2017-2022年全球先進(jìn)制造業(yè)全景調(diào)研與投資分析報(bào)告
先進(jìn)制造業(yè)是相對(duì)于傳統(tǒng)制造業(yè)而言,指制造業(yè)不斷吸收電子信息、計(jì)算機(jī)、機(jī)械、材料以及現(xiàn)代管理技術(shù)等方面的高新技術(shù)成果,并將這些先進(jìn)制造技術(shù)綜合應(yīng)用于制造業(yè)產(chǎn)品的研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、在...
今天新一代信息技術(shù)帶來了許多變化,人工智能逐漸應(yīng)用到工業(yè)制造等多個(gè)領(lǐng)域中去,并驅(qū)動(dòng)了巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
科技進(jìn)步不斷推動(dòng)人類生產(chǎn)力的提升,從傳統(tǒng)的手工制造到自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的生產(chǎn)。今天新一代信息技術(shù)帶來了許多變化,人工智能逐漸應(yīng)用到工業(yè)制造等多個(gè)領(lǐng)域中去,并驅(qū)動(dòng)了巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價(jià)的勞動(dòng)力,通過大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報(bào)。然而,今天的市場(chǎng)變得越來越多樣化,消費(fèi)者的需求在不斷變化,要求工廠有快速生產(chǎn)出不同型號(hào)產(chǎn)品的能力。
自動(dòng)化和機(jī)器換人解決了勞動(dòng)力不足的問題,但想要滿足今天小批量、多樣化的生產(chǎn)要求還是達(dá)不到。實(shí)現(xiàn)更高效率的生產(chǎn)需要通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和人工智能等多項(xiàng)技術(shù)整合。
設(shè)備維護(hù)不再是個(gè)猜謎游戲
在過去的生產(chǎn)系統(tǒng)中,設(shè)備維護(hù)人員通常等機(jī)器出現(xiàn)故障后才知道維修,而無法提前預(yù)知設(shè)備的停機(jī)時(shí)間。對(duì)于機(jī)器的日常維護(hù),大多數(shù)工廠采用定期保養(yǎng)的方式來來降低設(shè)備的故障率,但這種做法準(zhǔn)確性較低,即使是有著豐富經(jīng)驗(yàn)的工程師,也是通過猜測(cè)的方式來判斷設(shè)備可能存在的問題。
隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的推廣應(yīng)用,對(duì)機(jī)器的維護(hù)也有了新的定義,預(yù)測(cè)性維護(hù)給現(xiàn)代工廠帶來極大的便利。給設(shè)備裝上許多的傳感器,通過實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài),提前預(yù)判機(jī)器可能出現(xiàn)的故障問題。而機(jī)器學(xué)習(xí)算法在這里起著重要的作用,它可以幫助管理者及早發(fā)現(xiàn)機(jī)器的問題。
企業(yè)可以從過去的經(jīng)歷中吸取教訓(xùn),或者從同類事件中總結(jié)出經(jīng)驗(yàn)來,這正是機(jī)器學(xué)習(xí)所表現(xiàn)出來的巨大能力,機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過對(duì)歷史大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)學(xué)習(xí),識(shí)別出數(shù)據(jù)中重復(fù)出現(xiàn)的模式并應(yīng)用于生產(chǎn)判斷,這樣可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)趨勢(shì)和實(shí)時(shí)檢測(cè)生產(chǎn)問題。采用機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)生產(chǎn)系統(tǒng),有利于企業(yè)提升業(yè)績(jī)效率。
