當前我國製造業正處於從傳統生產模式向數字化、網聯化、zhinenghuadexinfazhanjieduan。zaiwoguozhiliyutanzhonghedezhanlvebeijingxia，zhinengzhizaodefazhanshiwoguoshixiantanzhonghedeguanjian
，yeshiwomencongzhizaodaguozouxiangzhizaoqiangguodezhongyaoyibu。一方麵，AI賦能製造業能通過提高良率、降低原材料損耗等方式來降低生產成本
，減少碳排放；另一方麵，人工智能可通過全自動化、動態監控等方式提高各生產環節的效率，由此實現降本增效，雙重發展。

業內有專家認為

，AI賦能製造業，可以從以下五個環節得以體現：1）設計端，仿真係統提升研發效率；2）生產端，智能機器人提高生產效率
；3）運維端，AI算法智能預測
；4）檢測端，機器視覺增強檢測精準度；5）物流端
，智慧物流提升運輸配送效率。

AI賦能製造降本提效的必要性

智能製造是將物聯網、雲計算
、AI等新一代信息技術應用於生產製造全生命周期，以通過自主深度感知、自主優化決策和自主精準執行提升製造各環節效率。製造業企業智能化轉型可通過數字化
、網聯化、智能化三步實現。工廠可以通過數字化、網聯化、智能化的層層遞進
，實現“智能工廠”轉型
，進一步優化全行業生態。

► 數字化：采集海量數據，“感受”工業過程。工業傳感器作為工業數據的“采集感官”


，多類別、廣應用為智能化奠基
；

► 網聯化：通過互聯互通、高速傳輸、雲端計算，打破“信息化孤島”。一方麵打通工廠內部的數據流
；另一方麵進一步打通供應鏈各個環節數據流，最終實現產品全生命周期數字化；

► 智能化：提高自主決策水平，通過對生產過程中海量數據信息進行自主理解，學習沉澱形成知識，最終由智能設備自主執行。

總結來看，借助於高速通信網絡和雲計算平台可實現海量數據的彙集，這有助於AI技術的廣泛采用。通過應用深度學習等AI技(ji)術(shu)，製(zhi)造(zao)業(ye)未(wei)來(lai)有(you)望(wang)實(shi)現(xian)自(zi)主(zhu)智(zhi)能(neng)決(jue)策(ce)。智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)的(de)核(he)心(xin)也(ye)是(shi)在(zai)海(hai)量(liang)工(gong)業(ye)數(shu)據(ju)的(de)基(ji)礎(chu)上(shang)，通(tong)過(guo)對(dui)數(shu)據(ju)的(de)深(shen)度(du)集(ji)成(cheng)和(he)分(fen)析(xi)
，實(shi)現(xian)智(zhi)能(neng)化(hua)的(de)決(jue)策(ce)，並(bing)通(tong)過(guo)柔(rou)性(xing)生(sheng)產(chan)、動態調控、網聯協同等新型製造模式，提高資源配置效率。

設計端：數字化設計軟件集成AI模塊實現高效模擬仿真研發

仿真設計係統通過集成AImokuai，keyisuoduanyanfazhouqi。weilaidegongchanghuiweiwuliduixiangchuangjianshuzihuadexunimoxing
，laiyingsheqizaixianshizhongxingwei。zhenghezhizaoliuchengdeshuziluanshengshengchanxitong，keyijiangchanpinshejidaoshengchanzhizaodequanguochengshuzihua

，tishengchanpindekekaoxinghezhizaoxiaolv。qizhong，chanpinshejijieduanjuyougaobuquedingxinghegaochengbendetexing，jiyushuziluanshengjishudeshejifangzhentongguobimianzhongfujinxingwuliyuanxingceshibinggaijinzhiliang，jiangdilechanpinkaifachengbenbingsuoduanlechanpinkaifashijian。

數字孿生與AI結合，可進一步提升設計研發的效率：1）數字孿生模型中積累的數據可以在人工智能模型中實現知識積累和沉澱
，為AI決策提供數據支持；2）AI模型的決策結果也可以在數字孿生模型得到反複仿真和驗證，為AI決策提供低成本試錯和優化機會
，不斷提升其可靠性

