大数据驱动下智能制造的六大关键趋势

在大数据时代下，智能制造正展现出全新的发展趋势。首先，需求导向和痛点聚焦是推动工业人工智能落地的关键。企业倾向于寻求直接解决实际问题的技术，如利用人工智能进行表面质量检测以提升产品质量，或借助智能CAD优化生产流程，以及通过能源管理降低生产成本。这种实用性的解决方案更易被接受。 其次，工业大数据和工业互联网的安全性日益受到重视。在数据安全成为企业升级决策重要因素的背景下，工业核心数据和知识产权的保护成为企业数字化转型中的核心考量。确保数据安全和系统稳定成为提升生产环境安全的首要任务。 趋势三聚焦于服务型应用场景的扩展，例如基于工业数据的故障诊断和预测性维护。通过实时监测、数据分析和AI预测，企业能够实现预防性维护，提前发现问题并提供维护建议，从而提高生产效率和预防突发故障。 设备状态智能管理系统的发展引领了远程运维的新模式，构建了一个闭环运行系统，包括智能采集、分析、诊断、排产、计划推送、远程支持和智能检验等环节。这使得工厂能够更加高效地管理设备和生产过程。 工业区块链技术在保障数据安全和促进分布式智能生产网络方面发挥作用。它通过提供不同级别的数据加密服务，确保生产数据在工厂间的安全传输，并支持以客户为中心的个性化生产和服务化转型，从而优化生产流程和降低成本。 最后，机器人技术与人工智能的融合成为工业机器人的新趋势。人机协作不仅提升了生产效率，而且在2019年的上海工博会上，多个国际知名机器人制造商展示的配合机器人，预示着这种协作模式将在未来占据主导地位。 大数据时代的智能制造趋势强调了实际问题的解决、安全性、服务化转型、远程智能化管理和数据驱动的生产模式创新。这些变化不仅提升了制造业的竞争力，也为行业未来发展描绘出一幅充满潜力的画卷。