什么是智能制造？使用技术推动创新

2022 年 4 月 13 日更新

什么时候等待有风险？当其他人都在前进时。尽早利用智能制造技术是明智的选择。 《工业周刊》报道称，自去年底以来，大多数制造公司至少在开展一个智能制造项目，“转向智能制造可以帮助您更好地接触和服务客户​​，并获得更高的利润。”他们还表示，许多企业正在尝试在现有设备中添加传感器。为什么不试试呢？

什么是智能制造？

智能制造是指使用实时数据提供可操作的见解，从而推动智能制造系统内的流程改进、流程优化、设备利用率提高和高度灵活的响应。

这种数据的使用导致智能制造工厂的生产设备与数据收集、分析平台和其他新技术集成在一起。智能制造使用多种技术来实现这一目标。这些技术和工具包括计算机控制、数据建模、机器人技术和边缘计算。

智能制造的概念已经存在多年，但现在技术正在使其成为现实。它植根于制造过程中越来越多地采用数字化。随着大规模生产系统的增长以满足不断增长的全球经济中供应消费者的需求，由网络-物理系统合并创建的数据越来越多地用于改善整体运营。

制造设备通过传感器或设备连接，在制造过程中监控和收集数据。这些数据可以直接流式传输到云端，也可以使用边缘或雾计算在发送到云端之前对其进行处理。云接收的数据使用了许多新兴技术，例如人工智能 (AI)、高级数据分析、强大的机器学习算法和机器监控平台。然后，它将数据转化为可用于更明智决策的可行见解。

智能制造的好处延伸到整个企业。洞察力用于解决供应链中的问题并开发预测性维护计划。智能制造甚至可以提供有价值的数据分析，以提升企业资源规划 (ERP) 软件的价值。

智能技术在制造业的到来正在改变企业的经营方式。借助智能制造，整个制造企业可以转变为更精简的数据驱动型公司，从而获得显着收益并彻底改变业务流程。

智能制造与工业 4.0 的关系

让我们来看看工业设备的发展历程，回顾一下每一次为生产力带来巨大收益的连续革命。

在第一次工业革命期间，制造业从手工制作的家庭模式转移到工厂模式。水力和蒸汽动力等创新使大规模生产变得司空见惯。

第二次工业革命见证了进一步的创新，例如改进钢铁制造和工厂电气化。与手工制品时代相比，人类现在可以操作机器生产更多的商品。

第三次工业革命见证了计算机引入自动化并将制造过程提升到更高的生产力水平。这实现了广泛的流程改进和效率提升。

一系列新兴技术现在正在推动被称为工业 4.0 的第四次工业革命。它由工业互联网、人工智能、机器学习、增材制造、边缘计算、机器人、增强现实和其他智能技术等一整套技术组成。

什么是工业 4.0？工业 4.0，也称为第四次工业革命或 4IR，是一个包罗万象的术语，指的是计算机、数据和自动化不断发展并共同改变工作发生方式的方式，尤其是制造业。阅读完整指南。

这些技术使制造工厂能够利用在每台设备上创建的大量数据来提高效率，启用智能服务以增加收入，并部署可提高运营效率和影响增长战略的信息物理系统。

以下是智能制造与工业 4.0 相关的一些关键领域：

• 显着提高运营效率：通过利用数据，公司可以创建端到端的生产流程可视化。实时数据和高级数据分析意味着现在可以检测到以前未被注意到的趋势。然后可以将这些数据关联起来并交付给用户——从操作点的交互式 HMI 到管理人员或技术人员，以便更快、更准确地做出决策。然后将这些连接的系统链接到 ERP 系统、质量软件、财务软件和其他功能领域。这创造了一个高效、高效的智能环境。
• 减少机器停机时间：停机时间是最严重的资源浪费之一。借助工业 4.0 技术，公司可以在问题发生之前发现问题。数据分析将机器状态提供到主轴级别，使操作员能够快速进行更改。对于计划外停机，会向技术人员发送警报和警报，然后他们可以在下一次转换期间准备设备和零件进行维修。这种大数据处理意味着公司可以根据实际情况制定规范性和预测性维护计划，同时监控和部署长期战略以减少所有设备的停机时间。
• 提高工人安全：工业 4.0 技术有助于创造制造业中前所未有的最安全环境。连接到工厂 IIoT 监控平台的机器人可以执行以前由人类完成的危险任务。警报和警报还使操作员能够检测故障情况并安全地停止设备 - 保护操作员和设备免受伤害。事实上，使用工业 4.0 技术的制造商中有 41% 报告说工人安全显着提高。甚至可以对用于热量、湿度、气体/烟雾检测和其他环境条件的整个工厂监控系统进行编程，以与机械配合使用，以创建具有卓越安全标准的智能工厂生态系统。
• 负责库存管理和优化：无论是原材料、WIP 还是成品，制造经理始终牢记库存。智能工厂可以使用工业 4.0 技术在收货、定位和拣货时进行准确扫描。 RF 等传感器和设备还允许跟踪 WIP，因此增值步骤是实时准确的。工业 4.0 的 IIoT 平台支持深度数据分析，以进行强大的 ABC 分析，有助于在需求高峰或供应链中断期间优先考虑高利润商品。通过将实时数据与 ERP 和其他财务软件集成，库存成本可以实现自动化。
• 显着增强供应链管理：供应链管理对于制造业至关重要。智能制造对传感器、边缘计算和工业互联网的使用使许多工业 4.0 技术能够提高供应链绩效。先进的数据分析意味着公司可以设置可靠的最小起订量。它还使他们能够确定缓冲库存的需求并相应地优化缓冲。可以对需求计划进行建模以提供准确的预测，并且系统具有强大的分析能力，可以让稳健的“假设”应急计划保持领先于中断。