；3）由於目前仿真係統要求用戶對仿真優化算法和仿真建模工具有較深入的了解，非仿真專業人士難以優化大量參數，而利用AI技術可以幫助研發人員進行選擇。將AI模塊（如機器學習模塊）集成到設計軟件，可以實現高效的模擬仿真分析；因此，研究人員可以在研發階段以低成本進行大量驗證和模擬，或進行數字化自動研發，提升研發效率，大幅縮短研發周期。

西門子專家在慕尼黑上海電子生產設備展現場講解數字孿生技術

生產端：大數據與及其自動化大幅提升生產力

人工智能賦能下的智能製造提供了大數據信息處理
、機器視覺信息獲取等功能，為生產環節帶來新的生產力
，提升生產效率。

► 大數據信息處理：工(gong)業(ye)生(sheng)產(chan)中(zhong)產(chan)生(sheng)的(de)海(hai)量(liang)數(shu)據(ju)將(jiang)與(yu)工(gong)業(ye)雲(yun)平(ping)台(tai)相(xiang)連(lian)
，采(cai)用(yong)分(fen)布(bu)式(shi)架(jia)構(gou)進(jin)行(xing)分(fen)布(bu)式(shi)數(shu)據(ju)挖(wa)掘(jue)
，提(ti)煉(lian)有(you)效(xiao)生(sheng)產(chan)改(gai)進(jin)信(xin)息(xi)
，最(zui)終(zhong)將(jiang)用(yong)於(yu)預(yu)測(ce)性(xing)維(wei)護(hu)等(deng)領(ling)域(yu)。

► 機器視覺：機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)通(tong)過(guo)計(ji)算(suan)機(ji)模(mo)擬(ni)人(ren)的(de)視(shi)覺(jiao)，基(ji)於(yu)提(ti)取(qu)的(de)信(xin)息(xi)進(jin)行(xing)處(chu)理(li)與(yu)理(li)解(jie)。隨(sui)著(zhe)工(gong)業(ye)生(sheng)產(chan)複(fu)雜(za)程(cheng)度(du)的(de)不(bu)斷(duan)加(jia)深(shen)


，越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)的(de)微(wei)加(jia)工(gong)生(sheng)產(chan)流(liu)程(cheng)不(bu)斷(duan)湧(yong)現(xian)
，隨(sui)之(zhi)而(er)來(lai)的(de)是(shi)大(da)量(liang)不(bu)可(ke)控(kong)製(zhi)的(de)磨(mo)損(sun)和(he)消(xiao)耗(hao)。為(wei)了(le)保(bao)證(zheng)生(sheng)產(chan)精(jing)度(du)
，機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)被(bei)廣(guang)泛(fan)用(yong)於(yu)零(ling)部(bu)件(jian)的(de)尺(chi)寸(cun)測(ce)量(liang)與(yu)定(ding)位(wei)與(yu)工(gong)序(xu)間(jian)自(zi)動(dong)化(hua)等(deng)工(gong)序(xu)。

其中
，上下料機器人可以精準物料產品傳輸、協作式機器人完成柔性高效人機協作

、倉儲機器人對柔性物料產品傳輸等
，都是自動化機器人為生產環節帶來新生產力提升效率的普遍體現。

運維端：工業大數據+AI算法智能預測設備異常

zhizaoyezuoweizichanmijixingxingye，shixianqiyezichanzaiqishengmingzhouqineidejiazhizuidahuayouweizhongyao。xiangjiaoyuzichanhuoshengchanshebeichuxianguzhanghoujinxingweihu，shiqianyucexingdeweihu，youzhuyutigaoshengchanli
，bimiandangjidailaidesunshi，jiangdishebeiyunyingheweihuchengben。

預測性維護是指基於被監測設備、物料、環境的信息
，預測諸如設備剩餘使用壽命、物(wu)料(liao)良(liang)率(lv)等(deng)指(zhi)標(biao)。預(yu)測(ce)性(xing)維(wei)護(hu)係(xi)統(tong)可(ke)以(yi)預(yu)測(ce)昂(ang)貴(gui)的(de)維(wei)修(xiu)需(xu)求(qiu)或(huo)嚴(yan)重(zhong)故(gu)障(zhang)，並(bing)在(zai)發(fa)生(sheng)嚴(yan)重(zhong)損(sun)壞(huai)之(zhi)前(qian)啟(qi)動(dong)預(yu)防(fang)措(cuo)施(shi)。服(fu)務(wu)部(bu)門(men)可(ke)以(yi)快(kuai)速(su)反(fan)應(ying)

