制造商越來越多采用類似于Uber的新商業(yè)模式，讓更多的產(chǎn)品在本地制造或者實現(xiàn)定制化，而不是將產(chǎn)品運向世界各地銷售。生產(chǎn)線將需要共享，而不是一個公司擁有自己的設(shè)備，這是昂貴和低效的。
市場需求變化往往會讓人措手不及，現(xiàn)代制造要利用好新一代信息技術(shù)，加快速對市場的響應(yīng)能力。學(xué)術(shù)界推動科技的前沿，從人工智能到深度學(xué)習(xí)，但沒有考慮如何將應(yīng)用。而制造商想知道應(yīng)該采集什么類型的數(shù)據(jù)，如何利用這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生作用。因些，學(xué)術(shù)派與制造業(yè)結(jié)合，才能真正將知識應(yīng)用到現(xiàn)實當中。
智能制造節(jié)省時間和人力
智能制造是通過一些先進的技術(shù)提升生產(chǎn)工藝流程水平，從而實現(xiàn)更高的整體價值鏈的一種模式。在智能制造過程中，每個一零件或產(chǎn)品都有跟隨的數(shù)字化信息，采集更多的數(shù)據(jù)用于檢驗生產(chǎn)流程，追蹤供應(yīng)鏈、裝配和測試過程，最終交給用戶是一個捆綁了物理和數(shù)字化的產(chǎn)品或者服務(wù)。
今天的制造業(yè)離數(shù)字化設(shè)想還有很遠，智能制造業(yè)是一項仍需要很多年才能實現(xiàn)的項目。那么現(xiàn)階段，廠家應(yīng)該做些什么準備？企業(yè)需要創(chuàng)建自己的發(fā)展路線圖，開始投資數(shù)字化項目，保證公司更接近一個數(shù)字化企業(yè)。智能制造設(shè)計需要遵守一定的原則，才不會在數(shù)字化進程中浪費了時間和人力。
1、將每個生過程轉(zhuǎn)換為信息數(shù)據(jù)，盡可能減少人工錄入數(shù)據(jù)。
2、建立機器、工廠和企業(yè)級自主診斷和決策支持的分布式節(jié)點，這些節(jié)點信息根據(jù)每個機器、工廠和產(chǎn)品單元的需求。
3、允許普遍使用整個產(chǎn)品價值鏈數(shù)據(jù)信息，包括每個產(chǎn)品價值鏈可見性、制造商到客戶的連接以及供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)。
4、自動執(zhí)行日常任務(wù)和決策，但過程包括需要人工處理部份，手動調(diào)整和復(fù)雜的分析輔助決策等。
5、實施方案的優(yōu)化，利用獲取的數(shù)據(jù)，通過先進的分析和機器學(xué)習(xí)算法調(diào)整生產(chǎn)。
6、采用機器對機器（M2M）、應(yīng)用對應(yīng)用（A2A）、企業(yè)對企業(yè)（B2B）集成標準，融合多個廠高的硬件和軟件的互聯(lián)網(wǎng)集成平臺，學(xué)習(xí)建立和促進資產(chǎn)、生產(chǎn)過程和供應(yīng)鏈之間數(shù)據(jù)交換標準。
7、建立學(xué)習(xí)培訓(xùn)機制，讓自動化人員理解新技能知識，幫助工人學(xué)習(xí)如何配置和維護智能機器。
行業(yè)領(lǐng)袖們現(xiàn)在定位于成為市場顛覆性創(chuàng)新者，并正在大踏步前進，成為第一批準備加入這些新的智能制造生態(tài)系統(tǒng)的公司。未來的幾年里，智能制造在連通性會發(fā)展到新的水平，由此產(chǎn)生的綜合價值鏈過程將帶來革命性的生產(chǎn)率增長，這對制造業(yè)是激動人心的。
