推动行业增长的十大制造业创新

创新是经济增长与成功的关键要素。制造业的创新推动行业向更高生产力、更高效率和更优质量迈进。通过创新，制造商能够获得竞争优势、满足客户需求并应对行业挑战。因此，制造商必须鼓励变革、创新、冒险精神以及创造力等“软技能”。

数据分析

在后疫情时代及日益动荡的环境（短缺、脱欧、供应链复杂性）中，数据无疑是现代制造商武器库中最宝贵的工具。

越来越多的制造商将数据分析应用于运营与流程，以优化供应链、改进预测、开发方案、监控设备使用率与可靠性。已采用数据优先、分析驱动策略的企业，能够利用实时与历史数据预测未来结果、识别潜在问题，从而实现从被动反应到主动预防的转变。

“通过在每个机会收集数据并审视工作流，可快速识别低效环节并暴露真实问题。数据优先策略促使企业深入剖析业务，以颗粒度细节评估时间与金钱的浪费之处，以及薄弱环节可能带来的安全风险。” —— Francois Zimmermann，Tableau Software EMEA现场CTO

可集成、适应性强、移动化、高效、高产、安全、高质量、敏捷——这些词听起来是否动听？它们正是采用机器人技术的制造商所能获得的部分收益。

首个工业机器人原型于1959年安装在通用汽车压铸厂——由George Devol创造的Unimate #001。自此，制造流程用机器人种类繁多：从独立式到协作式、自动导引车（AGV）和外骨骼，为制造商提供卓越的感知力、集成性、适应性和移动性。

“先进机器人技术将为自动化流程带来灵活性，并使以前无法自动化的任务成为可能，从而实现产品的大规模定制。” —— Sebastian Elmgren，Ericsson智能制造组合经理

增材制造（3D打印）是一项不应被低估的技术。它常被视为行业流行语，但“若剖析增材制造的当前应用场景，其技术定位便清晰可见” —— Andreas Langfeld，Stratasys EMEA总裁。

随着组织从大量库存转向定制化与本地化供应链，增材制造带来的灵活性、成本节约和效率提升，对制造商的吸引力日益增强。

人工智能（AI）已牢固植入工业4.0采用的基石，是制造领域众多创新的频繁驱动力，涵盖机器人、预测性维护、数字孪生和库存管理。AI概念最早可追溯至1951年，Christopher Strachey在Ferranti Mark I计算机上开发了最早的成功应用。

告别数据孤岛！对现代制造商而言，云计算是实现员工、利益相关者与机器间透明沟通的关键工具。它提供敏捷、灵活、可集成且安全的方式来共享、沟通和管理工厂数据。无论数据存储于公有云还是私有云，云计算的扩缩容速度远超人力或资本基础设施。

5G近期备受关注；从4G到5G的规模与转变前所未有且意义重大。“4G到5G的跨越，堪比英格兰乡间蜿蜒单行道与德国多车道高速公路的差别。” —— Steve Foxley，AMRC首席执行官。

采用5G的制造商将受益于改进的连接性、低延迟、高可靠性、生产力提升、数据全程可追溯性，以及采用其他先进技术的能力。

以智能传感器释放生产力增益。智能传感器的发展让制造商得以从连接性与数据收集中获益。将这些传感器应用于工厂设备，可将其转化为连接至整个价值链智能网络的智能设备。

智能传感器助力制造商监控、控制与改进运营；预测设备故障并触发维护协议；自动记录数据；加速信息流动，实现实时信息获取。

超越传统MES功能的解决方案；智能制造执行系统（MES）通过工业物联网洞察与智能实现精益制造能力。智能MES融合多项创新于一体，获取丰富数据集以追踪和记录从原材料到成品的生产过程。

将智能MES与ERP系统集成，制造商可获得全组织的单一事实来源。“智能MES通过数据集成、机器学习和预测分析，帮助制造商转型业务与运营。” —— Joe Gerstl，GE Digital产品管理总监。

增强现实（AR）从科幻走向现实，概念最早由摄影师Morton Heilig于1957年实现。但首个真正运作的AR系统直到1992年才在美空军阿姆斯特朗研究实验室诞生。

如今制造商在运营中应用AR，用于设计中的产品演示、推动效率、简化复杂性、通过可视化工作流排查故障、以及培训。

智能工厂的关键组件，数字孪生使制造商能在虚拟环境中叠加物理工厂的属性。制造商利用这一创新最大化仿真，以优化生产与流程。

“数字孪生提供虚拟闭环系统，制造商可尽可能多地进行仿真，以便进入物理环境时已最大程度降低风险。” —— Simon Keogh，西门子数字化工业工厂自动化总经理。

自动化控制系统