理位置的系统以及智能工厂需要花费一些时间,即停机意味着损失。边缘计算有助于将大脑(人工智能和数据分析)带到车间,并消除物联网网络中的滞后。  
  • 模拟/数字孪生:创建数字孪生或模拟,作为现实世界中存在的机器或流程的相同虚拟副本。它允许制造团队测试新的做事方式,并将虚拟原型推送到其绝对极限,而不会损害现实生活中的一切成本和风险。
  • 制造设计: 这本身并不是一种技术,因为它是一种由于技术而存在的跨职能实践。通过设计制造原则,研发专业人员可以从整个工厂和客户群中学习数据。然后,这些洞察能够帮助他们设计成功/成功的产品,满足客户对质量和个性化的需求,创建设计也更简单、更精简、更快速地进行制造和定制。

制造 4.0 和竞争优势

在竞争方面,不 一定是 一个单一 的优势才导致胜利。它通常是实践、质量、流程和品牌认知的结合,让一个公司获得比另一公司的优势。智能制造的优势在企业的各个方面都有增无减:

  • 产品生命周期越来越短。如果客户昨天在社交媒体上看到某些内容,则他们今天希望在购物车中进行查看。这同样适用于 B2B 客户,他们也期望加快周转速度,实现产品升级。当制造系统灵活时,他们可以更快地调整并交付新模型。
  • 被视为可持续发展品牌比以往任何时候都更为重要。现代消费者(尤其是更年轻的购物者)愿意为可持续品牌支付高达 10% 的费用。智能制造技术收集的数据有助于制定具有成本效益的战略计划,以简化运营和减少能源使用。
  • 供应链中断是不可避免的。但是,当制造流程使用智能分析时,您将有机会获得预告并做好应急方案的准备。
  • 找好人越来越难。 许多公司难以吸引所需员工。智能制造实践可以帮助您改善安全记录,并为员工提供除重复繁琐的传统装配线任务以外的一些多样性和参与度。

智能制造实施:后续行动

一些企业已经踏上了数字化转型之旅,将各种工业 4.0 技术融入到了业务运营中。其他人刚刚开始他们的旅程,或者想知道他们应该从何处着手。

 

好消息是,智能制造解决方案不必一次性上手。最成功的工业转型始于良好的沟通和打破孤岛。通过尽早与员工沟通,您可以立即了解您的运营优势和劣势所在。您还可以获得关于低悬水果的下落的重要见解,以及您的最佳起点。

 

在转型之旅开始之前,请务必制定可靠的沟通和变更管理战略,确保您的最重要的制造资产(即您的团队)对未来的改进充满热情和了解。

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