，更(geng)換(huan)特(te)定(ding)零(ling)件(jian)
，或(huo)者(zhe)提(ti)前(qian)進(jin)行(xing)維(wei)護(hu)工(gong)作(zuo)，從(cong)而(er)達(da)到(dao)預(yu)測(ce)性(xing)維(wei)護(hu)降(jiang)低(di)企(qi)業(ye)生(sheng)產(chan)成(cheng)本(ben)的(de)目(mu)的(de)。

以(yi)半(ban)導(dao)體(ti)生(sheng)產(chan)為(wei)例(li)
，設(she)備(bei)通(tong)常(chang)包(bao)括(kuo)大(da)量(liang)的(de)零(ling)部(bu)件(jian)，通(tong)常(chang)在(zai)生(sheng)產(chan)廠(chang)商(shang)所(suo)存(cun)的(de)零(ling)部(bu)件(jian)有(you)限(xian)
，如(ru)果(guo)由(you)於(yu)磨(mo)損(sun)導(dao)致(zhi)生(sheng)產(chan)停(ting)止(zhi)生(sheng)產(chan)公(gong)司(si)往(wang)往(wang)要(yao)看(kan)零(ling)部(bu)件(jian)的(de)交(jiao)期(qi)才(cai)能(neng)恢(hui)複(fu)生(sheng)產(chan)，這(zhe)個(ge)時(shi)間(jian)有(you)可(ke)能(neng)是(shi)一(yi)周(zhou)或(huo)者(zhe)一(yi)個(ge)月(yue)甚(shen)至(zhi)更(geng)久(jiu)。如(ru)果(guo)可(ke)以(yi)預(yu)測(ce)到(dao)零(ling)部(bu)件(jian)的(de)更(geng)換(huan)時(shi)間(jian)
，通(tong)過(guo)安(an)排(pai)及(ji)時(shi)的(de)設(she)備(bei)維(wei)護(hu)，生(sheng)產(chan)企(qi)業(ye)隻(zhi)需(xu)在(zai)預(yu)先(xian)安(an)排(pai)的(de)設(she)備(bei)維(wei)護(hu)時(shi)間(jian)更(geng)換(huan)即(ji)可(ke)避(bi)免(mian)無(wu)法(fa)控(kong)製(zhi)的(de)產(chan)能(neng)損(sun)失(shi)。

隨(sui)著(zhe)工(gong)業(ye)大(da)數(shu)據(ju)的(de)完(wan)善(shan)以(yi)及(ji)數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)能(neng)力(li)不(bu)斷(duan)提(ti)升(sheng)
，基(ji)於(yu)設(she)備(bei)機(ji)理(li)模(mo)型(xing)和(he)產(chan)品(pin)數(shu)據(ju)挖(wa)掘(jue)，尤(you)其(qi)是(shi)利(li)用(yong)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)和(he)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)建(jian)立(li)分(fen)析(xi)模(mo)型(xing)，開(kai)展(zhan)基(ji)於(yu)規(gui)則(ze)的(de)故(gu)障(zhang)預(yu)測(ce)、工藝參數優化、設備狀態趨勢預測等單點應用。根據ARC Advisory Group分析，利用傳統方法隻能預防約18%的故障
，而其他約82%的de故gu障zhang是shi偶ou然ran發fa生sheng的de。但dan是shi，人ren工gong智zhi能neng技ji術shu結jie合he巡xun檢jian機ji器qi人ren構gou建jian可ke預yu測ce性xing維wei護hu模mo型xing
，不bu僅jin減jian少shao維wei護hu人ren員yuan成cheng本ben，更geng能neng提ti早zao發fa現xian故gu障zhang，降jiang低di工gong廠chang的de運yun營ying成cheng本ben，保bao證zheng企qi業ye生sheng產chan效xiao率lv的de提ti升sheng，減jian少shao額e外wai能neng耗hao
，助zhu力li碳tan中zhong和he。

