什么时候等待是有风险的?当其他人都在前进的时候。尽早利用智能制造技术是明智的选择。《工业周刊》报道称，自去年年底以来，大多数制造企业都至少在开发一个智能制造项目，“转向智能制造可以帮助你更好、更有利可图地接触和服务客户。”他们还表示，许多企业正在尝试在现有设备上添加传感器。为什么不试试呢?

智能制造是什么?

智能制造的概念是使用实时数据来提供可操作的见解，从而在智能制造系统中推动流程改进、流程优化、提高设备利用率和高度灵活的响应。

这种数据的使用导致了智能制造工厂，其中生产设备与数据收集、分析平台和其他新技术集成在一起。智能制造使用了各种技术来实现这一目标。这些技术和工具包括计算机控制、数据建模、机器人和边缘计算。

智能制造的概念已经出现多年，但现在技术正在使其成为现实。它的根源在于制造过程中越来越多地采用数字化。随着大规模生产系统的发展，以满足不断增长的全球经济中供应消费者的需求，由网络-物理系统合并产生的数据越来越多地用于改善整体运营。

制造设备通过传感器或设备连接，以监控和收集制造过程中的数据。这些数据可以直接流到云端，也可以在发送到云端之前使用边缘计算或雾计算来处理。云接收的数据使用了一系列新兴技术，如人工智能(AI)、先进的数据分析、强大的机器学习算法和机器监控平台。然后，它将数据转化为可执行的见解，用于更明智的决策。

智能制造的好处延伸到整个企业。洞察力用于解决供应链中的问题，并开发预测性维护计划。智能制造甚至可以提供有价值的数据分析，以提高企业资源规划(ERP)软件的价值。

智能技术在制造业的到来正在改变企业的经营方式。通过智能制造，整个制造业务可以转变为更精简的数据驱动型公司，从而获得重大收益，并彻底改变业务流程。

智能制造与工业4.0有何关联

让我们看看工业设备的发展，回顾每一次带来生产力巨大进步的革命。

在第一次工业革命期间，制造业从手工制作的家庭模式转向了工厂。水和蒸汽动力等创新使大规模生产变得普遍。

第二次工业革命见证了进一步的创新，如改进炼钢和电气化的工厂。与手工制作产品的时代相比，一个人现在可以操作机器生产更多数量的商品。

第三次工业革命见证了计算机引入自动化，并将生产流程提升到更高的生产率水平。这使得广泛的流程改进和效率提高成为可能。

一系列新兴技术正在推动被称为工业4.0的第四次工业革命。它由一系列技术组成，如工业互联网、人工智能、机器学习、增材制造、边缘计算、机器人、增强现实和其他智能技术。

什么是工业4.0?工业4.0，也被称为第四次工业革命，或4IR，是一个包罗万象的术语，指的是计算机、数据和自动化正在发展的方式，并结合在一起改变工作方式，特别是制造业。阅读完整指南。

这些技术使制造工厂能够利用每一件设备产生的大量数据来提高效率，实现智能服务以增加收入，并部署网络物理系统来提高运营效率并影响增长战略。

以下是智能制造与工业4.0相关的一些关键领域:

• 年代显著提高操作效率:通过利用数据，公司可以创建生产过程的端到端可视化。实时数据和先进的数据分析意味着，以前被忽视的趋势现在可以被发现。然后，这些数据可以被上下文化并交付给用户——从操作点的交互式HMIs到经理或技术人员，以便更快、更准确地做出决策。这些连接的系统随后与ERP系统、质量软件、财务软件和其他功能领域相连接。这就创造了一个高效、高效的智能环境。
• R减少机器停机时间停机时间是最严重的资源浪费之一。使用工业4.0技术，企业可以在问题发生之前发现问题。数据分析提供机器状态到主轴级别，允许操作员快速做出改变。对于计划外的停机，警报和警报将发送给技术人员，他们可以在下次换车时对设备和部件进行维修。这种大数据处理意味着公司可以根据实际情况制定规范性和预测性维护计划，同时监控和部署长期战略，以减少所有设备的停机时间。
• 驱动工人安全:工业4.0技术可以帮助我们创造最安全的制造环境。与工厂工业物联网监测平台相连的机器人可以执行以前由人类完成的危险任务。警报和警报还使操作人员能够检测故障情况并安全停止设备-保护操作人员和设备免受伤害。事实上，41%的制造商使用工业4.0技术报告工人安全状况显著改善．整个工厂的热、湿度、气体/烟雾检测和其他环境条件的监控系统甚至可以编程与机器一起工作，以创建具有特殊安全标准的智能工厂生态系统。
• 负责库存管理和优化当前位置无论是原材料、在制品还是制成品，库存总是在生产经理的脑海中。智能工厂可以使用工业4.0技术在收货、定位和挑选时进行精确扫描。传感器和RF等设备也允许跟踪在制品，因此增值步骤实时准确。工业4.0的工业物联网平台使深度数据分析稳健ABC分析这有助于在需求激增或供应链中断时优先考虑高利润商品。通过将实时数据与ERP和其他财务软件集成，库存成本可以自动化。
• 显著提高供应链管理当前位置供应链管理对制造业至关重要。智能制造对传感器、边缘计算和工业互联网的使用使得许多工业4.0技术可以提高供应链绩效。先进的数据分析意味着公司可以设定可靠的最小订货量。它还使他们能够确定缓冲存量的需求，并相应地优化缓冲区。需求规划可以建模为提供准确的预测系统具有强大的分析能力，可以制定稳健的“假设”应急计划，在中断之前保持领先。

