智能制造是一股強(qiáng)大的顛覆性力量,有可能重塑當(dāng)前的競(jìng)爭(zhēng)格局并產(chǎn)生一批新的市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者。采用新技術(shù)和流程緩慢的公司將逐漸失去競(jìng)爭(zhēng)力。
了解有關(guān)智能工廠,大數(shù)據(jù),工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)和人工智能崛起的戰(zhàn)略見解。這些相互關(guān)聯(lián)的趨勢(shì)中的每一個(gè)都將有助于制造業(yè)的轉(zhuǎn)型。
1 什么是智能制造?
智能制造是一個(gè)廣泛的概念。它不是可以直接在生產(chǎn)過程中實(shí)施的某項(xiàng)技術(shù),而是各種技術(shù)和解決方案的組合。我們將這些技術(shù)和解決方案稱為“使能者”,它們有助于優(yōu)化整個(gè)制造過程,從而提高整體利潤(rùn)。
當(dāng)前市場(chǎng)情景中的一些突出使能者包括:
如果我們仔細(xì)觀察這些使能者,將發(fā)現(xiàn)它們要么生成數(shù)據(jù),要么接收數(shù)據(jù),要么兩者兼而有之。數(shù)據(jù)分析將有助于使生產(chǎn)過程高效,透明和靈活。
2 數(shù)據(jù)如何推動(dòng)智能制造
智能制造就是利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)將告訴我們“做什么”和“何時(shí)做”。由于智能工廠是圍繞數(shù)據(jù)構(gòu)建的,因此網(wǎng)絡(luò)安全將在整個(gè)智能制造生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用。實(shí)施這些使能者時(shí),數(shù)據(jù)安全性是一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。
智能制造的所有利益相關(guān)方通常可以分為三種類型,即“產(chǎn)品和控制解決方案提供商”,“IT解決方案提供商或推動(dòng)者”和“連接解決方案提供商”。
產(chǎn)品和控制解決方案提供商包括所有參與自動(dòng)化產(chǎn)品和服務(wù)開發(fā)的公司。例如ABB,霍尼韋爾,西門子,艾默生,羅克韋爾、橫河電機(jī)和施耐德。
IT解決方案提供商或推動(dòng)者為IIoT和資產(chǎn)管理的整體概念提供支持。它們有助于構(gòu)建控制監(jiān)控和分析基礎(chǔ)架構(gòu)。包括HP,Microsoft,SAS,Oracle和Intel。
連接解決方案提供商是電信服務(wù)提供商,可促進(jìn)資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)的順暢流動(dòng)。例如思科,華為和AT&T。
3 IIoT的實(shí)施
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)是一個(gè)生態(tài)系統(tǒng),每個(gè)設(shè)備、機(jī)器和/或過程都通過數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)連接起來。每個(gè)機(jī)器和工業(yè)設(shè)備都嵌入或連接有傳感器,傳感器通常產(chǎn)生相關(guān)數(shù)據(jù),并通過數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)進(jìn)一步傳遞到云/軟件系統(tǒng)。這些海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著重要信息,如果進(jìn)行分析,可能有助于識(shí)別生產(chǎn)過程中的某些問題區(qū)域。在分析數(shù)據(jù)之后,將其作為反饋發(fā)送到生產(chǎn)系統(tǒng)以進(jìn)行必要的糾正措施。
智能制造領(lǐng)域的IIoT潛力巨大。你不能無限增加產(chǎn)量,那么你該如何增加利潤(rùn)呢?嘗試查看后端進(jìn)程并設(shè)法使其高效。現(xiàn)在,你掌握了生產(chǎn)過程的詳細(xì)信息,便有可能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。這就是IIoT的用武之地。傳感器生成數(shù)據(jù)可以在每個(gè)生產(chǎn)過程中實(shí)施,這樣您就可以獲取數(shù)據(jù),進(jìn)行分析并采取糾正措施來提高效率,從而提高盈利能力。
目前,推動(dòng)IIoT發(fā)展的主要力量是對(duì)制造基礎(chǔ)設(shè)施的集中監(jiān)控和預(yù)測(cè)性維護(hù)的不斷增長(zhǎng)的需求。對(duì)敏捷生產(chǎn),運(yùn)營(yíng)效率和控制以及需求驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈和連接物流的需求日益增長(zhǎng),預(yù)計(jì)也將推動(dòng)市場(chǎng)發(fā)展。