智能監(jiān)控可以有效防止宕機(jī)
傳感器技術(shù)經(jīng)過多年的發(fā)展,其體積變得越來越小而且更便宜,這對(duì)于許多公司來說,意味著可以更低的成本去實(shí)時(shí)監(jiān)控整個(gè)工廠的機(jī)器設(shè)備。但是,如果想要從數(shù)據(jù)獲得正確的有價(jià)值的見解,還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步篩選和分析。
用人力為去分析這些龐大的數(shù)據(jù),將是一件費(fèi)力的工作。機(jī)器學(xué)習(xí)在這里顯得十分重要,智能程序可以24小時(shí)不停監(jiān)控機(jī)器的內(nèi)部動(dòng)作,對(duì)設(shè)備的每一個(gè)部件,甚至可以小到一個(gè)按鈕,建立一個(gè)長(zhǎng)期的病情歷史報(bào)表,并對(duì)現(xiàn)在的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析結(jié)合歷史案情進(jìn)行對(duì)比。
當(dāng)設(shè)備的數(shù)據(jù)值偏離正常狀態(tài),系統(tǒng)會(huì)提前警告可能的故障或失效。這樣企業(yè)可以在設(shè)備故障發(fā)生之前進(jìn)行及時(shí)修復(fù),防止停機(jī)而造成巨大的生產(chǎn)損失。此外,設(shè)備數(shù)據(jù)的分析可以讓管理者更了解生產(chǎn)系統(tǒng)的現(xiàn)狀,知道如何更合理的利用設(shè)備資源,從而減少工人成本和提升產(chǎn)品質(zhì)量。
傳統(tǒng)質(zhì)檢模式將成為過去
生產(chǎn)質(zhì)量是企業(yè)品牌和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵,機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)獲得更多的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式都是等產(chǎn)品生產(chǎn)完成后再去做質(zhì)檢,這意味著不合格的產(chǎn)品將需要返工或者報(bào)廢,工廠浪費(fèi)的不僅是時(shí)間還有風(fēng)險(xiǎn)損失。不過,這種方式可能很快將成為過去。
機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案將給制造檢測(cè)系統(tǒng)帶來顛覆,也就是說在理想的情況下,傳統(tǒng)的測(cè)試將在未來被完全取代。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助系統(tǒng)在生產(chǎn)過程中進(jìn)行檢測(cè)和控制生產(chǎn)質(zhì)量。即在每一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié),都能保證能成功生產(chǎn)出合格的部件。
隨著檢測(cè)技術(shù)和測(cè)量精度的不斷提升,使得我們可以在生產(chǎn)過程中檢查鑄件氣孔等復(fù)雜部件,軟件已經(jīng)可以從生產(chǎn)過程中預(yù)測(cè)產(chǎn)品的質(zhì)量。更有趣的是,自學(xué)習(xí)算法不僅報(bào)告預(yù)定義錯(cuò)誤,還能發(fā)現(xiàn)一些未知的問題。
用模式識(shí)別優(yōu)化能源管理
在大多數(shù)工廠里,每天都會(huì)有大量的能源在損耗,從電力、煤炭到水資源,一套科學(xué)的能源管理方案可以幫助工廠節(jié)省大量的開資。通過人工智能可以幫助企業(yè)分析能源使用的實(shí)際情況,找出能源不合理的地方進(jìn)行優(yōu)化,從而進(jìn)一步降低生產(chǎn)成本。
從能源供應(yīng)商的角度來看,化石燃料和可再生能源的混合正在改變電網(wǎng)格局,這迫使電力生產(chǎn)商和電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商采取新的策略。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)使電力公司能夠使用歷史消費(fèi)模式實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)未來,這使得企業(yè)可以更精確地調(diào)整成本價(jià)格與需求,最終導(dǎo)致更高效的操作。
