在過去的一個世紀里，制造業發生了很大的變化。 隨著新的、先進的技術推動行業向前發展，制造業顯然正在走信息化和自動化的道路。 人工智能和機器學習、傳感器和物聯網等技術正在從根本上改變制造業的運作方式。 隨著所有這些變化，了解推動行業向前發展的趨勢非常重要，這樣我們的業務才能適應和發展。

智能制造：追求完美

在所有行業中，最有效的解決方案通常是最佳選擇。這同樣適用于制造。推動行業走向未來的創新技術植根于理想的解決方案。在工廠生產特定產品的完美解決方案是什么？我們離這個理想有多近？

智能制造的理念是完全自動化的工廠，布局經過人工智能優化。人為干預為人為錯誤留下了空間，因此必須盡可能減少。理論上，這類工廠也更安全，因為人類工人不會面臨短期或長期傷害的風險。

這個理想目前還不能完全實現，但 2022 年的許多制造技術都非常接近實現這一目標。根據《財富商業洞察》的數據，2021 年全球智能制造市場規模為 2495.6 億美元，預計 2022 年將增至 2778.1 億美元。這些創新技術預計只會加速該行業的增長，因此了解其中的細微差別非常重要這些技術以維持具有競爭力的業務。

2022 年推動智能制造的技術

智能制造涵蓋了一系列不同的技術。這些通常分為機器人技術、人工智能和物聯網。這些類別中存在各種技術，并且它們經常以各種方式重疊。例如，制造業中的許多人工智能技術依賴于物聯網傳感器提供的數據。

機器人過程自動化

不要與物理硬件機器人技術混淆，機器人過程自動化可以自動化軟件任務以簡化員工的手動工作。可以自動化的一些類型的任務是：

 后臺任務

 AR/AP 追蹤

 供應商管理

 庫存管理

機器人過程自動化可以幫助更多的應用，但是自動化諸如此類的各種任務的可能性是 2022 年智能制造的一項重要技術。圍繞該主題的一個共同主題是聊天機器人個性化的概念。對話式人工智能有可能極大地自動化員工的客戶服務、故障排除和報告服務。

人工智能和機器學習

人工智能在智能制造中的作用是效率問題。復雜的 AI 和機器學習 (ML) 算法旨在充分利用現有技術，讓機器運行更長時間，并找到方法讓工廠在產生最低成本的同時提高生產力。制造業中最受歡迎的機器學習用例之一是預測性維護。等待進行維護直到機器發生故障對企業來說代價高昂。然而，結合特殊的物聯網傳感器，可以應用機器學習算法來預測機器何時應該提前維修，然后才能發生故障。 ML 在制造中還有許多其他用例，例如用于視覺檢查的機器視覺。

數字孿生

數字雙胞胎的概念來自我們如何使用人工智能的理想主義性質。如果我們正在尋找設置生產線的最有效方式，那么很難測試我們布局的效率。為了解決這個問題，數字孿生的概念將測試過程數字化。通過將我們的工廠車間數字化為基于現實的模擬，我們的生產線部件可以在模擬中重新排列和修改，以尋找最優化的布局。

然而，數字雙胞胎并不像模擬。與靜態模擬不同，工程師可以查看基于真實世界條件的數據。這些數據來自現實世界中的傳感器。這確保了數字孿生基于現實以獲得更準確的畫面。

云技術

出于多種原因，制造商正轉向將數據安全地存儲在云存儲網絡上。一個特別的原因是，制造商可以從世界任何地方安全地按需訪問數據。另一個原因是在云中存儲數據比在現場存儲更便宜。當企業將數據安全地存儲在云中時，他們可以降低每個生產站點的 IT 支持和存儲硬件的費用成本。

云存儲還具有高度可擴展性和彈性。如果需要更多存儲空間，則可以輕松添加更多存儲空間。對于物理現場存儲，這可能不是那么容易。在為某些服務執行云遷移時需要考慮一些挑戰，但最終收益遠遠超過成本，具體取決于您的業務性質。雖然云有很多好處，但始終存在安全風險。請記住，您應該注意云基礎架構的安全性以保護您的數據。

物聯網 (IoT)

許多人認為人工智能是一種游戲，它會自行改變技術。然而，人工智能和機器學習技術嚴重依賴數據。近年來，人工智能在制造環境中變得如此有用的原因之一是物聯網的進步。更具體地說，工廠中傳感器的普及有助于為預測性維護、數字雙胞胎、自動電源管理和計算機視覺驅動的質量保證等人工智能應用提供動力。

物聯網技術在工業領域變得越來越流行的另一個原因是無線連接技術的進步。 6 GHz Wi-Fi 使許多小型設備網絡之間的連接在室內環境中更加可行。然而，許多公司在今年將面臨的挑戰是應對當前的芯片短缺。這導致新設備的采購稀缺。

智能制造的未來

到2022年，許多創新技術將重塑我們對智能制造的看法。世界各地地區和國家之間日益激烈的競爭導致了制造技術的革命，這種進步將持續到未來。

然而，僅僅理解智能制造背后的技術還不足以讓你的企業保持競爭力。以一種新的、獨特的方式應用它們將為你的企業開辟一條通往未來的道路。同樣重要的是要考慮您的業務必須處理的限制。例如，今年持續的芯片短缺限制了可添加到工廠車間的設備數量。當面臨這樣的限制時，bricolage 可能是制造商最好的朋友。那些能夠適應2022年的限制并最大限度地利用現有技術的公司，將通過智能制造保障他們公司的未來之路。