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环节是劳动密集、耗时最长的环节。错误率最高，效率最差。台湾有许多中小企业，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劳动力招聘越来越困难，工作质量和生活空间将更加不利。
• 外部压力:国际项目已经成熟，国内技术水平亟待追赶
  国际各大厂商提出智能解决方案已成趋势，纷纷从工业物联网入手，加速满足智能制造需求，实现正确、省力、省力、快速制造、出货的目标。然而，在台湾，仍然有许多手工操作，并且缺乏技术演示环境。
  为了提高竞争力，制造业相关活动必然会数字化和自动化。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，满足智能设备和系统的需求。因此，智能制造的实施要求是在工厂环境中生产应用，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。

它将智能机械生产过程的各个环节与物联网、云计算、大数据、AI人工智能应用紧密结合，通过网络集成端到端的数据流，使机器之间、机器与人之间实现通信。量化、透明的管理取代了传统的工厂制造运营管理模式，助力制造业的数字化转型。

智能制造应用:

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、库存管理和运输优化等方面都有很多影响。

智能制造的四大要素

• 进口自动化设备:
  虽然自动化设备是智能制造的基础之一，可以替代部分人工工作，但最重要的是将设计、生产、服务的各个环节进行匹配和优化，实现高效、低成本的流程。这只是对自动化设备的无知介绍，或者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:
  自动化设备导入后，下一步就是设备连接。通过物联网技术，可以整合每件设备的数据，优化制造流程。
• 远程监控:
  智能制造虽然取代了部分劳动工作，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时间，提高生产率，延长设备寿命。
• 结合人工智能技术:
  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

• 扩展5G应用:
  5G的三大特性(URLLC、mMTC、eMBB)有望提供安全、快速、高可靠的通信，推动制造业向智能工厂的转型升级。需要与电信运营商、系统集成商、网通运营商共同发展周边的供应链和生态系统。在未来的5G+AI创新场景中，一平方公里内的一百万个边缘设备可能在一秒内串联起来，做出整体的最佳决策。
• 导入AI可解释性:
  人类和机器必须合作，他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。除了流程成本高之外，此时能否提出可解释性对应用程序能否实现起着重要作用。关键作用。
• 联邦学习模型:
  主要针对在训练AI模型时，由于数据集可能有隐私、法规、地理区域、行业竞争等方面的考虑，无法进行传统的集中式学习，因此采用模型共享代替数据共享来打破数据壁垒，实现应用。端到端差异化和知识共享。在本土智能制造方面，可以考虑将其引入到以中小企业为主的产业集群中，这些产业集群对人工智能有共同的需求，但需要产品差异化。
• 信息安全保护:
  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，企业防御将转向IT与OT融合的新架构，将OT侧纳入信息安全保护，建立统一的解决方案，缓解数字化转型带来的挑战。

智能制造的好处:

智能制造的好处很多，包括主动检测和响应事件、提高质量和产量、减少停机时间以及提高整体设备效率(OEE)的能力。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。智能制造允许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，从而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，以进行预防性维护，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，以快速响应过程中的异常。

在销售和市场营销中，智能制造使组织能够了解市场，预测和迎合客户的偏好。在供应链优化方面，智能制造可以帮助预测需求、优化库存、监控供应商。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，因此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，从而实现真正的大规模工业数据使用，将工厂提升到一个新的水平。

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)等项目的核心要素。智能制造可以帮助遵守法规，使QbD和GxP计划标准化、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、程序和报告的更改，并监控和自动化工作流和审计。

人工智能调度技术可以帮助实现的目标:

• 人工智能有助于实现净零碳排放，并开发绿色商机:
  人工智能调度利用数字减碳技术，减少碳排放要求高的行业的碳排放，有助于产品开发绿色商机。同时保证了资源的合理配置和最大化，减少了能源的浪费。
• 人工智能可以快速响应供应链变化并快速评估交付日期:
  自疫情爆发以来，由于运输能源有限，供应链一直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，在短时间内计算出交货日期，让企业接受订单并承诺交货。期间更准确，公司商誉得以维持。
• AI减少了复杂的规则设置，稳定了产能规划;
  在高度定制的时代，不能用简单的规则来设定少量的多样化订单，能够稳定产能的计划是很重要的。日程安排技术可以帮助人们做出不擅长考虑生活中多个目标的决定。利用人工智能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一个重要趋势，也是提升竞争力的一个方向。很多企业在不了解的情况下，容易急于转型。在转型之前，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。改造计划可以使效益最大化。