探索智能制造的七種形式

新冠疫情給制造商帶來了幾個挑戰，包括不斷擴大的技能缺口、員工短缺和不穩定的供應鏈中斷。制造商需要可視化的智能制造流程來升級產品設計、生產和管理流程，以應對全球市場的動態和波動。

通過使用機器學習、數字孿生、虛擬現實和其他幾項前沿技術，智能制造創造了最佳的生產條件。本文對智能制造的七種形式進行了全面的綜述，希望能讓你深入了解這種新的制造模式，以及它如何推動創新和業務增長。

1.3D打印

3D打印是一種允許從數字文件創建三維實體對象的過程。3D打印最早發展于20世紀80年代，最初是一種快速原型制作工具。然而，隨著技術的進步，3D打印發展成為一種更實用、更強大的工具，并已被應用于各個領域。應用程序和用例因行業而異，但廣泛地包括工具輔助工具、可視化和功能原型。值得一提的是，消費電子和汽車行業各占3D打印市場總份額的20%。

近年來由于設備和材料成本的降低，3D打印對于一般制造用途來說比大多數其他技術是更可行的選擇。3D打印技術是幾種制造案例的理想解決方案。對于像航空航天和國防這樣的行業來說，高度復雜的零件是小批量生產的，3D打印是一個完美的匹配。使用該技術，無需投資昂貴的加工設備就可以創建復雜的幾何形狀，并且生產線比傳統制造方法更簡單。

除了小批量制造工藝，3D打印技術在減重方面也創造了奇跡。對于復雜的產品，如飛機設計和電子產品，重量是最重要的考慮因素之一。這就是3D打印的用武之地：這項技術非常適合制造輕質零件，尤其是使用設計優化工具。減輕產品重量可以顯著降低有效載荷和生產復雜性。

2.虛擬現實（VR）

虛擬現實是指使用計算機技術來創建逼真的用戶模擬體驗。簡單來說，虛擬現實通過觸發人類感官的模擬，打破時間和地點的限制，將計算機轉化為三維世界。虛擬現實最容易識別的組件是頭戴式顯示器。虛擬現實應用包括醫療衛生培訓、娛樂活動、教育項目、商務會議等。

虛擬現實改變制造業的一個應用是在不讓工人暴露于危險的情況下提供安全培訓。制造過程可能是危險的，因為一些設備需要特殊培訓。使用虛擬現實使工人能夠在安全的地方體驗生產中涉及復雜的和危險的過程，這樣可以防止可能對他們有潛在危險的不正確操作。

虛擬現實技術的另一個應用是產品設計。在制造業中，設計過程幾乎總是包括原型制作階段。這就是虛擬現實顯示其真正價值的地方。將原型轉移到虛擬現實的成本和努力比構建一系列物理原型要低得多，尤其是當原型需要一些額外的改進時。

3.3D機器視覺

三維機器視覺技術是實現智能制造的關鍵技術之一。它利用各種數字傳感器和相機來創建物體的三維圖像。由于能夠在高速生產線中進行7/24操作和檢查大量對象，3D機器視覺的性能往往優于人眼。

制造商廣泛采用該技術在化工、汽車、塑料、金屬成型、食品等行業。這個應用清單還在繼續，甚至擴展到制造業之外。采用3D機器視覺的商業優勢包括最大限度地減少人為錯誤、提高生產率、減少機器停機時間和更嚴格的過程控制。

中國占據了3D機器視覺的巨大市場基礎，該行業的參與者為其他制造公司的數字化轉型做出了重大貢獻。圖漾科技的創始人費哲平表示，智能制造是未來的發展趨勢。智能制造的基本邏輯是用機器取代勞動力資源。業內人士已經利用機器或機器人來減少工人的工作量或降低工作強度，這表明智能制造工藝發展不足，市場潛力巨大。真正的智能化制造應該通過大型變電站機械的更多技術性工作來實現。

