在21世紀(jì)的今天，我們正在經(jīng)歷著一個(gè)偉大的變革，一個(gè)由數(shù)字技術(shù)引領(lǐng)的產(chǎn)業(yè)革命——智能制造。在這場(chǎng)變革中，大數(shù)據(jù)、人工智能、5G專網(wǎng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和智能機(jī)器人等尖端技術(shù)，正如同照亮前進(jìn)道路的明燈，引領(lǐng)著制造業(yè)從傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型向智能化、自動(dòng)化、靈活化的新時(shí)代邁進(jìn)。生產(chǎn)流程的優(yōu)化、預(yù)測(cè)性維護(hù)、供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品研發(fā)等環(huán)節(jié)，都在這股智能化的浪潮下經(jīng)歷著前所未有的改變。然而，這場(chǎng)變革并非一蹴而就，它需要我們有足夠的理解，深度的探索，以及不斷的實(shí)踐。

本文將從數(shù)據(jù)智能技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用，5G行業(yè)專網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)建和使用，以及智能工業(yè)機(jī)器人的角色等多個(gè)方面進(jìn)行深入探討。并且，數(shù)據(jù)猿就智能制造的一些關(guān)鍵問(wèn)題采訪了樹(shù)根互聯(lián)聯(lián)合創(chuàng)始人&CEO賀東東、美林?jǐn)?shù)據(jù)副總裁于洋、華創(chuàng)資本合伙人陳歡、網(wǎng)易數(shù)帆智能制造業(yè)務(wù)總監(jiān)黃磊磊等多位業(yè)內(nèi)專家，希望為讀者展現(xiàn)智能制造的全貌。

以數(shù)據(jù)智能優(yōu)化生產(chǎn)流程，變革產(chǎn)品研發(fā)與供應(yīng)鏈管理方式

美林?jǐn)?shù)據(jù)副總裁于洋認(rèn)為，IOT、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，使得從數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值信息的能力愈發(fā)強(qiáng)大，成本也逐漸下降，給企業(yè)智能化改造帶來(lái)極大的拓展空間。

接下來(lái)，我們就數(shù)據(jù)智能優(yōu)化生產(chǎn)流程、變革產(chǎn)品研發(fā)與供應(yīng)鏈管理方式來(lái)展開(kāi)更深入地討論。具體來(lái)看，數(shù)據(jù)智能技術(shù)在生產(chǎn)流程優(yōu)化、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品研發(fā)四個(gè)方面發(fā)揮重要價(jià)值。

生產(chǎn)流程優(yōu)化：通過(guò)收集和分析大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程。

現(xiàn)代制造工廠中，生產(chǎn)線上的每一個(gè)設(shè)備都可以通過(guò)傳感器收集大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，環(huán)境參數(shù)，產(chǎn)品參數(shù)等。利用AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以分析這些數(shù)據(jù)，識(shí)別出影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素，并進(jìn)行優(yōu)化。于洋指出，通過(guò)工藝參數(shù)獲取，關(guān)聯(lián)質(zhì)檢數(shù)據(jù)，構(gòu)建工藝因素與質(zhì)量關(guān)聯(lián)度模型，實(shí)時(shí)監(jiān)控調(diào)整工藝保證質(zhì)量穩(wěn)定。

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，我們可以創(chuàng)建更為復(fù)雜的模型，理解和預(yù)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程中各種因素對(duì)輸出的影響。例如，我們可以使用深度學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)和識(shí)別復(fù)雜的模式，預(yù)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程的結(jié)果，然后反向優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)。此外，強(qiáng)化學(xué)習(xí)也是一種潛力巨大的技術(shù)，它可以在生產(chǎn)過(guò)程中不斷地嘗試，學(xué)習(xí)并優(yōu)化決策策略。

設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)：通過(guò)分析設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)設(shè)備可能出現(xiàn)的故障。

