智能制造大发展催动智能物流崛起
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而新技术如3D打印、智能化设计软件等大大降低了中小企业的产品开发流程,产业分工和产业集群的兴起也让企业不用再像三十年前一样完成制造业从头到尾的所有工作,创投、众筹及产业链金融等创新的金融手段也让中小企业比过去具有更强的融资能力。

3.智能化——三个维度的整体智能化

现在常被提及的智能工厂只是“智能制造”的一个组成部分。在智能制造之下,传统的制造流程将被重组,其目的是要实现产品的智能化。其中个性化的客户需求与设计,供应商和制造商之间的信息接入与共享,售后服务的快速响应等环节与智能工厂一起,成为智能制造非常关键的组成部分。

德国的“工业4.0”是以“ 智能制造 ”为发展目标,建设“智慧工厂”(smartfactory),通过信息技术、广泛互联、信息交互、流程再造等一系列手段,满足消费者差异化、定制化的需求,MES 提高生产的灵活性,以及向管理者提供更佳的决策支持。

2.网络化——高速传输、云端计算、互联互通

国家相继发布政策,鼓励企业智能制造,通过推动企业智能化改造,利用网络资源,实现管理、业务等方面的数字化转型,重构企业核心竞争力,促进产业的协同发展,最大限度的创造企业价值。

总的来说,智能制造现阶段在中国还刚刚起步,在未来迈向智能制造、 智慧工厂之时,也要充分利用目前中国制造业企业已广泛应用的工业自动化设备。未来的智能制造首先是基于重新设计的生产流程、供应链管理流程、产品再设计,以及数据收集、分析和决策系统。它需要形成一个标准,自动化设备需要接入这样的生产体系,首先需要具备的是功能和应用场景上丰富,满足生产需求;其次是满足信息采集的需求,这里的信息包括产品信息和操作信息;第三,是要在实现标准化生产的同时(工序工艺的标准化,零部件的标准化)保留一定的生产柔性;最后,自动化社会的使用界面友好、维修养护费用较低、调试简单等特性也会加快此类设备的普及。

工业互联网要实现产品从设计、制造到服务,再到报废回收再利用整个生命周期的互联。未来的工厂会以数字化方式为物理对象创建虚拟模型,来模拟其在现实环境中的行为。通过搭建整合制造流程的数字双胞胎生产系统,能实现从产品设计、生产计划到制造执行的全过程数字化,将产品创新、制造效率和有效性水平提升至一个新的高度。

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当前对于制造业企业来说最大的挑战在于:江苏MES 消费者行为改变、产品周期缩短、供应链风险增加、售后服务复杂化等。在这些方面,所有的企业都在面对着挑战,而对于依照传统模式组织生产的大企业来说,这样的挑战更加严峻。

制造业智能化实现路径是:在数字化、网络化、智能化的相互递进与配合下,企业转型智能工厂、跨企业价值链延伸、全行业生态构建与优化配置将有望得以实现。

上云要有云驱动

在这样的形式之下,中小型的制造企业应该率先实现对于用户个性化和定制化需求的响应,对产品设计、生产过程和服务流程进行再设计,LED电子看板 用信息化的手段、自动化的设备、智能化的生产体系来改造自己,从而实现贴近客户需求,智能化生产的目标。

为配合工业智能化、实现智能制造,制造业工厂在进行数字化、网络化、智能化的软硬件应用之前,更为基础的是在生产流程上打通设计、生产、检测、搬运、仓储、配送等主要环节,高效、科学的生产流程设计蕴含着巨大的提质增效、降本减存的机会。

美国的“第三次工业革.命”提出的比较早,更多强调的还是信息化和自动化对制造业的冲击和影响。当然美国的制造业领先企业也对制造业的智能化趋势进行了布局和研究,比如GE公司提出的工业互联网(IndustrialInternet)概念,其方向侧重于将行业洞察、机器分析、自动化和商业预测连接起来。“智能制造”在德国和美国之间的区别,与两国在制造业上的比较优势以及国际分工上的不同是分不开的。

