赋能智能制造-坤前数字化转型系列分享

*产品本身的复杂性

*生产过程的复杂性

*内部流程的复杂性

*市场需求的复杂性

*供应链协同的复杂性

智能制造的价值就是以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，不断优化制造资源的配置效率。

依托基础设施、网络通信系统、工业软件、传感器、新型人机交互方式等技术应用实现了设备、产品、人员等制造业所有相关要素的相互识别、实时联通和有效交流，研发设计、生产装备、工艺流程、产品服务等过程的数字化、网格化、智能化重构了生产制造全要素、全流程，复杂制造系统所面临的众多不确定性问题在信息物理系统中被显性化，使得资源配置效率提升成为可能。

高效率、低成本、高质量是制造业不变的追求。当前，互联网、大数据、人工智能等新技术持续创新和高速发展，为制造业发展注入新的活力，使得制造业加速迈向万物互联、数据驱动、软件定义、平台支撑、组织重构的新时代。

制造领域的AI应用是工业数字化的必然趋势之一，在应用场景精准适配的前提下，深度学习、机器学习、机器视觉在制造业尤其是高端制造领域释放了巨大的产业技术红利。包括万物互联、机器视觉、数字孪生、软件定义乃至更大范畴的工业AI，将深刻影响智能制造的发展进程。具体的应用包括以下几个方面：

*用于缺陷检测的深度学习

*通过机器学习进行预测性维护

*人工智能将打造数字孪生

*智能制造的产品生成设计

*基于机器学习的能耗预测

*人工智能和机器学习驱动的认知供应链

随着物联网的发展，制造业已经发生了革命性的变化，边缘计算正是充分利用物联网终端的嵌入式计算能力，并与云计算结合，通过云端的交互协作，实现系统整体的智能化。随着靠近数据产生端的边缘应用场景逐渐丰富，对于具有特定的外形尺寸、低能耗、广泛的工作温度以及其他特定设计的边缘定制服务器的需求将快速增加，以适应复杂多样的部署环境。