預(yù)測(cè)性維護(hù)是通過(guò)分析設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備可能出現(xiàn)的故障。這需要大量的歷史數(shù)據(jù)和復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)，可以在設(shè)備出現(xiàn)故障前進(jìn)行維護(hù)，避免因設(shè)備故障導(dǎo)致的生產(chǎn)停止。預(yù)測(cè)性維護(hù)可以極大地提高設(shè)備的利用率，降低維護(hù)成本。于洋指出，為避免核心設(shè)備故障造成生產(chǎn)停滯，可構(gòu)建設(shè)備健康管理系統(tǒng)，實(shí)時(shí)評(píng)估設(shè)備健康態(tài)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)，視情小修，既避免重大故障，節(jié)約成本又保證生產(chǎn)運(yùn)行穩(wěn)定，提高生產(chǎn)效率等。

供應(yīng)鏈管理：通過(guò)分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)原材料的需求和價(jià)格變化，優(yōu)化庫(kù)存管理。

供應(yīng)鏈管理涉及到供應(yīng)商選擇，采購(gòu)決策，庫(kù)存管理，物流管理等多個(gè)環(huán)節(jié)。每一個(gè)環(huán)節(jié)都可以產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對(duì)于供應(yīng)鏈管理的決策具有極大的價(jià)值。通過(guò)大數(shù)據(jù)和AI，可以預(yù)測(cè)原材料的需求和價(jià)格，優(yōu)化采購(gòu)策略；可以分析供應(yīng)商的表現(xiàn)，選擇更好的供應(yīng)商；可以預(yù)測(cè)產(chǎn)品的需求，優(yōu)化庫(kù)存水平，減少庫(kù)存成本。于洋指出，通過(guò)匹配庫(kù)存、采購(gòu)信息，可實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)規(guī)劃備料與配送，減少資金積壓。

在供應(yīng)鏈管理方面，預(yù)測(cè)模型和優(yōu)化模型都是非常重要的工具。預(yù)測(cè)模型可以預(yù)測(cè)供應(yīng)鏈中各種因素的未來(lái)變化，如原材料價(jià)格、需求量等。優(yōu)化模型則可以根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，以及企業(yè)的目標(biāo)和限制，生成最優(yōu)的決策策略。此外，區(qū)塊鏈技術(shù)也可以在供應(yīng)鏈管理中發(fā)揮作用，它可以提供一個(gè)公開(kāi)、透明、不可篡改的數(shù)據(jù)平臺(tái)，增加供應(yīng)鏈的可追溯性和透明度。

在將智能技術(shù)應(yīng)用于供應(yīng)鏈方面，已經(jīng)有不少企業(yè)有成功的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。以聯(lián)想為例，聯(lián)想研究院人工智能實(shí)驗(yàn)室打造的聯(lián)想供應(yīng)鏈計(jì)劃管理平臺(tái)，可以解決制造業(yè)中多品種小批量，生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)、模式、工藝、產(chǎn)能、物料等約束復(fù)雜情境下的計(jì)劃難問(wèn)題。它能基于業(yè)務(wù)目標(biāo)，運(yùn)用人工智能和運(yùn)籌學(xué)技術(shù)，輸出物料需求計(jì)劃（MRP）、供應(yīng)計(jì)劃（主計(jì)劃）、工廠計(jì)劃（生產(chǎn)計(jì)劃）、車間細(xì)排計(jì)劃，在有限物料和產(chǎn)能的條件下，指導(dǎo)企業(yè)高效合理地計(jì)劃生產(chǎn)。

該平臺(tái)已在聯(lián)寶科技和聯(lián)想全球供應(yīng)鏈的多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中得以落地，與傳統(tǒng)的規(guī)則性APS系統(tǒng)相比，明顯優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在提升交付率、降低資金占用及提高生產(chǎn)效率等核心業(yè)務(wù)KPI，同時(shí)由于能夠快速調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃以應(yīng)對(duì)異常狀況，增強(qiáng)了企業(yè)供應(yīng)鏈的韌性。目前，該平臺(tái)正在以全球最大PC制造商的最佳實(shí)踐為基礎(chǔ)，幫助更多的中國(guó)企業(yè)進(jìn)行計(jì)劃管理。

