智能制造 - 在工业物联网中使用新兴技术来应对传统制造挑战

智能制造-工业物联网（IIoT）利用新兴技术迎接传统制造业的挑战——引领供应链革命，创造智能、互联、智能环境、能够自作和自我修复。

尽管工厂自动化已经存在了几十年，但智能制造已经走得更远。它结合了人工智能 （AI）、机器人技术BQ4010YMA-200、数字孪生、增材制造和强大的基于云的计算，将灵活性和智能提升到新的水平。

智能制造是“工业4.0”或者是第四次工业革命的关键因素。它使制造业各个角落的公司超越传统优势（正常运行时间和强度），注重质量、劳动力生产率和整体工厂效率。其结果是增加利润，增加产量，减少浪费。

这些技术包括复杂的机器控制系统，用于分析数据中心和处理、弯曲、焊接、焊接和打印未来产品。

智能制造并没有取代人类劳动力，而是实现了人与这些机器之间更大的自主权。“协作机器人”现在在人类附近工作，受综合功能安全协议的约束，确保软机器人的安全，使其专注于质量、生产力和更高层次的任务。

硅智能制造

尽管在经营汽车制造商或杂货店时，智能制造的好处可能更容易感知，但智能制造也为高科技产业提供了丰富的好处。

由数十亿个晶体制成的半导体设备的复杂性继续增加。另一方面，制造过程变得越来越复杂，失败的风险也很高。半导体制造商依靠智能制造技术获得更高的产量和更高的利润。使用人工智能数据分析可以加速故障分析，提高生产效率。

建造和维护半导体制造商或晶圆厂的成本高达数十亿美元，这就是为什么世界上这样的工厂相对较少的原因。大部分成本用于设备，设备维护对于连续运行非常重要。晶圆厂可以利用智能制造技术监控设备的运行状态，实施预测性维护，显著减少计划外维护时间。

近年来，全球供应链问题也需要新的方法来应对计划外关闭，智能制造延伸到预测供应链管理，以期待未来，确定即将到来的问题，缓解这些问题。在2020-2021年全球芯片短缺期间，许多技术在维持晶圆厂的运营方面发挥了关键作用。

智能制造需要本地数据处理

这一切的核心是数据——而且是大量的数据。智能工厂每周可以生产5个以上的工厂PB所有这些数据都需要传输、存储和分析。

当然，长期以来，分析一直被用来优化系统性能。然而，分析软件的原始领域是遵循程序和算法的程序和算法MBA毕业策略由软件工程师构思。

通过智能制造，数据点数呈指数级增长，程序方法崩溃。机器学习（ML）允许工厂分析非常大的数据集中模式，非常适合工业4.0中常见的大规模数据分析。

但这些数据本身已经成为一个问题。我们如何处理如此多的信息传输和分析？例如，计算机视觉被认为对智能制造观察工厂运行的许多细节至关重要。然而，每台智能相机每天可以生成数千台GB高分辨率视频数据。

边缘数据中心迎接挑战

向上游云发送如此大量数据是不现实的，因为它会粉碎数据网络并造成瓶颈——特别是在实时计算中，可以在毫秒内测量数据值，并且任何提取洞察力的延迟或延迟都会将洞察力值降低到零。

因此，工业边缘数据中心形式的特殊计算设施在智能制造中非常常见。边缘数据中心位于物理位置，相对接近数据生成位置，可以将延迟降低到接近零，保留关键值实现时间，最大限度地提高数据隐私，降低能源成本。

添加智能传感器

工厂里的传感器也变得越来越智能。在每个端点设备中学习低功耗机器（ML）通过发送回推理，可以减少他们正在收集的数据的数量。

以计算机视觉为例。想象一下，训练有素的智能摄像机可以检测生产线上滚动部件的物理故障。该设备可以分析自己的数据，而不是将每个上游视频数据发送到云或边缘数据中心，只向云发送视频部分，视频部分似乎显示了故障组件。

通过将这些数据与其他传感器数据相结合，我们可以获得更深入的见解或实现新的独立性。例如，在生产过程中RFID在每个项目中添加一个可能的零件进行人工检查。

由于每个单独的传感器或系统通过协议对齐和协调工作，由智能制造驱动的工厂远远超过其各个部件的总和——它是一个具有优化性能、生产力和社区的智能实体，并以快速解释的数据为生命线。