智能制造中的關(guān)鍵技術(shù)和發(fā)展趨勢

在制造業(yè)中擁抱數(shù)字時代不再只是一種選擇，而是企業(yè)在市場上保持競爭力的必備條件。如今的制造業(yè)正在經(jīng)歷由人工智能（AI）引領(lǐng)的轉(zhuǎn)型，這種技術(shù)和創(chuàng)新的融合催生了智能制造產(chǎn)業(yè)，這是一個將重新定義該行業(yè)的重大變革。

隨著先進制造技術(shù)的采用，智能制造有望為各行各業(yè)的所有工廠帶來完全不同的生產(chǎn)環(huán)境。在此過程中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和人工智能之間的這種強大相互作用構(gòu)成了智能制造革命的基石。占據(jù)中心地位的人工智能既可以分析海量的數(shù)據(jù)流以優(yōu)化生產(chǎn)流程，保證高質(zhì)量的產(chǎn)出，還可以預測設(shè)備故障以進行預防性維護。

智能制造中的關(guān)鍵技術(shù)

推動智能制造變革的關(guān)鍵技術(shù)包括增材制造（3D打印）、人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和先進的機器人技術(shù)。這些創(chuàng)新技術(shù)不僅提高了制造業(yè)的生產(chǎn)率，還使生產(chǎn)商實現(xiàn)了前所未有的準確性和定制化水平?，F(xiàn)在，就讓我們一起關(guān)注構(gòu)成智能制造的這些相關(guān)技術(shù)。

1、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）

IIoT是智能制造的支柱，在整個生產(chǎn)生命周期內(nèi)它能促進機器、傳感器和系統(tǒng)之間的無縫連接和數(shù)據(jù)交換，實現(xiàn)設(shè)備的實時監(jiān)控、預測性維護和數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。預測性維護利用先進的分析和機器學習算法在設(shè)備故障發(fā)生之前進行預測，從而實現(xiàn)主動維護，以防止代價高昂的停機時間并優(yōu)化生產(chǎn)效率。

2、人工智能/機器學習

人工智能旨在模仿人類智能，作為人工智能的一個子集，機器學習專注于構(gòu)建基于數(shù)據(jù)輸入提高性能的系統(tǒng)。算法使機器能夠以更快的速度分析數(shù)據(jù)，從中學習，適應(yīng)并在沒有人為干預的情況下做出決策。在智能制造中，人工智能和機器學習使這些系統(tǒng)成為預測引擎。通過分析數(shù)據(jù)，它們可以在設(shè)備故障發(fā)生之前進行預測，優(yōu)化生產(chǎn)計劃以實現(xiàn)極高效率，避免昂貴的停機時間，并確定需要改進質(zhì)量控制的領(lǐng)域。簡而言之，有了人工智能和機器學習的助力，智能工廠將變得更高效、更具成本效益和更積極主動。

3、先進的機器人和自動化技術(shù)

自動化，也稱為具有人類智能的自動化，意味著使用機器人和自動化系統(tǒng)，設(shè)備既可以自己工作，也可以與人類一起工作。智能工廠將越來越依賴于先進的機器人和自動化技術(shù)來簡化流程、提高精度和提高生產(chǎn)率。

4、云計算和大數(shù)據(jù)分析

智能制造中的大數(shù)據(jù)是指制造過程中各種來源生成的大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通過利用基于云的平臺和高級分析工具，制造商可以深入了解生產(chǎn)流程，識別瓶頸并優(yōu)化運營。分析工具對于處理這些廣泛的數(shù)據(jù)至關(guān)重要，可以提取有價值的見解，使制造商能夠改進生產(chǎn)流程，預測設(shè)備故障，并實時就物流、風險評估、成本管理和質(zhì)量控制做出明智的決策。

5、3D打印

也稱為增材制造，3D打印徹底改變了產(chǎn)品的設(shè)計和制造方式。智能工廠通過利用3D打印技術(shù)按需生產(chǎn)復雜和定制的組件，可大幅縮短產(chǎn)品交付周期，極大限度地減少浪費，并實現(xiàn)更大的設(shè)計靈活性。

6、數(shù)字孿生

數(shù)字孿生是物理資產(chǎn)、流程或系統(tǒng)的虛擬副本，實時模擬其行為和性能。在智能制造中，數(shù)字孿生使制造商能夠?qū)ιa(chǎn)流程和設(shè)備進行建模、監(jiān)控和優(yōu)化。對于產(chǎn)品，它還可以用于虛擬測試不同的設(shè)計，識別潛在的弱點，并在構(gòu)建物理原型之前優(yōu)化性能，從而提前節(jié)省資源和成本。

