智能制造未來的十大方向
來源：未知 日期：2018-10-25 點擊：次
我們都知道，因為有了智能制造，所以實現了制造行業整個價值鏈的智能化和創新，從而做到了信息化和工業化的高度化融合。
當從當前來看，我們的智能制造中最關鍵的智能這個環節依然處在很基礎很Smart的層次，智能制造系統應該完備數據的采集，進行自我數據的處理和分析，能夠準確的去執行指令，實現一個閉環的反饋。智能制造系統需要能夠實現自主的去學習、發現問題、去感知、去自我決策，最終自我不斷的優化這么一個過程。
在智能制造發展中我們可以發現，智能制造可以給企業帶來商業模式、生產模式、運營模式上的創新。
智能產品和智能服務可以幫助企業帶來創新，帶來新的商業模式。智能的裝備和智能產線投入到智能車間以及智能工廠之中，可以幫助企業去實現生產模式的創新。智能研發和管理，智能物流等都可以幫助從根本的運營模式中獲得創新。所以在智能制造中又是個技術是不可或缺的，對于制造企業來說，應該理性的去看待這些技術，并投入應用。
我們說的智能產品一般說的是具有記憶、感知、計算和傳輸功能的產品，比如智能手機、無人機、智能家電、智能汽車等等。他們都是包含了很多智能的軟硬件，從而達到智能化，對于制造企業來說，應該去考慮如何在自己的產品中加入到智能化的單元，給自己的產品做到價值的提升。
通過傳感器和物聯網，我們就可以感知到產品的狀態，從而進行維護和預防，及時的做到幫助客戶去更換零部件等等，這種方式演變成一種新的商業機會，智能服務。對于企業，可以采集產品的運營數據，可以幫助到企業進入市場的營銷決策，同時，企業通過客戶服務的交流平臺，開發智能服務，針對購買的產品做有效的服務，鎖定用戶，開展營銷服務。
智能裝備對于制造企業來說，至關重要，也是未來進入到工業4.0中不可不跨越的一道門檻。制造裝備經過了幾次工業化革命后，從機械裝備演變到了數控裝備，現在需要演變到只能裝備。智能裝備應該具備檢測功能，去做補償加工出現的誤差，可以有效的提高加工的精度等等。以前的機械裝備對環境要求比較高，現在由于有了閉環的檢測和補償，對環境的要求變得相對來說比較低。
近年來，我們發現很多企業都很依賴自己工廠里的自動化生產線，比如化工、食品、電子組裝等等都應用到自動化的生產線。但是目前來說，裝備制造企業目前都還是離散制造為主。很多企業都認為技術改革是簡歷自動化生產線，其實是錯誤的觀念。正確的是自動化生產線也可以分成剛性和柔性的自動化生產線。柔性的生產線會簡歷緩沖，可以提高生產的效率。
通常來說，一個車間會擁有好幾個生產線，這些生產線大部分都是生產相似的產品，或者是和上下游的裝配關系。如果要實現智能車間，那么就要對生產所有狀況都要進行收集、分析，比如設備的狀態、能源的小號、物料的小號、生產的質量這些信息進行信息實時的采集，最后進行高效率排產，從而達到最高的效率。
一個工廠通常由多個車間組成，大型企業有多個工廠。作為智能工廠，不僅生產過程應實現自動化、透明化、可視化、精益化，同時，產品檢測、質量檢驗和分析、生產物流也應當與生產過程實現閉環集成。一個工廠的多個車間之間要實現信息共享、準時配送、協同作業。一些離散制造企業也建立了類似流程制造企業那樣的生產指揮中心，對整個工廠進行指揮和調度，及時發現和解決突發問題，這也是智能工廠的重要標志。智能工廠必須依賴無縫集成的信息系統支撐，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系統。大型企業的智能工廠需要應用ERP系統制定多個車間的生產計劃(ProducTIon planning)，并由MES系統根據各個車間的生產計劃進行詳細排產(producTIonscheduling)，MES排產的力度是天、小時，甚至分鐘。
離散制造企業在產品研發方面，已經應用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具軟件和PDM/PLM系統，但是很多企業應用這些軟件的水平并不高。企業要開發智能產品，需要機電軟多學科的協同配合;要縮短產品研發周期，需要深入應用仿真技術，建立虛擬數字化樣機，實現多學科仿真，通過仿真減少實物試驗;需要貫徹標準化、系列化、模塊化的思想，以支持大批量客戶定制或產品個性化定制;需要將仿真技術與試驗管理結合起來，以提高仿真結果的置信度。流程制造企業已開始應用PLM系統實現工藝管理和配方管理，LIMS(實驗室信息管理系統)系統比較廣泛。
制造企業核心的運營管理系統還包括人力資產管理系統(HCM)、客戶關系管理系統(CRM)、企業資產管理系統(EAM)、能源管理系統(EMS)、供應商關系管理系統(SRM)、企業門戶(EP)、業務流程管理系統(BPM)等，國內企業也把辦公自動化(OA)作為一個核心信息系統。為了統一管理企業的核心主數據，近年來主數據管理(MDM)也在大型企業開始部署應用。實現智能管理和智能決策，最重要的條件是基礎數據準確和主要信息系統無縫集成。
我們都知道制造企業內部的活動比如采購、生產和銷售流程都跟隨著物料的流動，所以，制造企業開始發現，物流的自動化也變得越來越重要，自動化立體倉庫、AGV、智能吊掛系統都被紛紛的加入到了自己制造環節中。
而在制造企業和物流企業的物流中心，開始普及智能分揀、堆垛機器人、自動輥道系統等等。WMS（倉儲管理系統)和TMS(運輸管理系統)也受到制造企業和物流企業的高度關注。
企業在運營過程中，產生了大量的數據。一方面是來自各個業務部門和業務系統產生的核心業務數據，比如與合同、回款、費用、庫存、現金、產品、客戶、投資、設備、產量、交貨期等數據，這些數據一般是結構化的數據，可以進行多維度的分析和預測，這就是BI(BusinessIntelligence，業務智能)技術的范疇，也被稱為管理駕駛艙或決策支持系統。同時，企業可以應用這些數據提煉出企業的KPI，并與預設的目標進行對比，同時，對KPI進行層層分解，來對干部和員工進行考核，這就是EPM(Enterprise PerformanceManagement，企業績效管理)的范疇。從技術角度來看，內存計算是BI的重要支撐。
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