當前，通用物聯網設備正在改變工業管理與運營，用于特定行業的物聯網設備也在變得更加強大。

　　同時，物聯網通過與自動化技術、人工智能和云計算的組合用用，真正實現了傳統工業向智能制造的轉變。在這一轉變過程中，人機交互、預測性維護、網絡安全、彈性變化、自動化和邊緣計算正在成為智能制造的幾大關鍵趨勢。

資料圖

　　創新的人機界面

　　計算機屏幕，甚至是更原始的顯示器仍然在工業領域占主導地位，但這種情況正在改變。

　　在查看設備組件時，增強現實應用可以提供更有價值的反饋，并為員工提供有關制造設備的物聯網衍生信息，使公司能夠更好地進行管理與維護;虛擬現實也可以使用更傳統的技術為工作人員提供強大的可視化功能。

　　VR和AR通常針對特定任務量身定制，隨著頭戴設備和智能眼鏡的普及與價格下降，這些技術將更受歡迎，特別是在工業環境中。

　　網絡安全投資愈發重要

　　在早期階段，物聯網在執行任務的過程中時常會出現雜亂無章的情況。同時，對于許多公司而言，安全設備并不被視為重中之重。

　　現在這種情況正在改變，那些即將或已經投資物聯網的公司正在越來越多地采取措施確保新的投資免受網絡攻擊。

　　這種改變的部分原因是因為現在的網絡攻擊越來越猖獗，越來越有利可圖，而安全防范較低的工業設備尤其誘人。

　　制造業公司面臨的挑戰之一就是確保他們使用正確的安全條例并確保所有操作的合規性，因為沒有一步到位的解決方案可以100%保護設備免受攻擊者的“入侵”。

　　更靈活的轉變

　　由于工業設備停機成本很高，因此，通常情況下，企業會盡可能避免硬件和軟件的升級與改造，因此，工業企業的變革有時候會非常緩慢。

　　然而，全面提升效率將迫使企業采取更加靈活的方式進行運營。物聯網與人工智能分析有時會導致令人驚訝的結果，因為人工智能對于發現那些人類可能永遠不會探索的相關領域非常重要。

　　實體工業的長期轉變將會找到更快速適應信息化的方法，而且這一舉措在未來幾年中將繼續增加。

　　更高效的自動化技術

　　自動化一直是工業的核心，數字技術正在擴展這一趨勢。企業現在可以依靠低成本設備來補充更廣泛的制造組件，而不是投資昂貴的重型設備。

　　隨著自動化系統繼續證明其價值，企業將會投入更多資金，并看到顯著的效率提升和更低的勞動力成本。

　　然而，工人招聘仍將保持強勁，因為即使是高度自動化的系統也需要人們監控進度，并尋找最大限度提高效率的方法。

　　更及時的邊緣計算

　　物聯網組件收集的大量數據可能令人咋舌，而物聯網應用程序中的瓶頸之一就是確保系統能夠實時監控必要的信息。

　　因此，物聯網運營的一個強大組件將依賴于邊緣計算設備，這些設備可在數據被發送到更集中的服務器之前收集、處理并分析數據。

　　雖然服務器或場外云解決方案的投資將繼續增加，但邊緣設備將在未來得到重大投資，并緩解當今工業環境中常見的一些處理壓力。

　　智能制造十大關鍵技術

　　在智能制造的關鍵技術當中，智能產品與智能服務可以幫助企業帶來商業模式的創新;智能裝備、智能產線、智能車間到智能工廠，可以幫助企業實現生產模式的創新;智能研發、智能管理、智能物流與供應鏈則可以幫助企業實現運營模式的創新;而智能決策則可以幫助企業實現科學決策。智能制造的十項技術之間是息息相關的，制造企業應當漸進式、理性地推進這十項智能技術的應用。

　　1.智能產品(Smart Product)

　　智能產品通常包括機械、電氣和嵌入式軟件，具有記憶、感知、計算和傳輸功能。典型的智能產品包括智能手機、智能可穿戴設備、無人機、智能汽車、智能家電、智能售貨機等，包括很多智能硬件產品。智能裝備也是一種智能產品。企業應該思考如何在產品上加入智能化的單元，提升產品的附加值。

　　2.智能服務(Smart Service)

　　基于傳感器和物聯網(IoT)，可以感知產品的狀態，從而進行預防性維修維護，及時幫助客戶更換備品備件，甚至可以通過了解產品運行的狀態，幫助客戶帶來商業機會。還可以采集產品運營的大數據，輔助企業進行市場營銷的決策。此外，企業通過開發面向客戶服務的APP，也是一種智能服務的手段，可以針對企業購買的產品提供有針對性的服務，從而鎖定用戶，開展服務營銷。

　　3.智能裝備(Smart Equipment)

　　制造裝備經歷了機械裝備到數控裝備，目前正在逐步發展為智能裝備。智能裝備具有檢測功能，可以實現在機檢測，從而補償加工誤差，提高加工精度，還可以對熱變形進行補償。以往一些精密裝備對環境的要求很高，現在由于有了閉環的檢測與補償，可以降低對環境的要求。

