制造业数字化转型三大核心技术

在当今时代，制造业数字化转型的重要性与紧迫性日益凸显。随着工业 4.0 的推进，全球经济不断发展，人口老龄化加剧，制造业面临着劳动力成本上升、市场需求多样化等诸多挑战。同时，经济全球化使得市场竞争愈发激烈，企业必须不断提高生产效率和产品质量，才能满足不同国家和地区客户的需求。

疫情的爆发更是成为了制造业数字化转型的催化剂。疫情期间，许多企业因供应链中断、生产停滞而陷入困境，而那些数字化程度较高的企业则能够通过远程办公、智能化生产等方式保持生产的连续性。

国家也将制造业数字化转型提升到了战略层面。中国政府积极推动制造业数字化转型行动，引导企业开展数字化、网络化、智能化改造，建设工业互联网平台，强化 5G、人工智能在智能制造中的典型应用。各地政府纷纷出台相关政策，支持企业数字化转型，推动制造业高质量发展。

制造业数字化转型迫在眉睫，而其中的三大核心技术更是关键所在。

1.定义及作用

大数据分析技术是指对大量、多样、快速变化的数据进行收集、存储、处理和分析，以提取有价值信息的技术。在制造业中，大数据分析技术有着广泛的应用。

可以优化生产过程。通过对生产设备状态、工艺参数、物料信息等数据的实时采集和分析，能够及时发现生产中的瓶颈和问题，从而采取相应的措施进行优化，提高生产效率。例如，利用大数据分析技术监控生产线，识别潜在问题，合理分配资源，避免生产停滞和浪费。

有助于降低成本。大数据可以帮助企业更好地管理供应链，分析采购、库存、销售等数据，找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。同时，通过精准预测市场需求，企业可以避免库存过剩，减少仓储运输和批发经营成本。

能够提高效率。大数据分析为生产者和销售者提供更好的解决方案。对于生产者而言，它可以提供供应链可视性，评估供应商能力，提高产品优质率，促进仓储、配送、销售效率的提升。对于销售者来说，大数据是一个很好的销售分析工具，可以分析区域性需求占比和变化、产品品类受欢迎程度等，调整产品策略和铺货策略。

2.实际案例

案例一：某生物制药公司利用大数据分析技术追踪疫苗和血液成分制造过程的纯度。面对两批相同物质产率变化大的问题，项目团队将制造流程细分为活动集群，评估过程相互依赖性，确定了 9 个对疫苗产量有直接影响的参数。通过修改目标流程，公司将疫苗产量提高了 50%，每年节省 500 万至 1000 万美元。

案例二：一家价值 20 亿美元的公司通过生产订购产品赚取大部分收入。利用大数据计算，该公司能够计算回头客的行为，转向精益生产，确定可行产品，报废不可行产品，确保强有力的合同到位。

案例三：一家制造商利用大数据计算降低原材料交付风险。在地图上覆盖潜在延迟，计算天气统计数据，预知计算延误可能性，识别备份供应商并制定应急计划，确保生产不会因自然灾害而中断。

1. 功能介绍

云计算技术在制造业中发挥着重要作用，实现了数据存储在云端、多终端访问以及对生产环节的优化。通过云计算，企业可以将生产数据存储在云端，利用分布式文件系统和对象存储等技术，确保数据的高可用性和可扩展性。用户可以通过不同的终端设备，如电脑、手机、平板等，随时随地访问和共享这些数据，提高了工作的便利性和灵活性。

在生产环节优化方面，云计算为制造商提供了多种好处。首先，它增强了数据管理和可访问性。制造商可以通过互联网连接，实时存储、管理和访问从生产指标到供应链信息等大量数据，从而做出数据驱动的决策，简化运营并优化性能。其次，云计算促进了制造工厂内和不同地点的团队之间的协作和连接。基于云的协作工具可实现无缝通信、数据共享和实时更新，减少通信障碍，确保每个人都在同一页面上，促进了部门、供应商和客户之间更好的协作，提高了效率和客户满意度。此外，通过支持云的预测性维护，制造商可以主动监控和分析设备数据，在潜在故障发生之前检测到它们，提供潜在故障的早期预警，最大限度地减少计划外停机时间、降低维护成本并提高设备的整体效率。

