发布时间:2023-02-02 18:28:24 浏览次数:
近年来的全球新冠大流行使得制造业遭受到较为严重的发展阻碍,值得庆幸的是,2022年联合国工业发展组织(the UN lndustrial Development Organization)的数据显示,全球制造业正在进入强劲复苏阶段,其增长率达到18.2%。而一项针对全球制造公司200多名最高决策者的调查发现,68%的人将提高“弹性”(resilience)和“敏捷性”(agility)列为未来几年的首要业务重点。在此,与大家分享影响制造业未来发展的关键趋势。
“智能工厂”(smart factory)的概念由来已久,而近年来,人们对它的兴趣激增。在过去十年中,“智能工厂”的网络搜索量增加了 93%
正如第一次和第二次工业革命分别与蒸汽驱动的机械化和装配线的兴起有关,“工业4.0”所采用的物联网、大数据、机器学习、人工智能和高级分析等技术,则见证了计算机在制造业中的应用,而“智能工厂”正是属于“工业4.0”中的关键运行部分,它正在改变欧洲、北美和中国制造业的生产环境和车间运营方式。以汽车行业为例,据汽车制造商预测,到2023年初,全球大约四分之一的工厂将成为“智能工厂”,而到2025年,这一数字将急剧上升至50%,“智能工厂”将在2023年为汽车行业创造1600亿美元的价值。
利用“预测性维护”(Predictive Maintenance)和数字孪生技术(Digital TwinTechnology)来减少生产错误。
在制造业中,设备故障的代价往往极其昂贵,例如石油厂的压缩机故障可能造成每天100-200万美元的损失,再如计划外停机每年给制造商造成500亿美元的损失。而利用物联网与大数据分析相结合的方式,可以非常准确地预测此类故障。数据表明,“预测性维护”可以将停机时间减少30%-50%,将机器寿命提高20%-40%,并将生产成本降低30%以上。目前美国35%的大型制造商已经采用了“预测性维护”技术,空客(Airbus)便是早期使用者之一,2022年,空客与通用电气合作,部署基于人工智能和机器学习的复杂预测性维护软件,以预测飞机。
而“智能工厂”的另一个重要子趋势就是数字孪生技术,它可以通过对数据驱动虚拟物体的模拟行为实施,来影响和制定针对制造对象的决策。“数字孪生”可以是单个组件((如汽车轮胎)或产品(如整辆汽车及其所有子系统,包括软件和数千个组件),也可以是一个完整的制造过程(如一个包含诸多装配线和零件商店的工厂),“数字孪生”的应用范围则从基于设计预测产品的寿命(如对飞机喷气发动机的寿命预测),到管理整个工厂并通过模拟和假设来分析优化生产运营。
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