檢測端：AI+機器視覺助力檢測環節提質增效

傳統的檢測環節通常由人工完成，存在檢測效率低、識別錯誤率相對較高等問題，傳統的機器視覺方案在碎片化的工業生產中仍麵臨定製化成本高、周期長、參數標定複雜導致使用不方便等問題。AI借助圖像處理技術進行識別
，利用訓練出的模型進行質量檢測
，減少人工成本的同時提高精準度，助力製造業實現降本增效。AI+機器視覺的檢測方案有良好的延展性以及統一的標準，並能夠減少人力成本、提高檢測效率，同時普通用戶能對AI工業質檢平台進行個性化操作，保證使用的便捷性。

日聯科技在線式X-Ray檢測設備

► 良好的延展性和統一的標準：機ji器qi學xue習xi是shi人ren工gong智zhi能neng的de實shi現xian方fang法fa之zhi一yi

，機ji器qi學xue習xi模mo型xing一yi旦dan訓xun練lian出chu，能neng夠gou快kuai速su部bu署shu到dao工gong廠chang的de每mei台tai設she備bei，既ji能neng保bao證zheng檢jian測ce的de實shi時shi性xing要yao求qiu
，又you能neng保bao證zheng工gong廠chang檢jian測ce精jing度du的de標biao準zhun統tong一yi。

► 減少人力成本
，提高檢測精度和速度：機器學習模型隨著數據的增加逐漸迭代，從而能保證越來越高的精度和速度 ，在一些精密工業品的識別上具備優勢。隨著時代的變化
，願意從事工資低、工作重複枯燥質檢的工人越來越少
，AI工業質檢有助於製造企業降低人力成本和增加效率。

► 定製化程度高，用戶界麵易上手：目前，AI技術在檢測端產業化落地的主要產品之一是AI工業質檢平台。AI工業質檢平台是對工業視覺檢測推出的集模型訓練和預測於一體的智能平台

，是AI技術針對質檢進行產業化落地的產品。針對傳統製造業缺少AI類人才
，新推出的AI工業質檢平台逐漸模塊化
，無需編程基礎即可操作，並且工廠可根據實際需求進行模型的選擇和更新，保證靈活性和時效性。

物流端：智慧物流引領供應鏈變革

智慧物流是將物流活動有關信息與智能硬件
、物聯網
、人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)等(deng)技(ji)術(shu)相(xiang)結(jie)合(he)
，是(shi)具(ju)有(you)智(zhi)能(neng)分(fen)析(xi)決(jue)策(ce)和(he)智(zhi)能(neng)執(zhi)行(xing)能(neng)力(li)的(de)物(wu)流(liu)係(xi)統(tong)。智(zhi)慧(hui)物(wu)流(liu)通(tong)過(guo)信(xin)息(xi)流(liu)與(yu)物(wu)品(pin)流(liu)的(de)快(kuai)速(su)高(gao)效(xiao)流(liu)轉(zhuan)

，實(shi)現(xian)降(jiang)低(di)成(cheng)本(ben)、提高生產效率的目的。

從國家政策導向而言
，工業4.0時代，客戶需求高度個性化，產品生命周期縮短
，智能化的工廠需要智慧物流與之匹配，降低企業成本，管理或整合上下遊供應鏈。2016年國務院辦公廳、交通運輸部、發改委
、國家郵政局等多部委密集出台了一係列相關政策和法規，推動智慧物流的落地。

（圖源：站酷海洛）

目前智慧物流需求熱點主要集中在物流數據、物流雲和物流技術三部分
，主要可以總結為信息化、標準化、智能化三大趨勢。從目前而言，TMS（Terminal Management System，終端遠程維護管理係統）、WMS（Warehouse Management System
，倉庫管理係統）
、RFID（Radio Frequency Identification，射頻識別技術）
、快遞櫃、機器人等技術已經逐漸開始商用
，而無人卡車、無人機、甚至基於多種技術之上的人工智能目前尚處於研發或測試階段
，未來應用場景廣泛。

慕尼黑上海電子生產設備展覽會（productronica China）將於2022年3月23-25日在上海新國際博覽中心舉辦。現階段展位正在火熱預定中
，歡迎有想法、有產品
、有技術解決方案的企業報名參展！