工业物联网时代的智能制造

制造业面临的行业问题?

• 内部压力:高度依赖劳动力，低出生率问题逐年扩大，不利于产业发展。
  出口产品仍然是劳动密集型产业。其中，机械金属加工、纺织、电子产品生产等制造链过程是劳动密集型和耗时最多的。错误率最高，效率最差。台湾中小企业众多，缺乏引进数字技术的资金和知识。低出生率和人口老龄化将使传统工人越来越难招募，工作质量和生活空间将更加不利。
• 外部压力:国际方案已经成熟，国内技术水平急需追赶
  国际各大厂商提出智能解决方案已成为一种趋势，他们从工业物联网入手，加快满足智能制造的需求，实现正确、省力、省力、快速制造和出货的目标。而在台湾，手工操作仍然较多，缺乏技术演示环境。
  为了提高竞争力，与制造业相关的活动必然要实现数字化和自动化。如果没有国内一体化的解决方案，未来只能采用国外的解决方案，不仅难以发挥独特的竞争优势，而且缺乏创造全厂解决方案产出的机会。

什么是智能制造?

智能制造是以精密机械为基础，结合人工智能、物联网大数据、云计算、机器人、高速网络等多种智能技术，满足智能装备和系统的需求。因此，智能制造需求的实施就是在工厂环境中产生应用，以提高技术水平或降低生产成本，从而增强现代工厂的竞争力。

它将智能机械生产流程的各个环节与物联网、云计算、大数据、AI人工智能等应用紧密结合，通过网络整合端到端数据流，实现机器之间、机器与人之间的通信。量化、透明的管理取代了传统的工厂制造运营管理模式，助力制造业数字化转型。

智能制造的应用:

智能制造在需求预测、原材料价格预测、工艺优化、质量预测、调度优化、设备预防、自动光学检测、库存管理、运输优化等方面都有多方面的影响。

智能制造四要素

• 进口自动化设备:
  虽然自动化设备是智能制造的基础之一，可以替代一些以劳动力为基础的工作，但最重要的是对设计、生产、服务的每个环节进行匹配和优化，从而拥有高效、低成本的流程。这只是对自动化设备的无知介绍，也可能只是花了很多钱而没有得到任何好处。
• 设备连接和数据集成:
  自动化设备导入完成后，下一步就是连接设备。通过物联网技术，可以整合每一件设备的数据，优化制造工艺。
• 远程监控:
  虽然智能制造取代了一些人工工作，但人因此可以进行更多的决策和技术工作，并通过远程监控帮助操作人员随时掌握设备的状态。实时调整生产计划，减少设备无预警停机，提高生产率，延长设备寿命。
• 结合AI技术:
  智能制造的目标是结合人工智能，这是目前最重要的趋势之一。AI可以让设备升级，通过自我学习，收集各种信息，不断优化流程。

未来智能制造趋势和市场趋势

• 拓展5G应用:
  5G的三大特性(URLLC、mMTC、eMBB)有望提供安全、快速和高可靠的通信，推动制造业向智能工厂的转型和升级。需要与电信运营商、系统集成商、网通运营商共同发展周边供应链和生态系统。在未来5G+AI创新场景中，一平方公里内的100万个边缘设备可能在一秒钟内串联起来，做出整体最佳决策。
• 导入AI可解释性:
  人类和机器必须合作，它们必须依靠可解释性来说服人们，并协助分析和决策。当涉及到特定工艺的优化和重要特征的选择时，模型判断结果可能难以说服具有多年经验的工艺工程师。除了过程的高成本外，这个时候能否提出可解释性也会影响到应用程序能否实现。关键作用。
• 联邦学习模型:
  主要针对AI模型训练时，由于数据集可能会有隐私、法规、地域、行业竞争等方面的考虑，无法进行传统的集中学习，因此采用模型共享代替数据共享，打破数据壁垒，实现应用。端到端的差异化和知识共享。在本土智能制造方面，可以考虑将其引入到具有共同AI需求但需要产品差异化的中小企业为主的产业集群中。
• 信息安全防护:
  台湾制造业最常见的安全威胁是勒索软件、恶意软件攻击和网络钓鱼攻击。未来，企业防御将向IT和OT融合的新架构迈进，将OT端纳入信息安全防护，建立统一的解决方案，缓解数字化转型的挑战。

智能制造的好处:

智能制造的好处是多方面的，包括主动检测和响应事件的能力，提高质量和良率，减少停机时间，提高整体设备效率(OEE)。通过工厂的数字克隆，可以提前模拟新的流程，并了解瓶颈在哪里。智能制造可以主动改变供应链和智能库存，优化其他工厂物流，包括包装和运输。智能制造还可以发现新的商业机会、收入流和资产货币化，以获得可持续的竞争优势。它可以自动化、协调和预测产品故障的可能性，以防止停机。智能制造可以在数据产生点附近实时处理和分析数据，快速应对过程中的异常。

在销售和营销领域，智能制造使组织能够了解市场，预测和迎合客户的偏好。智能制造可以帮助预测需求，优化库存，监控供应链优化方面的供应商。供应链组织多年来一直使用分析来进行预测和库存管理，但在物联网时代，我们现在几乎知道所有东西的位置，需要更多的实时功能。5G网络可以支持数万个端点的超高连接密度，从而实现工业数据的真正大规模使用，将工厂带到另一个新水平。

智能制造可以通过智能统计过程控制、良率管理和可靠性分析来提高产品和过程的质量。理解和证明过程处于控制之中的能力是设计质量(QbD)和良好生产/文件/安全规范(GxP)等程序的核心要素。智能制造有助于遵守规范，实现QbD和GxP计划的标准化、自动化和监控，从而能够向监管机构证明，所有流程都受到了监视和控制，即使是最复杂的机构也无法避免逃税。分析技术可以用于自动化和验证的监管报告、完整的审计跟踪、版本控制和电子签名，以记录分析过程、过程和报告的更改，并监视和自动化工作流和审计。

AI调度技术可以帮助实现的目标:

• 人工智能协助净零碳排放，开发绿色商业机会:
  AI调度利用数字减碳技术，减少对碳排放要求较高的行业的碳排放，有助于产品开发绿色商业机会。同时保证了资源的合理配置和最大化，减少了能源的浪费。
• AI快速响应供应链变化，快速评估交付日期:
  疫情发生以来，由于运输能量有限，供应链无法稳定原材料供应链。通过AI调度技术，可以输入各种影响因素，并在短时间内计算出发货日期，让商家接受订单并承诺发货。周期更准确，公司商誉也能保持。
• AI减少了复杂的规则设置，稳定了产能规划:
  在高度定制化的时代，不能用简单的规则来设定少量的多样化订单，能够稳定生产能力的规划是重要的。调度技术帮助人们做出不擅长考虑生活中多个目标的决定。利用AI调度可以取得更好的效果，并且可以实现数字化减碳，利用调度保护地球。

智能制造是制造业发展的重要趋势，是提升竞争力的方向。很多企业在不了解转型的情况下，容易急于转型。在转换之前，他们可能首先了解基础知识和可能遇到的困难，然后为企业规划合适的解决方案。转换计划可以使利益最大化。