產(chǎn)品研發(fā)：通過(guò)分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)和顧客反饋數(shù)據(jù)，指導(dǎo)產(chǎn)品研發(fā)。

在產(chǎn)品研發(fā)階段，可以通過(guò)分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)，比如銷售數(shù)據(jù)、競(jìng)品數(shù)據(jù)、消費(fèi)者反饋數(shù)據(jù)等，了解市場(chǎng)的需求和趨勢(shì)，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。另外，也可以通過(guò)AI技術(shù)，對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)進(jìn)行模擬和優(yōu)化，比如通過(guò)有限元分析預(yù)測(cè)產(chǎn)品的性能，通過(guò)遺傳算法優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等。

網(wǎng)易數(shù)帆智能制造業(yè)務(wù)總監(jiān)黃磊磊認(rèn)為，通過(guò)采用大數(shù)據(jù)采集、分析及挖掘技術(shù)，獲取市場(chǎng)的各種信息，包括客戶需求信息、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)態(tài)信息、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)趨勢(shì)等，將市場(chǎng)需求實(shí)時(shí)反饋給產(chǎn)品研發(fā)，可以為企業(yè)制定更加精準(zhǔn)的產(chǎn)品策略、市場(chǎng)策略提供科學(xué)依據(jù)，從而幫助其更好地滿足市場(chǎng)需求。于洋認(rèn)為，通過(guò)獲取市場(chǎng)信息，結(jié)合銷量預(yù)測(cè)、用戶喜好分析等模型，可以實(shí)現(xiàn)基于預(yù)測(cè)的產(chǎn)品改型研發(fā)與靈活生產(chǎn)。

5G+行業(yè)專網(wǎng)，構(gòu)建智能工廠的數(shù)據(jù)“大動(dòng)脈”

在智能工廠中，大量的設(shè)備和系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)地交換數(shù)據(jù)。例如，生產(chǎn)設(shè)備需要向監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)送其運(yùn)行狀態(tài)，供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)需要獲取實(shí)時(shí)的庫(kù)存信息，預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)需要收集設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)等。行業(yè)專網(wǎng)，特別是通過(guò)5G技術(shù)實(shí)現(xiàn)的行業(yè)專網(wǎng)，為智能工廠提供了一條數(shù)據(jù)“大動(dòng)脈”，使得大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)能夠在各種設(shè)備和系統(tǒng)之間高效、可靠地傳輸。

在此，我們重點(diǎn)討論5G行業(yè)專網(wǎng)在智能制造中的應(yīng)用。5G行業(yè)專網(wǎng)的核心技術(shù)包括網(wǎng)絡(luò)切片、大容量低延遲傳輸、邊緣計(jì)算等。網(wǎng)絡(luò)切片能夠在同一物理網(wǎng)絡(luò)上創(chuàng)建多個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)，滿足智能制造中不同應(yīng)用的特定需求。例如，預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)需要高可靠性和低延遲的網(wǎng)絡(luò)，而生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析則需要大容量的數(shù)據(jù)傳輸。邊緣計(jì)算技術(shù)則可以將數(shù)據(jù)處理和分析的功能放在網(wǎng)絡(luò)邊緣，降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，提高數(shù)據(jù)處理的速度。

5G行業(yè)專網(wǎng)的構(gòu)建通常需要與移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商合作，由運(yùn)營(yíng)商提供5G網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，然后在此基礎(chǔ)上構(gòu)建符合特定需求的行業(yè)專網(wǎng)。此外，也可以通過(guò)私有5G網(wǎng)絡(luò)的方式構(gòu)建行業(yè)專網(wǎng)，但這需要投入更多的資源和成本。

