智能制造浪潮逼近，是挑战更是机遇！

　　随着新一代信息技术的兴起，物联网、大数据、AI与工业技术加速融合，推动了工厂生产线向数字化转型，并给传统制造业带来巨大的冲击。新一代的制造业，不仅要求高效的生产，还要快速响应市场的需求，同时具有灵活的处理能力，即满足市场个性化定制的需求。为了获得未来的竞争力，制造业正在大力推动机器换人和智能化转型，一场巨大的产业变革正在到来。

　　谈到制造业，人们可能会轻松联想到车间、机器和工人等元素，其实制造是一个复杂的系统，从市场需求调查到产品设计，从材料采购到加工制造，再到物流、销售和消费，以及后期的维护服务。这样一个系统如果没有合理的管控，可能会造成巨大的损耗，最终导致制造业的崩溃。转型的目的就是为了更好地管理制造环节的各个流程，利用人工智能等新兴技术提升生产的效率。

　　为了抢占更多低成本的资源，制造业往往把工厂和材料供应分散到世界各地，这就给供应链方面带来了新的挑战，考虑到物流控制等方面，整个制造系统将会变得更复杂。制造企业的主要挑战是找到低成本材料或者零部件，这些半成品还要考虑运输成本，并保证每个生产阶段的可用性。

　　无论怎样，管理者需要努力减少库存和缩短交货时间，而生产制造的物流环节是一个关键，从最初的原材料供应商到成品的配送中心，需要合理的运营才能降低成本和保证生产的顺利进行。目前，制造业正在尝试利用新技术改变工业流程，这些技术与工业结合的同时也触发了更多的创新机遇。

　　工业物联网

　　必需打通物理世界和数字虚拟世界的隔阂，工厂运营者需要收集来自生产线底层数据信息，工业物联网成了升级的基础关键。如今，工业物联网(IIOT)正在入侵制造业，未来大多数设备都将是联网的，管理者通过有线或者无线技术采集更多的现场信息，这些数据可能包括机器运行数据、产品数据、质检和流程数据等。

　　随着工业物联网的演进，工厂里传感器数量将会快速增长，嵌入式计算能力将应用在更多的产品中，生产线也将变得越来越智能。运营者利用物联网技术，将工厂和供应商、用户紧密连接在一起，厂商可以了解产品在应用过程的实际情况，嵌入在产品的传感器会将实时数据反馈给系统，以便于制造商可以根据应用进行调整生产计划。

　　在供应链管理过程中会大量使用移动设备，我们可以通过智能手机、平板电脑或者其它专用的终端设备，来追踪物料的位置和产品的进度。同时，移动设备提供了任何地方实时收集和传递信息的能力，可以进行订单和交付信息输入等，这将极大地改变订单的接收和处理方式，对生产组织和日程安排产生重大影响。

　　大数据分析

　　制造业向智能制造转型升级，企业将从设备采集来大量的数据，这些数据需要进行清洗、整理、存储和分析，最终用于给运营者决策参考。目前，大数据分析主要应用于机器的预测维护，设备管理者实时监控设备的特征参数，及早察觉机器的故障前兆，然后提前更换机器部件，以减少停机时间，最终帮助生产线降低维护成本。

　　除了设备的维护之外，大数据还可以用于优化产品设计、生产和销售等整个制造流程，来自外部市场和消费者的数据，可以分析出用户的真实需求，实现以市场为导向的产品设计制造。通过生产流程的监控分析，厂商知道哪些环节拉低生产效率，哪些资源过度利用了，知道如何优化生产工艺来提高设备的利用率。

　　随着企业工厂内部和外部数据的增加，大量的数据进行整理分析也是一个挑战，目前通用电气、西门子、IBM等企业都提供了基于云的分析平台，越来越多的平台采用机器学习等人工智能算法，实现大量的数据自动化处理，通过和历史数据对比，找出异常的数据并告知管理者，使得问题发生之前得到更好的预防和处理。