解剖實現智慧制造需要六大關鍵技術（智慧制造六大關鍵技術）

隨著智慧制造概念和策略的推進，智慧制造逐漸從概念宣傳發展到執行階段，而工業物聯網、人工智能、巨量資料、機器人、云端運算和擴增實境等先進技術也不斷出現，數位和實體領域的融合進一步促進了智慧制造的興起和發展。智慧制造的主線是智慧生產，而智慧生產的主要載體是智慧工廠。中國工程院院長周濟簡潔明了地闡述了智慧生產、智慧制造和智慧工廠三者之間的關系。智慧工廠是一個完全連接的靈活制造系統，能根據動態市場需求整合供應鏈和生產線，并在需要時生產出個性化的定制產品。
根據權威市場機構的預測，到二零二五年全球智慧制造市場規模將達到近四億美元。在工業制造業中智慧制造有可能將直接人工成本和間接成本降低百分之十。由此可見智慧制造的價值和未來市場發展都很有潛力，那么實現智慧工廠需要哪些技術呢？

實現智慧制造需要六大關鍵技術

建設智慧工廠的最終目標是實現智慧制造，而智慧制造的關鍵技術也就是搭建智慧工廠這個載體的核心技術。本文解析驅動和實現智慧制造的六項創新技術。

智慧制造六項創新技術：三維打印

過去需要數月的時間設計及組裝產品，并與供應商進行溝通，有了三維打印技術，制造過程變得更加快捷，所需時間大大減少。除了傳統的三維打印材料，如塑膠、玻璃和陶瓷外，還有電子元件及環保材料。三維打印的靈活性及優點可降低使用新材料引起的總費用，并且由于是現場依需求生產產品，因而不必擔心庫存空間不夠。

智慧制造六項創新技術：虛擬實境及可穿戴設備

管理人員透過監控疲勞程度，可以提高員工的安全性，減少受傷的風險并提高生產力。為進一步提高安全性，還可利用可穿戴技術來操作機器，使員工在工作時遠離危險區域。可穿戴技術可以追蹤員工的工作速度，檢測系統效率。

智慧制造六項創新技術：云端運算平臺

利用工業物聯網等云端運算平臺，制造商實現了互連及內部交換信息，供應商與經銷商之間也能夠加強了解。如果將智慧工廠比喻為人體的話，工業物聯網相當于神經系統。
基于云端運算的系統實現了整個開發過程的協合，使員工能夠將更重要的任務排到更高的優先級，從而加快新系統的開發進程。質量管制面板將全球的制造場地連接在一起，并將銷售結果直接報告給現場管理員。

智慧制造六項創新技術：偽造檢測技術

就不同產業的偽造嚴重程度而言制造業排第三位。制造商的平均損失是十九點四萬美元，除此之外偽造還會影響公司的總生產率，導致員工信任度下降并失去客戶的信任。深度神經網絡可用于辨識交易中的偽造，從在線交易中收集資料并進行建模，使制造商能夠標記并預測未來交易中可能出現的偽造風險。

智慧制造六項創新技術：位置檢測技術

追蹤與追溯資產位置及狀態已成為制造中的關鍵一環。自智慧制造和智慧工廠一開始，制造業就采用了先進的定位技術。商品及貨物將透過各種系統，如供應鏈管理、企業資源管理、企業執行管理及其他信息技術系統進行連續追蹤，以提高整體效率。
無線射頻辨識、衛星導航系統及條形碼技術可監控商品的移動。基于位置的服務如無線定位或移動標識可為室外應用提供地理定位方案。

智慧制造六項創新技術：智慧傳感器

以人體為例，智慧傳感器相當于人體的各種感覺器官，用于采集工業環境下各種溫度、濕度、壓力、空間移動和位置等信息。早在二零一三年業界就預測供應鏈中會使用超過兩千萬個傳感器。根據預測到二零二五年工業應用將使用高達二百五十億個傳感器。
智慧傳感器產生極復雜的資料，這些資料成為自動及智慧控制的基礎。有了智慧傳感器，便不再需要遠端處理，提高了智能型機器的生產率及效率。智慧傳感器對于倉庫管理特別有效，能夠監控溫度，檢查貨物是否出現問題，并記錄一些出現問題的參數。

