制造業(yè)數字化轉型三大核心技術

一、引言

在當今時代，制造業(yè)數字化轉型的重要性與緊迫性日益凸顯。隨著工業(yè) 4.0 的推進，全球經濟不斷發(fā)展，人口老齡化加劇，制造業(yè)面臨著勞動力成本上升、市場需求多樣化等諸多挑戰(zhàn)。同時，經濟全球化使得市場競爭愈發(fā)激烈，企業(yè)必須不斷提高生產效率和產品質量，才能滿足不同國家和地區(qū)客戶的需求。

疫情的爆發(fā)更是成為了制造業(yè)數字化轉型的催化劑。疫情期間，許多企業(yè)因供應鏈中斷、生產停滯而陷入困境，而那些數字化程度較高的企業(yè)則能夠通過遠程辦公、智能化生產等方式保持生產的連續(xù)性。

國家也將制造業(yè)數字化轉型提升到了戰(zhàn)略層面。中國政府積極推動制造業(yè)數字化轉型行動，引導企業(yè)開展數字化、網絡化、智能化改造，建設工業(yè)互聯網平臺，強化 5G、人工智能在智能制造中的典型應用。各地政府紛紛出臺相關政策，支持企業(yè)數字化轉型，推動制造業(yè)高質量發(fā)展。

制造業(yè)數字化轉型迫在眉睫，而其中的三大核心技術更是關鍵所在。

二、大數據分析技術

1.定義及作用

• 大數據分析技術是指對大量、多樣、快速變化的數據進行收集、存儲、處理和分析，以提取有價值信息的技術。在制造業(yè)中，大數據分析技術有著廣泛的應用。
• 可以優(yōu)化生產過程。通過對生產設備狀態(tài)、工藝參數、物料信息等數據的實時采集和分析，能夠及時發(fā)現生產中的瓶頸和問題，從而采取相應的措施進行優(yōu)化，提高生產效率。例如，利用大數據分析技術監(jiān)控生產線，識別潛在問題，合理分配資源，避免生產停滯和浪費。
• 有助于降低成本。大數據可以幫助企業(yè)更好地管理供應鏈，分析采購、庫存、銷售等數據，找到最優(yōu)化的數據集，實現人員投入及控制過程的節(jié)能提效。同時，通過精準預測市場需求，企業(yè)可以避免庫存過剩，減少倉儲運輸和批發(fā)經營成本。
• 能夠提高效率。大數據分析為生產者和銷售者提供更好的解決方案。對于生產者而言，它可以提供供應鏈可視性，評估供應商能力，提高產品優(yōu)質率，促進倉儲、配送、銷售效率的提升。對于銷售者來說，大數據是一個很好的銷售分析工具，可以分析區(qū)域性需求占比和變化、產品品類受歡迎程度等，調整產品策略和鋪貨策略。

2.實際案例

• 案例一：某生物制藥公司利用大數據分析技術追蹤疫苗和血液成分制造過程的純度。面對兩批相同物質產率變化大的問題，項目團隊將制造流程細分為活動集群，評估過程相互依賴性，確定了 9 個對疫苗產量有直接影響的參數。通過修改目標流程，公司將疫苗產量提高了 50%，每年節(jié)省 500 萬至 1000 萬美元。
• 案例二：一家價值 20 億美元的公司通過生產訂購產品賺取大部分收入。利用大數據計算，該公司能夠計算回頭客的行為，轉向精益生產，確定可行產品，報廢不可行產品，確保強有力的合同到位。
• 案例三：一家制造商利用大數據計算降低原材料交付風險。在地圖上覆蓋潛在延遲，計算天氣統(tǒng)計數據，預知計算延誤可能性，識別備份供應商并制定應急計劃，確保生產不會因自然災害而中斷。

