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          2024智能制造展望:Industry 4.0、AI和自動化的發展

          作者:EEPW時間:2023-12-15來源:EEPW收藏

          隨著業務優先考慮解決方案以緩解不斷減少的勞動力和供應鏈問題帶來的壓力,4.0的演進導致智能制造技術的增加。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202312/453952.htm

          在COVID展示了僵化、龐大流程的不足之后,企業將注意力轉向靈活、適應性系統,傾向于即插即用和互操作性,科技創新者正在迎合這種不斷變化的需求。

          IoT World Today從跨行業公司那里收集了智能制造的預測,探討了他們對未來一年行業變化的期望,新技術的涌現以及企業如何適應不斷變化的格局。

          Roman Freidel,全球制造業中心卓越領導者,Syntax“智能制造在未來一年將迎來變革性的變化。我們更加強調實時數據監控、預測分析和,直接回應市場采用以支持個性化、靈活性和速度為目標的需求不斷增加。

          “我們預計的一個明顯變化是4.0技術的加速采用。這個演進的核心是物聯網(IIoT)。隨著每天連接更多設備和系統,智能工廠將變得更加集成、網絡化,最終變得更加智能。隨之而來的將是傳感器技術、無線網絡和邊緣計算的改進。

          “此外,人工智能()和機器學習(ML)也將推動變革,賦予更明智的決策能力,優化效率并實現預測性維護例程。借助這些技術,智能制造不僅是為了簡化流程,還是為了實現自我優化和自我學習的能力。我們還預計在公司向更加互聯、數據驅動的模型轉變的過程中,網絡安全將受到極大關注?!?/p>

          “啟用遠程操作和虛擬培訓的技術,如增強現實(AR)和虛擬現實(VR),將會變得更受歡迎,可能塑造智能工廠未來的工作人員。

          “盡管這些技術提供了令人興奮的機會,但通向全面實現智能制造的道路并非沒有挑戰。公司預計將面臨的主要挑戰之一是將他們的傳統系統與新技術集成在一起。對于許多客戶來說,這將涉及戰略規劃和投資,以確保平穩過渡和持續的日常運營。網絡安全是另一個重要問題。隨著工廠日益將其機器、資產和流程連接起來,它們變得更容易受到網絡威脅的攻擊。

          “另一個挑戰是技能缺口。新技術帶來了新的能力要求。企業不僅需要培訓掌握這些新技術的工人,還需要關注持續學習環境,以跟上快速發展的技術領域。

          “然而,盡管面臨這些挑戰,潛在的好處遠遠超過了障礙。在智能制造領域,這是一個令人興奮的時刻,我們期待著成為交付數字工廠服務旅程的一部分?!?/p>

          Roger Sands,Wyebot首席執行官“創新的網絡解決方案用于改善用戶體驗,提高運營效率,并為組織提供持久的好處,然而,這些解決方案有時僅在公司意識到它們遇到網絡問題時才會被采用。在制造業,企業將通過利用自動化Wi-Fi監控來加速任何依賴于Wi-Fi的流程的優化,其中對任何網絡性能問題的答案都是實時提供的。

          “到2024年,制造企業將加速采用與其他垂直業務關鍵Wi-Fi部署類似的網絡自動化。制造組織正在利用通過條形碼掃描儀進行的庫存管理解決方案以及用于自動化操作的機器人,這兩者都依賴于高可用性的WiFi連接。

          “我們預計,由于這些環境的動態特性(物聯網爆炸、移動連接和不斷發展的Wi-Fi技術),網絡自動化將成為主流。將會有早期采用者部署蜂窩網絡以補充Wi-Fi。

          “公司可以通過采用網絡自動化解決方案來確保他們始終領先變革。公司采用新的自動化解決方案很重要,但在這樣做的同時,還要確保同時添加任何必要的新基礎設施、設備和/或軟件,以進一步支持技術采用。

          “安全繼續是網絡的一個重要元素,客戶應繼續確保他們的網絡被鎖定,以補充持續的自動化。此外,隨著新的Wi-Fi基礎設施技術的部署(即Wi-Fi 6E),必須更新客戶端以充分利用新技術。

          “與圍繞供應鏈的流行標準敘事相反,在2024年,當制造網絡過渡到Wi-Fi 6E時,供應鏈將不再是制造網絡面臨的主要障礙。相反,最大的障礙將是確保WiFi 6E足夠普及以支持成功實施的時間?!?/p>

          Tom Shoemaker,Propel Software產品營銷副總裁“我們預計2024年將是制造商探索其業務中人工智能潛力的重要一年。

          “制造商將利用人工智能分析來自多個數據源的需求趨勢。找到最早的領先需求指標使他們能夠在競爭對手之前更新產品、確保供應商并調整訂單數量。有了增強的需求可見性,原始設備制造商可以采用更明智的采購和設計戰略,以最大化利潤。

          “根據過去的產品性能和來自現場儀器化產品的物聯網數據流,人工智能可以監視使用模式以預測機器和設備何時可能發生故障,從而實現預防性維護。這減少了停機時間,并有助于增強客戶滿意度。

          “人工智能可以幫助公司確定他們的供應鏈是否面臨各種風險,包括零部件供應、壽命周期結束、供應商質量和合規性。減少風險意味著更少的機會無法滿足客戶承諾、關鍵發布窗口或因產品滯留在生產中而被拖延。

          “通過分析客戶反饋、供應商績效和產品操作數據,人工智能可以為持續工程或未來產品的設計提供信息,從而不斷改進質量。

          “人工智能正在用于使整個設計和銷售流程更加高效,從加速批準時間的簡化決策過程,到確保不會錯過任何步驟的自動流程路由,再到生成式人工智能將詳細的產品規格轉變為通過電子商務渠道分發的客戶面促銷描述。當手動流程通過執行效果相同或更好且時間僅為一小部分的人工智能增強時,消費者和企業都會受益?!?/p>



          關鍵詞: 自動化 工業 AI

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