“智能制造”的数字化转型需解决哪些问题？-德赢Vwin官网网

网络化、数字化、智能化的工业制造策略/模式早已成为了全产业的共识。面对数字化的浪潮，各行各业纷纷转型升级，工业制造领域凭借其得天独厚的数据规模优势，成为了数字化转型的先行者。同时，2020年初的新冠疫情“黑天鹅”，进一步促进了数字化、远程化、无人化的制造业“新常态”，为智能制造的发展按下了加速键。

如今，“智能制造”的玩家已经不仅限于传统制造业的巨头，更多产业上下游的搅局者正以不同的态势重新定义“智能制造”的未来。

今年9月，在阿里低调潜行3年的新制造平台——犀牛智造平台正式公开亮相，被称为“一号工程”的犀牛智造工厂也在杭州正式投产。犀牛智造工厂被阿里成为新物种，它横跨制造与销售，是一家从客户需求出发，运用了云计算、IoT、人工智能等技术，连通销售预测和柔性制造的工厂。阿里称希望商家可以像使用云计算一样使用犀牛智造服务。

“一号工程”犀牛智造工厂

无独有偶，华为也在寻求工业4.0时代的解决之道，华为智能工厂解决方案主要是通过深度应用 ICT技术，深化与应用厂商/工业巨头合作，构筑产业链优势，实现工厂智能化。例如，华为可提供面向IoT终端的轻量级开源操作系统 LiteOS和基于LTE-M的低功耗、低成本物联网专用通信芯片，协同打造IP化、智能化的智能工厂制造设备。9月，华为、重庆市政府、仪综所三方签署战略合作协议，将共同构建5G智能制造联合创新中心。

更精密、更丰富的传感器为“智能制造”打下基石

迈进2020年代，以5G、AI 为核心的技术变革浪潮正影响着全人类未来十年的生产与生活方式。对于智能制造而言，AI 是不可或缺的因素。套用物联网技术的三层结构理论，以感知层为例，更多类型传感器的导入已成为制造流程的必选项。

非接触和非破坏性测量是光学传感器的一大优势，在电子产品检测领域应用较多。譬如机器视觉，用机器代替人眼来做测量和判断，可以提高生产灵活性和自动化程度。例如，安森美半导体推出的新一代XGS系列图像传感器，以高帧速率提供12位图像质量。新产品为分辨率要求高的应用提供高达4500万像素的成像细节，和在8K视频模式下达60帧/秒(fps)速率，适用于机器视觉、工业成像等应用，全局快门可确保拍摄移动物体时不会有运动伪影。

安森美半导体推出新一代XGS系列图像传感器，赋能工业视觉应用

无人化车间是制造行业持续追求的目标，在这一升级过程中，工人与机械臂协同工作仍是当下的主流形式。机械臂已经逐渐摆脱牢笼，如何更好地与周边的环境融合，实现高效作业。这时，机械臂需要精准的距离测量能力。ToF传感器是常见的解决方案，艾迈斯半导体推出了全球体积最小的直接飞行时间(dToF)集成式模块TMF8801，为2cm至2.5m范围提供准确距离测量，适用于工业机器人等应用，可进行快速测距避障检测。

此外，智能温度传感器适用于冶金、石化、石油、化工、制药、造纸、印染、酿造、环保、电力等行业。当前的智能温度传感器正朝着高精度、多功能、总线标准化、高可靠性及安全性、开发虚拟传感器和网络传感器、研制单片测温系统等方向迅速发展。目前，国外已相继推出多种高精度、高分辨率的智能温度传感器，使用9~12位A/D转换器，分辨率可以达到 0.5~0.625℃。其中佼佼者如Dallas半导体新研制的DS1624型智能温度传感器，分辨率高达0.03℃，测温精度为±0.2℃。

“智能制造”大脑——打通全生产流程的数字化运营管理系统

感知层的创新固然是工业制造大数据的基础，而网络层、应用层在制造系统上的创新则可以颠覆性地连结整个企业/工厂从工程设计、到生产测试、再到部署的全流程，极大地提升了智能制造的生产与运营效率。

以生产线测试升级为例，尽管通过仿真可以极大减少所需的物理测试量，但这并不意味着完全不需要验证物理系统的设计、组装和性能的关键性能。这种情况下，测试数据可以提供相关系统及其组件的重要信息，测试方案提供商也在产线转型升级中发挥着关键的作用！

例如，测试测量公司NI在8月正式发布了企业版SystemLink软件，通过将共享和分析数据的方式进行标准化，在整个组织内部提升测试系统的可见性和控制力。通过连接设备、软件和数据的基于Web的集中式管理界面，用户可以在SystemLink软件上实现更新测试系统软件、查看系统运行状况以及搜索数据等操作。以这种方式，SystemLink软件成为了工程和制造部门之间的重要桥梁，实现全球化、跨部门的协同合作，在疫情新常态下尤为适用，提高了整体的运营效率，加速数字化转型。

图源@NI

与此同时，霍尼韦尔也在思考数字化转型的策略。霍尼韦尔拥有130多年的全球世界级工厂实践运营管理经验，其工厂移动作业软件(MPO)是针对于工厂日常巡检、人员定位、人员通讯及流程管理的一套移动化作业解决方案。该技术依托于云技术、智能手机设备及其所搭载的应用程序，与后端服务器协同工作，并与工厂的MES(制造执行系统)等系统智能化互联，连接多个部门，甚至打破公司的界限，全面整合人员、设备与信息系统，协同进行现场作业，实现设备管理的规范化、科学化和数据化。

图源@霍尼韦尔

更多的制造业巨头例如万可WAGO，也有相应的自动化解决方案可用于记录、采集数据并将其传输至”制造执行系统”(MES)或产品管理系统，利用大数据智能分析产品、科学制定决策方案。万可WAGO智能制造的核心能力主要体现在关键基础零部件、智能仪表和控制系统、数控机床与基础制造装备、智能专用装备等四大领域，使未来的生产线更加网络化和智能化。

智能制造已是全球工业变革的大势所趋，但实际落地的过程仍需考虑每一个领域、每一家企业的实际生产痛点。如今，无论是产业上下游的系统供应商，或是跨界入局的参与者，都希望从中分一块蛋糕，技术应用已不是难题，或许更大的挑战在于企业、行业转型的魄力与决心！

原文标题：IT公司也来跨界制造？“智能制造”的数字化转型还需解决这些问题~

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责任编辑：haq

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