在當(dāng)今時(shí)代，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性與緊迫性日益凸顯。隨著工業(yè) 4.0 的推進(jìn)，全球經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，人口老齡化加劇，制造業(yè)面臨著勞動(dòng)力成本上升、市場需求多樣化等諸多挑戰(zhàn)。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)全球化使得市場競爭愈發(fā)激烈，企業(yè)必須不斷提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，才能滿足不同國家和地區(qū)客戶的需求。

疫情的爆發(fā)更是成為了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的催化劑。疫情期間，許多企業(yè)因供應(yīng)鏈中斷、生產(chǎn)停滯而陷入困境，而那些數(shù)字化程度較高的企業(yè)則能夠通過遠(yuǎn)程辦公、智能化生產(chǎn)等方式保持生產(chǎn)的連續(xù)性。

國家也將制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升到了戰(zhàn)略層面。中國政府積極推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng)，引導(dǎo)企業(yè)開展數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化改造，建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，強(qiáng)化 5G、人工智能在智能制造中的典型應(yīng)用。各地政府紛紛出臺(tái)相關(guān)政策，支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫在眉睫，而其中的三大核心技術(shù)更是關(guān)鍵所在。

1.定義及作用

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是指對大量、多樣、快速變化的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、處理和分析，以提取有價(jià)值信息的技術(shù)。在制造業(yè)中，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用。

可以優(yōu)化生產(chǎn)過程。通過對生產(chǎn)設(shè)備狀態(tài)、工藝參數(shù)、物料信息等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和分析，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中的瓶頸和問題，從而采取相應(yīng)的措施進(jìn)行優(yōu)化，提高生產(chǎn)效率。例如，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)監(jiān)控生產(chǎn)線，識(shí)別潛在問題，合理分配資源，避免生產(chǎn)停滯和浪費(fèi)。

有助于降低成本。大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更好地管理供應(yīng)鏈，分析采購、庫存、銷售等數(shù)據(jù)，找到最優(yōu)化的數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)人員投入及控制過程的節(jié)能提效。同時(shí)，通過精準(zhǔn)預(yù)測市場需求，企業(yè)可以避免庫存過剩，減少倉儲(chǔ)運(yùn)輸和批發(fā)經(jīng)營成本。

能夠提高效率。大數(shù)據(jù)分析為生產(chǎn)者和銷售者提供更好的解決方案。對于生產(chǎn)者而言，它可以提供供應(yīng)鏈可視性，評估供應(yīng)商能力，提高產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)率，促進(jìn)倉儲(chǔ)、配送、銷售效率的提升。對于銷售者來說，大數(shù)據(jù)是一個(gè)很好的銷售分析工具，可以分析區(qū)域性需求占比和變化、產(chǎn)品品類受歡迎程度等，調(diào)整產(chǎn)品策略和鋪貨策略。

2.實(shí)際案例

案例一：某生物制藥公司利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)追蹤疫苗和血液成分制造過程的純度。面對兩批相同物質(zhì)產(chǎn)率變化大的問題，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將制造流程細(xì)分為活動(dòng)集群，評估過程相互依賴性，確定了 9 個(gè)對疫苗產(chǎn)量有直接影響的參數(shù)。通過修改目標(biāo)流程，公司將疫苗產(chǎn)量提高了 50%，每年節(jié)省 500 萬至 1000 萬美元。

案例二：一家價(jià)值 20 億美元的公司通過生產(chǎn)訂購產(chǎn)品賺取大部分收入。利用大數(shù)據(jù)計(jì)算，該公司能夠計(jì)算回頭客的行為，轉(zhuǎn)向精益生產(chǎn)，確定可行產(chǎn)品，報(bào)廢不可行產(chǎn)品，確保強(qiáng)有力的合同到位。

案例三：一家制造商利用大數(shù)據(jù)計(jì)算降低原材料交付風(fēng)險(xiǎn)。在地圖上覆蓋潛在延遲，計(jì)算天氣統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，預(yù)知計(jì)算延誤可能性，識(shí)別備份供應(yīng)商并制定應(yīng)急計(jì)劃，確保生產(chǎn)不會(huì)因自然災(zāi)害而中斷。

