智能制造势在必行
智能制造实践的采用受到显著提高运营效率和节省成本的潜力的推动，根据该行业的许多调查，这是最高目标，好处包括减少机器停机时间、优化库存利用率、提高吞吐量、增强预测准确性和提高劳动效率。如果不能利用这些优势，就有可能落后于正在利用这些技术获得竞争优势的竞争对手。
了解智能制造
智能制造意味着以数据为中心的技术在制造流程中的整合，标志着向工业4.0的过渡，这一演变以物联网、人工智能和机器学习为特征，植根于工业革命的历史进程，从蒸汽动力到电力，再到数字技术。现在，重点是通过连接和高级计算能力利用数据。
核心技术及其影响
物联网：物联网技术将设备和设备连接到互联网，实现实时数据收集和分析，这有助于通过传感器和连接的机器进行预测性维护、质量控制、供应链优化等。
人工智能和机器学习：人工智能和机器学习在解释物联网生成的海量数据、自动化复杂任务以及发现为决策和运营改进提供信息的洞察力方面发挥着关键作用。洞察力与已知的地区延误、流行病或政治不确定性等外部公共数据相结合，可以基于所有信息——而不仅仅是工厂内部的信息——做出优化决策。
边缘计算：通过处理更接近其来源的数据，边缘计算减少了延迟，加快了决策，它允许智能相机等设备实时分析数据，无需依赖基于云的处理即可立即采取行动。
5G网络：5G技术的部署对于物联网的实时数据处理需求至关重要，可为众多应用提供更快的速度、更短的延迟和更高的容量。
RPA：RPA使用软件机器人自动执行日常任务，显著减少了制造过程中的错误并提高了效率。
数字孪生：数字孪生创建物理系统的虚拟副本，允许在虚拟环境中模拟、分析和优化流程和产品。
增强现实：增强现实通过覆盖数字信息来增强真实世界的交互，通过可视化指示和指导在培训和维护方面提供显著好处。
云技术：云平台支持物联网产生的海量数据的存储、管理和分析，促进可扩展、经济高效的数据处理。
数据管理的关键作用
有效的数据管理是智能制造计划成功的基石，主数据管理通过为数据治理提供统一平台、确保高质量的数据并促进其在整个企业中的有效使用来应对孤立数据的挑战，这对于利用物联网数据至关重要，因为理解传感器数据需要全面了解受监控的资产。如果没有这些受管控和受信任的数据，任何技术的有效性和ROI都会丢失，即使是人工智能，如果它的核心只提供糟糕的数据，它也是有限的。
结论
随着制造商过渡到工业4.0，重点应该是识别需要掌握的特定数据，由业务级用户在中央系统中管理其准确性，并共享这些数据，以便依赖的工作流可以有效地利用这些数据。
智能制造技术的集成不仅使企业面向未来，还推动了效率、生产力和竞争力的大幅提高。智能制造之旅并非没有挑战，但只要数据在其基础上得到信任，它提供的好处使其成为旨在数字时代脱颖而出的制造商的一条必不可少的道路。