智能制造的潜力

智能制造的潜力巨大。带有附加设备的智能工厂可以实时提供数据，并使用基于云计算的分析引擎进行链接。这种联系形成了智能工厂反应更灵敏，更灵活。

数据指导操作活动，并告诉制造商该做什么。这影响到整个企业，而不仅仅是生产部门。质量系统可以使用人工智能(AI)进行在线视觉检查和精确的单位重量和测量。与生产系统数据一样，质量数据可以立即用于更好的决策。

同样的传感器集合将提供机器状态的实时可视化。运营商可以在生产中更快地做出反应，减少停机时间，清除堵塞，并向技术人员报告问题。当与AI和ML算法相结合时，这些传感器和设备可以实现预测性维护程序，将机器维护从被动、被动的状态拉到主动的增值功能。这有助于制造商控制成本，减少停机时间，并延长设备寿命。

智能制造还可以产生新产品和增值服务。在产品生命周期结束时监控产品的能力是一个改变游戏规则的能力，它为公司提供了前所未有的现场服务水平，并帮助他们设计更好的产品。

这种潜力已经通过成果得到了证明。对于利用工业4.0技术发展智能制造的企业，88%报告生产率提高， 74%报告利润率提高，43%报告客户满意度提高，42%报告机器正常运行时间增加。这些好处怎么说都不为过。

MachineMetrics解锁实时、准确的生产数据，实现从车间到顶层的智能制造。

智能制造的挑战

像所有革命一样，全面数字化的进程需要时间。在此过程中，必须克服几个障碍。这些可能包括:

• 安全:仅在互联网上，每天就会出现数万起安全漏洞，工业互联网也不例外。对系统安全的担忧一直存在于制造业经理的脑海中，但今天的云计算系统比以往任何时候都更安全。虽然安全松懈的感觉是存在的，但现实是，入侵更有可能来自公司内部的用户站，而不是通过云攻击。了解更多工业物联网安全．
• 缺乏一致性:虽然智能制造技术正在稳步增长，但该行业仍然非常分散。DIY系统比比皆是，公司经常被要求将一家供应商的设备与另一家供应商的软件相匹配。也有不同的连接方法，从有线到无线到蜂窝。公司通常缺乏连接、同步和部署来自其他供应商的系统所需的内部技能。MachineMetrics通过一套交钥匙设备消除了这个问题，可以通过多种方法连接到确保不只是收集数据但也转化和标准化以驱动价值．
• 互操作性:许多供应商软件系统不能与传统企业软件完全互操作，导致不愿部署。或者，供应商可以利用物联网软件的IP强度迫使制造商购买他们不想要或不需要的额外软件。相比之下，MachineMetrics平台通过API与现有的企业软件集成，以增强其功能，而不是淘汰它。
• 制造业和IT行业的失业:由于自动化或半自动化的机器水平很高，许多工人可能担心失去他们的制造业工作。IT专业人士也有这种担忧，他们害怕部署一个全新的系统，结果却被机器人取代。

工业物联网与机械计量学的应用

工业物联网(IIoT)为实现由工业4.0技术驱动的智能制造提供了巨大的机会。MachineMetrics提供了开箱即用的功能，使这成为现实。我们的平台还支持高级分析、机器学习以及跨工厂的设备连接(包括新的OEM和传统模拟制造设备)。

MachineMetrics明白，智能制造不需要成本高昂或临时安排。通过利用一流的平台，企业可以实现智能制造的好处，并在智能制造环境中获得前所未有的成本节约、更高的生产率、更好的质量、改进的流程和竞争优势。