三、云計算技術

1. 功能介紹

• 云計算技術在制造業(yè)中發(fā)揮著重要作用，實現了數據存儲在云端、多終端訪問以及對生產環(huán)節(jié)的優(yōu)化。通過云計算，企業(yè)可以將生產數據存儲在云端，利用分布式文件系統(tǒng)和對象存儲等技術，確保數據的高可用性和可擴展性。用戶可以通過不同的終端設備，如電腦、手機、平板等，隨時隨地訪問和共享這些數據，提高了工作的便利性和靈活性。
• 在生產環(huán)節(jié)優(yōu)化方面，云計算為制造商提供了多種好處。首先，它增強了數據管理和可訪問性。制造商可以通過互聯網連接，實時存儲、管理和訪問從生產指標到供應鏈信息等大量數據，從而做出數據驅動的決策，簡化運營并優(yōu)化性能。其次，云計算促進了制造工廠內和不同地點的團隊之間的協(xié)作和連接?；谠频膮f(xié)作工具可實現無縫通信、數據共享和實時更新，減少通信障礙，確保每個人都在同一頁面上，促進了部門、供應商和客戶之間更好的協(xié)作，提高了效率和客戶滿意度。此外，通過支持云的預測性維護，制造商可以主動監(jiān)控和分析設備數據，在潛在故障發(fā)生之前檢測到它們，提供潛在故障的早期預警，最大限度地減少計劃外停機時間、降低維護成本并提高設備的整體效率。

2. 降低成本與增加靈活性

• 云計算技術降低設備成本和增加生產過程靈活性的具體表現十分顯著。在降低成本方面，企業(yè)無需購買昂貴的硬件設備，只需按需購買云服務，就可以獲得強大的計算能力和存儲空間，大大減輕了企業(yè)的財務壓力，讓他們可以將更多的資源投入到核心業(yè)務上。同時，云計算使制造商能夠通過將資本支出轉向運營支出來優(yōu)化成本，選擇即用即付的云服務，而不是投資昂貴的本地硬件和維護，這種成本模型使制造商能夠根據生產需求調整費用，避免在停機和需求低迷期間產生不必要的成本。
• 在增加生產過程靈活性方面，基于云的解決方案為制造商提供了適應不斷變化的市場需求所需的靈活性和敏捷性。借助云基礎設施，制造商可以根據生產要求輕松擴大或縮小其運營規(guī)模，實時調整資源。例如，智能化排產結合人工智能和機器學習技術，對生產計劃進行智能排產，提高生產效率和資源利用率。利用云計算彈性伸縮和資源池化特性，實現生產計劃和資源的動態(tài)匹配與調度。通過大數據分析，對市場需求、產能等進行預測，為生產計劃提供數據支持。此外，云計算還可以實現生產計劃的快速調整，提高生產靈活性，快速響應市場需求。

四、人工智能技術

1. 自主指揮設備

在制造業(yè)中，人工智能技術實現自主指揮設備的應用正逐漸成為現實。工業(yè)機器人作為人工智能在制造業(yè)的重要體現，發(fā)揮著關鍵作用。工業(yè)機器人是面向工業(yè)領域的多關節(jié)、自動控制、重復編程及能在三維空間完成各種作業(yè)的機械臂，主要由本體機構（執(zhí)行機構）、驅動機構和控制系統(tǒng)三個基本部分組成。

如今，我國已成為世界上最大的工業(yè)機器人市場。2018 年中國銷售量 15.4 萬臺，較 2017 年增加 38%，銷售量全球第一，占全球市場 36%。然而，我國制造業(yè)工業(yè)機器人密度只有 140 臺 / 萬工人，遠低于發(fā)達國家，這也意味著我國工業(yè)機器人市場依然潛力巨大。工業(yè)機器人的主要應用領域集中在汽車、電子產業(yè)，其技術主要研發(fā)方向包括工業(yè)機器人運用技術和新一代工業(yè)機器人技術。

2. 優(yōu)化生產流程與預測結果

人工智能通過分析數據優(yōu)化生產流程、生成生產模型和預測結果的能力十分強大。在生產過程中，人工智能可以像一個智能指揮官，對生產的各個環(huán)節(jié)進行精準把控。

一方面，通過機器學習和優(yōu)化算法，人工智能實現生產資源的智能調度和排程，提高生產效率和資源利用率。例如，利用人工智能算法優(yōu)化生產計劃，根據訂單需求、設備狀況、人員配置等因素，自動生成最優(yōu)的生產調度方案。同時，人工智能還可以對生產數據進行實時分析，預測未來的生產需求和資源需求，從而智能地安排生產計劃和資源分配，減少生產過程中的浪費。

