智能制造是什么？

智能制造的核心在于数据。为什么？因为智能制造可以使用实时数据以及 AI 和工业物联网等数据驱动型技术，自动适应客户需求和业务需求的变化。智能制造还利用来自机器和传感器的数据，优化生产，提高质量，并保持设备顺畅运行。此外，智能制造能够使用来自整个供应链的数据，预测供应链中断情况，规避问题，并确保企业履行对客户的承诺。

智能制造的定义

根据美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的定义，智能制造是指 “ 一系列全面集成的协作式制造系统，能够实时响应工厂、供应网络以及客户群体中不断变化的需求和情况”。

智能制造以云连接为基础，结合了人类的创新能力、数字化互联的机器和资产，以及基于 AI 的系统和分析功能。智能制造还集成了 AI 技术和各种智能工具，可以帮助企业增强适应能力，并快速根据实时数据和情报调整产出结果。此外，智能制造凭借其可视性、敏捷性和韧性，成为了企业打造有效供应链模型和提升整体业务运营效率的基石。

了解智能制造的部分优势。

演变历史：从工业 1.0 到工业 4.0 制造

工业 4.0 是指第四次工业革命。之所以使用“革命”一词，是因为每一次工业革命都由某种突破性技术或发明所驱动，并以颠覆性的方式革新了整个工业世界。第一次工业革命由蒸汽机驱动，第二次工业革命由电力驱动，第三次工业革命由基础自动化技术和计算能力驱动，第四次工业革命则由信息物理系统和智能技术驱动。

当今的智能制造并不是要彻底拆除传统工厂并用其他工厂取而代之，而是要逐步提高现有工厂的智能化水平，并利用最有效的工具和解决方案，增强工厂产能，帮助他们更高效地实现自身的制造目标。

智能制造的五大优势

现代企业面临着前所未有的激烈竞争，不能单纯以利润作为衡量成功的标准。要想实现长期稳定发展，提高客户忠诚度，企业必须在客户、员工甚至是环境等各个层面实现收益。

1. 提高效率和生产力：借助自动化技术、实时数据分析和集成的制造解决方案，你的团队可以更快速、更智能、更安全地开展工作。此外，你还可以利用预测性维护和自动化工作流，充分提高物联网互联机器和资产的运营效能，同时进一步精简产出。
2. 提升敏捷性和响应能力：在制造流程的各个阶段，你可以利用智能制造解决方案和数据分析工具，迅速响应市场变化，从而快速、敏锐地调整制造工作流并打造个性化产品。
3. 推动可持续发展：借助采用智能制造技术收集的数据，你能够制定更经济高效的战略计划，从而简化运营，降低能耗。从可持续的产品设计到更环保的物流运输，智能解决方案可以为你的可持续发展计划提供全方位支持。
4. 加强质量控制：智能制造解决方案能够全面整合你的供应链和制造运营，确保每个阶段的质量标准都清晰可见且经得起验证，从而避免各种问题，其中包括产品差评带来的挫败感，以及产品召回引发的重大危机。
5. 端到端节约成本：实现供应链端到端的数字化集成，优化预测、库存管理以及物流解决方案。由此，你可以降低风险，减少支出，更为重要的是还能提高客户满意度。

