物联网智能制造是强大的破坏力,具有重组当前竞争格局并产生新的市场领导者的潜力。缓慢采用新技术和流程的公司可能会落伍。
 
阅读本文以了解对智能工厂,大数据,工业物联网(IIoT)和人工智能兴起的战略见解。我们知道,这些相互联系的趋势中的每一个都将有助于转变制造业。
 
1.什么是智能制造
智能制造是一个广泛的概念。它不能直接在生产过程中实施。它是各种技术和解决方案的组合,如果在制造生态系统中实施,则统称为智能制造。我们称这些技术和解决方案为“推动者”,它们有助于优化整个制造过程,从而增加总体利润。
 
 在当前市场情况下,一些突出的推动力包括:
 
人工智能
制造业中的区块链
工业物联网
机器人技术
状态监测
网络安全
公司正在不断投资并探索如何通过实施推动者来获得收益。如果我们仔细研究促成因素,那么我们将观察到它们要么在生成数据,要么在接受数据,或者两者都在。数据分析将有助于使生产过程高效,透明和灵活。
 
2.数据如何驱动智能制造
智能制造就是利用数据。数据将告诉我们“做什么”和“何时做”。由于智能工厂是围绕数据构建的,因此,首先,网络安全将在整个智能制造生态系统中发挥重要作用。实施这些推动因素时,数据安全性是一项重要挑战。
 
智能制造的所有利益相关者通常可以分为三种类型的公司,这些公司可以广泛地称为“产品和控制解决方案提供商”,“ IT解决方案提供商或推动者”和“连通性解决方案提供商”。
 
产品和控制解决方案提供商包括参与自动化产品和服务开发的所有公司。示例包括ABB,霍尼韦尔,西门子,艾默生,横河罗克韦尔和施耐德。
IT解决方案提供商或支持者为IIoT和资产管理的整个概念提供支持。它们有助于构建控制,监视和分析基础结构。示例包括HP,BM,Microsoft,SAS,Oracle和Intel。
连接解决方​​案提供商 是电信服务提供商,可促进资产管理的平稳数据流。例子包括思科,华为和AT&T。
3.物联网的实施
工业物联网(IIoT)就是一个生态系统,其中每个设备,机器和/或过程都通过数据通信系统连接在一起。每台机器和工业设备都嵌入或连接有传感器,这些传感器通常会生成相关数据。这通过数据通信系统进一步传输到云/软件系统。大量的数据具有丰富的见解,如果进行分析,则可能有助于识别生产过程中的某些暗区。数据分析之后,会将其作为反馈发送到生产系统以采取任何纠正措施。
 
IIoT在智能制造中具有巨大的潜力。您不能将生产增加到超出特定限制,那么您将如何增加利润?您无法提高产量,因为对此没有需求。因此,您尝试查看后端过程并使之高效。现在,只有当您拥有有关生产过程的确切详细信息时,这才有可能。这就是IIoT发挥作用的地方。传感器生成数据可以在每个生产过程中实施,因此您可以获取数据,对其进行分析并采取纠正措施以提高效率,从而提高利润率。
 
但是,在现有和/或较旧的组织中实施IIoT并非易事,但您可以在新建的制造工厂中实施IIoT。这是因为只有从制造工厂的设计过程开始就正确实施智能制造概念,才能实现结果。
 
智能制造尚未得到广泛实施;但是,在某些组织中却是零零碎碎的。您不能更改机器或工厂系统的基本设计来实现所有这些传感器和其他相关技术。这使得在现有或旧制造工厂中实施物联网有点困难,在某些情况下甚至是不可能的。
 
的制造市场的IoT尺寸被投射从USD 12.67十亿在2017年到2022年期间的2017年至二○二二年预测期将增长至USD 45.30十亿,以29.0%的复合增长率(CAGR)。
 
在制造业市场推动物联网发展的主要力量是对制造业基础设施的集中监控和预测性维护的需求不断增长。敏捷生产,运营效率和控制需求的增长以及需求驱动的供应链和相关物流也有望推动市场。
 
4.制造业中人工智能的兴起
人工智能的概念很老,但是现在正在制造业生态系统中找到应用。在过去的5-6年中,关于人工智能在制造业中的兴趣和投资已大大增加。这主要是由于一些原因,因为AI仅在数据可用时才起作用,并且直到最近才可能构建所需的功能来:
 
使用低成本传感器生成大量数据
在低成本系统中存储数据
以合理的价格处理数据
这些共同使AI可以在生产车间中实施。低成本国家正在进行较早的制造,这些国家很难证明在其制造生态系统中实施AI的高成本是合理的。但是由于工资的上涨,现在甚至可以在像中国这样的被认为是万能的工厂的国家中实施AI。中国现在在人工智能方面进行了大量投资,尤其是在制造业和其他相关应用方面。
 
