数字化正在改变制造业的 7 种方式

早期的工业自动化系统于 1970 年代首次部署,使用集成电路(或微芯片)为晶体管和电容器等微型有源和无源设备供电。今天,大多数制造公司都在使用集成软件和机械的自动化制造系统,使计算机能够自动控制生产。  

制造业自动化

人工智能 (AI) 

我们听到了很多关于人工智能将如何取代工作的可怕故事。围绕人工智能的恐惧的另一面是,该技术应该成为一种协作工具,让员工不仅可以更有效地完成工作,而且可以更多地专注于他们历史上没有时间或资源来完成的任务。

随着制造业寻求自动化工作流程、提高生产力和效率的方法,公司正在寻求人工智能。通过采用能够执行复杂任务的人工智能机器,并通过重复执行,随着时间的推移在该领域学习更好、更有效的实践。AI 结合了大量不同的方法,包括深度学习、机器学习、神经网络、自然语言处理等。基本上,人工智能是一种精益、刻薄的学习机器,彻底改变了工人参与工作的方式。

工业物联网 (IIoT)

在过去十年的大部分时间里,物联网——一个由支持 IP 的互联设备组成的全球网络——一直在稳步增长和发展。在制造领域,有 IIoT,它特指从制造车间收集数据以用于人工智能、机器学习和预测分析系统的智能设备和传感器。 

为了让您了解这种转变的规模,到 2021 年,IIoT市场预计将达到 1240 亿美元。到 2030 年,IIoT 可为全球经济增加 14.2 万亿美元。

开放流程自动化

到目前为止,制造业一直在使用可编程逻辑控制器 (PLC) 和分布式控制系统 (DCS) 来实现过程自动化。PLC 是一种坚固耐用的数字计算机,用于控制装配线和机器人设备等过程。DCS 通常与 PLC 接口,用于使用 GUI 屏幕控制大型工厂的操作。

这些系统的主要缺点是它们通常是专有的,因此难以维护和更新。为了寻找更好的方法,制造业开始转向开放式流程自动化解决方案,这些解决方案更易于使用且管理更具成本效益。

叠加制造技术

通常称为 3D 打印, 叠加制造涉及使用计算机辅助设计 (CAD) 和对象扫描仪来分层材料并形成几何零件。3D 打印消除了许多昂贵且耗时的制造要素,例如雕刻和成型。因此,公司可以比过去更快、更经济地设计产品。

在这个时代,谁有时间等待更换零件被处理并运送到您的企业? 3D 打印让您拥有在需要时打印所需内容的能力。   

增材制造最令人兴奋的方面之一是其改变航天工业的潜力。由于 3D 打印,宇航员可以打印物体并在太空中组装单元,而无需从地球运输材料。

事实证明, 3D 打印对于在偏远、难以到达的地区拥有工人的公司也很有帮助。更重要的是,增材制造可以降低昂贵的运输成本,并且可以更快地完成建筑项目。

资产管理

制造公司完全取决于其运营资源的质量和可用性。过去,这些资产是使用员工、纸张和电子表格手动管理的——该系统为错误、滥用、安全隐患和系统错误以及其他陷阱打开了大门。

本着数字化转型的精神,该行业正在向资产绩效管理 (APM) 迈进。根据Gartner 的说法,APM“包括将数据捕获、集成、可视化和分析的功能联系在一起,其明确目的是提高物理资产的可靠性和可用性。”

简而言之,APM 涉及自动化资产控制,提供一种简化的方式来管理和控制从车队到装配线再到叉车的一切,以及介于两者之间的一切。

边缘计算

随着制造环境变得更加互联和基于云,公司被迫寻找移动数据的新方法。将大量数据长距离传输到中央服务器可能会导致数据瓶颈、延迟和其他问题。

为了解决这些问题,制造环境正在将数据移向网络的“边缘”。边缘计算框架利用分布式、开放式架构在本地处理选定的数据——极大地提高了性能。通过边缘计算,制造公司可以减少资源密集型长途数据传输和延迟。

例如,想象一个传感器记录牛奶瓶装配线上的异常情况。无需拍摄每个奶瓶的照片,而是可以训练传感器识别破损或变形的物品——传输更少的信息并减少沿途的数据瓶颈。

制造业传感器识别破损物品

制造业中连接系统和设备的涌入增加了对快速、可扩展和可靠网络的需求。许多制造工厂正在集成 SD-WAN,以此作为增强或替换即将到期的多协议数据包层交换 (MPLS) 网络的一种方式。

SD-WAN 涉及将网络硬件与控制平面分离,使多站点制造设施能够创建可从单个位置部署和管理的集中式虚拟网络。通过这样做,可以在全球专用网络中分配网络资源、控制成本、提高安全性并减少停机时间。

结论

制造是一个极其复杂的过程,过时的软件会使其变得更加困难。值得庆幸的是,该行业正在走出黑暗并拥抱光明。通过数字化,制造业正在与人工智能合作,人工智能不仅使流程自动化,而且还寻求不断学习提高工作场所生产力、效率和安全性的新方法。

 

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