2.工业软件与服务企业开始展露。传感器、工业云、机器学习、区块链技术的彼此配合,需要成熟的软件、算法与服务企业作为支撑,布局数字双胞胎、预测性维护、车货匹配系统等应用的软件服务公司将受益于AI与制造业的深度结合:

商圈、门户、智能人中机三宝

协作机器人在高速即时的工业通信支持下,结合机器视觉、传感器、先进伺服电机和安全控制系统,可以准确地判断人的位置、动作和运动趋势,感应操作人员的力度、速度、惯性、距离等信息,并针对其状态调整机器人的状态和运动。

智能制造现阶段在中国还刚刚起步,在未来迈向智能工厂,智能制造之时,也要充分利用目前中国制造业企业已广泛应用的工业自动化设备。

打通供应链各个环节数据流

未来的经济一定是平台经济,通过企业间相互协作,打造更健康的发展生态。中机集团突破传统,30分钟实现企业上云,通过智能区块链平台的打造,实现网络协同到数据智能的融合,让企业的生产关系实现社会化共享,助力企业智能升级。

如何运用时间敏感网络/ 5G等通信技术、传感器、云平台的技术,打破过去工厂内生产系统和信息系统之间的壁垒孕育着巨大商机。三、企业发展智能制造的路径

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人工智能进行计算的场所——云平台。工业互联网最有意义的部分是其云计算平台。工业生产中产生的海量数据将与工业云平台相连,采用分布式架构进行分布式数据挖掘,提炼有效生产改进信息,最终将用于预测性维护等领域。

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供应链各个环节之间的物流会产生大量的数据。这些物流信息的收集能够帮助物流行业提升效率,降低成本。

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自动导引运输车等仓储机器人在行进过程中,通过机器视觉来判断行进路线、物料位置、周围环境等重要信息,可以跨流程、跨产线、跨区域、跨部门运输物料、半成品和产品,实现生产流程柔性化,在自动化物流系统中充分地体现其自动性和柔性,实现高效、经济、灵活的无人化生产。

中国“制造业2025”,德国“工业4.0”、美国“第三次工业革.命”,世界各国纷纷提出新一代制造理念,主要是为了指导工业制造业的发展,在数字化、智能化、网络化的全球大环境下,拉动传统制造往智能制造方向升级,从而满足未来市场更快速、更个性化的需求响应,并实现更低的制造成本。但是各国的官方提法侧重又有不同,中国的“制造业2025”目前还未出台。

在人工智能、工业机器人、工业互联网、区块链等多种技术赋能下,未来智能化的制造业值得畅想。相信在数字化、网络化、智能化的相互递进与配合下,企业转型智能工厂、跨企业价值链延伸、全行业生态构建与优化配置将有望得以实现,一个自动高效、互联互通、具备前瞻预测能力的智能制造时代将早日到来。

德国的“工业4.0”是以“智能制造”为发展目标,建设“智能工厂”(smartfactory),通过信息技术、广泛互联、信息交互、流程再造等一系列手段,满足消费者差异化、定制化的需求,提高生产的灵活性,以及向管理者提供更佳的决策支持。

未来的智慧物流,通过智能化收集、集成、处理物流的采购、运输、仓储、包装、装卸搬运、流通、配送等各个环节的信息,实现全面分析,及时处理及自我调整。这需要涉及到将这些数据数字化并累积成足够的数据库,需要大量的基础设施建设。

总的来说,智能制造现阶段在中国还刚刚起步,在未来迈向智能制造、智能工厂之时,也要充分利用目前中国制造业企业已广泛应用的工业自动化设备。

例如,自动光学检测机器通过摄像头自动扫描PCB,采集图像,测试的焊点与数据库中的合格的参数进行比较,经过图像处理,检查缺陷,并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来,供维修人员修整。

