智能制造：不只是机器人【9888拉斯维加斯入口】
自动化曾多次转变了工业生产的面貌，但是今天，数字化转型对制造业的颠覆性影响早已相比之下打破了自动化。工业4.0、大规模自定义、3D打印机、纳米材料等新技术将要获得重大突破，这些变化将重塑价值高达11.6万亿美元的制造业。 工业自动化进程由来已久。
19世纪蒸汽动力纺织机的普遍用于，标志着第一次工业革命的来临。到20世纪30年代，汽车制造业引导了以规模化生产为标志的第二次工业革命，为70年代的数控系统奠下了基础。到了80年代，汽车厂商开始大规模使用工业机器人，计算机和自动化的应用于沦为第三次工业革命的标志。
时至今日，富士康在中国的生产基地早已享有十条几乎自动化生产线，计划到2020年让中国工厂自动化亲率超过30%。2016年，阿迪达斯展出第一双几乎由机器人生产的球鞋，它在德国新建的制鞋厂将由机器人首批生产500双原型球鞋。 自动化生产并不是新鲜事物，但数字化转型并不只是让机器人把零部件装配成产品那么非常简单。
数字化转型将政治宣传制造业产业链上的每一个环节，引导我们转入第四次工业革命：信息物理时代。在新的时代，数据将沦为核心，网络连接、云、大数据、物联网、人工智能的协同作用将首创新的商业模式。
然而，不容忽视的现实状况是，制造业企业的数字化转型工程进度依然比较领先。 为何制造业姗姗来迟？ 主要原因是基础设施陈旧。制造业IT系统问世之时，云、低价存储、绿在相连都还不不存在，造成工业数字化可玩性增大。
此外，全面数字化还预示着一定的风险，因为软件或网络故障而暂停整条生产线作业不会给制造商带给巨大损失。智能生产对网络连接的拒绝十分低，时延必需减少到毫秒级，数据传输速率要超过10Gbit/s，才能符合机器视觉和协作机器人的市场需求。近期的无线网络解决方案可以获取高带宽、较低时延和可信相连，令其成本节省50%，能耗增加10%。 另一个某种程度最重要的问题在于，企业缺少适当的数据分析人才。
大数据对于制造业至关重要，只有不具备了数据分析技能，才能对生产流程、机械故障、消费者习惯等产生深刻印象洞察。许多企业并不确切如何部署数据分析方案，也不告诉如何利用传感器产生的海量数据。据麦肯锡量度，单是在美国，数据分析专家的缺口迅速就不会减至150万左右。
印度塔塔咨询服务公司对制造业的大数据应用于展开了研究，找到企业指出仅次于的问题是在数据科学家和管理层之间缺少相互尊重，这造成数据洞察无法服务于业务战略自由选择和落地；第二大问题是自由选择什么数据来为哪些业务决策获取参照；第三是没充足能力处置传感器产生的海量数据，换句话说，制造业厂商还无法充分利用自己享有的数据。 由于生产行业简单多样，因此并不不存在仅有行业标准化的数字化转型战略，各企业数字化转型的节奏和方向都不尽相同。另外，许多企业缺少适当的灵活度，无法把注目焦点从精益生产这类传统目标中移往出来。
塔塔咨询服务公司调查表明，根据制造业厂商的解读，数据分析带给的前三大益处还是必不可少传统流程优化的目标：产品故障和质量跟踪、供应规划、辨识流程缺失。 生产企业在数据分析、智能传感器、工业物联网等领域迅速行动，只不过体现的是行业对精益流程青睐有加。
这样做到也无可厚非，但在过去五年时间里，六西格玛、精益生产的效益提高起到早已相似无限大，因为流程早已十分完备，更进一步优化的空间已并不大。 心态改变 传感器的大量用于以及涉及数据洞察将促成以服务为导向的新商业模式，不过并非所有企业都在充分利用这一改变。通用电气渠道、合作联盟、业务发展和投资全球主管DenzilSamuels以航空公司客户为事例，讲解了通用电气如何通过数据、物联网、服务等助力客户商业顺利：我们可以为航空公司获取动态信息，反对机组人员下班、货物集装箱等航班业务运作。我们不但为他们获取飞机引擎，还可以获取一系列涉及数据。
