制造技术管理博士：什么是智能制造？
什么是智能制造？
今天的制造商面临着很多挑战。客户要求越来越多的定制，这导致生产批次更小、更改频繁和浪费更多。供应线也在减少，外包增加。为了竞争，制造商需要优化其昂贵设备的生产力、减少浪费、最大化产量并缩短周期时间。处理传感器数据的新功能，以及大数据、机器学习和人工智能、云和边缘技术，正在推动从被动问题解决转向日益主动的设备、流程、产品和工厂管理。
明天的工厂今天
智能工厂或智能制造是在制造过程中利用实时数据分析、人工智能（AI）和机器学习来完成上述优化。使用设备上的传感器来获取和处理实时数据，智能制造使制造商能够获得完整的、360 度高保真虚拟数据驱动的所有运营集成视图——从供应商和供应链，到设备、流程和制造实践, 最终产品测试和客户满意度。
通过处理来自机器传感器的实时数据并应用 AI 和 ML，可以预测关键事件并采取预防措施以避免出现问题。智能工厂可以使用业务规则和 ML 模型监控流传感器数据，以告诉我们设备和流程的健康状况。广泛的解决方案可用于更好地了解设备、流程、产品、运营、客户和销售；然后帮助根据所获得的见解采取行动。全球许多制造企业已经在以下行业使用智能制造：半导体、电子和医疗器械；汽车和航空；设备制造、制药；化学品、金属、采矿和消费品。
也许工业 4.0 的大部分承诺和成功制造业和物联网技术依赖于有效的机器学习、人工智能、大数据和其他先进的分析技术，全面实施以提供数字孪生虚拟化、洞察力和可预测性。此外，组织还需要了解客户如何在现场使用其产品以及产品如何老化或可靠性下降甚至何时需要维护的细节。今天，一些制造商提供额外的主动维护服务。想想电梯（通力、迅达、OTIS 等），它们会在需要帮助时发回信息和警报。这样的洞察力几乎总是会开辟新的商机，以增强客户体验。
以下是一些有形的智能制造用例领域
• 产品质量和可靠性
• 机器学习可准确建模和预测设备、过程和产品结果
• 带有警报的过程控制和能力
• 设备维护：预测性的、基于条件的和带有警报的计划维护
• 工厂监控，包括管理仪表板、KPI 图表和 OEE。
• 供应链：需求预测、库存优化、供应商绩效
• 资源建模和优化
• 客户分析——客户和产品细分、交叉销售/追加销售机会
• 销售 - 定价优化和客户管理
• 产量预测、预测性维护、虚拟计量
• 单/多变量控制图，时间序列
• 异常检测——人工智能：深度学习
图像和图案分类
• 缺陷图像分类、Wafermap 图案
• 多画面、多媒体、设备声音
• 人工智能：深度学习
• 高级过程控制：传感器分析和物联网
• 故障缺陷分类，逐次运行控制
• 设备健康监测
• 工厂地图仪表板和警报
供应链和工厂数字孪生
• 预测性排程——晶圆厂工具和供应链
• 材料和车辆路线
• 线性规划，遗传算法
数字工厂平台
为了取得成功，使能智能制造的数字化工厂平台必须具备以下条件：
• 数据集成：历史和流数据
• 交互式视觉分析和仪表板
• AI 和机器学习：无代码可视化工作流程
• 边缘和传感器分析
智能制造的好处
智能制造的好处包括能够主动检测和响应事件，从而提高质量和产量，减少停机时间，并提高整体设备效率 (OEE)。通过工厂的数字孪生，可以预先模拟新产品并了解瓶颈。智能制造允许供应链和智能库存的主动变化，优化其他工厂物流，包括包装和运输。智能制造可以发现新的商机、收入流和资产货币化，以获得持续的竞争优势。它还可以自动化、编排和预测产品故障以进行预防性维护以防止停机。
随着智能制造， 在销售和营销方面，智能制造可以使您的组织了解市场、预测和适应客户偏好。对于供应链优化，智能制造可以帮助预测需求、优化库存和监控供应商。分析一直在供应链组织中用于预测和库存管理，但在物联网时代，我们现在知道几乎所有事物的位置，这需要更多的实时功能。5G 网络可以将工厂提升到一个新的水平。5G具有支持数万个端点的高连接密度的能力，从而真正实现工业数据的大规模使用。
