智能制造系統(tǒng)的未來(lái)發(fā)展應(yīng)用趨勢(shì)

智能制造系統(tǒng)是以智能技術(shù)為代表的技術(shù)為指導(dǎo)，包括以智能化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和自動(dòng)化為特征的數(shù)字化智能工廠的先進(jìn)制造技術(shù)的應(yīng)用。

智能制造系統(tǒng)涉及制造過(guò)程中的設(shè)計(jì)、工藝、裝備（結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和優(yōu)化、控制、軟件、集成）和管理。與此前歷次工業(yè)革命相比，制造的核心地位仍未改變，但智能化成為制造的新特征與內(nèi)涵。

智能制造最終要具備狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、自主決策、精準(zhǔn)執(zhí)行的特征，使得企業(yè)更柔性、更智能、更集成化，并且實(shí)現(xiàn)了大部分或者全部的智能化技術(shù)應(yīng)用，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)知識(shí)的獲取、規(guī)模化利用與傳承。目前我國(guó)處于轉(zhuǎn)型的最重要時(shí)期，還沒(méi)有完全到達(dá)第三個(gè)階段。

我國(guó)發(fā)展智能制造的優(yōu)勢(shì)十分明顯。作為全球人口最多、制造業(yè)規(guī)模最大、移動(dòng)通信用戶最多的國(guó)家，我國(guó)必然是全球最大的智能制造應(yīng)用市場(chǎng)。我國(guó)制造業(yè)走過(guò)機(jī)械化、自動(dòng)化、數(shù)字化等發(fā)展階段，目前正步入人工智能時(shí)代。

同時(shí)，我國(guó)制造業(yè)的人力成本上漲較快，受外部經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行壓力影響，企業(yè)經(jīng)營(yíng)壓力增大。可以說(shuō)，智能制造在我國(guó)既有現(xiàn)實(shí)條件，也有緊迫需求。不過(guò)，我國(guó)的智能制造還面臨一定的挑戰(zhàn)。強(qiáng)大的智能制造是先進(jìn)制造水平和智能化技術(shù)應(yīng)用結(jié)合的產(chǎn)物，目前在這兩方面我們都與發(fā)達(dá)國(guó)家有一定差距。

隨著工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)和數(shù)控機(jī)床行業(yè)告別高增長(zhǎng)階段，智能制造進(jìn)入高速發(fā)展階段。盡管2020年受疫情影響產(chǎn)業(yè)增速有所回落，但在國(guó)家政策的支持下，智能制造領(lǐng)域的發(fā)展前景依然被業(yè)界看好。

1.需求導(dǎo)向、痛點(diǎn)聚焦將指引工業(yè)人工智能從理想走入現(xiàn)實(shí)

一方面，人工智能技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用重點(diǎn)在于工業(yè)智能產(chǎn)品或具體工業(yè)痛點(diǎn)的解決方案。另一方面，相較于“錦上添花”的工業(yè)智能產(chǎn)品，“雪中送炭”的技術(shù)更容易被制造業(yè)企業(yè)接受。比如，基于機(jī)器視覺(jué)的表面質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)幫助提升產(chǎn)品質(zhì)量；或用基于知識(shí)圖譜的智能CAD來(lái)提高生產(chǎn)效率；又或者用基于人工智能的能源分配來(lái)降低生產(chǎn)成本。

2.工業(yè)大數(shù)據(jù)將成為智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心

在工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中，安全性將成為企業(yè)智能化升級(jí)決策的重要依據(jù)。例如，工業(yè)核心數(shù)據(jù)、關(guān)鍵技術(shù)專利等數(shù)字化資產(chǎn)對(duì)企業(yè)的價(jià)值正在加速提升；降低數(shù)據(jù)安全隱患、提升系統(tǒng)安全和數(shù)據(jù)安全成為企業(yè)數(shù)字化改造升級(jí)中愈加重要的參考指標(biāo)；增加廠區(qū)生產(chǎn)安全、過(guò)程安全迫在眉睫。

3.基于大數(shù)據(jù)的工業(yè)智能將帶來(lái)更多服務(wù)型應(yīng)用場(chǎng)景

如正在快速形成的基于工業(yè)數(shù)據(jù)的故障診斷及預(yù)測(cè)性維護(hù)就是典型的服務(wù)型應(yīng)用場(chǎng)景。這種服務(wù)場(chǎng)景通過(guò)對(duì)生產(chǎn)線的監(jiān)測(cè)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并存儲(chǔ)后，進(jìn)行基于人工智能的預(yù)測(cè)性分析，對(duì)企業(yè)給出維護(hù)建議并對(duì)生產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警。

4.設(shè)備狀態(tài)智能管理系統(tǒng)將成為遠(yuǎn)程運(yùn)維的新模式

設(shè)備狀態(tài)智能管理系統(tǒng)將成為遠(yuǎn)程運(yùn)維的新模式，將形成以數(shù)據(jù)為核心，從智能采集、智能分析、智能診斷、智能排產(chǎn)、自動(dòng)委托、推送方案、遠(yuǎn)程支持到智能檢驗(yàn)，再進(jìn)入新一輪智能采集的閉環(huán)運(yùn)行模式。

5.工業(yè)區(qū)塊鏈將服務(wù)于數(shù)據(jù)安全及分布式智能生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)

一方面，工業(yè)區(qū)塊鏈技術(shù)可以為工廠提供不同安全等級(jí)的區(qū)塊鏈加密服務(wù)，對(duì)工廠間的重要數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)中介傳遞，保障各重要生產(chǎn)數(shù)據(jù)的加密安全；另一方面，隨著工業(yè)區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用，將形成分布式智能生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)，以終端客戶需求為主導(dǎo)，促進(jìn)工業(yè)的服務(wù)化轉(zhuǎn)型。通過(guò)集成化與智能化生產(chǎn)，提高企業(yè)效率。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化與網(wǎng)絡(luò)化生產(chǎn)，降低企業(yè)生產(chǎn)成本。

6.基于算法的工業(yè)智能平臺(tái)將成為應(yīng)用場(chǎng)景的重要基石

不同工業(yè)行業(yè)有各自獨(dú)特的行業(yè)門檻，每個(gè)工業(yè)場(chǎng)景在不同行業(yè)、不同企業(yè)中的需求差異較大。人工智能與制造業(yè)深度融合的路徑就是將信息技術(shù)與工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用端結(jié)合。將核心工藝模型化、算法化、代碼化的工業(yè)智能算法平臺(tái)面向工業(yè)場(chǎng)景，可以為底層應(yīng)用提供便捷的開(kāi)發(fā)服務(wù)。

7.云邊協(xié)同將成為工業(yè)智能應(yīng)用產(chǎn)品重要技術(shù)路線

一方面，未來(lái)將豐富的云端業(yè)務(wù)能力延伸到邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)傳感器、設(shè)備、應(yīng)用集成、圖像處理的協(xié)同；另一方面，行業(yè)將在云端與邊緣共同發(fā)力，云邊結(jié)合打造行業(yè)的工業(yè)大腦。算法升級(jí)將由云端完成。

8.工藝裝備的智能化將成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的突破口

未來(lái)核心工藝裝備與人工智能融合，實(shí)現(xiàn)工藝裝備的智能化，將成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的突破口。

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