4. 機器人

盡管機器人技術已經存在了幾十年，但對于一些制造公司來說，它還是一個相對較新的概念。通過將人類員工從重復或危險的任務中解放出來，機器人以無數積極的方式改變了制造業。機器人輔助制造過程有助于提高生產率、增加利潤、提高投資回報、增加工作場所安全性以及提高精確度和客觀性。

機器人在制造過程中的應用可以分為三大類:材料搬運、加工操作和檢驗。制造業中的機器人自動化保證了在難以招聘到必要員工的領域進行離岸外包和填補技能缺口的有效和可靠的方式，從而帶來強大的商業利益。此外，制造業中的全自主機器人非常適合大批量、重復的過程，在這些過程中，機器人的速度、精度和耐用性非常重要。另一方面，當員工從機器人可以有效執行的任務中解放出來時，他們可以利用更多的精力和時間在更高的組織角色中貢獻知識和想法。

5.機器學習

機器學習是一種人工智能，它使算法在預測結果時更加準確和可靠。標準的機器學習方法有四種：監督、非監督、半監督和強化學習。歷史數據通常用作該過程的輸入，以預測新的輸出值。研究人員根據他們想要預測的數據類型選擇不同的算法數據。在選擇數據之后，機器學習過程從觀察這些數據集開始，然后根據提供的數據進行推理。機器學習的最終目標是讓計算機在最少的人工干預或協助下，自主學習和識別模式，并調整動作。

機器學習已被證明是有價值的，因為它為企業的未來發展提供了客戶行為和業務運營的特定趨勢或模式。更重要的是，憑借海量的計算能力，機器學習可以以人類大腦無法單獨復制的速度和規模解決問題。今天的許多領先公司，如阿里巴巴、百度和騰訊，都將機器學習作為其戰略計劃的核心部分。

6.邊緣計算

邊緣計算是一種網絡技術，它改變了原始數據的存儲、處理、分析和傳輸方式。更具體地說，邊緣計算旨在減少與將原始數據從創建位置移動到集中式數據中心或云相關的時延和帶寬成本。整個過程是通過在云中運行更少的進程，并將這些進程移動到本地，如物聯網設備或本地邊緣服務器來實現的。

最近，要求最小響應時間和更好帶寬可用性的實時應用的興起，如自動駕駛汽車和5G網絡，正在推動邊緣計算的增長。邊緣計算使制造商能夠更快、更可靠地過濾數據并遠程監控其資產狀況，從而推動創新并釋放數據在業務中的局限性。

江星智能創始人劉江川表示，邊緣計算是第四次工業革命的基石。工業互聯網驅動大數據和云計算技術的高速增長，帶來信息傳輸和數據計算的革命性突破。而邊緣計算將是5G、工業互聯網和人工智能融合的催化劑。

7.數字孿生

數字孿生是任何過程、產品、系統、人、資產或現實生活場景的數字副本。數字孿生是使用來自現實世界組件的數據創建的，可以實時反映物體發生的情況。可以在產品生命周期的任何階段對數字孿生進行調整，以了解原始系統的狀態和功能在現實生活中會發生怎樣的變化，從而獲得更多的知識，更深入地了解生產過程，實現更好的業務目標。

一個可行的數字孿生可以在以下方面幫助工程師和數據科學家。首先，運營團隊可以使用數字孿生來識別差異，這些差異表明在嚴重問題發生之前需要進行預防性維修或維護。其次，數字孿生使跨學科協作和共享變得更加容易。數字孿生可以向不同背景的人提供最重要和直接的運營數據，幫助他們更深入地了解其他團隊成員的工作。基于他們更深刻的理解，實現了更好的溝通和協作。最后，數字孿生可以改善客戶體驗。由于數字孿生可以自動化數據提取、清理、結構化和轉換，從而有利于運營團隊解決問題并確定哪些輸入變量對客戶體驗影響最大，因此它可以提供對產品性能的見解并推動公司向前發展。

通過恰當地采用智能制造方法，企業的競爭力可以顯著提高。然而，為了實現智能制造過程的真正潛力，制造商必須停止依賴傳統系統，并將智能制造置于其業務計劃的核心。