此外,具有AI功能的机器人也正在中国制造业生态系统中得到重要应用。具有AI功能的机器人技术可以参与基于感知的决策,而这是机器人中基于规则的算法无法实现的。预测性维护是AI在重要应用中的另一个重要方面。预测性维护使您能够实时确定设备或机器的性能,故障和运行状况。
 
该制造市场的人工智能(AI)的大小,预计从美元272500000,2016年到2023年在预测期内将增长到美元4,882.9万元,以52.42%的复合年增长率。
 
大数据技术的使用不断增长,制造业中的工业物联网,制造业中机器人技术的广泛使用,制造业中计算机视觉技术的发展,跨行业的合作伙伴关系和协作以及风险资本投资的显着增加,将推动人工智能在制造业市场的增长。
 
5.制造业中区块链的未来
制造业中的区块链还处于起步阶段。但是,它是制造业生态系统中讨论最多的新技术。当前,它正在金融系统中实施,但是公司正在探索其在制造业中的应用。
 
从区块链,航空,食品和饮料以及医疗的功能来看,其中一些行业可能会从这项技术中受益匪浅。由于某些严格的规章制度,这些行业需要对整个价值链中的所有供应商进行全面审查。区块链可以从原材料开发中帮助维持质量控制权。当前,大多数注意力都集中在开发跨整个制造业生态系统的供应链功能的区块链上。
 
积极开发区块链的一些行业包括服装,太阳能,采矿,渔业,食品和饮料,航运(货物运输),化肥,医疗保健和航空。列表并不详尽,随着技术的成熟,越来越多的行业可能会参与实施区块链。IBM,Microsoft,GE,三星和Moog等公司参与了制造业生态系统中区块链的开发和实施。
 
制造业中的区块链市场尚未完全概念化,因此我们预计该市场将从2020年开始开始产生可观的收入。但是,许多组织已经开始投资并探索区块链技术在制造业生态系统中的收益。
 
6.工业机器人的重要性
使典型的制造工厂成为智能制造设施的第二件事是实现工业机器人。工业机器人不是一个新概念,它已经存在于系统中40至50年。关于工业机器人唯一发生变化的是它们现在已经变得智能。早期,机器人被编程为一次只能完成一项任务。如果要执行其他类型的任务,则必须更改代码。
 
现在,机器人与制造车间内实现的传感器网络连接良好,它们从传感器获取数据并相应地更改其动作。人工智能也正在机器人系统中缓慢实施,因此使系统具有自主性。通过人工智能,机器人系统可以根据情况实时更改其动作。
 
当前,大多数工业机器人都在亚太地区使用。工业机器人在汽车工业中起着重要作用。政府的主动性被认为是机器人技术发展和增长的重要驱动力之一。美国和中国正在积极提供一切必要的动力,以进一步推动对机器人技术的需求。
 
除工业机器人外,还有一种新型机器人正在兴起,被称为协作机器人。这些机器将与人类一起工作,以支持人类所做的所有工作。例如,协作机器人可以观察装配线的操作员在做什么,学习人员的任务,并以完全相同的精度自主开始执行相同的任务。此外,协作机器人的发展已经达到了这样的程度,就其应用而言,很难将其与工业机器人区分开。现在,原本只能做轻工的协作机器人现在有能力完成通常仅由工业机器人完成的较重的工作。    
 
该工业机器人市场预计将价值71.72美元十亿在2023,在预测期内以9.60%的复合年增长率增长。
 
该协作机器人市场预计价值4.28美元十亿在2023,在56.94%,2017年和2023之间的复合年增长率增长。
 
工业机器人技术市场的主要驱动力是各行业对自动化的投资不断增加,以及发展中国家中小型企业(SME)的需求不断增长。
 
7.数字双胞胎的好处

数字孪生是智能制造生态系统中的另一个概念。它通过使用从系统或资产中的传感器获得的数据以及用于对过程进行合理预测的算法,来创建资产,过程或系统的虚拟模型。预测性维护是将使用数字双胞胎的重要系统之一。数字双胞胎的好处包括可以减少产品开发的时间和成本,并消除计划外的停机时间。物联网和云平台以及3D打印和3D模拟软件的采用率不断上升,这正在推动数字孪生的采用。
 
航空航天与国防,汽车与交通运输,电子与电气/机械制造以及能源与公用事业是数字双胞胎的主要采用者。一旦数字双胞胎的概念发展和成熟,我们可能会看到其在非制造业领域(例如零售和消费品市场)的日益广泛的应用。