智能制造可用于通过智能统计过程控制、良率管理和可靠性分析来提高产品和过程质量。使用质量源于设计 (QbD) 和良好的制造/文档/安全实践 (GxP) 的举措的核心是能够理解和证明流程处于受控状态。智能制造可以帮助遵守法规，以标准化、自动化和监控 QbD 和 GxP 计划。能够向监管机构证明流程是被理解和控制的，即使是最复杂的组织也会征税。分析可用于自动化和经过验证的监管报告、完整的审计跟踪、版本控制和电子签名，以记录对分析流程、程序、实施智能制造对于数字业务至关重要，因为简单的自动化已不足以跟上市场和工业 4.0 的步伐。为了在物联网和工业 4.0 带来的数字中断中幸存下来，制造商必须应用以现场和客户为中心的分析。
也许工业 4.0 的大部分承诺和成功制造业和物联网技术依赖于有效的机器学习、人工智能、大数据和其他先进的分析技术，全面实施以提供数字孪生虚拟化、洞察力和可预测性。此外，组织还需要了解客户如何在现场使用其产品以及产品如何老化或可靠性下降甚至何时需要维护的细节。今天，一些制造商提供额外的主动维护服务。想想电梯（通力、迅达、OTIS 等），它们会在需要帮助时发回信息和警报。这样的洞察力几乎总是会开辟新的商机，以增强客户体验。
以下是一些有形的智能制造用例领域
• 产品质量和可靠性
• 机器学习可准确建模和预测设备、过程和产品结果
• 带有警报的过程控制和能力
• 设备维护：预测性的、基于条件的和带有警报的计划维护
• 工厂监控，包括管理仪表板、KPI 图表和 OEE。
• 供应链：需求预测、库存优化、供应商绩效
• 资源建模和优化
• 客户分析——客户和产品细分、交叉销售/追加销售机会
• 销售 - 定价优化和客户管理
• 产量预测、预测性维护、虚拟计量
• 单/多变量控制图，时间序列
• 异常检测——人工智能：深度学习
图像和图案分类
• 缺陷图像分类、Wafermap 图案
• 多画面、多媒体、设备声音
• 人工智能：深度学习
• 高级过程控制：传感器分析和物联网
• 故障缺陷分类，逐次运行控制
• 设备健康监测
• 工厂地图仪表板和警报
供应链和工厂数字孪生
• 预测性排程——晶圆厂工具和供应链
• 材料和车辆路线
• 线性规划，遗传算法
数字工厂平台
为了取得成功，使能智能制造的数字化工厂平台必须具备以下条件：
• 数据集成：历史和流数据
• 交互式视觉分析和仪表板
• AI 和机器学习：无代码可视化工作流程
• 边缘和传感器分析
智能制造的好处
智能制造的好处包括能够主动检测和响应事件，从而提高质量和产量，减少停机时间，并提高整体设备效率 (OEE)。通过工厂的数字孪生，可以预先模拟新产品并了解瓶颈。智能制造允许供应链和智能库存的主动变化，优化其他工厂物流，包括包装和运输。智能制造可以发现新的商机、收入流和资产货币化，以获得持续的竞争优势。它还可以自动化、编排和预测产品故障以进行预防性维护以防止停机。
随着智能制造， 在销售和营销方面，智能制造可以使您的组织了解市场、预测和适应客户偏好。对于供应链优化，智能制造可以帮助预测需求、优化库存和监控供应商。分析一直在供应链组织中用于预测和库存管理，但在物联网时代，我们现在知道几乎所有事物的位置，这需要更多的实时功能。5G 网络可以将工厂提升到一个新的水平。5G具有支持数万个端点的高连接密度的能力，从而真正实现工业数据的大规模使用。
智能制造可用于通过智能统计过程控制、良率管理和可靠性分析来提高产品和过程质量。使用质量源于设计 (QbD) 和良好的制造/文档/安全实践 (GxP) 的举措的核心是能够理解和证明流程处于受控状态。智能制造可以帮助遵守法规，以标准化、自动化和监控 QbD 和 GxP 计划。能够向监管机构证明流程是被理解和控制的，即使是最复杂的组织也会征税。分析可用于自动化和经过验证的监管报告、完整的审计跟踪、版本控制和电子签名，以记录对分析流程、程序、
实施智能制造对于数字业务至关重要，因为简单的自动化已不足以跟上市场和工业 4.0 的步伐。为了在物联网和工业 4.0 带来的数字中断中幸存下来，制造商必须应用以现场和客户为中心的分析。