什么是智能制造?

智能制造领导联盟 (SMLC) 将智能制造定义为“能够通过开放式基础设施解决现有和未来问题,从而使解决方案能够以业务速度实施,同时创造有利的价值。”

“智能制造正在成为全球制造业的焦点。”一位 Infiniti Research 专家表示,“随着它以智能工厂的形式渗透到制造流程中,随着工业 4.0 的采用,智能制造正在促进传统制造转型,变得更好。”

技术的快速发展正在引领这场新的工业革命。MIT Professional Education 认为,“这场革命基于网络物理生产系统,挑战了制造业领域传统的运营方式,使其变得越来越有活力。”

“智能制造由现代数据科学技术和人工智能技术融合而成,可创建适用于未来工厂的流程。但为什么现在要采用呢?”

“智能制造技术可提高效率并消除系统中的弱点。其特点是,工业企业高度互联并通过知识驱动,所有部门和操作系统彼此衔接,从而提高生产力、可持续性和经济绩效。”

智能制造还支持制造商使用云技术来存储和使用大量数据。这些数据可供工厂内或整个供应链中的制造应用中进一步使用。

过去,此类数据很难得到有效访问或分析。如今,制造商可以通过这些数据全面了解情况,做出更好、更明智的决策,并采取相应的行动。

通过智能制造获得竞争优势

智能制造 (SM) 通过连接和实时访问数据来改进制造流程。

智能制造方法的优势

提高质量:流程数字化可降低人为错误和故障的几率。它让您可以监视流程和性能,进而帮助您提高产量并更有效地使用资源。

通过预测性维护降低运营成本智能工厂可以更好、更快地预测和解决维护问题,这有助于减少昂贵的设备维修并避免生产中断。

提高客户满意度:智能制造让管理人员能够访问更精确的数据,更高效地衡量关键绩效指标并更好地为客户服务,实时满足客户需求。

显著降低成本:更好地访问供应链和生产数据及分析可提高预测准确性并减少浪费,有助于通过适当的需求管理降低成本。

提高生产力:自治机器可以相互通信,从而生成大量数据,执行新的分析方案。分析这些数据可以实时了解生产流程,帮助管理人员调整效率计划并提高生产力。

提高员工满意度:利用现代技术吸引和留住新人才。现代技术还可以减少人为错误,这可能意味着员工不必处理那么多与不满意的客户相关的问题。

能源效率:所有制造商都可以通过减少浪费来减少碳排放。不过,能源密集型行业在节能方面获益最多,不仅可以减少能源浪费,还有助于让产品更实惠。

数字时代的制造业变革

随着先进的制造 4.0 技术持续提升效率和灵活性、推进产品创新,未来工厂正成为制造企业必不可少的一个竞争优势。

各种规模的制造商只有采用智能制造计划才能保持竞争力。但要做到这一点,企业领导者必须先接受新的思维方式。

为了集成智能制造应用而投资相应设备是可喜的第一步。随着时间的推移,这些投资将有助于改进流程、节省资金并增加销售。

越来越多的数字化和巨大的技术进步已经推动了智能制造的创新和发展。Dataplace 文章指出,“智能工业是制造企业的流行趋势。通过数据集成,生产系统可以协同工作,并对公司、客户或供应链中的实时变化做出反应。”

智能制造相关的技术和解决方案

将适当的智能制造解决方案组合与传统制造流程相结合并加以实施,可以帮助制造商准确预测需求、识别错误,并使创新和制造流程更易于管理。

在实施智能制造方法时,有些技术尤为重要,包括数据湖仓一体解决方案、物联网集成、基于 AI/机器学习的分析、数字孪生以及增强现实和机器人。

数据湖仓一体

数据湖仓一体是一个现代开放式架构,可供制造商存储、了解和分析所有类型的数据。数据湖仓一体不仅具备数据仓库的强大功能和丰富性,还拥有当今制造商使用的热门的开源数据技术的广度和灵活性。

数据湖仓一体可以轻松地整合各种数据源(包括发票和表单)和数据格式(包括文本、音频和视频),并进行分析,从中找到新的洞察,从而可以使用最新的 AI 框架和预构建的服务。

使用强大的解决方案实时收集和汇总运营数据;从数据中获取洞察;快速沟通;制定全面的协作决策;这些都是高效决策流程的关键组成部分。

一个有代表性的使用场景是,通过支持制造商从各种供应商处采购,帮助制造商实现供应链弹性。数据湖仓一体支持他们混合来自不同系统(从处理订单管理的 ERP 系统,一直到用于运输和交付生产所需材料的库存、仓库管理和运输系统)的数据,以此实现这一目标。


工业物联网

工业物联网 (IIoT) 在成功实施智能制造和高效实现业务目标方面发挥着至关重要的作用。

在互联工厂部署 IIoT 就是一个很好的例子。它能够从通过 5G 本地网络连接的设备传感器、摄像头、生产机器人和其他智能设备收集实时数据,然后将数据推送到 AI/机器学习 (ML) 解决方案中。基于这些数据,该解决方案能够提供实时建议,为预测性维护、远程生产资产监视、资产利用率或各种流程和任务的自动化等决策提供支持。


人工智能/机器学习

人工智能和机器学习是两种类型的智能软件解决方案,它们都对过去、现在和未来的技术如何更好地模仿类人行为产生影响。

人工智能的核心本质是一种技术解决方案、系统或计算机,旨在模仿人类智能来执行任务,同时根据收集的信息迭代改进自身。

机器学习是人工智能的一个子集,专注于构建能够根据所使用的数据来学习或提高性能的软件系统。这意味着每个机器学习解决方案都是人工智能解决方案,但并非所有人工智能解决方案都是机器学习解决方案。

制造商可利用机器学习来识别导致质量、产量和其他运营问题的根本原因。他们的专家可以通过深入洞察来加快决策并消除生产瓶颈。

智能制造解决方案利用人工智能和机器学习将信息情境化并提供切实可行的洞察,让您能够预测机器故障,进而提前进行维护,调整生产计划,避免成本高昂的停机。

因此,制造商可以自动执行各种内部流程,例如库存盘点、文档处理或分析生产力和工作效率,从而能够即时响应趋势并提高整体质量。


异常检测

异常检测解决方案可用于制造设备的预测性维护。异常检测使用预构建的算法来检测时间序列数据中的各种异常,自动执行制造流程、任务和决策(例如维修硬件设备、订购替换件或供应品),并采取预测性步骤以避免中断和提高效率。

基于多个数据源进行预测性分析,从而监视工厂生产效率,检测所有生产异常行为。使用机器监视平台来检测和预测异常设备行为,为故障修复提供行动建议并自动执行。

在整个生产周期中监视质量,从而检测质量偏差并生成预测性警报。这样,您就可以即时执行根本原因分析,识别导致质量问题的根本原因,并基于过往质量问题的真实数据开展优秀实践培训。

赶快行动

智能制造可以帮助制造企业利用新方法和智能技术来提高弹性。

请查看 Oracle Smart Manufacturing,了解如何利用人工智能和机器学习来对信息进行情境化,获得切实可行的洞察,进而在不断变化的行业中建立竞争优势。

贵公司是否旨在实现以下目标?

  • 提高对各个工厂的成本、效率和质量的洞察力
  • 监视生产绩效并预测维护故障
  • 利用人工智能更快地做出更明智的决策
  • 监视质量并开展优秀实践培训

注:为免疑义,本网页所用以下术语专指以下含义:

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