網絡化、數字化、智能化的工業制造策略/模式早已成為了全產業的共識。面對數字化的浪潮，各行各業紛紛轉型升級，工業制造領域憑借其得天獨厚的數據規模優勢，成為了數字化轉型的先行者。同時，2020年初的新冠疫情“黑天鵝”，進一步促進了數字化、遠程化、無人化的制造業“新常態”，為智能制造的發展按下了加速鍵。

如今，“智能制造”的玩家已經不僅限于傳統制造業的巨頭，更多產業上下游的攪局者正以不同的態勢重新定義“智能制造”的未來。

今年9月，在阿里低調潛行3年的新制造平臺——犀牛智造平臺正式公開亮相，被稱為“一號工程”的犀牛智造工廠也在杭州正式投產。犀牛智造工廠被阿里成為新物種，它橫跨制造與銷售，是一家從客戶需求出發，運用了云計算、IoT、人工智能等技術，連通銷售預測和柔性制造的工廠。阿里稱希望商家可以像使用云計算一樣使用犀牛智造服務。

“一號工程”犀牛智造工廠

無獨有偶，華為也在尋求工業4.0時代的解決之道，華為智能工廠解決方案主要是通過深度應用 ICT技術，深化與應用廠商/工業巨頭合作，構筑產業鏈優勢，實現工廠智能化。例如，華為可提供面向IoT終端的輕量級開源操作系統LiteOS和基于LTE-M的低功耗、低成本物聯網專用通信芯片，協同打造IP化、智能化的智能工廠制造設備。9月，華為、重慶市政府、儀綜所三方簽署戰略合作協議，將共同構建5G智能制造聯合創新中心。

更精密、更豐富的傳感器為“智能制造”打下基石

邁進2020年代，以5G、AI 為核心的技術變革浪潮正影響著全人類未來十年的生產與生活方式。對于智能制造而言，AI 是不可或缺的因素。套用物聯網技術的三層結構理論，以感知層為例，更多類型傳感器的導入已成為制造流程的必選項。

非接觸和非破壞性測量是光學傳感器的一大優勢，在電子產品檢測領域應用較多。譬如機器視覺，用機器代替人眼來做測量和判斷，可以提高生產靈活性和自動化程度。例如，安森美半導體推出的新一代XGS系列圖像傳感器，以高幀速率提供12位圖像質量。新產品為分辨率要求高的應用提供高達4500萬像素的成像細節，和在8K視頻模式下達60幀/秒(fps)速率，適用于機器視覺、工業成像等應用，全局快門可確保拍攝移動物體時不會有運動偽影。

安森美半導體推出新一代XGS系列圖像傳感器，賦能工業視覺應用

無人化車間是制造行業持續追求的目標，在這一升級過程中，工人與機械臂協同工作仍是當下的主流形式。機械臂已經逐漸擺脫牢籠，如何更好地與周邊的環境融合，實現高效作業。這時，機械臂需要精準的距離測量能力。ToF傳感器是常見的解決方案，艾邁斯半導體推出了全球體積最小的直接飛行時間(dToF)集成式模塊TMF8801，為2cm至2.5m范圍提供準確距離測量，適用于工業機器人等應用，可進行快速測距避障檢測。

此外，智能溫度傳感器適用于冶金、石化、石油、化工、制藥、造紙、印染、釀造、環保、電力等行業。當前的智能溫度傳感器正朝著高精度、多功能、總線標準化、高可靠性及安全性、開發虛擬傳感器和網絡傳感器、研制單片測溫系統等方向迅速發展。目前，國外已相繼推出多種高精度、高分辨率的智能溫度傳感器，使用9~12位A/D轉換器，分辨率可以達到 0.5~0.625℃。其中佼佼者如Dallas半導體新研制的DS1624型智能溫度傳感器，分辨率高達0.03℃，測溫精度為±0.2℃。

“智能制造”大腦——打通全生產流程的數字化運營管理系統

感知層的創新固然是工業制造大數據的基礎，而網絡層、應用層在制造系統上的創新則可以顛覆性地連結整個企業/工廠從工程設計、到生產測試、再到部署的全流程，極大地提升了智能制造的生產與運營效率。

以生產線測試升級為例，盡管通過仿真可以極大減少所需的物理測試量，但這并不意味著完全不需要驗證物理系統的設計、組裝和性能的關鍵性能。這種情況下，測試數據可以提供相關系統及其組件的重要信息，測試方案提供商也在產線轉型升級中發揮著關鍵的作用！

例如，測試測量公司NI在8月正式發布了企業版SystemLink軟件，通過將共享和分析數據的方式進行標準化，在整個組織內部提升測試系統的可見性和控制力。通過連接設備、軟件和數據的基于Web的集中式管理界面，用戶可以在SystemLink軟件上實現更新測試系統軟件、查看系統運行狀況以及搜索數據等操作。以這種方式，SystemLink軟件成為了工程和制造部門之間的重要橋梁，實現全球化、跨部門的協同合作，在疫情新常態下尤為適用，提高了整體的運營效率，加速數字化轉型。

圖源@NI

與此同時，霍尼韋爾也在思考數字化轉型的策略。霍尼韋爾擁有130多年的全球世界級工廠實踐運營管理經驗，其工廠移動作業軟件(MPO)是針對于工廠日常巡檢、人員定位、人員通訊及流程管理的一套移動化作業解決方案。該技術依托于云技術、智能手機設備及其所搭載的應用程序，與后端服務器協同工作，并與工廠的MES(制造執行系統)等系統智能化互聯，連接多個部門，甚至打破公司的界限，全面整合人員、設備與信息系統，協同進行現場作業，實現設備管理的規范化、科學化和數據化。

圖源@霍尼韋爾

更多的制造業巨頭例如萬可WAGO，也有相應的自動化解決方案可用于記錄、采集數據并將其傳輸至”制造執行系統”(MES)或產品管理系統，利用大數據智能分析產品、科學制定決策方案。萬可WAGO智能制造的核心能力主要體現在關鍵基礎零部件、智能儀表和控制系統、數控機床與基礎制造裝備、智能專用裝備等四大領域，使未來的生產線更加網絡化和智能化。

智能制造已是全球工業變革的大勢所趨，但實際落地的過程仍需考慮每一個領域、每一家企業的實際生產痛點。如今，無論是產業上下游的系統供應商，或是跨界入局的參與者，都希望從中分一塊蛋糕，技術應用已不是難題，或許更大的挑戰在于企業、行業轉型的魄力與決心！

原文標題：IT公司也來跨界制造？“智能制造”的數字化轉型還需解決這些問題~

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責任編輯：haq