目前，5G行業(yè)專網(wǎng)在智能制造中的應(yīng)用已經(jīng)從試驗(yàn)階段進(jìn)入到實(shí)際應(yīng)用階段。一些大型制造企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始在生產(chǎn)線上部署5G行業(yè)專網(wǎng)，一些5G設(shè)備供應(yīng)商和移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商也已經(jīng)推出了針對(duì)制造業(yè)的5G解決方案，幫助企業(yè)更容易地部署和使用5G行業(yè)專網(wǎng)。例如，華為的5G核心網(wǎng)支持端到端的網(wǎng)絡(luò)切片，能夠根據(jù)不同的行業(yè)應(yīng)用需求，提供定制化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。華為的5G智能礦山解決方案，與中國(guó)的煤礦企業(yè)合作，通過(guò)使用5G網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)礦山的無(wú)人駕駛、遠(yuǎn)程控制等智能化應(yīng)用。

進(jìn)一步的，在遠(yuǎn)程操控的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，5G行業(yè)專網(wǎng)首先需要將控制命令實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地傳輸?shù)侥繕?biāo)設(shè)備。由于5G網(wǎng)絡(luò)的超低延遲，這使得控制指令幾乎可以實(shí)時(shí)地被設(shè)備接收并執(zhí)行，這對(duì)于需要精細(xì)操作的場(chǎng)景具有重要意義。同時(shí)，5G網(wǎng)絡(luò)的高可靠性保證了命令傳輸?shù)姆€(wěn)定性，減少了因網(wǎng)絡(luò)故障導(dǎo)致的操控失敗風(fēng)險(xiǎn)。

需要指出的是，雖然5G行業(yè)專網(wǎng)在智能制造領(lǐng)域有很大的應(yīng)用潛力，但目前還處于初級(jí)發(fā)展階段，還有一系列難題需要解決。例如，如何保證網(wǎng)絡(luò)切片之間的隔離，如何進(jìn)行有效的切片管理，如何在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理等。此外，5G行業(yè)專網(wǎng)的安全問(wèn)題也不容忽視。由于5G網(wǎng)絡(luò)連接了大量的設(shè)備和系統(tǒng)，一旦網(wǎng)絡(luò)被攻擊，可能會(huì)對(duì)整個(gè)制造過(guò)程產(chǎn)生嚴(yán)重影響。

織一張嚴(yán)密的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)

如果在上面提到的5G網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，將各種設(shè)備、機(jī)器和系統(tǒng)連接到一起，使它們能夠收集、交換和分析數(shù)據(jù)，就能夠構(gòu)建一張工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。

在智能制造中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的第一步是將各種設(shè)備、機(jī)器和系統(tǒng)連接起來(lái)。這些設(shè)備可能包括生產(chǎn)線上的各種機(jī)器，如機(jī)床、焊接機(jī)、裝配機(jī)器人等；也可能包括環(huán)境監(jiān)控設(shè)備，如溫濕度傳感器、煙霧探測(cè)器等。這些設(shè)備通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)連接到網(wǎng)絡(luò)，形成一個(gè)信息交換和共享的系統(tǒng)。

設(shè)備通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接后，需要一個(gè)平臺(tái)或軟件系統(tǒng)來(lái)管理這些設(shè)備，收集和處理數(shù)據(jù)。這可能包括設(shè)備管理平臺(tái)、數(shù)據(jù)收集和分析軟件、生產(chǎn)管理系統(tǒng)等。這些平臺(tái)和軟件應(yīng)當(dāng)可以滿足企業(yè)的需求，如支持實(shí)時(shí)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)性維護(hù)、自動(dòng)化生產(chǎn)等。

更重要的是，借助工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，可以實(shí)現(xiàn)更高程度的自動(dòng)化生產(chǎn)，這將極大提升整個(gè)制造過(guò)程的效率。傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式通常需要人工參與每個(gè)生產(chǎn)步驟，包括制定生產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)整設(shè)備、檢測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量等。但在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下，這些過(guò)程都可以通過(guò)自動(dòng)化設(shè)備和智能算法來(lái)完成。