智能制造的潜力

智能制造的潜力是巨大的。带有附加设备的智能工厂可以实时交付数据，并使用基于云的计算链接到分析引擎。这种连接使智能工厂更具响应性和灵活性。

数据指导运营活动并告诉制造商该做什么。这会影响整个企业，而不仅仅是生产部门。质量系统可以使用人工智能 (AI) 进行在线视觉检查以及每单位的精确重量和测量值。与生产系统数据一样，质量数据可立即用于更好的决策。

同样的传感器集合将提供机器状态的实时可视化。操作员可以更快地响应生产、减少停机时间、清除堵塞并向技术人员报告问题。当与 AI 和 ML 算法相结合时，这些传感器和设备可以允许进行预测性维护程序，将机器维护从被动、反应状态中拉出来，并进入主动增值功能。这有助于制造商控制成本、减少停机时间并延长设备使用寿命。

智能制造还可以产生新产品和增值服务。在产品生命周期结束时对其进行监控的能力改变了游戏规则，它为公司提供了前所未有的现场服务水平，并帮助他们在未来设计出更好的产品。

这种潜力已经通过结果证明了自己。对于利用工业 4.0 技术开发智能制造的公司，88% 的公司表示生产力提高，74% 的公司表示盈利能力提高，43% 的公司表示客户满意度提高，42% 的公司表示机器正常运行时间增加。这些好处怎么强调都不为过。

MachineMetrics 解锁实时、准确的生产数据，以便即时了解运营情况，从而实现从车间到车间的智能制造顶楼。

智能制造挑战

像所有革命一样，完全数字化的进展需要时间。在此过程中，必须克服几个障碍。这些可能包括：

• 安全性：仅互联网每天就会发现数以万计的安全漏洞，工业互联网也不例外。长期以来，制造经理一直担心系统安全，但今天的云计算系统比以往任何时候都更加安全。尽管存在安全性松懈的看法，但现实情况是，与云黑客相比，违规行为更有可能来自公司内部的用户站。详细了解 IIoT 的安全性。
• 缺乏统一性：虽然智能制造技术在稳步提升，但行业仍然非常分散。 DIY 系统比比皆是，公司通常需要将一个供应商的设备与另一个供应商的软件相匹配。还有不同的连接方法，从有线到无线再到蜂窝。公司通常缺乏连接、同步和部署来自其他供应商的系统所需的内部技能。 MachineMetrics 通过一套可以通过多种方法连接的交钥匙设备解决了这个问题，以确保数据不仅被收集，而且被转换和标准化以推动价值。
• 互操作性：许多供应商软件系统无法与传统企业软件完全互操作，导致不愿部署。或者，供应商可能会利用物联网软件的知识产权实力迫使制造商购买他们不想要或不需要的额外软件。相比之下，MachineMetrics 平台通过 API 与现有企业软件集成，以增强其功能，而不是淘汰它。
• 制造业和 IT 领域的工作岗位流失：由于自动化或半自动化机器的水平很高，许多工人可能会担心失去制造业工作。 IT 专业人士也有这种恐惧，他们担心部署一个全新的系统会被机器人取代而不知所措。

IIoT 与 MachineMetrics 的应用

工业物联网 (IIoT) 为实现由工业 4.0 技术驱动的智能制造提供了巨大的机会。 MachineMetrics 提供了开箱即用的功能，使之成为现实。我们的平台还支持高级分析、机器学习以及跨工厂的设备连接（包括新的 OEM 和传统模拟制造设备）。

MachineMetrics 明白，智能制造不需要成本过高或临时性的。通过利用一流的平台，公司可以实现智能制造的好处，并在其智能制造环境中获得前所未有的成本节约、更高的生产力、更好的质量、改进的流程和竞争优势。

精准数据驱动智能制造