　　4.智能產線(Smart ProducTIon line)

　　很多行業的企業高度依賴自動化生產線，比如鋼鐵、化工、制藥、食品飲料、煙草、芯片制造、電子組裝、汽車整車和零部件制造等，實現自動化的加工、裝配和檢測，一些機械標準件生產也應用了自動化生產線，比如軸承。但是，裝備制造企業目前還是以離散制造為主。很多企業的技術改造重點，就是建立自動化生產線、裝配線和檢測線。美國波音公司的飛機總裝廠已建立了U型的脈動式總裝線。自動化生產線可以分為剛性自動化生產線和柔性自動化生產線，柔性自動化生產線一般建立了緩沖。為了提高生產效率，工業機器人、吊掛系統在自動化生產線上應用越來越廣泛。

　　5.智能車間(Smart workshop)

　　一個車間通常有多條生產線，這些生產線要么生產相似零件或產品，要么有上下游的裝配關系。要實現車間的智能化，需要對生產狀況、設備狀態、能源消耗、生產質量、物料消耗等信息進行實時采集和分析，進行高效排產和合理排班，顯著提高設備利用率(OEE)。因此，無論什么制造行業，制造執行系統(MES)成為企業的必然選擇。

　　6.智能工廠(Smart Factory)

　　一個工廠通常由多個車間組成，大型企業有多個工廠。作為智能工廠，不僅生產過程應實現自動化、透明化、可視化、精益化，同時，產品檢測、質量檢驗和分析、生產物流也應當與生產過程實現閉環集成。一個工廠的多個車間之間要實現信息共享、準時配送、協同作業。一些離散制造企業也建立了類似流程制造企業那樣的生產指揮中心，對整個工廠進行指揮和調度，及時發現和解決突發問題，這也是智能工廠的重要標志。智能工廠必須依賴無縫集成的信息系統支撐，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系統。大型企業的智能工廠需要應用ERP系統制定多個車間的生產計劃(ProducTIon planning)，并由MES系統根據各個車間的生產計劃進行詳細排產(producTIon scheduling)，MES排產的粒度是天、小時，甚至分鐘。

　　7.智能研發(Smart R&D)

　　離散制造企業在產品研發方面，已經應用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具軟件和PDM/PLM系統，但是e-works在為制造企業提供咨詢服務的過程中發現，很多企業應用這些軟件的水平并不高。企業要開發智能產品，需要機電軟多學科的協同配合;要縮短產品研發周期，需要深入應用仿真技術，建立虛擬數字化樣機，實現多學科仿真，通過仿真減少實物試驗;需要貫徹標準化、系列化、模塊化的思想，以支持大批量客戶定制或產品個性化定制;需要將仿真技術與試驗管理結合起來，以提高仿真結果的置信度。流程制造企業已開始應用PLM系統實現工藝管理和配方管理，LIMS(實驗室信息管理系統)系統比較廣泛。

　　8.智能管理(Smart Management)

　　制造企業核心的運營管理系統還包括人力資產管理系統(HCM)、客戶關系管理系統(CRM)、企業資產管理系統(EAM)、能源管理系統(EMS)、供應商關系管理系統(SRM)、企業門戶(EP)、業務流程管理系統(BPM)等，國內企業也把辦公自動化(OA)作為一個核心信息系統。為了統一管理企業的核心主數據，近年來主數據管理(MDM)也在大型企業開始部署應用。實現智能管理和智能決策，最重要的條件是基礎數據準確和主要信息系統無縫集成。

　　9.智能物流與供應鏈(Smart logisTIcs and SCM)

　　制造企業內部的采購、生產、銷售流程都伴隨著物料的流動，因此，越來越多的制造企業在重視生產自動化的同時，也越來越重視物流自動化，自動化立體倉庫、無人引導小車(AGV)、智能吊掛系統得到了廣泛的應用;而在制造企業和物流企業的物流中心，智能分揀系統、堆垛機器人、自動輥道系統的應用日趨普及。WMS(Warehouse Management System，倉儲管理系統)和TMS(Transport Management System，運輸管理系統)也受到制造企業和物流企業的普遍關注。

　　10. 智能決策(Smart Decision Making)企業在運營過程中，產生了大量的數據。一方面是來自各個業務部門和業務系統產生的核心業務數據，比如與合同、回款、費用、庫存、現金、產品、客戶、投資、設備、產量、交貨期等數據，這些數據一般是結構化的數據，可以進行多維度的分析和預測，這就是BI(Business Intelligence，業務智能)技術的范疇，也被稱為管理駕駛艙或決策支持系統。同時，企業可以應用這些數據提煉出企業的KPI，并與預設的目標進行對比，同時，對KPI進行層層分解，來對干部和員工進行考核，這就是EPM(Enterprise Performance Management，企業績效管理)的范疇。從技術角度來看，內存計算是BI的重要支撐。