經過連續三年的試點和探索，我國智能制造行業發展取得了顯著成就。數據顯示，2010-2017年，我國智能制造行業保持著較為快速的增長速度，到2017年，我國智能制造行業的產值規模已達到15000億元左右。
預計未來幾年我國智能制造行業將保持11%左右的年均復合增速，到2023年行業市場規模將達到2.81萬億元，行業增長空間巨大。
同時，物聯網通過與自動化技術、人工智能和云計算的組合運用，真正實現了傳統工業向智能制造的轉變。
這些趨勢也將極大地改變制造業中機器與機器、人與機器、人與人、預測與操作、管理與運營之間的關系，推動工業4.0時代的到來。
在這一轉變過程中，數字孿生、人機交互、預測性維護、網絡安全、彈性變化、自動化和邊緣計算正在成為智能制造的七個關鍵趨勢。
數字孿生提供了與工業部門中使用的物理組件相對應的虛擬對象。例如，制造汽車的機器人手臂可以使用數字孿生進行監控，數字孿生收集有關機械手臂操作的數據，并提供有關需要定期維護或更換的組件的信息。數字孿生可以使預測性維護更加容易，并提供有價值的可視化功能以提高效率。
2.創新的人機界面
計算機屏幕，甚至是更原始的顯示器仍然在工業領域占主導地位，但這種情況正在改變。在查看設備組件時，增強現實應用可以提供更有價值的反饋，并為員工提供有關制造設備的物聯網衍生信息，使公司能夠更好地進行管理與維護。
虛擬現實也可以使用更傳統的技術為工作人員提供強大的可視化功能。VR和AR通常針對特定任務量身定制，隨著頭戴設備和智能眼鏡的普及與價格下降，這些技術將更受歡迎，特別是在工業環境中。
結合機器學習和其他人工智能工具，現代工業軟件比過去憑借個人經驗判斷確定何時需要更換設備部件更加有效。與其他技術不同，預測性維護的好處很容易計算。作為一種工業物聯網技術，預測性維護一定會成為未來工業管理人員的優秀助手。
這種改變的部分原因是因為現在的網絡攻擊越來越猖獗，越來越有利可圖，而安全防范較低的工業設備尤其誘人。制造業公司面臨的挑戰之一就是確保他們使用正確的安全條例并確保所有操作的合規性，因為沒有一步到位的解決方案可以100%保護設備免受攻擊者的“入侵”。
物聯網與人工智能分析有時會導致令人驚訝的結果，因為人工智能對于發現那些人類可能永遠不會探索的相關領域非常重要。實體工業的長期轉變將會找到更快速適應信息化的方法，而且這一舉措在未來幾年中將繼續增加。
然而，工人招聘仍將保持強勁，因為即使是高度自動化的系統也需要人們監控進度，并尋找最大限度提高效率的方法。
雖然服務器或場外云解決方案的投資將繼續增加，但邊緣設備將在未來得到重大投資，并緩解當今工業環境中常見的一些處理壓力。
隨著我國制造業智能轉型的全面推進，各行業、企業將加快推動新一代信息通信技術、智能制造關鍵技術裝備、核心工業軟件等與企業生產工藝、管理流程的深入融合，推動制造和商業模式持續創新，智能制造新模式將加速推廣應用。
而我們發展智能制造得優先從以下行動入手：建立智能制造標準體系、開發核心工業軟件、建立數字化/智能化工廠、發展服務型制造業、攻克共性關鍵技術、保障信息和網絡安全、強化人才隊伍建設等。
文章來源：盛景商業評論
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