智能制造領(lǐng)域三大發(fā)展趨勢

以下是智能制造領(lǐng)域三個值得關(guān)注的發(fā)展趨勢：

01人工智能和機器學習

將掌舵智能制造的未來

Fortune Business Insights預測，到2028年，全球智能制造市場將增長到6584.1億美元。市場規(guī)模預計將從2023年的3109.2億美元增加到2030年的7541億美元。

人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)和機器學習等新興技術(shù)有望推動這一增長。制造商正確地將人工智能視為創(chuàng)建超自動化智能工廠不可或缺的一部分。他們看到了人工智能在增強產(chǎn)品和流程創(chuàng)新、縮短周期時間、提高運營和資產(chǎn)效率、改善維護和加強安全性以及減少碳排放方面的效用。

MIT Technology Review Insights在調(diào)查了300家已經(jīng)開始使用人工智能的制造商后發(fā)現(xiàn)，其中大多數(shù)（64%）目前正在研究或試驗人工智能，約35%的制造商已經(jīng)開始將人工智能投入生產(chǎn)，未來兩年內(nèi)將大幅增加人工智能支出。制造業(yè)對人工智能開發(fā)的雄心比大多數(shù)其他行業(yè)都要大。

02先進技術(shù)將重新定義

智能工廠的可持續(xù)性目標

在工廠自動化方面，人工智能技術(shù)的不斷強大，通過機器學習能實時不斷地優(yōu)化流程，生產(chǎn)線可以很容易地進行調(diào)整，以適應(yīng)產(chǎn)品設(shè)計、客戶需求或市場趨勢的變化，提高了生產(chǎn)線的靈活性和敏捷性。在質(zhì)量控制方面，具有機器視覺和人工智能的智能系統(tǒng)可以以無與倫比的準確性和速度檢查產(chǎn)品，確保質(zhì)量一致，降低產(chǎn)品召回風險。在預測性維護方面，通過分析數(shù)據(jù)，人工智能可以預測設(shè)備故障，極大限度地減少停機時間和相關(guān)成本，工廠的維護能力將達到一個全新的水平。

03人機協(xié)作實現(xiàn)更高自動化水平

智能制造的未來在于人類和智能機器之間的無縫協(xié)作，人工智能增強了人類的決策能力。

用于智能制造的邊緣人工智能平臺

無論是流程自動化還是大量數(shù)據(jù)分析，智能和自學習系統(tǒng)在制造過程中變得越來越重要。當計算能力更接近數(shù)據(jù)生成的來源時，更容易實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時處理和分析，智能工廠也就更能夠做出明智的決策。利用邊緣人工智能（Edge AI），可以直接在制造網(wǎng)絡(luò)的邊緣進行實時決策和流程優(yōu)化。由于Edge AI設(shè)備不會先將所有的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，既減少了延遲，還能有效地保護數(shù)據(jù)安全。制造業(yè)是實現(xiàn)邊緣人工智能和其他新興技術(shù)的近乎完美的用例，這一趨勢正在不斷增長。

為了有效地實施邊緣人工智能解決方案，智能制造需要各種專門為邊緣計算和人工智能工作負載設(shè)計的硬件、軟件和邊緣設(shè)備。通過利用邊緣AI硬件、軟件、邊緣設(shè)備的正確組合，制造商可以有效地利用邊緣AI的力量，實現(xiàn)實時決策、優(yōu)化流程，并推動其運營的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

根據(jù)Statista的預測，人工智能芯片市場在2023年的價值為537億美元，到2024年將增長30%以上，躍升至710億美元以上，人工智能芯片已成為市場上非常熱門的商品之一。

GPU一直是人工智能應(yīng)用的熱門芯片，它們能夠并行執(zhí)行數(shù)百萬次數(shù)學運算，Nvidia在該領(lǐng)域具有強大的影響力，目前AMD和英特爾也開始進入這一市場。CPU或GPU等通用處理器針對數(shù)據(jù)中心的大多數(shù)應(yīng)用提供了強大的算力支持。然而，這些通用的解決方案并不能很好地滿足邊緣運行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或生成人工智能模型的需求，它們雖然功能強大，但從性能角度來看，其運行效率可能很低，并且功耗過大。非數(shù)據(jù)中心應(yīng)用利用云連接和高功率GPU設(shè)備來執(zhí)行AI推理在邊緣已經(jīng)變得不切實際。

為了解決一些極具挑戰(zhàn)性的邊緣生成人工智能任務(wù)，我們需要為靈活性和能效而設(shè)計的解決方案。專門構(gòu)建的AI加速器是邊緣AI處理的一種非常有效的解決方案，它提供了性能和能效的理想組合。NVIDIA Jetson系列、Google Coral和Intel NCS等設(shè)備是專為邊緣AI工作負載構(gòu)建的，具有強大的AI處理器和加速器。