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3.通信和解决方案提供商的新机遇。前述为设备企业、软件与服务企业带来发展动能的应用,无一不依托于高速的工业通信技术和高程度系统互通互联。通信和解决方案提供商扮演提供媒介的角色,其研发与项目进展直接关系到工业互联网与制造业智能化的落地速度。

它需要形成一个标准,自动化设备需要接入这样的生产体系,首先需要具备的是功能和应用场景上丰富,满足生产需求;其次是满足信息采集的需求,这里的信息包括产品信息和操作信息;第三,是要在实现标准化生产的同时(工序工艺的标准化,零部件的标准化)保留一定的生产柔性;最后,自动化社会的使用界面友好、维修养护费用较低、调试简单等特性也会加快此类设备的普及。

融合IT/OT,打通工厂内部的数据流

未来的智能制造首先是基于重新设计的生产流程、供应链管理流程、产品再设计,以及数据收集、分析和决策系统。

例如,区块链与供应链的结合颇受期待,行业领先的区块链服务供应商IBM的区块链服务已经广泛应用到食品安全、金融、广告、政府、保险、物联网等多个行业,与沃尔玛、马士基、中国邮政储蓄银行、联合利华等行业领先企业建立合作关系。目前,区块链在供应链中的应用主要在高价值产品和大型物流,未来有望向中型单次运输量的行业渗透,而拥有领先区块链软件及项目落地能力的企业将优先得益。

为帮助企业智能化,中机企业集团研发了智能区块链云平台,致力于为企业上云提供智能区块链云驱动应用产品和服务。

其次,网络化。工业通信将传感器采集到的工业数据低延迟、低丢包率地传输至云端。未来,通信协议标准化、无线通信技术应用将成为趋势。工业云是工业互联网最核心的部分,进行海量数据的汇聚、提炼、模型计算等,实现资源优化与预测。

原标题:智能制造,我们看到的仅仅是开始∣中机商城有限公司

产品生命周期全过程数字化

图像识别和语音识别技术的发展提高了身份验证的自动化程度和准确度,机器可以利用面部和声音进行身份验证,效率远高于人工判断或询问验证问题。

过去传统的制造业工厂的内部存在信息系统和生产管理系统两个相对独立的子系统。IT系统生产规划,OT负责执行,不需要过多的互动。未来的智能工厂,需要打通设备,数据采集,企业IT系统,云平台等不同层的信息壁垒,实现从车间到决策层的纵向互联。

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1.自动化达到新高度。随着机器视觉、语音识别、自然语言理解等感知类技术不断成熟,各行业已尝试将其引入标准化程度较高的业务中,提升行业的自动化水平。

随着多项技术的不断成熟和实际应用,人工智能应用领域不断拓展,制造业企业的商业世界将会被实质性地影响和改变, 并在以下三个层面得到实质性的提升:

最终,实现智能化。依托区块链和图像、语音、机器学习等人工智能技术,制造业企业得以在网络化的基础上进一步实现智能化,如依托区块链技术进行供应链管理、依托图像技术进行自动光学检测和仓储机器人的使用、依托语音技术进行物流语音拣选、依托机器学习进行预测性维护和车货匹配等。

2.智能分析与决策水平提升。人工智能的发展使数据挖掘和分析技术跳出了传统分析技术的局限,并取得了新的突破,大幅度提高了商业智能的水平,在风险管理、营销和服务等领域实现真正的“智能化”,具体表现包括基于社交媒体生产信用评分、财务数据分析与评论、从实时复杂交易模式中发现欺诈等。

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1.产生新型的设备企业。 人工智能等新兴技术在制造业中的应用催生了多种新型硬件设备,如自动光学检测、自动引导运输车、激光打标机、协作机器人等,为硬件设备制造企业带来新的产品细分市场:

在区块链、机器视觉、语音技术、机器学习等技术的助力下,制造业 人工智能将沿着“数字化”、“网络化”、“智能化”三阶段发展,造就一个全新的智能制造产业;将为设备企业、软件与服务企业、通信与解决方案提供商、工厂生产流程等带来新的结构性机会。

