智能制造 - 在工業物聯網（IIoT）中使用新興技術來應對傳統制造挑戰 - 正在引領供應鏈革命，從而產生智能，互聯和智能的環境，能夠自作和自我修復。

雖然工廠自動化已經存在了幾十年，但智能制造走得更遠。它結合了人工智能 （AI）、機器人技術、數字孿生、增材制造和強大的基于云的計算，將靈活性和智能提升到新的水平。

智能制造是“工業4.0”或第四次工業革命的關鍵要素。它使制造業各個角落的公司能夠超越傳統優勢（正常運行時間和強度），專注于質量、人力生產力和整體工廠效率。其結果是通過提高產量、提高產量和減少浪費來增加利潤。

這些技術包括產生大量數據的傳感器、分析這些數據的數據中心以及處理、彎曲、焊接、焊接和打印未來產品的復雜機器的控制系統。

智能制造并沒有取代人類勞動力，而是在人與這些機器之間實現了更大的自主性。“協作機器人”現在在人類附近工作，受到全面的功能安全協議的約束，確保它們保持軟機器人的安全，并使他們能夠專注于質量、生產力和更高級別的任務。

硅智能制造

雖然在汽車制造商或雜貨店的運營中可能更容易感知智能制造的好處，但智能制造也為高科技行業提供了豐富的好處。

由數十億個晶體管制成的半導體器件的復雜性持續增長。反過來，制造過程變得越來越復雜，失敗的風險非常高。半導體制造商依靠智能制造工藝來產生更高的產量并實現更高的利潤。使用人工智能的數據分析可以加快故障分析速度，提高生產效率。

半導體制造廠或晶圓廠的建造和維護成本高達數十億美元，這就是為什么世界上這樣的工廠相對較少的原因。其中大部分成本用于設備，而設備的維護對于持續運行至關重要。通過使用智能制造技術來監控設備運行狀況并執行預測性維護，晶圓廠可以顯著減少計劃外維護時間。

近年來的全球供應鏈問題也需要新的方法來應對計劃外停機，而智能制造延伸到預測性供應鏈管理，以展望未來并確定即將到來的問題以及緩解這些問題的方法。其中許多技術在2020-2021年全球芯片短缺期間保持晶圓廠運營方面發揮了關鍵作用。

智能制造需要本地數據處理

所有這一切的核心是數據 - 而且是大量的數據。智能工廠每周可以產生超過5 PB 的數據，所有這些數據都需要傳輸、存儲和分析。

當然，分析長期以來一直用于優化系統性能。但分析軟件的原始領域是程序和算法，遵循MBA畢業生和軟件工程師構想的策略。

通過智能制造，數據點的數量呈指數級增長，達到程序方法崩潰的程度。機器學習（ML）的出現現在允許工廠分析非常大的數據集中的模式，這非常適合工業4.0中常見的大規模數據分析。

但這些數據本身就成了問題。我們如何處理如此大量信息的傳輸和分析？例如，計算機視覺被認為對于智能制造觀察工廠內操作的許多細節至關重要。但是，每個智能相機每天可能會自行生成數千GB的高分辨率視頻數據。

邊緣數據中心迎接挑戰

將如此大量的數據發送到上游云是不切實際的，因為它會壓垮數據網絡并造成瓶頸——尤其是在實時計算中，數據的價值可以用毫秒為單位進行測量，提取洞察力的任何延遲或延遲都會將該洞察力的價值降低到零。

因此，工業邊緣數據中心形式的專用計算設施在智能制造中變得司空見慣。邊緣數據中心位于與數據生成位置相對接近的物理位置，可將延遲降低到接近零，并保留關鍵的價值實現時間，同時最大限度地提高數據隱私并降低能源成本。

為傳感器添加智能

工廠內的傳感器也變得越來越智能。每個端點設備中的低功耗機器學習 （ML） 能夠分析它們正在收集的數據，并通過僅發送回推理來減少傳輸的數據量。

以計算機視覺為例，想象一個經過訓練的智能攝像頭，可以檢測生產線上滾下的零件的物理故障。該設備不是將上游的每一點視頻數據發送到云或邊緣數據中心，而是可以分析自己的數據，并且只將似乎揭示故障組件的視頻部分發送到云。

通過傳感器融合將這些數據與其他傳感器數據相結合，我們可以獲得更深入的見解或實現新的自主水平。例如，在生產時將RFID添加到每個項目可能會使單個零件被標記以進行人工檢查。

隨著每個單獨的傳感器或系統通過協議對齊并協同工作，由智能制造驅動的工廠遠遠超過其各部分的總和 - 它是一個智能實體，針對性能，生產力和社區進行了優化，并以快速解釋的數據作為其命脈。

審核編輯黃昊宇