什么是智能制造？
今天的制造商面临着很多挑战。客户要求越来越多的定制，从而导致生产批次变小、频繁变更和更多浪费。供应线也在减少，外包也在增加。为了竞争，制造商需要优化昂贵设备的生产力，减少浪费，最大限度地提高产量，并缩短周期时间。处理传感器数据的新功能，以及大数据、机器学习和人工智能、云技术和边缘技术，推动从被动解决问题转向越来越主动管理设备、流程、产品和工厂。
现今满足未来需求的工厂
智能工厂或智能制造是在制造过程中利用实时数据分析、人工智能 (AI) 和机器学习来完成上述优化的。智能制造使用设备上的传感器获取和处理实时数据，让制造商能够在精确虚拟数据基础上，从供应商和供应链、设备、流程和制造实践到最终产品的所有运营测试和客户满意度360 度全方位了解所有运营业务。
通过处理来自机器传感器的实时数据并应用 AI 和 ML，可以预测关键事件并采取预防措施以避免出现问题。智能工厂可以使用业务规则和 ML 模型监控流传感器数据，告知我们设备和流程的运行状况。可以使用广泛的解决方案来深入了解设备、流程、产品、运营、客户和销售；然后帮助根据获得的洞见采取行动。 世界各地的许多制造公司已经在以下行业中使用智能制造：半导体、电子和医疗器械、汽车和航空、设备制造、制药、化学品、金属和采矿，以及消费品包装。
也许工业 4.0 和物联网制造业技术的大部分前景和成功取决于有效的机器学习、AI、大数据和其他先进的分析技术，加以全面实施可提供数字孪生虚拟化、见解和可预测性。此外，组织还需要了解客户如何在现场使用他们的产品以及产品老化或可靠性如何变差，甚至需要何时维护的细节。今天，一些制造商为主动维护提供了额外的服务。以电梯（通力、迅达、奥的斯等）为例，在需要援助时可，它们会发回信息并发出警报。这些洞见几乎总是为客户提供新的商机，以提高客户体验。所有这一切都需要在制造商变得更加透明并遵守监管要求的情况下实现，因为这些要求在大多数行业中对管理消费者风险而言是常见的，而且越来越相关。
以下是一些实际的智能制造使用案例领域
- 产品质量和可靠性
- 机器学习可准确建模和预测设备、工艺和产品结果
- 带警报的过程控制和功能
- 设备维护：预测性、基于条件和有计划的警报
- 工厂监控，包括管理仪表板、KPI 图表和整体设备效率。
- 供应链：需求预测、库存优化、供应商绩效
- 资源建模和优化
- 客户分析 — 客户和产品细分、交叉销售/追加销售机会
- 销售 — 定价优化和账户管理
- 产量预测、预测性维护、虚拟计量
- 单变量/ 多变量控制图、时间序列
- 异常检测 — AI：深度学习
图像及模式分类
- 缺陷图像分类、Wafermap 模式
- 多图像、多媒体、设备声音
- AI：深度学习
- 高级过程控制：传感器分析和物联网
- 故障缺陷分类、批量控制
- 设备运行状况监控
- 工厂地图仪表板和警报
供应链和工厂数字孪生
- 预测性调度 — 制造工具和供应链
- 物料和车辆路径
- 线性规划、遗传算法
数字化工厂平台
为了取得成功，实现智能制造的数字化工厂平台必须具备以下条件：
- 数据集成：历史和流数据
- 交互式可视化分析和仪表板
- AI 和机器学习：无代码可视化工作流程
- 边缘和传感器分析
智能制造的好处
智能制造的好处包括能够主动检测和响应事件，从而提高质量、产量和减少停机时间，还可以提高整体设备效率。通过拥有工厂的数字孪生，就可以事先模拟新产品并了解瓶颈所在。智能制造允许主动改变供应链和智能库存，从而优化包装和运输在内的其他工厂物流。智能制造可以发现新的商机、收入来源，并实现资产货币化以获得持续的竞争优势。它还可以自动化、编排和预测产品故障，以进行预防性维护，以防止停机。借助智能制造，您可以在数据生成点附近实时处理和分析数据，以便对过程异常做出快速响应。
在销售和营销方面，智能制造有助于您的组织了解市场、预测并适应客户偏好。为了优化供应链，智能制造可以帮助预测需求、优化库存和监控供应商。分析一直在供应链组织中用于预测和库存管理，但在物联网时代，我们现在知道几乎所有东西的状况，并且这需要更多的实时功能。5G 网络可以将工厂提升到一个新的水平。5G 有能力支持高与上万个端点的连接密度，从而真正实现了大规模使用工业数据。
智能制造可以通过智能统计过程控制、产量管理和可靠性分析来提高产品和工艺质量。能够理解和证明流程处于控制之中，是使用质量设计 (QbD) 和良好制造/存档/安全实践 (GxP) 的计划的核心。智能制造可以帮助实现监管合规性，以实现 QbD 和 GxP 计划的标准化、自动化和监控。能够向监管机构证明已理解和控制流程，甚至可以对最复杂的组织征税。分析可用于已自动化和经验证的监管报告、完整的审计跟踪、版本控制和电子签名，以记录对分析流程、程序和报告的变更，进而监控和自动执行工作流程和审批。
实施智能制造对于数字化企业至关重要，因为简单的自动化已不足以跟上市场和工业 4.0 的步伐。要在物联网和工业 4.0 带来的数字化混乱中独善其身，制造商必须应用以现场和客户为中心的分析。