智能制造技术

网络安全和战略业务集成等都是数字化转型架构的重要考虑因素。但下文仅介绍了支撑智能制造实践的最基础技术。

• 物联网/工业物联网：如果设备和机器具备发送和接收数字化数据的功能，这就形成了物联网网络。来自设备的数据能够反映设备的状态和活动，而发送至设备的数据则可以用于管控和自动操作设备与工作流。工业物联网 (IIoT) 网络是智能制造的核心，它不仅包括互联的资产，还涵盖了与之集成的智能系统和自动化流程。
• AI/机器学习：如果不能充分利用数据并从中获取洞察，那么即使获得全世界最全面的数据也毫无意义。AI 借助高级分析功能，并运用内在功能管理和整合大量分散的数据集，为制造数据赋予了生命力。制造企业可以利用机器学习算法处理这些数据，让系统从中提取企业所需的信息，包括当前现状以及未来趋势预测。
• 大数据：如果说 AI 和机器学习是智能制造中体现“智能”的元素，那么大数据就是推动智能制造的“燃料”。大数据的“大”不仅体现在数据量庞大，还在于数据的多样性和复杂性。通过向 AI 系统传输大量复杂且分散的制造数据集，你可以为系统提供必要范围的数据，不断提高系统结论的准确性，并提升其学习速度。
• 自主机器人：我们已经讨论过，机器人技术在制造行业并非新鲜事物。该技术的变革性意义并不在于可以从外部实现资产自动化，而在于支持云端互联资产采用智能技术自主实现自动化。智能工厂要想达到所需的敏捷性和速度，就必须实现自主自动化。
• 增材制造/混合制造：增材制造也就是我们通常所说的 3D 打印，能够增强韧性和敏捷性。例如，一架波音 747 飞机由超过 600 万个零部件组成，这些零部件需要按照不同的时间表进行更换。智能金属或塑料 3D 打印机可以访问维护日志，并根据需要生产零部件，支持企业持有“虚拟库存”，而无需囤积大量零部件。
• 云计算：利用云连接和云计算技术，制造商能够通过 Wi-Fi 或 5G 等无线技术按需使用系统资源，如工业物联网数据、分析功能和流程自动化功能。大型云既可以集中管理，也可以分布在不同区域或全球各地。
• 5G 连接：借助 5G 技术，企业可以充分利用互联网云连接的优势和益处，同时通过减少延迟、提升速度和构建几乎无限的扩展能力，进一步扩大这种优势。
• 边缘计算：当今的智能工厂必须能够快速应变和实时响应。将在一个地点收集的数据发送到位于另一个实体位置的系统需要耗费大量时间，对于智能工厂来说，这种停机必然带来损失。借助边缘计算技术，你可以为车间装上“智能大脑”（AI 和数据分析），消除物联网网络中的滞后问题。
• 模拟/数字孪生：数字孪生或模拟是对现实世界中存在的机器或流程进行完全相同的虚拟复制。利用模拟/数字孪生，制造团队能够大胆尝试创新方法，对虚拟原型进行极限测试，而无需承担实物测试的成本和风险。
• 面向制造的设计：面向制造的设计与其说是一门技术，不如说是一种 因 技术而存在的跨职能实践。根据面向制造的设计原则，研发专业人员能够从整个工厂车间和客户群的数据中学习。利用这些洞察，他们可以设计出双赢的产品，既满足客户在质量和个性化方面的需求，又降低设计的难度和精益程度，同时加快制造和定制速度。

自动化制造与自主制造的区别

自动化制造并非新鲜事物，是指经过编程专门用于执行特定操作的机器人设备。通常情况下，这些重复性任务都在装配线等环境中与其他机器和人类共同完成。要想获得大批量生产所需的速度和准确性，就必须实现自动化。

可以说，自主制造就是配备“大脑”的自动化制造。利用 AI 和机器学习等工业4.0 技术，智能制造系统和其中的物联网设备能够捕获各种数据集，包括消费者反馈、供需情况、机器产能以及其他相关信息。随后，你可以采用 AI 和机器学习算法处理这些数据集，打造更高效、更完善的工作流和流程，并自动实施这些工作流和流程。

智能制造应用示例

了解全球最具创新力的企业如何利用智能制造解决方案，优化并精简制造和供应链运营：

• Leonhart 集团：采用基于云的智能解决方案，提高可视性、生产力和安全性。实施可扩展的系统，支持业务增长，并及时响应业务机会。
• A.M.P.E.R.E 公司：打造覆盖整个供应链的自动化流程，实时更新外汇和库存信息，以便快速计算商品价格，并准时履行订单。
• Geographe 公司：提高透明度，获取实时数据，从而更好地响应客户需求，提高预测性分析的准确性，并优化供应链和生产流程。
• 洋马公司 (Yanmar Marine)：在整个企业内实现自动化和标准化，加强跨业务部门的沟通与可视性，从而提高创新能力和生产效率。
• Smart Press Shop 公司：打造更加智能、可持续的汽车零部件制造流程，提高效率，并增强供应链韧性。

智能制造实施：后续行动

部分企业已经在数字化转型之路上取得长足进展，将各种工业 4.0 技术融入了业务运营中，而有些企业才刚刚起步，甚至仍在思考该从何处着手。

幸运的是，不论你处于数字化转型的哪个阶段，卓越的智能制造解决方案都可以满足你的需求，帮助你启动或继续推进数字化转型，实施独立的解决方案或者具有嵌入式功能的 ERP 云系统。

最后，在开启数字化转型之前，请务必谨记，员工才是你最宝贵的制造资产。你需要制定可靠的沟通和变革管理策略，确保所有团队掌握相关信息和能力，并以积极热情的态度迎接即将推出的卓越改进措施。