自動(dòng)化生產(chǎn)的關(guān)鍵要素應(yīng)該有三步，分別是數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析（作出生產(chǎn)決策），以及生產(chǎn)決策的執(zhí)行。首先，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)，所有設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)以及環(huán)境參數(shù)等信息可以被實(shí)時(shí)收集，構(gòu)成了自動(dòng)化生產(chǎn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然后，就進(jìn)入數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)。描述性分析、預(yù)測(cè)性分析以及優(yōu)化算法等工具，都可以用于從數(shù)據(jù)中生成有用的洞察，這些洞察再反饋給生產(chǎn)過(guò)程，用于指導(dǎo)生產(chǎn)的下一步行動(dòng)。同時(shí)，人工智能技術(shù)，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，可以使系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程，提高生產(chǎn)效率。

收集和分析數(shù)據(jù)后得到的生產(chǎn)決策需要通過(guò)自動(dòng)化的方式執(zhí)行，這是實(shí)現(xiàn)整個(gè)自動(dòng)化生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在這個(gè)環(huán)節(jié)中，人工智能算法和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果被用于控制生產(chǎn)線上的設(shè)備，自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)流程，改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，優(yōu)化物料需求等。

在這個(gè)過(guò)程中，自動(dòng)化控制系統(tǒng)、機(jī)器人技術(shù)、自動(dòng)化設(shè)備等都起著重要的作用。例如，自動(dòng)化控制系統(tǒng)可以接收數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，控制生產(chǎn)設(shè)備的工作狀態(tài)；機(jī)器人技術(shù)可以用于自動(dòng)執(zhí)行一些復(fù)雜的生產(chǎn)任務(wù)；自動(dòng)化設(shè)備可以提高生產(chǎn)的精度和一致性。

那么，現(xiàn)在的生產(chǎn)自動(dòng)化進(jìn)展如何呢？為了更深入的分析生產(chǎn)自動(dòng)化過(guò)程，我們借鑒自動(dòng)駕駛等級(jí)劃分方法，來(lái)對(duì)工廠的生產(chǎn)自動(dòng)化進(jìn)行等級(jí)劃分。

先來(lái)看汽車自動(dòng)駕駛的情況，我們根據(jù)汽車駕駛的自動(dòng)化程度，來(lái)將其劃分為L(zhǎng)0-L5的不同等級(jí)。

同樣的，我們可以依據(jù)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化程度，來(lái)將生產(chǎn)自動(dòng)化劃分為L(zhǎng)0-L5的不同等級(jí)。

目前，大多數(shù)工廠的生產(chǎn)過(guò)程可能在L2到L3之間，工廠里的許多生產(chǎn)任務(wù)都已經(jīng)由自動(dòng)化設(shè)備來(lái)執(zhí)行，但人工監(jiān)控和干預(yù)仍然是必要的。但是，很多小型的工廠和那些生產(chǎn)復(fù)雜產(chǎn)品的工廠可能仍然處于L1或L2的等級(jí)，他們的生產(chǎn)過(guò)程中仍然需要大量的人工勞動(dòng)。

許多現(xiàn)代化的工廠，尤其是汽車制造廠，已經(jīng)部分采用了更高級(jí)別的自動(dòng)化，包括使用機(jī)器人進(jìn)行組裝和焊接，甚至有的工廠已經(jīng)達(dá)到了L4的生產(chǎn)自動(dòng)化等級(jí)。然而，這種高度的自動(dòng)化并不普遍，因?yàn)樗枰罅康耐顿Y，并且可能會(huì)引發(fā)其他問(wèn)題，如失業(yè)和技能轉(zhuǎn)移的問(wèn)題。

在邁向L4到L5級(jí)別的生產(chǎn)自動(dòng)化——也就是無(wú)人工干預(yù)的自動(dòng)化生產(chǎn)——的道路上，我們需要在多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破。