工業物聯網構成智慧制造工廠神經系統

工業物聯網的發展為制造自動化及智慧化提供了新的機會。智慧制造工廠追求人、機器、材料、方法、環境的智慧化高度協調及高效利用。除了智慧設備和智慧生產及執行系統，還需要考慮環境、廠務設備等因素，大量的傳感器用來控制或監控水、電、氣體、塵埃顆粒、溫度、濕度等。但各種傳感器分散、異質、資料格式不統一，甚至是移動的，利用工業物聯網的架構進行智慧化協調是一個很好的途徑。
工業物聯網平臺是將具有感知、監控能力的各類采集或控制傳感器或控制器，以及泛在技術、機器對機器通訊、機器學習和基于云端的分析等技術不斷融入到工業生產的各個環節，透過收集、分析來自新增和原有設備的資料，提高效率并獲得競爭優勢。利用強大的管理運算功能能夠：改善生產過程透明度。利用資料記錄和通訊功能使設備狀態一目了然，從而提高生產力；延長設備壽命，降低成本；拓展控制功能，利用設備端的控制功能替代中控室的中央控制，實現分散化控制。

傳感器構成智慧制造工廠感官網絡

現代工業系統的關鍵元件是傳感器，它將資料發送給控制器、監視器，以及讓工廠能運作的其他設備。傳感器在現代工廠中扮演多種角色，除了為程序控制提供資料，還協助進行質量評估、資產追蹤、甚至保證工人的安全。為了滿足不同的目的，傳感器的種類很多，最常見的有照明、溫度、運動、位置、存在、視覺、力量、流動和化學成分等傳感器類型。實際上每一種不同的過程或環境條件都有適合其測量的類型。
用于資料擷取和處理的微機電系統是一個從三維陀螺儀、加速度計、磁力計和振蕩器，到用于熱、壓力、濕度，以及其他感測元件的龐大傳感器品項。微機電系統溫度、濕度傳感器可用于環境條件的檢測，微機電系統加速度計可用來監測工業設備的振動和旋轉速度。
例如亞德諾微機電系統加速度計在數位振動傳感器等元件中整合了嵌入式射頻收發器，是集訊號處理和通訊功能于一體的解決方案。這類可程序設計元件的功能包括：定期自動喚醒、捕獲時域振動資料；對資料記錄執行快速傳立葉轉換；對立葉轉換結果進行使用者可配置的頻譜分析；透過高效的無線傳輸提供簡單的通過或失敗結果；存取資料和結果，然后返回休眠狀態。
高精準度的微機電加速度計和陀螺儀可以為工業機器人的導航和轉動提供精確的位置信息。這些微機電傳感器將資料饋送到一個神經網絡，用于視覺和其他感知處理，幫助工廠機器人理解其所處的環境，以及周遭世界中是否發生了某些變化。

機器人組成智慧制造工廠四肢

工業機器人是智慧制造的重要組成部分。在智慧工廠中無須大型生產設備，也不必擁有龐大的供應線和大的勞動力，只是利用高效的工業機器人，便可降低運輸成本和交付周期。工業機器人透過更高整合的制造流程，利用內建傳感器、資料記錄，以及基于云端的實時啟發和運算，可以進行穩定的改進和調整，從而改善生產。利用增強型機器學習和人工智能系統，智慧制造技術可以學習如何更快地生產產品，減少了浪費避免了復雜的設置。
工業機器人在智慧工廠中的整合不僅僅指設備和系統本身的整合，還包括機器和人的協調融合。通過革新的人機界面和遠端輔助實現，推動對話模式的變革也是智慧工廠的目標之一。
在現代工業越來越多的應用場景中，傳統工業機器人正在被協作型機器人取代，或由協作型機器人提供支援。協作型機器人在生產過程中與人類一起工作，不再像傳統的工業機器人那樣與配備防護裝置的人類同事分開。相較于傳統的工業機器人，協作型機器人更小、使用更靈活，并且更易于程序設計，甚至能自學習程序設計。
波士頓咨詢公司的專家認為，來使用機器人將使員工的工作效率提高百分之三十。協作型機器人不會取代人類工作，而是作為輔助讓工作人員能夠在新的活動領域執行新任務，如為機器程序設計及在自動化生產過程結束時進行質量控制等。
目前機器人的生產廠商很多，整合有一定的異質性，但相關的產業規范使整合復雜度降低了很多。很多設備廠商都遵循產業標準，比如交互協定。例如英飛凌的工廠在采購設備時就把交互協定要求、消息串流內容要求作為采購的標準之一，同時在內部建立基于快速乙太網絡的實時消息分發和訂閱機制。將新設備編入設備號、連通網絡，就可以直接整合到系統，利用實時消息系統與系統及其他機器互通，實現狀態報告、參數報告、結果資料報告、警報信息報告、指令接受、參數修改等。

