自动化、智能化、个性化——制造业创新的脚步从未停歇

发布时间：2022-02-14 14:44:16 丨 浏览次数：921

 　　 来源：中国新闻网

        从汽车到电脑，从咖啡机到儿童玩具，我们日常使用的几乎所有东西均由制造企业生产出来，制造业也是社会的关键组成部分。历经几个世纪的发展，制造方法从以人为中心，到依赖机器装配线，再到我们今天看到的遍地开花的自动化工厂，制造业创新发展的脚步从未停歇。

　　美国《福布斯》网站近日报道，随着科技不断发展，科技对制造业的改变与塑造也与日俱增，制造业未来的发展将展现出如下十大趋势。

　　工业物联网

　　工业物联网(IIoT)指的是在制造业和工业环境中使用互联设备收集数据，然后利用这些数据改进制造过程。

　　传感器是这些相互连接的IIoT设备的主要部件。从工厂机器上的传感器收集的数据可帮助制造商了解机器性能，优化维护过程，减少机器停机时间，甚至可预测什么时候会出问题。

　　5G和边缘计算

　　第五代移动数据网络技术(5G)将使制造商轻松连接其IIoT技术，并利用智能机器和传感器(边缘计算)等设备收集和处理数据。制造商可在生产场所创建一个专用5G网络，为其提供超快的数据传输。

　　预测性维护

　　在制造行业，预测性维护指使用传感器数据和人工智能来检测机械和部件中的故障。其理念是，通过了解机器或部件可能出现故障的时间，制造商可采取预防措施，更有效地维护设备。

　　这不仅仅适用于新设备。如西门子公司在老式电机和变速器上也采用了这一技术，通过分析传感器提供的数据，西门子可了解机器状况，检测异常情况，并在机器出现故障之前进行维修。

　　数字孪生

　　“数字孪生”是指以数字化方式拷贝一个物理对象，模拟对象在现实环境中的行为，对设计、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真，从而提高制造企业产品研发、制造的生产效率。

　　在制造工厂内，人们可以使用“数字孪生”模型模拟新产品的尺寸，或创建设备的数字副本，以查看其在特定条件下的运行情况。“数字孪生”技术甚至可用来可视化和模拟整个供应链。2022年，多达70%的制造商可能会使用“数字孪生”进行模拟和评估。

　　2018年，波音公司时任首席执行官丹尼斯·穆伦伯格表示，“数字孪生”将是未来十年提高生产效率的最大驱动力。通过使用“数字孪生”，波音公司已将产品的一次下线合格率提高了40%。

　　扩展现实与元宇宙

　　扩展现实和虚拟现实等增强现实技术将在制造业中发挥越来越重要的作用，包括提升产品设计方案、制订更好的生产计划、增强装配线上工作人员的能力，以及更多沉浸式培训等。随着世界上越来越多人进入元宇宙，制造商将获得更多机会。

　　自动化工厂

　　在人工智能的加持下，机器现在能够执行越来越多以前由人类完成的任务。因此，机器也可承担越来越多的制造任务。

　　自动化可为制造商带来许多优势，包括更高的生产率(机器不会疲劳)、更高的精度和更低的成本。未来，我们有望看到更多完全自动化的工厂，在这些地方，生产无需人类到现场。

　　机器人和人机合作

　　自动化的关键因素之一是机器人的使用。但值得注意的是，并非所有机器人都是为了取代工人，许多机器人可成为人类的帮手，提高人类的工作效率。例如，机器人外骨骼可帮助生产线上的工人举起较重的零件，科学家们还研制出了专门用于与人类一起工作的人机合作机器人。

　　机器人和人机合作可帮助制造商提高生产效率。比如，日产公司在日本的汽车制造厂部署了通用机器人公司研制的机械臂，帮助维护相关设备；还部署了人机协作机器人，帮助员工安装发动机进气口等。

　　3D打印

　　随着3D打印技术变得更具成本效益和可扩展性，效率也更高，制造商将越来越多地使用3D打印制造产品。与传统制造方法相比，3D打印所用的材料更少，浪费也更少。此外，3D打印也将推动个性化产品新时代的到来，因为生产个性化产品不用担心规模经济。

　　空中客车公司已使用3D打印技术超过15年，成为制造业3D打印的先驱。该公司广泛使用3D打印技术，实现了夹具和固定装置等工具的本地化按需生产。

　　Web3.0和区块链技术

　　随着“下一代互联网”Web3.0(互联网范式从Web1.0到Web2.0不断迭代升级的下一阶段)和分布式计算技术——如区块链和非同质代币(NFT)的出现，制造商将有机会更好地监控其供应链，甚至实现供应链上许多交易的自动化。未来生产的许多产品将与NFT数字证书一起销售。

　　更智能且更可持续

　　智能物联网设备的出现，不仅改变了产品生产方式，也改变了产品生产类型。如今，从吸尘器到马桶，似乎都有“智能”版本，且产品智能化的趋势没有放缓的迹象。因此，制造商将越来越多地探索如何为客户提供他们期望的智能产品。

　　此外，客户也将越来越青睐可持续、可重复使用和可回收的产品，过去盛行的一次性文化有望结束，这是制造商必须考虑的另一个因素。