從實際應(yīng)用角度來講，智能制造中所需的人工智能技術(shù)和任務(wù)需要專門的邊緣AI芯片，這些芯片不僅功能更強大、更高效，還需針對先進的機器學習算法進行優(yōu)化。目前，許多半導體公司已經(jīng)開發(fā)出面向低功耗、高性能邊緣計算需求的專用芯片組。

圖2：i.MX95應(yīng)用處理器系統(tǒng)框圖（圖源：NXP）

NXP的i.MX 9系列應(yīng)用處理器是其EdgeVerse邊緣計算平臺的一部分，旨在滿足開發(fā)人員對更高性能、機器學習、一流的安全性以及專用多傳感數(shù)據(jù)處理引擎的需求。i.MX 95系列是恩智浦i.MX 9系列的旗艦應(yīng)用處理器，是首個集成恩智浦eIQ Neutron神經(jīng)處理單元（NPU）和新型圖像信號處理器（ISP）的i.MX應(yīng)用處理器，該系列包括搭載了6個Arm Cortex-A55內(nèi)核的多核應(yīng)用域，以及面向安全/低功耗和高性能實時應(yīng)用的兩個獨立的實時處理域，這些域采用高性能Arm Cortex-M7和Arm Cortex-M33 CPU，集低功耗、實時和高性能處理功能于一身。在工業(yè)工廠自動化平臺中，即使系統(tǒng)的其他部分出現(xiàn)故障，功能安全域仍可確保工業(yè)控制系統(tǒng)始終返回到預先確定的狀態(tài)。

機器視覺已經(jīng)成為工業(yè)自動化的必備特性。i.MX 95系列采用集成的eIQ Neutron NPU來實現(xiàn)機器視覺功能，可與多個攝像頭傳感器或聯(lián)網(wǎng)的智能攝像頭配合使用。信息安全是邊緣應(yīng)用的堅實基礎(chǔ)，i.MX 95系列集成了安全區(qū)域，可簡化安全啟動、加密、信任配置和運行時驗證等安全關(guān)鍵功能的實施。在應(yīng)用上，i.MX 95系列應(yīng)用處理器專為機器視覺進行優(yōu)化，提供高性能的圖形和可擴展的連接功能。其靈活架構(gòu)包含安全域和實時域，能夠通過堅固耐用的人機界面（HMI）指揮和控制自動化生產(chǎn)線，且該人機界面具有多屏、觸摸屏控制和實時關(guān)鍵警報功能。

在系統(tǒng)設(shè)計和開發(fā)方面，恩智浦對i.MX 95提供了全面的軟件支持。eIQ Neutron NPU和機器學習應(yīng)用開發(fā)由eIQ ML軟件開發(fā)環(huán)境提供支持，這是一個庫和開發(fā)工具的集合，用于構(gòu)建針對i.MX應(yīng)用處理器和MCU的機器學習應(yīng)用。eIQ工具包利用開源技術(shù)，并與恩智浦的Yocto開發(fā)環(huán)境無縫集成，使開發(fā)人員可以輕松開發(fā)完整的系統(tǒng)級應(yīng)用。

人工智能在智能制造中的未來

智能制造是行業(yè)的未來，它提供了一種革命性的生產(chǎn)方法，利用尖端技術(shù)優(yōu)化流程并推動創(chuàng)新。通過整合物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、自動化等，智能制造有望改變傳統(tǒng)制造方法，為提高生產(chǎn)效率、降低成本和提高產(chǎn)品質(zhì)量鋪平道路。隨著智能制造的發(fā)展，預計自動化、人工智能和數(shù)字孿生等進步將進一步融合，以實現(xiàn)超互聯(lián)和智能制造的未來。Markets and Markets預計，到2027年，全球智能制造市場將達到5,124.5億美元。

現(xiàn)在，工業(yè)發(fā)展正在步入智能制造時代。然而這并不是說我們要完全擺脫舊工廠，而是要用尖端技術(shù)將它們提升到一個新的水平，進而創(chuàng)造一個機器無縫通信、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、高效率的、先進的制造工廠。

早在2020年的世界經(jīng)濟論壇上專家們就曾預言，到2030年，人工智能驅(qū)動的工廠將在全球創(chuàng)造2,000萬個新工作崗位?，F(xiàn)在看來這個預言很有可能成為現(xiàn)實。與此同時，歐盟又提出了工業(yè)5.0的新概念，其關(guān)鍵戰(zhàn)略包括利用數(shù)字技術(shù)優(yōu)化運營和供應(yīng)鏈，提高員工的數(shù)字素養(yǎng)，提高研發(fā)能力以獲得競爭優(yōu)勢。在“未來工廠”中，邊緣人工智能和機器視覺等技術(shù)將是實現(xiàn)工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要驅(qū)動力。