1. 功能介紹

云計(jì)算技術(shù)在制造業(yè)中發(fā)揮著重要作用，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端、多終端訪問以及對生產(chǎn)環(huán)節(jié)的優(yōu)化。通過云計(jì)算，企業(yè)可以將生產(chǎn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端，利用分布式文件系統(tǒng)和對象存儲(chǔ)等技術(shù)，確保數(shù)據(jù)的高可用性和可擴(kuò)展性。用戶可以通過不同的終端設(shè)備，如電腦、手機(jī)、平板等，隨時(shí)隨地訪問和共享這些數(shù)據(jù)，提高了工作的便利性和靈活性。

在生產(chǎn)環(huán)節(jié)優(yōu)化方面，云計(jì)算為制造商提供了多種好處。首先，它增強(qiáng)了數(shù)據(jù)管理和可訪問性。制造商可以通過互聯(lián)網(wǎng)連接，實(shí)時(shí)存儲(chǔ)、管理和訪問從生產(chǎn)指標(biāo)到供應(yīng)鏈信息等大量數(shù)據(jù)，從而做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，簡化運(yùn)營并優(yōu)化性能。其次，云計(jì)算促進(jìn)了制造工廠內(nèi)和不同地點(diǎn)的團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作和連接?；谠频膮f(xié)作工具可實(shí)現(xiàn)無縫通信、數(shù)據(jù)共享和實(shí)時(shí)更新，減少通信障礙，確保每個(gè)人都在同一頁面上，促進(jìn)了部門、供應(yīng)商和客戶之間更好的協(xié)作，提高了效率和客戶滿意度。此外，通過支持云的預(yù)測性維護(hù)，制造商可以主動(dòng)監(jiān)控和分析設(shè)備數(shù)據(jù)，在潛在故障發(fā)生之前檢測到它們，提供潛在故障的早期預(yù)警，最大限度地減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間、降低維護(hù)成本并提高設(shè)備的整體效率。

2. 降低成本與增加靈活性

云計(jì)算技術(shù)降低設(shè)備成本和增加生產(chǎn)過程靈活性的具體表現(xiàn)十分顯著。在降低成本方面，企業(yè)無需購買昂貴的硬件設(shè)備，只需按需購買云服務(wù)，就可以獲得強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間，大大減輕了企業(yè)的財(cái)務(wù)壓力，讓他們可以將更多的資源投入到核心業(yè)務(wù)上。同時(shí)，云計(jì)算使制造商能夠通過將資本支出轉(zhuǎn)向運(yùn)營支出來優(yōu)化成本，選擇即用即付的云服務(wù)，而不是投資昂貴的本地硬件和維護(hù)，這種成本模型使制造商能夠根據(jù)生產(chǎn)需求調(diào)整費(fèi)用，避免在停機(jī)和需求低迷期間產(chǎn)生不必要的成本。

在增加生產(chǎn)過程靈活性方面，基于云的解決方案為制造商提供了適應(yīng)不斷變化的市場需求所需的靈活性和敏捷性。借助云基礎(chǔ)設(shè)施，制造商可以根據(jù)生產(chǎn)要求輕松擴(kuò)大或縮小其運(yùn)營規(guī)模，實(shí)時(shí)調(diào)整資源。例如，智能化排產(chǎn)結(jié)合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對生產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行智能排產(chǎn)，提高生產(chǎn)效率和資源利用率。利用云計(jì)算彈性伸縮和資源池化特性，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)計(jì)劃和資源的動(dòng)態(tài)匹配與調(diào)度。通過大數(shù)據(jù)分析，對市場需求、產(chǎn)能等進(jìn)行預(yù)測，為生產(chǎn)計(jì)劃提供數(shù)據(jù)支持。此外，云計(jì)算還可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)計(jì)劃的快速調(diào)整，提高生產(chǎn)靈活性，快速響應(yīng)市場需求。