自主化車輛提高物流效率
一件產(chǎn)品的制造通常需要很多道工序,從倉庫取材料到加工、裝配、調(diào)試,中間過程有大量的物流工作需要完成。越來越多的企業(yè)考慮采用自動(dòng)化運(yùn)輸來減少的人力投入和創(chuàng)造更多經(jīng)濟(jì)效益。
如果實(shí)現(xiàn)更高效的物流運(yùn)輸?機(jī)器學(xué)習(xí)自主車輛正在為自動(dòng)化物流鋪平道路。人工智能經(jīng)成為自動(dòng)化物流和公司內(nèi)部物流系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。只要通過深入學(xué)習(xí),車輛就能夠正確認(rèn)識(shí)和理解周圍的環(huán)境,順利完成生產(chǎn)中的物流任務(wù)。
在未來,無人駕駛運(yùn)輸系統(tǒng)將承擔(dān)許多任務(wù),它可以結(jié)合大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)需求和進(jìn)行計(jì)劃性工作,這將使補(bǔ)貨過程可以自動(dòng)化完成。機(jī)器學(xué)習(xí)在制造業(yè)有很多應(yīng)用場(chǎng)景,通過智能化的算法可以提升設(shè)備的功能和性能,進(jìn)一步發(fā)揮工廠生產(chǎn)系統(tǒng)的效率。在不久的將來,將帶來一場(chǎng)前所未有的巨變。
細(xì)分市場(chǎng)研究 可行性研究 商業(yè)計(jì)劃書 專項(xiàng)市場(chǎng)調(diào)研 兼并重組研究 IPO上市咨詢 產(chǎn)業(yè)園區(qū)規(guī)劃 十三五規(guī)劃
中研網(wǎng) 發(fā)現(xiàn)資訊的價(jià)值 研究院 掌握產(chǎn)業(yè)最新情報(bào) 中研網(wǎng)是中國領(lǐng)先的綜合經(jīng)濟(jì)門戶,聚焦產(chǎn)業(yè)、科技、創(chuàng)新等研究領(lǐng)域,致力于為中高端人士提供最具權(quán)威性的產(chǎn)業(yè)資訊。每天對(duì)全球產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)新聞進(jìn)行及時(shí)追蹤報(bào)道,并對(duì)熱點(diǎn)行業(yè)專題探討及深入評(píng)析。以獨(dú)到的專業(yè)視角,全力打造中國權(quán)威的經(jīng)濟(jì)研究、決策支持平臺(tái)! 廣告、內(nèi)容合作請(qǐng)點(diǎn)這里尋求合作
3D打印技術(shù)最早可以追溯到1976年噴墨打印機(jī)的發(fā)明。20世紀(jì)80年代以后,3D打印行業(yè)受到國內(nèi)外的廣泛關(guān)注,各種3D打印技...
最近幾年,植保無人機(jī)不僅成為無人機(jī)行業(yè)的重要發(fā)展方向之一,其在農(nóng)耕領(lǐng)域也逐漸成為“高功效植保機(jī)械”和“智能農(nóng)業(yè)...
據(jù)悉,就在高通公司將要舉行股東大會(huì)進(jìn)行至關(guān)重要的股東投票幾天前,高通獲得了一位頂級(jí)投資者的支持,后者反對(duì)博通公...
科技界億萬富豪埃隆·馬斯克(Elon Musk)發(fā)表推文稱,如果作為哈佛大學(xué)教授的史蒂文·平克(Steven ...
汽車和計(jì)算機(jī)芯片制造商微芯科技周四宣布,將斥資大約83.5億美元收購美國最大軍用、航天半導(dǎo)體設(shè)備商業(yè)供應(yīng)商美高森美...
2月28日,國家統(tǒng)計(jì)局服務(wù)業(yè)調(diào)查中心和中國物流與采購聯(lián)合會(huì)發(fā)布了2月份中國制造業(yè)和非制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)(PMI)。國2...
中研普華集團(tuán)聯(lián)系方式廣告服務(wù)版權(quán)聲明誠聘英才企業(yè)客戶意見反饋報(bào)告索引網(wǎng)站地圖 Copyright ? 1998-2020 ChinaIRN.COM All Rights Reserved. 版權(quán)所有 中國行業(yè)研究網(wǎng)(簡(jiǎn)稱“中研網(wǎng)”) 粵ICP備18008601號(hào)