在过去的一个世纪里，制造业发生了很大的变化。 随着新的、先进的技术推动行业向前发展，制造业显然正在走信息化和自动化的道路。人工智能和机器学习、传感器和物联网等技术正在从根本上改变制造业的运作方式。 随着所有这些变化，了解推动行业向前发展的趋势非常重要，这样我们的业务才能适应和发展。

智能制造：追求完美

在所有行业中，最有效的解决方案通常是最佳选择。这同样适用于制造。推动行业走向未来的创新技术植根于理想的解决方案。在工厂生产特定产品的完美解决方案是什么？我们离这个理想有多近？

智能制造的理念是完全自动化的工厂，布局经过人工智能优化。人为干预为人为错误留下了空间，因此必须尽可能减少。理论上，这类工厂也更安全，因为人类工人不会面临短期或长期伤害的风险。

这个理想目前还不能完全实现，但 2022 年的许多制造技术都非常接近实现这一目标。根据《财富商业洞察》的数据，2021 年全球智能制造市场规模为 2495.6 亿美元，预计 2022 年将增至 2778.1 亿美元。这些创新技术预计只会加速该行业的增长，因此了解其中的细微差别非常重要这些技术以维持具有竞争力的业务。

2022 年推动智能制造的技术

智能制造涵盖了一系列不同的技术。这些通常分为机器人技术、人工智能和物联网。这些类别中存在各种技术，并且它们经常以各种方式重叠。例如，制造业中的许多人工智能技术依赖于物联网传感器提供的数据。

机器人过程自动化

不要与物理硬件机器人技术混淆，机器人过程自动化可以自动化软件任务以简化员工的手动工作。可以自动化的一些类型的任务是：

后台任务：

●AR/AP追踪

●供应商管理

●库存管理

机器人过程自动化可以帮助更多的应用，但是自动化诸如此类的各种任务的可能性是 2022 年智能制造的一项重要技术。围绕该主题的一个共同主题是聊天机器人个性化的概念。对话式人工智能有可能极大地自动化员工的客户服务、故障排除和报告服务。

人工智能和机器学习

人工智能在智能制造中的作用是效率问题。复杂的 AI 和机器学习 (ML) 算法旨在充分利用现有技术，让机器运行更长时间，并找到方法让工厂在产生最低成本的同时提高生产力。制造业中最受欢迎的机器学习用例之一是预测性维护。等待进行维护直到机器发生故障对企业来说代价高昂。然而，结合特殊的物联网传感器，可以应用机器学习算法来预测机器何时应该提前维修，然后才能发生故障。ML 在制造中还有许多其他用例，例如用于视觉检查的机器视觉。

数字孪生

数字双胞胎的概念来自我们如何使用人工智能的理想主义性质。如果我们正在寻找设置生产线的最有效方式，那么很难测试我们布局的效率。

为了解决这个问题，数字孪生的概念将测试过程数字化。通过将我们的工厂车间数字化为基于现实的模拟，我们的生产线部件可以在模拟中重新排列和修改，以寻找最优化的布局。然而，数字双胞胎并不像模拟。与静态模拟不同，工程师可以查看基于真实世界条件的数据。这些数据来自现实世界中的传感器。这确保了数字孪生基于现实以获得更准确的画面。

云技术

出于多种原因，制造商正转向将数据安全地存储在云存储网络上。一个特别的原因是，制造商可以从世界任何地方安全地按需访问数据。另一个原因是在云中存储数据比在现场存储更便宜。当企业将数据安全地存储在云中时，他们可以降低每个生产站点的 IT 支持和存储硬件的费用成本。云存储还具有高度可扩展性和弹性。如果需要更多存储空间，则可以轻松添加更多存储空间。对于物理现场存储，这可能不是那么容易。

在为某些服务执行云迁移时需要考虑一些挑战，但最终收益远远超过成本，具体取决于您的业务性质。虽然云有很多好处，但始终存在安全风险。请记住，您应该注意云基础架构的安全性以保护您的数据。

物联网 (IoT)

许多人认为人工智能是一种游戏，它会自行改变技术。然而，人工智能和机器学习技术严重依赖数据。近年来，人工智能在制造环境中变得如此有用的原因之一是物联网的进步。更具体地说，工厂中传感器的普及有助于为预测性维护、数字双胞胎、自动电源管理和计算机视觉驱动的质量保证等人工智能应用提供动力。

物联网技术在工业领域变得越来越流行的另一个原因是无线连接技术的进步。 6 GHz Wi-Fi 使许多小型设备网络之间的连接在室内环境中更加可行。然而，许多公司在今年将面临的挑战是应对当前的芯片短缺。这导致新设备的采购稀缺。

2022年，许多创新技术将重塑我们对智能制造的看法。世界各地地区和国家之间日益激烈的竞争导致了制造技术的革命，这种进步将持续到未来。