首當(dāng)其沖的就是高級(jí)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。在這種級(jí)別的自動(dòng)化中，生產(chǎn)設(shè)備需要具備能自我學(xué)習(xí)和決策的能力，以自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)過(guò)程，解決復(fù)雜問(wèn)題，并優(yōu)化效率。為此，我們需要研發(fā)出能夠根據(jù)實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策的智能算法。同時(shí)，我們還需要借助機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)的方式預(yù)測(cè)和提前解決可能出現(xiàn)的問(wèn)題。

在追求自動(dòng)化的過(guò)程中，強(qiáng)大的計(jì)算能力也是不可或缺的。我們需要處理海量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理，這都需要大量的計(jì)算能力。

此外，實(shí)現(xiàn)L4到L5級(jí)別的自動(dòng)化生產(chǎn)還需要設(shè)備具備強(qiáng)大的適應(yīng)性和靈活性，使得它們能夠根據(jù)生產(chǎn)條件和需求的變化進(jìn)行自我調(diào)整。這就需要我們研發(fā)出具備強(qiáng)大適應(yīng)性和靈活性的生產(chǎn)設(shè)備和控制系統(tǒng)。為了保證在無(wú)人工干預(yù)的環(huán)境中設(shè)備和人員的安全，我們需要研發(fā)可靠的安全系統(tǒng)。這包括能夠檢測(cè)并預(yù)防設(shè)備故障的系統(tǒng)，以及用于應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的應(yīng)急系統(tǒng)。

更智能的機(jī)器人，無(wú)人工廠的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施

為了實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的自動(dòng)化，我們還需要研發(fā)更高級(jí)的機(jī)器人技術(shù)。這些機(jī)器人不僅需要能夠執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)，并與其他系統(tǒng)協(xié)同工作，還需要有自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化的能力。機(jī)器人的智能化程度，很大程度上決定了整個(gè)生產(chǎn)流程的自動(dòng)化程度。機(jī)器人在智能制造和自動(dòng)化生產(chǎn)中的應(yīng)用日益普遍，其角色和功能也日趨多樣化。

首先，機(jī)器人在物料搬運(yùn)和生產(chǎn)線上的重復(fù)性任務(wù)中發(fā)揮重要作用。這類工作往往需要在規(guī)定的路徑和時(shí)間內(nèi)執(zhí)行相同或類似的任務(wù)，如裝配、搬運(yùn)、包裝等。通過(guò)使用機(jī)器人，這些工作可以得到自動(dòng)化，從而提高生產(chǎn)效率，降低人力成本，同時(shí)減小因人為錯(cuò)誤導(dǎo)致的問(wèn)題。這種應(yīng)用通常需要機(jī)器人技術(shù)、自動(dòng)化控制技術(shù)和物流管理技術(shù)的深度集成。

其次，機(jī)器人還在復(fù)雜的操作和精細(xì)的任務(wù)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，例如焊接、切割、打磨等需要精細(xì)操作的任務(wù)。這類任務(wù)往往需要高精度、高穩(wěn)定性，而人工操作難以達(dá)到的要求。此外，一些工作環(huán)境可能對(duì)人體有害，使用機(jī)器人可以避免人員暴露在危險(xiǎn)環(huán)境中。在這些情況下，機(jī)器人需要配備先進(jìn)的視覺(jué)系統(tǒng)、精確的控制系統(tǒng)和強(qiáng)大的運(yùn)算處理能力。

再次，隨著技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人開(kāi)始在更為復(fù)雜的環(huán)境中工作，如不定式生產(chǎn)線、高變動(dòng)的工作環(huán)境等。這些場(chǎng)景需要機(jī)器人具備更強(qiáng)的自主決策能力，能夠?qū)Νh(huán)境進(jìn)行感知，理解任務(wù)要求，根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整工作方式。這種情況下，機(jī)器人需要具備先進(jìn)的人工智能技術(shù)，包括機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等。

