智能制造趋势 网络安全投资愈发重要

　　当前，通用物联网设备正在改变工业管理与运营，用于特定行业的物联网设备也在变得更加强大。

　　同时，物联网通过与自动化技术、人工智能和云计算的组合用用，真正实现了传统工业向智能制造的转变。在这一转变过程中，人机交互、预测性维护、网络安全、弹性变化、自动化和边缘计算正在成为智能制造的几大关键趋势。

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　　创新的人机界面

　　计算机屏幕，甚至是更原始的显示器仍然在工业领域占主导地位，但这种情况正在改变。

　　在查看设备组件时，增强现实应用可以提供更有价值的反馈，并为员工提供有关制造设备的物联网衍生信息，使公司能够更好地进行管理与维护;虚拟现实也可以使用更传统的技术为工作人员提供强大的可视化功能。

　　VR和AR通常针对特定任务量身定制，随着头戴设备和智能眼镜的普及与价格下降，这些技术将更受欢迎，特别是在工业环境中。

　　网络安全投资愈发重要

　　在早期阶段，物联网在执行任务的过程中时常会出现杂乱无章的情况。同时，对于许多公司而言，安全设备并不被视为重中之重。

　　现在这种情况正在改变，那些即将或已经投资物联网的公司正在越来越多地采取措施确保新的投资免受网络攻击。

　　这种改变的部分原因是因为现在的网络攻击越来越猖獗，越来越有利可图，而安全防范较低的工业设备尤其诱人。

　　制造业公司面临的挑战之一就是确保他们使用正确的安全条例并确保所有操作的合规性，因为没有一步到位的解决方案可以100%保护设备免受攻击者的“入侵”。

　　更灵活的转变

　　由于工业设备停机成本很高，因此，通常情况下，企业会尽可能避免硬件和软件的升级与改造，因此，工业企业的变革有时候会非常缓慢。

　　然而，全面提升效率将迫使企业采取更加灵活的方式进行运营。物联网与人工智能分析有时会导致令人惊讶的结果，因为人工智能对于发现那些人类可能永远不会探索的相关领域非常重要。

　　实体工业的长期转变将会找到更快速适应信息化的方法，而且这一举措在未来几年中将继续增加。

　　更高效的自动化技术

　　自动化一直是工业的核心，数字技术正在扩展这一趋势。企业现在可以依靠低成本设备来补充更广泛的制造组件，而不是投资昂贵的重型设备。

　　随着自动化系统继续证明其价值，企业将会投入更多资金，并看到显著的效率提升和更低的劳动力成本。

　　然而，工人招聘仍将保持强劲，因为即使是高度自动化的系统也需要人们监控进度，并寻找最大限度提高效率的方法。

　　更及时的边缘计算

　　物联网组件收集的大量数据可能令人咋舌，而物联网应用程序中的瓶颈之一就是确保系统能够实时监控必要的信息。

　　因此，物联网运营的一个强大组件将依赖于边缘计算设备，这些设备可在数据被发送到更集中的服务器之前收集、处理并分析数据。

　　虽然服务器或场外云解决方案的投资将继续增加，但边缘设备将在未来得到重大投资，并缓解当今工业环境中常见的一些处理压力。

　　智能制造十大关键技术

　　在智能制造的关键技术当中，智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新;智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂，可以帮助企业实现生产模式的创新;智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新;而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。

　　1.智能产品(Smart Product)

　　智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。

　　2.智能服务(Smart Service)

　　基于传感器和物联网(IoT)，可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。

　　3.智能装备(Smart Equipment)

　　制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。

　　4.智能产线(Smart ProducTIon line)

　　很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，比如轴承。但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。

　　5.智能车间(Smart workshop)

　　一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显著提高设备利用率(OEE)。因此，无论什么制造行业，制造执行系统(MES)成为企业的必然选择。

　　6.智能工厂(Smart Factory)

　　一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划(ProducTIon planning)，并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产(producTIon scheduling)，MES排产的粒度是天、小时，甚至分钟。

　　7.智能研发(Smart R&D)

　　离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是e-works在为制造企业提供咨询服务的过程中发现，很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合;要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验;需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制;需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS(实验室信息管理系统)系统比较广泛。

　　8.智能管理(Smart Management)

　　制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统(HCM)、客户关系管理系统(CRM)、企业资产管理系统(EAM)、能源管理系统(EMS)、供应商关系管理系统(SRM)、企业门户(EP)、业务流程管理系统(BPM)等，国内企业也把办公自动化(OA)作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理(MDM)也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。

　　9.智能物流与供应链(Smart logisTIcs and SCM)

　　制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车(AGV)、智能吊挂系统得到了广泛的应用;而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS(Warehouse Management System，仓储管理系统)和TMS(Transport Management System，运输管理系统)也受到制造企业和物流企业的普遍关注。

　　10. 智能决策(Smart Decision Making)企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI(Business Intelligence，业务智能)技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是EPM(Enterprise Performance Management，企业绩效管理)的范畴。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。