新冠疫情给制造商带来了几个挑战，包括不断扩大的技能缺口、员工短缺和不稳定的供应链中断。制造商需要可视化的智能制造流程来升级产品设计、生产和管理流程，以应对全球市场的动态和波动。

　　通过使用机器学习、数字孪生、虚拟现实和其他几项前沿技术，智能制造创造了最佳的生产条件。本文对智能制造的七种形式进行了全面的综述，希望能让你深入了解这种新的制造模式，以及它如何推动创新和业务增长。

1. 3D打印

　　3D打印是一种允许从数字文件创建三维实体对象的过程。3D打印最早发展于20世纪80年代，最初是一种快速原型制作工具。然而，随着技术的进步，3D打印发展成为一种更实用、更强大的工具，并已被应用于各个领域。应用程序和用例因行业而异，但广泛地包括工具辅助工具、可视化和功能原型。值得一提的是，消费电子和汽车行业各占3D打印市场总份额的20%。

　　近年来由于设备和材料成本的降低，3D打印对于一般制造用途来说比大多数其他技术是更可行的选择。3D打印技术是几种制造案例的理想解决方案。对于像航空航天和国防这样的行业来说，高度复杂的零件是小批量生产的，3D打印是一个完美的匹配。使用该技术，无需投资昂贵的加工设备就可以创建复杂的几何形状，并且生产线比传统制造方法更简单。

　　除了小批量制造工艺，3D打印技术在减重方面也创造了奇迹。对于复杂的产品，如飞机设计和电子产品，重量是最重要的考虑因素之一。这就是3D打印的用武之地：这项技术非常适合制造轻质零件，尤其是使用设计优化工具。减轻产品重量可以显著降低有效载荷和生产复杂性。

2.虚拟现实（VR）

　　虚拟现实是指使用计算机技术来创建逼真的用户模拟体验。简单来说，虚拟现实通过触发人类感官的模拟，打破时间和地点的限制，将计算机转化为三维世界。虚拟现实最容易识别的组件是头戴式显示器。虚拟现实应用包括医疗卫生培训、娱乐活动、教育项目、商务会议等。

　　虚拟现实改变制造业的一个应用是在不让工人暴露于危险的情况下提供安全培训。制造过程可能是危险的，因为一些设备需要特殊培训。使用虚拟现实使工人能够在安全的地方体验生产中涉及复杂的和危险的过程，这样可以防止可能对他们有潜在危险的不正确操作。

　　虚拟现实技术的另一个应用是产品设计。在制造业中，设计过程几乎总是包括原型制作阶段。这就是虚拟现实显示其真正价值的地方。将原型转移到虚拟现实的成本和努力比构建一系列物理原型要低得多，尤其是当原型需要一些额外的改进时。

3. 3D机器视觉

　　三维机器视觉技术是实现智能制造的关键技术之一。它利用各种数字传感器和相机来创建物体的三维图像。由于能够在高速生产线中进行7/24操作和检查大量对象，3D机器视觉的性能往往优于人眼。

　　制造商广泛采用该技术在化工、汽车、塑料、金属成型、食品等行业。这个应用清单还在继续，甚至扩展到制造业之外。采用3D机器视觉的商业优势包括最大限度地减少人为错误、提高生产率、减少机器停机时间和更严格的过程控制。

　　中国占据了3D机器视觉的巨大市场基础，该行业的参与者为其他制造公司的数字化转型做出了重大贡献。图漾科技的创始人费哲平表示，智能制造是未来的发展趋势。智能制造的基本逻辑是用机器取代劳动力资源。业内人士已经利用机器或机器人来减少工人的工作量或降低工作强度，这表明智能制造工艺发展不足，市场潜力巨大。真正的智能化制造应该通过大型变电站机械的更多技术性工作来实现。