另一方面，人工智能在生產設備的智能維護與管理方面表現出色。利用人工智能技術，對設備運行數據進行實時采集、分析和處理，預測設備的維護需求和故障風險，提前采取相應的維護措施。例如，通過安裝傳感器和攝像頭，實時監(jiān)控生產線上的設備狀態(tài)和產品加工過程，及時發(fā)現異常并進行處理；利用數據分析技術對設備運行數據進行挖掘，預測設備故障發(fā)生的時間和部位，提前進行維護和更換，降低生產成本。

據 Gartner 發(fā)布的中國人工智能調研預測，到 2027 年，中國制造業(yè)的 AI 使用滲透率將以 10% 的年復合增長率上升。中國制造業(yè)的運營產生了大量數據，而數據已被視為對 AI 最有價值的資產，中國有望成為 AI 算法開發(fā)、建模和成功實施用例的沃土。隨著深度學習算法的不斷發(fā)展，人工智能在工業(yè)制造和生產流程中的應用將更加廣泛，能夠處理更復雜的問題和數據。自然語言處理技術的進步將使 AI 更好地理解人類語言，提高人機交互的效率和準確性。強化學習算法的進步將使 AI 具備更好的自主學習和決策能力，能夠適應不斷變化的生產環(huán)境。同時，人工智能與云計算、機器人技術、物聯網等先進技術的融合應用，也將為制造業(yè)帶來更多的創(chuàng)新和發(fā)展機遇。

五、總結

制造業(yè)數字化轉型的三大核心技術 —— 大數據分析技術、云計算技術和人工智能技術，對制造業(yè)的發(fā)展具有至關重要的意義。

大數據分析技術能夠優(yōu)化生產過程，降低成本，提高效率。通過對生產設備狀態(tài)、工藝參數、物料信息等數據的實時采集和分析，及時發(fā)現生產中的問題，合理分配資源，避免生產停滯和浪費。同時，精準預測市場需求，減少庫存過剩，降低倉儲運輸和批發(fā)經營成本。此外，為生產者和銷售者提供更好的解決方案，提高產品優(yōu)質率，促進倉儲、配送、銷售效率的提升，調整產品策略和鋪貨策略。

云計算技術實現了數據存儲在云端、多終端訪問以及對生產環(huán)節(jié)的優(yōu)化。企業(yè)可以將生產數據存儲在云端，隨時隨地訪問和共享，提高工作便利性和靈活性。在生產環(huán)節(jié)優(yōu)化方面，增強了數據管理和可訪問性，促進了團隊之間的協(xié)作和連接，通過支持云的預測性維護，最大限度地減少計劃外停機時間、降低維護成本并提高設備的整體效率。云計算技術還降低了設備成本，增加了生產過程的靈活性，企業(yè)可以按需購買云服務，根據生產要求輕松擴大或縮小運營規(guī)模，實時調整資源。

人工智能技術實現了自主指揮設備，工業(yè)機器人在制造業(yè)中發(fā)揮著關鍵作用。我國已成為世界上最大的工業(yè)機器人市場，但制造業(yè)工業(yè)機器人密度仍低于發(fā)達國家，市場潛力巨大。人工智能還通過分析數據優(yōu)化生產流程、生成生產模型和預測結果，實現生產資源的智能調度和排程，提高生產效率和資源利用率。在生產設備的智能維護與管理方面，預測設備的維護需求和故障風險，提前采取維護措施，降低生產成本。隨著深度學習算法、自然語言處理技術和強化學習算法的不斷發(fā)展，以及與云計算、機器人技術、物聯網等先進技術的融合應用，人工智能在制造業(yè)中的應用將更加廣泛。

隨著三大核心技術的不斷發(fā)展和完善，制造業(yè)將更加智能化、高效化和靈活化。企業(yè)將能夠更好地應對市場變化和挑戰(zhàn)，提高競爭力，實現可持續(xù)發(fā)展。同時，政府的政策支持和引導也將為制造業(yè)數字化轉型提供有力保障。我國有望在制造業(yè)數字化轉型的浪潮中，成為全球制造業(yè)的領軍者，為經濟的高質量發(fā)展做出更大貢獻。