最后，機(jī)器人還在遠(yuǎn)程操控和協(xié)同工作中發(fā)揮著重要作用。隨著生產(chǎn)模式的變革，機(jī)器人需要能夠與人員或其他機(jī)器人協(xié)同工作，共同完成復(fù)雜的任務(wù)。在這些情況下，機(jī)器人需要具備高級(jí)的通信技術(shù)、協(xié)同工作算法和安全保障技術(shù)。

總的來(lái)說(shuō)，機(jī)器人在自動(dòng)化生產(chǎn)中的應(yīng)用涵蓋了從簡(jiǎn)單的重復(fù)性任務(wù)，到復(fù)雜的決策和操作任務(wù)，以至協(xié)同作業(yè)和遠(yuǎn)程操控等各種環(huán)節(jié)，它們無(wú)疑極大地推動(dòng)了智能制造和自動(dòng)化生產(chǎn)的發(fā)展。然而，要實(shí)現(xiàn)真正的自動(dòng)化生產(chǎn)，還需要解決幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。一方面，我們需要進(jìn)一步提升機(jī)器人的智能化水平。另一方面，我們需要建立高效的機(jī)器人協(xié)同工作系統(tǒng)。

此外，我們需要提升機(jī)器人的安全性。在自動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程中，機(jī)器人需要與人員和其他設(shè)備密切交互，如何確保在各種情況下的安全，是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。

網(wǎng)易數(shù)帆智能制造業(yè)務(wù)總監(jiān)黃磊磊認(rèn)為，為了在實(shí)現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化、智能化過(guò)程中，保證數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)安全，避免數(shù)智化帶來(lái)的額外風(fēng)險(xiǎn)，需要從以下幾個(gè)方面入手：

制定數(shù)據(jù)使用、存儲(chǔ)、備份、恢復(fù)等方面的規(guī)定，保證數(shù)據(jù)的完整性、保密性和可用性；確保系統(tǒng)安全。采用先進(jìn)的安全技術(shù)，包括網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)、入侵檢測(cè)、加密技術(shù)等，提高系統(tǒng)的安全性；定期開(kāi)展安全培訓(xùn)，加強(qiáng)員工對(duì)安全意識(shí)的認(rèn)識(shí)，提高員工對(duì)安全問(wèn)題的敏感度和防范意識(shí)；選擇可靠的硬件和軟件設(shè)備，確保其安全性，避免由于設(shè)備安全漏洞導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄露和系統(tǒng)癱瘓等問(wèn)題；制定備份和恢復(fù)計(jì)劃，確保數(shù)據(jù)的安全和可恢復(fù)性，防止因?yàn)閿?shù)據(jù)丟失或系統(tǒng)故障導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷和損失。

此外，還需要建立完善的應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，提前制定好應(yīng)急預(yù)案，確保在事件發(fā)生時(shí)能夠及時(shí)反應(yīng)和處理，最大限度減少損失。通過(guò)以上措施，可以有效保障制造業(yè)數(shù)字化、智能化過(guò)程中的數(shù)據(jù)安全和系統(tǒng)安全，避免數(shù)智化帶來(lái)的額外風(fēng)險(xiǎn)。

最后，我們要關(guān)注機(jī)器替代、生產(chǎn)自動(dòng)化、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)應(yīng)用，所帶來(lái)的潛在大規(guī)模失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，以及如何變革我們的教育、培訓(xùn)體系來(lái)適應(yīng)新的產(chǎn)業(yè)環(huán)境。

正如樹(shù)根互聯(lián)聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO賀東東所說(shuō)，“數(shù)字化的目的，不是機(jī)器換人，而是如何讓人發(fā)揮更大的價(jià)值，讓工廠創(chuàng)造更大的價(jià)值。“