4.机器人

　　尽管机器人技术已经存在了几十年，但对于一些制造公司来说，它还是一个相对较新的概念。通过将人类员工从重复或危险的任务中解放出来，机器人以无数积极的方式改变了制造业。机器人辅助制造过程有助于提高生产率、增加利润、提高投资回报、增加工作场所安全性以及提高精确度和客观性。

　　机器人在制造过程中的应用可以分为三大类:材料搬运、加工操作和检验。制造业中的机器人自动化保证了在难以招聘到必要员工的领域进行离岸外包和填补技能缺口的有效和可靠的方式，从而带来强大的商业利益。此外，制造业中的全自主机器人非常适合大批量、重复的过程，在这些过程中，机器人的速度、精度和耐用性非常重要。另一方面，当员工从机器人可以有效执行的任务中解放出来时，他们可以利用更多的精力和时间在更高的组织角色中贡献知识和想法。

5.机器学习

　　机器学习是一种人工智能，它使算法在预测结果时更加准确和可靠。标准的机器学习方法有四种：监督、非监督、半监督和强化学习。历史数据通常用作该过程的输入，以预测新的输出值。研究人员根据他们想要预测的数据类型选择不同的算法数据。在选择数据之后，机器学习过程从观察这些数据集开始，然后根据提供的数据进行推理。机器学习的最终目标是让计算机在最少的人工干预或协助下，自主学习和识别模式，并调整动作。

　　机器学习已被证明是有价值的，因为它为企业的未来发展提供了客户行为和业务运营的特定趋势或模式。更重要的是，凭借海量的计算能力，机器学习可以以人类大脑无法单独复制的速度和规模解决问题。今天的许多领先公司，如阿里巴巴、百度和腾讯，都将机器学习作为其战略计划的核心部分。

6.边缘计算

　　边缘计算是一种网络技术，它改变了原始数据的存储、处理、分析和传输方式。更具体地说，边缘计算旨在减少与将原始数据从创建位置移动到集中式数据中心或云相关的时延和带宽成本。整个过程是通过在云中运行更少的进程，并将这些进程移动到本地，如物联网设备或本地边缘服务器来实现的。

　　最近，要求最小响应时间和更好带宽可用性的实时应用的兴起，如自动驾驶汽车和5G网络，正在推动边缘计算的增长。边缘计算使制造商能够更快、更可靠地过滤数据并远程监控其资产状况，从而推动创新并释放数据在业务中的局限性。

　　江星智能创始人刘江川表示，边缘计算是第四次工业革命的基石。工业互联网驱动大数据和云计算技术的高速增长，带来信息传输和数据计算的革命性突破。而边缘计算将是5G、工业互联网和人工智能融合的催化剂。

7.数字孪生

　　数字孪生是任何过程、产品、系统、人、资产或现实生活场景的数字副本。数字孪生是使用来自现实世界组件的数据创建的，可以实时反映物体发生的情况。可以在产品生命周期的任何阶段对数字孪生进行调整，以了解原始系统的状态和功能在现实生活中会发生怎样的变化，从而获得更多的知识，更深入地了解生产过程，实现更好的业务目标。

　　一个可行的数字孪生可以在以下方面帮助工程师和数据科学家。首先，运营团队可以使用数字孪生来识别差异，这些差异表明在严重问题发生之前需要进行预防性维修或维护。其次，数字孪生使跨学科协作和共享变得更加容易。数字孪生可以向不同背景的人提供最重要和直接的运营数据，帮助他们更深入地了解其他团队成员的工作。基于他们更深刻的理解，实现了更好的沟通和协作。最后，数字孪生可以改善客户体验。由于数字孪生可以自动化数据提取、清理、结构化和转换，从而有利于运营团队解决问题并确定哪些输入变量对客户体验影响最大，因此它可以提供对产品性能的见解并推动公司向前发展。

　　通过恰当地采用智能制造方法，企业的竞争力可以显著提高。然而，为了实现智能制造过程的真正潜力，制造商必须停止依赖传统系统，并将智能制造置于其业务计划的核心。