掌握智能制造的未來：2024年的見解和策略

當今世界，技術已無縫融入各個行業(yè)，制造業(yè)也不例外。全面數字化的旅程并不是遙遠的未來，它目前正在展開，正在改變各種規(guī)模的企業(yè)。隨著組織踏上這一變革之旅，重點從單純的技術投資轉變?yōu)閮?yōu)化這些數字進步并從中獲利。

近年來，全球制造業(yè)發(fā)生了翻天覆地的變化。這一轉變的動力源于疫情帶來的挑戰(zhàn)，迫使全球商業(yè)的基礎設施應對供應鏈的意外中斷。在這些艱巨的考驗中，技術不再只是一種工具，而是一種工具。它演變成一條生命線，在逆境中提供恢復力和適應性。

我們正處于數字制造新時代的開端。制造商正在擁抱這一轉變，利用數據驅動的洞察力推動自己實現可持續(xù)且高效的制造實踐。

為了抓住機遇并擁抱智能制造，制造商必須制定明確的IT戰(zhàn)略，從而提高彈性水平。2023年是變革性的一年，其標志是人工智能、數據分析、云計算、邊緣計算等技術的廣泛和加速采用。這些技術促進了“從源頭”的自動化，從而提高了效率，減少了對集中式服務器的依賴。

2024年數字化制造趨勢

2024年數字化制造趨勢突出了三個關鍵支柱：連接性、智能自動化以及可擴展的數據管理和分析。在這些領域中，一系列技術有望重塑制造業(yè)，包括物聯網設備、高級分析、人工智能驅動的自動化和可擴展的云基礎設施。

在這些領域中，各種各樣的技術被用來重塑制造業(yè)。該范圍包括提供實時監(jiān)控的物聯網設備、預測維護需求的高級分析、優(yōu)化生產流程的人工智能驅動的自動化以及支持不斷增長的數據需求的可擴展云基礎設施。

制造商要想在快速的工業(yè)發(fā)展中取得成功，不僅必須觀察這些趨勢，還必須主動將其融入到自己的運營中。

趨勢一：智能工廠重塑車間

智能工廠代表了制造業(yè)的重大轉變，引入了高度先進的自動化設施，徹底改變了傳統操作。工業(yè)物聯網(IIoT)、人工智能(AI)、自動化和數字孿生等關鍵技術，在這一轉型中發(fā)揮著關鍵作用。預測顯示，到2032年，全球智能工廠市場有望達到約3219.8億美元，2023年至2032年復合年增長率為9.52%。

智能工廠通過集成互連設備、智能傳感器和實時分析來提高效率并改進生產流程。這些創(chuàng)新已在能源、電力、汽車、石油和天然氣、電子和半導體等多個行業(yè)得到應用。

數字孿生技術的出現

尖端技術的進步正在推動制造業(yè)中數字孿生技術的崛起，建立物理過程的數字復制品以促進明智的決策。一個值得注意的例子是福特通過數字孿生技術實施人工智能驅動的預測性維護。福特為每種車型開發(fā)獨特的數字孿生，涵蓋從概念到運營的各個生產階段。這些數字模型擴展到制造程序、生產設施和整體客戶體驗。福特的數字孿生可以精確識別能源損失，識別節(jié)能領域，并提高生產線的整體性能。數字孿生的日益普及在預測中顯而易見，預計到2027年市場規(guī)模將達到735億美元。

AI/ML在制造業(yè)中的關鍵作用

人工智能的戰(zhàn)略利用使制造商能夠系統地分析廣泛的數據集、識別模式并做出明智的決策。在供應鏈領域，人工智能在預測分析、增強庫存管理、微調需求預測和簡化物流方面發(fā)揮著至關重要的作用。亞馬遜等企業(yè)就是例證，它們采用人工智能驅動的算法來加速交付，有效地縮小了產品與客戶之間的差距。

正如中國著名消費電子和家用電器制造商海爾集團所解釋的那樣，人工智能的影響遠遠超出了供應鏈。該集團已將人工智能無縫地融入智能工廠框架內的制造流程中。這種集成提升了各個方面，包括質量檢測、機器協作、材料運輸、維護、安全和能源管理。海爾集團的案例凸顯了人工智能在當代制造業(yè)中的多樣化應用，展示了其在提高各行業(yè)運營和效率方面的潛力。人工智能的發(fā)展軌跡表明，生成式人工智能將在未來幾年發(fā)揮核心作用。