4 制造業(yè)中人工智能的興起
人工智能概念本身并不新鮮,但它現(xiàn)在正在制造生態(tài)系統(tǒng)中找到應(yīng)用。在過去的5到6年中,制造生態(tài)中有關(guān)人工智能的興趣和投資正大幅增加。這是因?yàn)锳I必須基于大量數(shù)據(jù)才能工作,而這是由于最近幾年傳感器成本、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本、數(shù)據(jù)處理成本的大幅下降。
這使得AI可以在制造車間中實(shí)施。早先時(shí)候,制造業(yè)主要由低成本國(guó)家完成,沒有理由在這樣的制造業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中實(shí)施成本高昂的人工智能。但由于工資上漲,現(xiàn)在即使在像中國(guó)這樣的“世界工廠”也可以實(shí)施人工智能。中國(guó)目前正在對(duì)人工智能進(jìn)行大量投資,尤其是制造業(yè)和其他相關(guān)應(yīng)用。
此外,具有AI功能的機(jī)器人也在中國(guó)制造業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中得到了重要應(yīng)用。具有AI功能的機(jī)器人技術(shù)使得基于感知的決策成為可能,這在基于規(guī)則算法的機(jī)器人中是不可能的。預(yù)測(cè)性維護(hù)是AI發(fā)現(xiàn)重要應(yīng)用的另一個(gè)重要方面。預(yù)測(cè)性維護(hù)使得能夠?qū)崟r(shí)確定設(shè)備或機(jī)器的性能,故障和操作條件。
不斷增長(zhǎng)的大數(shù)據(jù)技術(shù),工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人技術(shù)的廣泛使用,制造業(yè)中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),跨行業(yè)合作伙伴關(guān)系和合作以及風(fēng)險(xiǎn)資本投資的顯著增加將推動(dòng)AI在制造業(yè)市場(chǎng)的增長(zhǎng)。
5 制造業(yè)中區(qū)塊鏈的未來
區(qū)塊鏈在制造業(yè)的應(yīng)用仍處于初期階段,然而,它已成為制造業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中備受爭(zhēng)議的新技術(shù)。目前,它正在金融系統(tǒng)中應(yīng)用,但已有公司開始探索其在制造業(yè)中的應(yīng)用。
看看區(qū)塊鏈的能力,航空,食品和飲料以及醫(yī)療應(yīng)該是可以從這項(xiàng)技術(shù)極大獲益的行業(yè)。由于一些嚴(yán)格的規(guī)則和法規(guī),這些行業(yè)需要對(duì)整個(gè)價(jià)值鏈中的所有供應(yīng)商進(jìn)行全面審查。區(qū)塊鏈可以幫助維護(hù)從原材料開始的質(zhì)量控制。目前,大部分注意力都集中在制造生態(tài)系統(tǒng)中供應(yīng)鏈功能區(qū)塊鏈的開發(fā)上。
一些積極開發(fā)區(qū)塊鏈的行業(yè)包括服裝,太陽能,采礦,漁業(yè),食品飲料,航運(yùn)(貨物運(yùn)輸),化肥,醫(yī)療保健和航空。隨著技術(shù)的成熟,越來越多的行業(yè)可能會(huì)參與實(shí)施區(qū)塊鏈。IB+M,Microsoft,GE,三星等公司參與了制造生態(tài)系統(tǒng)中區(qū)塊鏈的開發(fā)和實(shí)施。
制造業(yè)的區(qū)塊鏈?zhǔn)袌?chǎng)尚未充分概念化,因此我們預(yù)計(jì)市場(chǎng)將從2020年起開始產(chǎn)生可觀的收入。然而,許多組織已經(jīng)開始投資并探索區(qū)塊鏈技術(shù)在制造業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的益處。
6 工業(yè)機(jī)器人的重要性
使典型制造工廠成為智能制造工廠的下一步是實(shí)施工業(yè)機(jī)器人。工業(yè)機(jī)器人不是一個(gè)新概念,它已經(jīng)在系統(tǒng)中使用了40-50年。對(duì)工業(yè)機(jī)器人而言,唯一改變的是他們現(xiàn)在變得聰明了。早些時(shí)候,機(jī)器人被編程為一次完成一項(xiàng)任務(wù)。如果要執(zhí)行其他類型的任務(wù),則必須更改代碼。
現(xiàn)在,機(jī)器人與制造車間內(nèi)實(shí)施的傳感器網(wǎng)絡(luò)連接良好,他們從傳感器獲取數(shù)據(jù)并相應(yīng)地改變其動(dòng)作。人工智能也在機(jī)器人系統(tǒng)中慢慢實(shí)現(xiàn),因此它使系統(tǒng)自主。通過人工智能,機(jī)器人系統(tǒng)有望根據(jù)實(shí)時(shí)情況改變行動(dòng)。