人工智能系統是智慧制造運算大腦

在未來的智慧工廠中人工智能將無處不在、無所不在和無形而在。人工智能將用于管理整個輸入和輸出、運作機器人，并透過利用率管理和預測性維護使裝配線滿載運作。在智慧制造工廠中數字化是關鍵，但其目的不是產生海量資料而是利用海量資料，英飛凌半導體(無錫)信息技術總監曹翃認為數字化就是利用資料的產生和分析來獲得知識，從而作出預測和自動化決策，達到制造的人、機器、材料、方法的高效利用，最大化價值鏈效益。
有了巨量資料的支撐透過人工智能分析方法和算法，例如機器學習、預測分析或多變數統計，一切會變得更為精準。例如人工智能集合生產執行系統，處理結構化、非結構化及海量分布的實時信息，實現智慧的預測性維護，并透過自動的X光影像辨識來提高產品質量，釋放勞動力。機器學習是人工智能的一個分支，它在現實應用中無處不在，特別是在智慧制造中。重復性的人工任務最終將由智能型機器來處理，而不再要求員工之間建立深厚的情感聯系。除此之外瑞薩電子的解決方案也能嵌入在已有的制造裝置中，它不需將龐大的傳感器資料上傳至網絡，而是在終端透過人工智能判斷設備是否產生異常，瑞薩電子中國產業解決方案中心經理戴其宏介紹該解決方案僅將判斷結果告知生產管理系統，因此可以在不過多占用網絡頻寬的狀況下，實現實時自主控制。
人工智能技術正在將更多的智慧和資料分析推向邊緣。目前人工智能對聲音及語言的處理更加類似人類的功能，而在基于云端和網絡的軟件領域也將出現更多的應用。一些新的人工智能應用正在物聯網中開拓和創造一個新的利基，但并非所有終端節點都需要高階功能。

邊緣和云端的安全是慧制造最大挑戰

智慧制造中會產生大量資料，一些資料需要在距離互連系統較近的邊緣位置進行分析，另外一些具有相關性的資料則需要饋送到資料中心或云端進行處理，這就帶來了節點安全、通訊網路安全、傳輸資料安全及身份認證等問題。
從云端的角度來看其安全性與傳統企業內部網絡相似，曹翃強調云端服務需要保證資料中心的物理安全，以及網絡防火墻的安全，并具備抗外部攻擊的能力，確保賬號、框架和平臺的安全。隨著云端的發展，海量異質設備的接入對業務實時性、應用智慧化，以及安全與隱私提出了嚴格的要求，隨之引入了邊緣運算。為保護邊緣端的資料安全，智慧制造需要將系統保持為最新狀態，并安裝安全軟件更新。軟件與硬件相結合的安全解決方案可確保互連機器與通訊節點受到保護。對于大多數系統有廉價且簡單的方法可顯著提高安全性等級。
在設備層面，控制設備上執行的軟件尤為重要。這可以透過控制如何將新軟件程序設計到設備中的機制來實現，特別是需要關閉界面并實施安全的引導載入程序。在通訊層面啟用通訊協議中的安全性功能至關重要。諸如藍牙等無線協議，以及傳輸層安全功能都提供了相當好的安全性，在開發過程中可以直接使用。在系統層面支援軟件分發機制非常重要，因為時間會影響大多數嵌入式設計的安全性。隨著時間的推移，黑客變得越來越強大。今天花費一千美元左右可發動的攻擊，比十年前用同樣規模的資金發動攻擊產生的威力更大。因此將系統的使用壽命周期納入考慮范疇至關重要。能夠與未來黑客抗衡的唯一方法是設計具有可升級的安全系統，并在產品整個生命周期中透過遠端升級方式對系統進行升級。

智慧制造六大關鍵技術結語

智慧制造不是單純地使用智慧裝備，也不是簡單地用自動化及數字化技術改造傳統的制造業就可以成功，智慧工廠是各種新技術協同作用創新的結果。業界在傳感器、無線連接、機器對機器通訊、機器學習和基于云端的分析和安全性等幾個領域已取得顯著進展。在通訊和連接領域，新的標準和通訊協議不斷涌現，第五代通訊技術也開始進入工廠車間。可以說夢想中的智慧制造工廠正一步步走入現實。
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