2. 降低成本与增加灵活性

云计算技术降低设备成本和增加生产过程灵活性的具体表现十分显著。在降低成本方面，企业无需购买昂贵的硬件设备，只需按需购买云服务，就可以获得强大的计算能力和存储空间，大大减轻了企业的财务压力，让他们可以将更多的资源投入到核心业务上。同时，云计算使制造商能够通过将资本支出转向运营支出来优化成本，选择即用即付的云服务，而不是投资昂贵的本地硬件和维护，这种成本模型使制造商能够根据生产需求调整费用，避免在停机和需求低迷期间产生不必要的成本。

在增加生产过程灵活性方面，基于云的解决方案为制造商提供了适应不断变化的市场需求所需的灵活性和敏捷性。借助云基础设施，制造商可以根据生产要求轻松扩大或缩小其运营规模，实时调整资源。例如，智能化排产结合人工智能和机器学习技术，对生产计划进行智能排产，提高生产效率和资源利用率。利用云计算弹性伸缩和资源池化特性，实现生产计划和资源的动态匹配与调度。通过大数据分析，对市场需求、产能等进行预测，为生产计划提供数据支持。此外，云计算还可以实现生产计划的快速调整，提高生产灵活性，快速响应市场需求。

1. 自主指挥设备

在制造业中，人工智能技术实现自主指挥设备的应用正逐渐成为现实。工业机器人作为人工智能在制造业的重要体现，发挥着关键作用。工业机器人是面向工业领域的多关节、自动控制、重复编程及能在三维空间完成各种作业的机械臂，主要由本体机构（执行机构）、驱动机构和控制系统三个基本部分组成。

如今，我国已成为世界上最大的工业机器人市场。2018 年中国销售量 15.4 万台，较 2017 年增加 38%，销售量全球第一，占全球市场 36%。然而，我国制造业工业机器人密度只有 140 台 / 万工人，远低于发达国家，这也意味着我国工业机器人市场依然潜力巨大。工业机器人的主要应用领域集中在汽车、电子产业，其技术主要研发方向包括工业机器人运用技术和新一代工业机器人技术。

2. 优化生产流程与预测结果

人工智能通过分析数据优化生产流程、生成生产模型和预测结果的能力十分强大。在生产过程中，人工智能可以像一个智能指挥官，对生产的各个环节进行精准把控。

一方面，通过机器学习和优化算法，人工智能实现生产资源的智能调度和排程，提高生产效率和资源利用率。例如，利用人工智能算法优化生产计划，根据订单需求、设备状况、人员配置等因素，自动生成最优的生产调度方案。同时，人工智能还可以对生产数据进行实时分析，预测未来的生产需求和资源需求，从而智能地安排生产计划和资源分配，减少生产过程中的浪费。

另一方面，人工智能在生产设备的智能维护与管理方面表现出色。利用人工智能技术，对设备运行数据进行实时采集、分析和处理，预测设备的维护需求和故障风险，提前采取相应的维护措施。例如，通过安装传感器和摄像头，实时监控生产线上的设备状态和产品加工过程，及时发现异常并进行处理；利用数据分析技术对设备运行数据进行挖掘，预测设备故障发生的时间和部位，提前进行维护和更换，降低生产成本。

据 Gartner 发布的中国人工智能调研预测，到 2027 年，中国制造业的 AI 使用渗透率将以 10% 的年复合增长率上升。中国制造业的运营产生了大量数据，而数据已被视为对 AI 最有价值的资产，中国有望成为 AI 算法开发、建模和成功实施用例的沃土。随着深度学习算法的不断发展，人工智能在工业制造和生产流程中的应用将更加广泛，能够处理更复杂的问题和数据。自然语言处理技术的进步将使 AI 更好地理解人类语言，提高人机交互的效率和准确性。强化学习算法的进步将使 AI 具备更好的自主学习和决策能力，能够适应不断变化的生产环境。同时，人工智能与云计算、机器人技术、物联网等先进技术的融合应用，也将为制造业带来更多的创新和发展机遇。