值得注意的是，如果不承認機器學習（質量控制預測分析的關鍵組成部分），圍繞人工智能的討論將是不完整的。機器學習算法在旨在提高產品質量和優(yōu)化制造流程的主動措施中發(fā)揮著重要作用。值得注意的是，三分之二的制造公司將大量收入節(jié)省或創(chuàng)收歸功于高級分析和機器學習。

顯著的范式轉變

此外，增強現實(AR)和虛擬現實(VR)等技術為制造引入了沉浸式維度。它們使用戶能夠通過來自任何地點的實時數據來增強他們的感官，確保始終持續(xù)、準確地了解工廠的狀態(tài)。此外，Web3.0的發(fā)展通過人工智能、深度學習、機器學習、大數據和數據分析等先進技術增強了機器交互性。這使得機器能夠以類似于人類的方式理解信息，采用語言理解技術并利用語義網。

在制造領域，隨著協作機器人（Cobot）的出現，一場獨特的范式轉變正在展開。這些人力機器人與人類一起工作，通過提供力量、動力、精度和有價值的數據來提高效率。重要的是，人工智能技術的集成促進了編程的簡便性和快速學習，代表著制造領域的重大飛躍。

趨勢二：利用區(qū)塊鏈應對供應鏈挑戰(zhàn)

區(qū)塊鏈技術成為解決數字制造供應鏈中挑戰(zhàn)的真正變革性工具，特別是在提高透明度和安全性方面。通過建立防篡改的交易記錄，區(qū)塊鏈在供應鏈中的集成使制造商，能夠在從原材料到成品的整個生命周期中仔細追蹤產品。這種有彈性且不可更改的賬本系統是真實性和數據完整性的保證。

供應鏈

區(qū)塊鏈技術還為制造商提供了優(yōu)化運營、增強供應鏈可見性以及精確跟蹤資產的機會。一個說明性的例子是零售巨頭沃爾瑪，戰(zhàn)略性地采用區(qū)塊鏈技術來監(jiān)督其綠葉蔬菜供應商。目的是確保產品安全并加快索賠過程中提供證據的過程。該系統從播種開始，精心收集果嶺旅程每個階段的數據。即使在蔬菜到達貨架后，沃爾瑪仍繼續(xù)向該平臺提供數據，展示了對其供應鏈透明度和問責制的承諾。

目前，24%的工業(yè)制造CEO要么處于探索階段，要么正在積極實施這一變革性技術。隨著網絡安全和數據隱私的重要性不斷增強，受到正在進行的數字化轉型的直接影響，區(qū)塊鏈應用在制造業(yè)中的普及預計很快就會上升。

在未來2至10年內，多項未來技術將對制造業(yè)的未來產生重大影響。其中包括智能過程自動化、協作機器人、自主移動機器人、AR/VR/MR/元宇宙、Web3.0和知識工程、神經形態(tài)計算、智能邊緣、量子計算、4D打印、6G和c頻段、零信任安全、彈性和自愈系統、自診斷系統和全同態(tài)加密。

克服數字化制造的障礙

擁抱數字化轉型給制造商帶來了一系列挑戰(zhàn)。例如，對傳統系統進行現代化改造需要大量投資，包括硬件升級和數據格式標準化。多樣化數據源的有效管理需要強大的策略和先進的分析。網絡安全成為一個至關重要的問題，需要多層防御并遵守隱私法規(guī)。最后，解決技能差距并克服勞動力變革的阻力需要有針對性的培訓計劃、清晰的溝通和利益相關者的參與，以確保數字化的成功采用。

無限的機會

2024年，制造業(yè)正處于顯著轉型的邊緣，業(yè)務的動態(tài)挑戰(zhàn)與尖端技術的融合相遇。此次合并將以前所未有的方式徹底改變效率并激發(fā)創(chuàng)新。此外，供應鏈的復雜性將不僅僅是障礙；它們將成為變革的關鍵催化劑，從根本上塑造制造業(yè)的未來。

對于制造商來說，理解這些轉變至關重要。這些變化不僅僅是對現有流程的微小調整；它們標志著范式轉變，標志著制造執(zhí)行和戰(zhàn)略新時代的到來。它不僅僅是適應；它涉及對2024年及以后的制造精神進行徹底的重新構想。

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