物联网与人工智能在智能工厂中的集成

得益于物联网（IoT）和人工智能（AI）的应用，工业领域正处于另一场变革的边缘。自工业革命开始以来，新技术的发展不断优化制造工艺。随着工业4.0的到来以及这种范式转变的广泛接受，“智能工厂”的概念越来越受到关注。

本文将探讨人们对智能工厂日益增长的兴趣，特别是物联网和人工智能的集成。物联网与人工智能在智能工厂中的集成

什么是智能工厂？

智能工厂使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)等尖端物联网技术来分析数据、执行自动化操作并进行学习。它是一个将各种机器、通信渠道和计算资源连接在一起的系统。

随着客户期望和经济不确定性达到新的高度，供应链经理需要能够提供可衡量的重大价值并迅速实现的解决方案。因此，投资数字化转型和智能工厂解决方案的企业可以获得可观的经济收益，包括：

效率和生产力——传统上，制造业相当保守，会回顾已经发生的事件或趋势，然后寻求基于此改变方向。智能制造技术旨在通过提高流程的效率和生产力来减少反应方法的必要性，从而使供应链管理更具弹性和响应能力。
安全性和可持续性——许多购物者愿意为可持续产品支付溢价，这些产品从采购到制造都对社会和环境负责。新兴的智能工厂技术使企业更容易采用更安全、更环保、更具社会意识的流程。
高质量的服务和产品——传统上，制造商很难保证其指令被供应链底层的供应商和制造商理解并执行。为了克服这个问题，与云的连接和整个生产过程的完全可见性是智能工厂的标志，允许在每个生产阶段进行即时分析和指导。

智能工厂中工业 4.0 的可能用例似乎无穷无尽，但这里有 5 个常见用途。

通过数字质量控制，当机械连接到云系统时，可以更简单地数字化跟踪温度和压力等制造批次数据。除了质量 4.0之外，这项技术还可以大大减少到达消费者手中的劣质产品的数量以及昂贵的召回的必要性。

通过工厂监控，组织可以消除制造瓶颈，监控和最大化关键 KPI，并通过在智能工厂中应用人工智能和物联网系统来保持领先地位，加快分销和交付路线。

随着工厂将更多的自动化机器纳入日常运营中，在故障和停机之前密切关注自动化机器和预测性维护需求的需求不断增加。

通过传感器和网络访问，机器可以收集和分析数据以预测问题的发生。基于云的分析和实时数据可以帮助工程师和维护人员识别机器效率低下的地方，并在出现故障之前更换零件。

在开始全面生产之前，企业可以通过从制造车间的智能传感器获取数据来做出更明智的选择。您可以在现场使用带有传感器的产品来收集情景环境中的数据。实时数据收集可以帮助工程师快速制作原型并快速修改，以获得更有效的产品。

跟踪仓库中的库存并找到有效的库存和拣选方法一直很困难。物联网和人工智能系统通过智能工厂中的传感器提供实时位置、数量和温度数据。无需任何人工干预，自主机器人就可以完成订单履行过程。

物联网和人工智能（也称为“智能技术”）的结合将为未来工厂提供动力。

最终，通过人工智能平台和物联网连接工厂资产、流程和人员，可以实现智能工厂的愿景，即生产具有适应性、响应性和弹性。