1. 自主指揮設(shè)備

在制造業(yè)中，人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)自主指揮設(shè)備的應(yīng)用正逐漸成為現(xiàn)實(shí)。工業(yè)機(jī)器人作為人工智能在制造業(yè)的重要體現(xiàn)，發(fā)揮著關(guān)鍵作用。工業(yè)機(jī)器人是面向工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)、自動(dòng)控制、重復(fù)編程及能在三維空間完成各種作業(yè)的機(jī)械臂，主要由本體機(jī)構(gòu)（執(zhí)行機(jī)構(gòu)）、驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)和控制系統(tǒng)三個(gè)基本部分組成。

如今，我國已成為世界上最大的工業(yè)機(jī)器人市場。2018 年中國銷售量 15.4 萬臺(tái)，較 2017 年增加 38%，銷售量全球第一，占全球市場 36%。然而，我國制造業(yè)工業(yè)機(jī)器人密度只有 140 臺(tái) / 萬工人，遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家，這也意味著我國工業(yè)機(jī)器人市場依然潛力巨大。工業(yè)機(jī)器人的主要應(yīng)用領(lǐng)域集中在汽車、電子產(chǎn)業(yè)，其技術(shù)主要研發(fā)方向包括工業(yè)機(jī)器人運(yùn)用技術(shù)和新一代工業(yè)機(jī)器人技術(shù)。

2. 優(yōu)化生產(chǎn)流程與預(yù)測結(jié)果

人工智能通過分析數(shù)據(jù)優(yōu)化生產(chǎn)流程、生成生產(chǎn)模型和預(yù)測結(jié)果的能力十分強(qiáng)大。在生產(chǎn)過程中，人工智能可以像一個(gè)智能指揮官，對生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行精準(zhǔn)把控。

一方面，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，人工智能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源的智能調(diào)度和排程，提高生產(chǎn)效率和資源利用率。例如，利用人工智能算法優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，根據(jù)訂單需求、設(shè)備狀況、人員配置等因素，自動(dòng)生成最優(yōu)的生產(chǎn)調(diào)度方案。同時(shí)，人工智能還可以對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，預(yù)測未來的生產(chǎn)需求和資源需求，從而智能地安排生產(chǎn)計(jì)劃和資源分配，減少生產(chǎn)過程中的浪費(fèi)。

另一方面，人工智能在生產(chǎn)設(shè)備的智能維護(hù)與管理方面表現(xiàn)出色。利用人工智能技術(shù)，對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、分析和處理，預(yù)測設(shè)備的維護(hù)需求和故障風(fēng)險(xiǎn)，提前采取相應(yīng)的維護(hù)措施。例如，通過安裝傳感器和攝像頭，實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)線上的設(shè)備狀態(tài)和產(chǎn)品加工過程，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常并進(jìn)行處理；利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，預(yù)測設(shè)備故障發(fā)生的時(shí)間和部位，提前進(jìn)行維護(hù)和更換，降低生產(chǎn)成本。

據(jù) Gartner 發(fā)布的中國人工智能調(diào)研預(yù)測，到 2027 年，中國制造業(yè)的 AI 使用滲透率將以 10% 的年復(fù)合增長率上升。中國制造業(yè)的運(yùn)營產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)已被視為對 AI 最有價(jià)值的資產(chǎn)，中國有望成為 AI 算法開發(fā)、建模和成功實(shí)施用例的沃土。隨著深度學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展，人工智能在工業(yè)制造和生產(chǎn)流程中的應(yīng)用將更加廣泛，能夠處理更復(fù)雜的問題和數(shù)據(jù)。自然語言處理技術(shù)的進(jìn)步將使 AI 更好地理解人類語言，提高人機(jī)交互的效率和準(zhǔn)確性。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步將使 AI 具備更好的自主學(xué)習(xí)和決策能力，能夠適應(yīng)不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境。同時(shí)，人工智能與云計(jì)算、機(jī)器人技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)的融合應(yīng)用，也將為制造業(yè)帶來更多的創(chuàng)新和發(fā)展機(jī)遇。

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