得到大量数据后,如何将数据传输至云端呢?这需要依托先进的工业级通信技术。和过去在车间内直接对数据进行简单响应不同,企业需要把不同车间,不同工厂,不同时间的数据汇聚到同一个地方,进行复杂的数据计算,以提炼出有用的数学模型。这就对工业通信网络架构提出新要求,推动标准化通信协议及5G等新的技术在车间里的普及。

工业通信:数据上云的“高速公路”,通信标准化、无线通信技术应用成趋势

在区块链、机器视觉、语音技术、机器学习等技术的助力下,制造业 人工智能将沿着“数字化”、“网络化”、“智能化”三阶段发展,造就一个全新的产业。为设备企业、软件与服务企业、通信与解决方案提供商、工厂生产流程等都带来新的结构性机会。

中国是世界上最大的制造业大国,制造业与人工智能的结合是中国从制造大国走向制造强国的重要一步,是中国直面国内国际挑战的重要超车机遇。制造业与人工智能的结合,是解决中国人口老龄化,制造业由于装备和软硬件平台依赖进口所面临的缺乏创新平台自动化自主程度较低、制造业外移、制造业仍然处于价值链低端, 劳动生产率较低等问题的重要手段。

首先,数字化。通过将种类繁多的工业传感器布置于生产与流通的各个部分,可以将工业过程各主要参数制式数字化,产生大量工业数据,为智能化奠定数据基础。

在供给端,逐渐形成供给人工智能技术服务及产品的新产业,市场中出现大量的计算机视觉、语音识别、云计算服务等提供商。基础层、技术与算法层与应用层均有众多供给企业诞生,同时,横跨各层次的综合性巨头与机器人、无人驾驶等垂直领域解决方案提供商实力凸显。二、智能制造业催生新的未来智能产业

3.新的商业模式与新产业诞生。在需求端,传统行业逐渐意识到了人工智能的力量,开始将人工智能作为下一个增长点。

工业传感器:工业数据的“采集感官”,多类别、广应用为智能化奠基。人工智能的基础是大量的数据,而工业传感器是获得多维工业数据的感官。除了设备状态信息以外,人工智能平台需要收集工作环境、原材料的良率、辅料的使用情况等相关信息,用以预测未来的趋势。这就需要部署更多类别和数量的传感器。如今,使用数量较多的传感器包括压力、位移、加速度、角速度、温度、湿度和气体传感器等。

1.数字化——“感受”工业过程,采集海量数据

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工业云:汇聚提炼海量数据,模型计算资源优化的场所

智能制造特征主要有四个方面:以智能工厂为载体、以生产关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑。其中生产智能化、数据交流以及制造本体深度互联,正是工业互联网所要解决的核心问题。

因此,企业制造业智能化转型也可以分为数字化、网络化、智能化三步。在数字化、网络化、智能化的相互递进与配合下,企业转型智能工厂、跨企业价值链延伸、全行业生态构建与优化配置将有望得以实现。

例如,语音拣选是语音技术在工业上的代表应用,作业系统将任务指令转化为语音播报给操作员,并采用电子技术将操作员与系统的信息交流转化为实际操作。语音拣选是现代化高效分销物流过程中不可或缺的一部分,可显着提高工作效率、减少错误,且在冷库运输、多项作业合并等场景下优势凸显。

短期内,人工智能与工业机器人在制造业落地迅速发展,人工智能协同机器人将解放大量重复、规则的人类劳动。中长期内,伴随工业互联网的成熟,机器之间、工厂之间得以智能化互联互通,区块链技术的加入更使得制造业“全自动运行”成为可能,“人工智能 机器人 区块链”模式值得期待。长期看,制造业与服务业将深度融合,标准化生产与个性化定制并存,智能制造为人们构筑美好生活提供畅想空间。一、智能制造产业化基本特征

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