目前,大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人都在亞太地區(qū)部署。工業(yè)機(jī)器人在汽車工業(yè)中發(fā)揮著重要作用。政府倡議被認(rèn)為是機(jī)器人技術(shù)發(fā)展和發(fā)展的重要推動(dòng)力之一。美國(guó)和中國(guó)正在積極提供所有必要的推動(dòng)力,以進(jìn)一步推動(dòng)對(duì)機(jī)器人技術(shù)的需求。
除了工業(yè)機(jī)器人之外,還有一種新型機(jī)器人正在興起,被稱為協(xié)同機(jī)器人。這些機(jī)器將與人類一起工作,以支持人類完成的所有工作。例如,協(xié)同機(jī)器人可以觀察裝配線上的操作員正在做什么,學(xué)習(xí)人類的任務(wù),并以完全相同的精度自動(dòng)開始執(zhí)行相同的任務(wù)。此外,協(xié)作機(jī)器人的發(fā)展已達(dá)到如此程度,以至于難以將其與工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用區(qū)分開來。現(xiàn)在,應(yīng)該只做輕工作的協(xié)作機(jī)器人也能夠完成更重的工作,這些工作通常只由工業(yè)機(jī)器人完成。
工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力是增加各行業(yè)自動(dòng)化的投資以及發(fā)展中國(guó)家中小型企業(yè)(SME)不斷增長(zhǎng)的需求。
7 數(shù)字雙胞胎的好處
數(shù)字雙胞胎是智能制造生態(tài)系統(tǒng)中的另一個(gè)概念。它通過使用從系統(tǒng)或資產(chǎn)中的傳感器獲得的數(shù)據(jù)和算法來創(chuàng)建資產(chǎn),流程或系統(tǒng)的虛擬模型,以對(duì)流程進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)性維護(hù)是使用數(shù)字雙胞胎的重要系統(tǒng)之一。數(shù)字雙胞胎的好處包括可能減少產(chǎn)品開發(fā)的時(shí)間和成本,并消除意外停機(jī)。物聯(lián)網(wǎng)和云平臺(tái)以及3D打印和3D模擬軟件的日益普及推動(dòng)了數(shù)字雙胞胎的采用。
航空航天與國(guó)防,汽車與運(yùn)輸,電子與電氣/機(jī)械制造以及能源與公用事業(yè)是數(shù)字雙胞胎的主要采用者。一旦數(shù)字雙胞胎的概念發(fā)展和成熟,我們就會(huì)看到它在零售和消費(fèi)品市場(chǎng)等非制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多。
中科圖靈視控(北京)智能科技有限公司(TURING,簡(jiǎn)稱中科圖靈)是一家專注核心技術(shù)企業(yè).
中科圖靈致力于成為機(jī)器視覺行業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者!選擇圖靈,省錢省心,專業(yè)高效 !
中科圖靈主要核心創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)來自于中科院與華為。公司現(xiàn)有技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì):博士6人,碩士6人,本科12人。另有中科院研究員副研究員8人作為公司的核心專家。
中科圖靈主要從事技術(shù)領(lǐng)域如下:
機(jī)器視覺專用設(shè)備設(shè)計(jì)制造:
1、醫(yī)療塑料制品檢測(cè)設(shè)備
2、玻璃制品檢測(cè)設(shè)備
3、金屬加工件表面檢測(cè)設(shè)備
4、陶瓷制品檢測(cè)設(shè)備
機(jī)器視覺非標(biāo)定制解決方案服務(wù):
1、輪轂行業(yè)專用設(shè)備
?氣門芯打孔專機(jī)
?螺紋自動(dòng)打孔系統(tǒng)
?輪轂跳動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)
?輪轂CNC自動(dòng)加工系統(tǒng)
2、發(fā)動(dòng)機(jī)組裝線
?發(fā)動(dòng)機(jī)油底殼自動(dòng)分裝線
?發(fā)動(dòng)機(jī)活塞自動(dòng)分裝線
?輪轂機(jī)加工無人車間系統(tǒng)
中科圖靈提供專業(yè)的機(jī)器視覺相關(guān)設(shè)備,協(xié)助工業(yè)產(chǎn)品線提升產(chǎn)品質(zhì)量和檢測(cè)效率,為客戶節(jié)約成本。
中科圖靈提供專業(yè)的解決方案與客戶深度戰(zhàn)略合作,共同應(yīng)對(duì)提升產(chǎn)品質(zhì)量與降低人力成本的雙重挑戰(zhàn),助力客戶商業(yè)卓越。
2025-04-11 12:24
2025-04-11 12:23
2025-04-11 12:22
2025-04-11 12:21
2025-04-11 12:20
2025-04-11 12:20
2025-04-11 12:19
2025-04-11 12:18
2025-04-10 05:16
2025-04-10 05:15