制造业在过去的一个世纪发生了翻天覆地的变化。随着新的、先进的技术推动行业向前发展，制造业显然正走在信息化和自动化的道路上。人工智能和机器学习、传感器和物联网等技术正在从根本上改变制造业的工作方式。随着所有这些变化，了解推动行业向前发展的趋势非常重要，这样我们的业务才能适应和发展。智能制造：追求完美在所有行业中，最高效的解决方案往往是最好的选择。这同样适用于制造业。推动行业走向未来的创新技术植根于理想的解决方案。在工厂生产特定产品的完美解决方案是什么？我们离这个理想有多近？智能制造的理念是通过人工智能优化布局的全自动化工厂。人为干预为人为错误留下了空间，因此必须尽可能地减少人为错误。从理论上讲，这样的工厂也更安全，因为人类工人没有短期或长期受伤的风险。这个理想还没有完全实现，但是很多制造技术在2022年已经非常接近实现这个目标了。♂数据显示，2021年全球智能制造市场规模为2495.6亿美元，2022年有望增至2778.1亿美元，这些创新技术有望加速行业增长，因此了解这些技术的细微差别对于保持业务竞争力非常重要。2022年推动智能制造的技术智能制造包含一系列不同的技术。这些通常分为机器人技术、人工智能和物联网。这些类别中存在各种技术，并且它们通常以各种方式重叠。例如，制造业中的许多人工智能技术都依赖物联网传感器提供的数据。不要与物理硬件机器人相混淆，机器人流程自动化可自动执行软件任务以简化员工的手动工作。一些可以自动化的任务类型是：后台任务AR/AP跟踪供应商管理库存管理机器人过程自动化可以帮助更多应用，但是自动化诸如此类的各种任务的可能性是2022年智能制造的一项重要技术。围绕这个主题的一个共同主题是聊天机器人个性化的概念。对话式人工智能有可能极大地自动化员工客户服务、故障排除和报告服务。人工智能和机器学习人工智能在智能制造中的作用是效率问题。复杂的AI和机器学习(ML)算法旨在充分利用现有技术，让机器运行更长时间，并找到提高工厂生产力同时产生最低成本的方法。制造业中最流行的机器学习用例之一是预测性维护。等到机器出现故障再进行维护对企业来说可能代价高昂。但是，结合特殊的物联网传感器，可以应用机器学习算法来预测机器何时应该在发生故障之前提前维修。机器学习在制造业还有许多其他用例，例如用于视觉检查的机器视觉。数字双胞胎数字双胞胎的概念来自我们使用人工智能的理想主义本质。如果我们正在寻找建立生产线的最有效方法，那么很难测试我们布局的效率。为了解决这个问题，数字孪生的概念将测试过程数字化。通过将我们的工厂车间数字化为基于现实的模拟，我们的生产线组件可以在模拟中重新排列和修改，以找到最佳布局。然而，数字孪生不像模拟。与静态模拟不同，工程师可以查看基于真实世界条件的数据。这些数据来自现实世界中的传感器。这确保了数字双胞胎以现实为基础，以获得更准确的画面。出于多种原因，云技术制造商正在转向将数据安全地存储在云存储网络上。一个特别的原因是制造商可以从世界任何地方按需安全地访问数据。另一个原因是将数据存储在云端比在现场存储更便宜。当企业将数据安全地存储在云端时，他们可以降低每个生产站点的IT支持成本和存储硬件费用。云存储还具有高度可扩展性和弹性。如果您需要更多存储空间，您可以轻松添加更多存储空间。对于物理现场存储，这可能不是那么容易。为某些服务执行云迁移时需要考虑一些挑战，但最终收益远远超过成本，具体取决于您的业务性质。虽然云有很多好处，但始终存在安全风险。请记住，您应该注意云基础架构的安全性以保护您的数据。物联网(IoT)许多人认为人工智能是一种自行改变技术的游戏。然而，人工智能和机器学习技术在很大程度上依赖于数据。近年来人工智能在制造环境中变得如此有用的原因之一是物联网的进步。更具体地说，工厂中无处不在的传感器有助于推动人工智能应用，例如预测性维护、数字双胞胎、自动化电源管理和计算机视觉驱动的质量保证。物联网技术在工业领域越来越受欢迎的另一个原因是无线连接的进步。6GHzWi-Fi使许多小型设备网络之间的连接在室内环境中更加可行。然而，许多公司今年将面临的挑战是应对当前的芯片短缺问题。这导致新设备采购稀缺。智能制造的未来到2022年，许多创新技术将重塑我们对智能制造的看法。世界各地区和国家之间日益激烈的竞争导致了制造技术的革命，这种革命将持续到未来。然而，仅仅了解智能制造背后的技术并不足以让您的企业保持竞争力。以全新且独特的方式应用它们将为您的企业开辟一条通向未来的道路。考虑您的企业必须应对的限制也很重要。例如，今年持续的芯片短缺限制了可以添加到工厂车间的设备数量。当面临这样的限制时，拼装可以成为制造商最好的朋友。那些能够适应2022年的限制并最大限度地利用现有技术的公司将通过智能制造确保其公司未来的道路。
