在数字化转型的迫切需求下，智能制造代表了制造业的关键转型。这不仅是一种选择，也是制造商适应生存和发展的必要条件。如果制造商不使用它，他们的竞争对手肯定会使用它。这一演变以先进技术的整合为标志，特别注重数据的管理和利用，以提高效率，降低成本，改进生产过程。
智能制造势在必行
智能制造实践的驱动因素是显著提高运营效率和节约成本的潜力。根据该行业的许多调查，这是主要目标。其优点是减少机器停机时间，优化库存利用率，提高产量，提高预测准确性，提高劳动效率。这些进步可能落后于利用这些技术获得竞争优势的竞争对手。
了解智能制造
智能化制造意味着将以数据为中心的技术融入制造过程，标志着向工业4.0的过渡。这种演变是基于物联网的(IoT)、人工智能(AI)和机器学习(ML)根植于工业革命的历史进程，从蒸汽动力到电力，再到数字技术。现在，重点是通过连接和先进的计算能力来利用数据。
核心技术及其影响
物联网(IoT)：物联网技术将设备和设备连接到互联网上，实现实时数据收集和分析。通过传感器和互联网机，有助于实现预测性维护、质量控制、供应链优化等。
人工智能和机器学习：人工智能和机器学习在解释大量物联网生成的数据、自动执行复杂任务以及发现有助于改进决策和操作的意见方面发挥着至关重要的作用。当意见与外部公共数据相结合时，可以根据所有信息进行优化决策。
边缘计算：通过处理更接近数据源的数据，边缘计算可以减少延迟，加快决策。它允许智能摄像头和其他设备实时分析数据，并在不依赖云处理的情况下立即采取行动。
5g网络：5g技术的部署对于物联网的实时数据处理需求非常重要。它支持更快的速度、更少的延迟和更多应用程序的容量。
自动化机器人流程(RPA)：RPA使用软件机器人自动执行日常任务，显著减少错误，提高制造过程的效率。
数字双胞胎技术：数字双胞胎创建物理系统的虚拟副本，允许在虚拟环境中模拟、分析和优化过程和产品。
增强现实(AR)：在培训和维护方面，AR通过叠加数字信息来增强现实世界的互动，并通过视觉指示和指导提供显著的好处。
云技术：云平台支持物联网生成的大量数据的存储、管理和分析，促进可扩展、经济、高效的数据处理。
数据管理的重要作用
有效的数据管理是智能制造计划成功的基石。主数据管理(MDM)它解决了数据孤岛的挑战，提供了统一的数据治理平台，保证了数据的高质量，促进了整个组织的有效利用。这对于使用物联网数据非常重要，因为了解传感器数据需要充分了解被监控的资产。没有这些可控和可靠的数据，任何技术的有效性和投资回报都将丧失。即使是人工智能，如果核心只输入坏数据，也会受到限制。
总结
随着制造商向工业4.0的转型，应重点确定需要掌握的具体数据，业务级用户应在集中系统中管理其准确性，共享这些数据，以便有效利用相关工作流程。
智能制造技术的集成不仅可以为企业面向未来提供保障，还可以大大提高效率、生产力和竞争力。走向智能制造的道路并非没有挑战，但只要数据可信，它的好处就会成为制造商在数字时代取得成功的唯一途径。