智能制造浪潮來襲，傳統企業憑什么蛻變？
2018-07-10 08:23:20 未知在物聯網、大數據、人工智能等新興技術的助推下，全球制造業正從自動化向智能化方向邁進，加快推進智能制造的落地應用對于提升中國制造競爭力有著非常重要的意義。完成“中國制造”向“中國智造”的轉型升級不僅僅是國家戰略的要求，更關系到萬千中國傳統制造企業的生死存亡。
所謂智能制造，其實就是要構建一套人機一體化智能系統，通過人與智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。也就是在目前機器自動化的基礎上，讓機器具備 “智力”，讓其在制造過程中能進行分析、推理、判斷、構思和決策等。
那么如何實現智能制造？智能制造作為一個系統化的工程，離不開大數據、物聯網、云計算、智能機器、人工智能等技術的聯動和加持。
大數據
工業設備連接上網后，廠商將可以獲得豐富的現場數據，智能制造其實就是利用大數據分析，去改進復雜的工藝流程和管理供應鏈。大數據分析的新優勢在于更快速和準確地抓住機會，通過匯集數據以及分析整理，可能發現能用于未來決策的有益信息，或者為即時決策找到見解。
那么，現場數據是多種多樣的，怎樣的數據分析才有益于制造商？第一個是常規性數據分析，它揭示了應該采取的行動，該分析結果為下一步行動提供建議。第二是預測性數據分析，它將表明可能發生的事情。第三是診斷類數據分析，查看過去表現來揭示發生的事情和原因。最后一個是描述性分析，用來在實時儀表板顯示。隨著數據的收集和積累，廠商將能準確評估和預測生產情況，使工廠系統更適合現在業務需求并能達到效益最大化。
物聯網
隨著工業物聯網的應用發展，機器設備、人和產品等制造元素不再是獨立的個體，它們通過工業物聯網緊密聯系在一起，也就是物聯網將生產現場的處理器、傳感器連接起來，使得機器人之間可以進行通信，可以互相溝通，而機器和人的工作將不再會嚴格分工，未來制造系統把人和機器融合在一起。
目前已經有不少企業提供強大的物聯網聯臺，例如IBM公司推出的Watson IoT Platform云端服務平臺等，該平臺融入了人工智能技術，擁有強大的認知分析能力，提供數據和分析、預測、語義識別、存儲等豐富的模塊功能。
人工智能
人工智能和制造系統的結合將是必然的，利用機器學習、模式識別、認知分析等算法模型，可以提升工廠控制管理系統的能力，實現智能制造。整個智能制造過程主要圍繞著智能工廠展開，而人工智能在智能工廠中發揮著重要的作用，人工智能要對物聯網收集的數據進行研究、分析、決策，將之應用到具體的產業中，這才是實現智能化的關鍵。
從現有的基礎條件來看，只能實現部分領域的智能化，還難以從整個企業層面進行智能化改造。其中，傳感器的發展水平是限制目前智能制造發展的最主要因素之一，由于傳感器方面的短板，很難保障生產現場的精細化管理。細節參數方面的缺乏，使得人工智能在分析、判斷的過程中很難實施找到問題發生的真實原因。
智能機器
智能機器，是智能制造的重要組成部分，相比于目前仍然處于簡單自動化階段的機器人，這些機器人可以自主運行，并可以直接與制造系統進行通信，可以評估物理輸入并區分不同的產品配置。智能機器可以在沒有人幫助的情況下解決問題并做出決定，他們不僅可以實現最初編制的任務，而且還擁有人工智能，可以從經驗中學習知識，掌握新的技能。
智能機器人具有自行配置和執行新任務等靈活性，它們能夠對需求更改和產品創新做出快速的反應，這比傳統制造工藝更具優勢。隨著機器人認知能力的提高，機器人可以在人旁邊協同工作，成為人類未來高效工作中不可或缺的工具。
智能制造的實現是一個龐大而復雜的工程，大數據、物聯網、云計算、智能機器、人工智能等任何一個技術不到位，都無法實現制造業的智能化轉型，因此需要各個技術領域的專家學者各揚所長，積極鉆研其專業技術。
術業有專攻，華南理工大學教授、博導、廣東省智能焊接制造裝備及機器人工程技術研究中心主任王振民，長期從事高端制造及機器人方面的研究，先后承擔國家基金項目、廣東省重大專項等各類課題40多項，在IEEE ACCESS等期刊發表論文50余篇；申請國際PCT 5件，授權專利50余件，軟件著作權登記21件，在智能機器人領域有深厚的理論基礎和實踐經驗。
水下機器人焊接與增材制造是國民經濟發展和國防安全中需要重點發展、亟待科技提供支撐的關鍵核心技術，對海洋資源開發、核電能源裝備保障以及國土防御與海洋維權裝備的自動化維保具有重要工程應用價值。
7月26日在“OFweek2018中國智能制造創新發展高峰論壇（深圳站）”現場，王振民教授將帶來《水下機器人智能焊接與增材制造》主題演講，主要介紹水下機器人智能焊接與增材制造系統的總體結構與實施方案，探討需要亟待突破的關鍵科學與技術難題，深入分析相關的系列核心關鍵技術，簡要介紹課題組研究進展，并對未來研究方向進行簡要分析和展望。