所以，通用电气不但是制造商，也是服务提供商，利用硬件嵌入传感器产生的数据为客户获取服务。 除了技术之外，其他因素也不会促成新的商业模式。客户期望提升产品的个性化程度、延长交付给周期，这就拒绝制造商使用大规模自定义模式，创建强劲的数字基础设施。 英国时尚初创企业Unmade在服装生产前，可以让消费者展开自定义，自定义设计的单位生产成本与批量生产的成本持平。
Unmade的商业模式包括个性化、电子商务、按须要生产三大元素，可以防止超量生产导致浪费。顾客可以用于在线的个性化编辑器改动服装颜色、样式和标识；通过电子商务，可以让有数库存和个性化自定义部件绑销售；按须要生产模式，可以把订单发送给合作针织厂加工生产。
尽管Unmade等公司早已证明了批量自定义具备灵活性灵活的优势，但许多传统制造商如期不愿改变心态，亲吻个性化自定义的理念。不过随着消费者希望的变化，这一点很可能会再次发生转变。 安全性问题 《生产商业技术》杂志2017年3月报导称之为，制造业遭黑客攻击的次数次于医疗行业，主要原因在于网络安全投资严重不足。
虽然网络攻击每年导致的损失低约成千上万亿美元，但企业在网络安全领域面对着跟数据分析某种程度的问题，即人才严重不足。非营利信息安全提倡的组织ISACA预测，到2019年全球网络安全从业人员的缺口将超过200万人。 随着制造业迈进工业4.0时代，网络的复杂度进一步提高，大量工业物联网设备以及云端大数据处理的经常出现，使网络的不受攻击面也更进一步不断扩大。
许多企业缺少完善的末端到末端信息安全解决方案，无法抵挡层出不穷的黑客攻击。某种程度，在研发环节，因为牵涉到知识产权和敏感数据的维护，必须使用涉及的网络解决方案把研发内网和办公外网隔绝出去，用于安全性相连反对协作。 迈进未来 德国明确提出的工业4.0代表了欧洲制造业的下一阶段，类似于战略还包括美国的工业互联网和中国生产2025战略。这些战略都牵涉到使能技术和加速器的融合，从而构建物联网智能工厂和智能生产。
智能生产并某种程度是用于计算机和自动化，还牵涉到信息物理系统，即数字化同构（DigitalTwin），创建流程、产品或服务的虚拟世界模型。智能传感器可以利用无处不在的较低时延网络把数据传输到云端，并在云端展开分析处置。 在物理世界和虚拟世界之间创建同构有许多优势。
通用电气利用飞机引擎上的智能传感器收集数据，用作创建数字模型展开仿真，进而根据仿真涡轮叶片的磨损程度及时更换单个涡轮叶片，防止了引擎大修之疼，延长了引擎复工确保的时间。 未来十年，智能生产将仍然局限于工厂内部，还不会把制造业和其他横向行业连接起来，切断研发、原材料订购、生产、质检、销售、分销和物流各个环节。 到2025年，3D打印机将仍然局限于原型研发，还不会应用于到规模生产中。
今天在服装、体育用品、电子产品中用于的纳米材料预计将发展成每年1700亿美元产值的最重要行业。机器人和人工智能技术的变革也将性刺激产生新领域的市场需求。 人工智能、3D打印机技术日益成熟期，工业4.0的物联网生态以及大大变化的市场动态将对未来产生什么影响？这都必须我们未雨绸缪。
尽管技术在不断进步，但我们所处的时代依然充满著了不确定性。未来十年，面临数字化的政治宣传，制造业必需展开战略投资，建设数字基础设施、提高员工技能、创建产业生态，才能获得商业顺利。
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