賀東東指出，近幾年，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用越來(lái)越深入廣泛，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為制造企業(yè)普遍的需求，大量企業(yè)特別是中大型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)深入業(yè)務(wù)的方方面面，深刻的改變了企業(yè)的業(yè)務(wù)模式、管理方式。企業(yè)數(shù)字化技能人才需求也隨之而來(lái)的，一方面企業(yè)在導(dǎo)入數(shù)字化系統(tǒng)，進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，需要相關(guān)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)施和運(yùn)維人才；另一方面，業(yè)務(wù)的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)管理，企業(yè)大量的原有崗位人員，都需要理解和掌握新興數(shù)字化工具的使用和運(yùn)維，面臨技能的升級(jí)和轉(zhuǎn)型。

因此，培育更多產(chǎn)業(yè)數(shù)字化人才成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要組成部分。近年，教育部、人社部在中高職、技工院校，也相繼設(shè)置工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新專業(yè)，廣東已有十余所院校開(kāi)設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專業(yè)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)服務(wù)企業(yè)也積極參與，促進(jìn)產(chǎn)教融合。例如，樹(shù)根互聯(lián)專門成立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)教育中心，負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人才培養(yǎng)課程體系，服務(wù)院校及相關(guān)機(jī)構(gòu)培育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化人才，與廣輕工、廣州番職院、廣州輕工技師等一系列院校開(kāi)展產(chǎn)教融合，通過(guò)自身深厚的產(chǎn)業(yè)案例和成熟的平臺(tái)技術(shù)，助力高質(zhì)量的數(shù)字化人才培養(yǎng)。同時(shí)，與樹(shù)根互聯(lián)的生態(tài)企業(yè)、下游客戶拉通，對(duì)接企業(yè)的用人需求，形成人才培養(yǎng)閉環(huán)。

需要指出的是，智能制造正處于快速發(fā)展的關(guān)鍵階段，新技術(shù)、新應(yīng)用層出不窮。在這種情況下，看清楚未來(lái)的發(fā)展方向，對(duì)于企業(yè)而言具有重要戰(zhàn)略價(jià)值。為此，數(shù)據(jù)猿就智能制造的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)、未來(lái)發(fā)展方向，采訪了多位業(yè)界專家。

華創(chuàng)資本合伙人陳歡認(rèn)為，在智能制造領(lǐng)域，以下幾個(gè)發(fā)展趨勢(shì)值得關(guān)注：3D視覺(jué)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，3D相機(jī)讓機(jī)器設(shè)備有了更高效的“眼睛”，能夠更好地感知外部環(huán)境，提升智能化水平；新型傳感器的應(yīng)用進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)采集和分析能力，例如X光傳感器、光纖傳感器、壓力傳感器等多種傳感器的融合使用，可以提供更準(zhǔn)確和全面的數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)設(shè)備狀況、產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)環(huán)境；工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的結(jié)合，從最初的強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)采集，發(fā)展到更注重利用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的智能化的執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)從感知到執(zhí)行的閉環(huán)。例如有的智能化系統(tǒng)可以利用采集到的設(shè)備數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)的控制，在保證效率和效果的前提下，可以降低能耗；數(shù)據(jù)分析和挖掘的價(jià)值逐步體現(xiàn)。智能制造的數(shù)字化系統(tǒng)中積累的數(shù)據(jù)，結(jié)合發(fā)展迅速的人工智能模型，對(duì)設(shè)備工藝參數(shù)優(yōu)化，提升生產(chǎn)質(zhì)量提供決策建議。

此外，陳歡認(rèn)為，智能制造正從單設(shè)備和單生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智能化發(fā)展到整條生產(chǎn)線和整個(gè)工廠的智能化，這意味著不僅各系統(tǒng)之間需要互聯(lián)互通，而且各設(shè)備之間也需要物理上的互聯(lián)互通，讓生產(chǎn)流程能夠進(jìn)一步無(wú)人化和智能化。

展望未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能制造將向更高的自動(dòng)化等級(jí)、更大的數(shù)據(jù)處理能力、更強(qiáng)的自適應(yīng)性和更高的協(xié)同效率等方向發(fā)展，不斷推動(dòng)制造業(yè)的升級(jí)和轉(zhuǎn)型。

文：一蓑煙雨 / 數(shù)據(jù)猿

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