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面對制造行業(yè)的常見痛點，如企業(yè)體量大、數據繁雜帶來的監(jiān)控及治理難度高，生產資料消耗多、成本高、產品附加值低等問題，智能制造在當今這個科技快速發(fā)展的時代提供了一種創(chuàng)新的解決方案，不僅能夠幫助企業(yè)實現數據的有效管理和分析，還能通過降本增效和精細化生產來提高產品的附加值。本文將通過深入探討智能制造的定義、核心特征，識別智能制造在實施過程中可能會遇到的阻礙，并通過實際應用場景來展示智能制造為傳統(tǒng)制造業(yè)帶來了哪些前所未有的機遇。最后，本文還將分析一下智能制造的長期投資可以帶來的回報。相信看完本文，你就能對智能制造有一個更加深刻的理解。

一、智能制造的定義與核心特征

智能制造，這一術語在近年來頻繁出現在工業(yè)界和學術界，它代表著制造業(yè)的未來方向。簡單來說，就是將傳統(tǒng)的工業(yè)制造與現代信息技術深度融合，形成一個智能化的工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。智能制造不僅包括工業(yè)互聯(lián)網，還涵蓋了材料、設計、工藝等多個方面。這一概念的核心在于利用工業(yè)制造技術和工業(yè)互聯(lián)網技術，實現生產過程的自動化、智能化和網絡化。工業(yè)制造技術，包括先進裝備、先進材料和先進工藝，是決定制造邊界與制造能力的根本。先進裝備主要指的是那些高自動化水平的設備，它們能夠實現“機器換人”，從而提高制造的智能化和自動化水平。而工業(yè)互聯(lián)網技術，包括智能傳感控制軟硬件、新型工業(yè)網絡和工業(yè)互聯(lián)網平臺等，是提高生產效率、優(yōu)化資源配置效率、創(chuàng)造差異化產品和實現服務增值的關鍵。工業(yè)互聯(lián)網被視為智能制造的基礎，它能夠實現人、機、物全面互聯(lián)的新型網絡基礎設施。面向企業(yè)的CIO、CTO、CDO等信息化主管與核心業(yè)務管理人員，工業(yè)互聯(lián)網幫助他們在企業(yè)的各項生產經營業(yè)務中確定其作用與應用模式，形成智能化發(fā)展的新興業(yè)態(tài)和應用模式。工業(yè)互聯(lián)網的目標是在數字空間中投射物理形式的企業(yè)，并基于此實現深度感知、智能決策、精準管控的IT/CT/OT一體化工業(yè)系統(tǒng)。在智能制造中，數字化工廠是首要任務。企業(yè)內部需要打通數據鏈，通過智能傳感、物聯(lián)網等技術打造全業(yè)務鏈數據的實時采集和全面貫通的泛在互聯(lián)的工業(yè)互聯(lián)網平臺。在此基礎上，構建數字化供應鏈管理體系，打造數字化駕駛艙，實現經營管理的可視化和透明化。

上圖是在BI工具的幫助下生成的一個綜合管理駕駛艙，通過這個駕駛艙，我們可以看到企業(yè)運營過程中的各部分的數據信息，為企業(yè)基于生產運營數據重構戰(zhàn)略布局、運營管理和市場服務提供了便利，也服務于形成最終的數據驅動的高效運營管理模式，提升智能決策、精益制造和精準服務能力。因此，智能制造的核心特征不僅體現在生產過程的高度自動化和智能化，還體現在整個生產系統(tǒng)的互聯(lián)互通和數據驅動的決策能力。具體來看，即以下幾個方面：

1. 自動化：智能制造通過自動化技術，減少了人工操作，提高了生產效率和準確性。例如，在汽車制造領域，機器人可以24小時不間斷地進行精確的焊接和裝配工作。

2. 智能化：智能制造系統(tǒng)能夠通過數據分析和機器學習，自我優(yōu)化生產流程。這意味著系統(tǒng)能夠預測并適應生產中的變化，如自動調整生產線以應對不同型號產品的生產。

3. 網絡化：智能制造強調設備和系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通。通過物聯(lián)網技術，生產設備可以相互通信，共享數據，實現更高效的資源管理和生產調度。

這些特征共同作用，使得智能制造能夠改變傳統(tǒng)的生產流程，提高生產的靈活性和響應速度，同時也為個性化生產提供了可能。

二、智能制造的痛點識別

盡管智能制造帶來了許多機遇，但在實施過程中，企業(yè)也面臨著一系列挑戰(zhàn)和痛點。以下是一些主要的痛點及其對企業(yè)轉型的影響：

1. 成本問題：智能制造的初期投資往往較高，包括購買先進的自動化設備、建立數據中心和培訓員工等。這些成本可能會讓一些企業(yè)望而卻步，尤其是對于資金鏈緊張的中小企業(yè)。

2. 技術復雜性：智能制造涉及的技術非常復雜，包括機器人技術、物聯(lián)網、大數據分析等。企業(yè)需要有足夠的技術實力和專業(yè)知識來管理和維護這些系統(tǒng)，這對于許多傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)來說是一個巨大的挑戰(zhàn)。

3. 文化阻力：智能制造要求企業(yè)進行文化變革，從以人為中心的生產方式轉變?yōu)橐詳祿图夹g為中心的生產方式。這種轉變可能會遇到員工的抵觸，特別是對于那些習慣于傳統(tǒng)工作方式的老員工。

這些痛點可能會影響企業(yè)的轉型進程，甚至導致轉型失敗。因此，企業(yè)在實施智能制造時，需要充分考慮這些因素，并制定相應的策略來克服這些挑戰(zhàn)。

三、智能制造全流程及應用場景分析

接下來，我們來具體講一講智能制造的流程管理和應用場景問題。智能制造的全流程是一個涵蓋了產品從設計、生產、物流到銷售的閉環(huán)系統(tǒng)。它通過集成先進的信息技術、自動化技術和數據分析，實現生產流程的自動化、智能化和網絡化。下面，讓我們結合幾張圖片來具體了解智能制造全流程的各個環(huán)節(jié)，以及這些環(huán)節(jié)是如何通過智能制造技術實現優(yōu)化的。

1.設計與計劃階段

在智能制造的全流程中，設計和計劃階段是起點。在這個階段，企業(yè)利用計算機輔助設計（CAD）和計算機輔助工程（CAE）等軟件工具來進行產品設計和性能模擬。這樣不僅可以縮短設計周期，還能在生產之前預測產品的性能，從而優(yōu)化設計。

2.生產制造階段

生產制造是智能制造全流程中的核心環(huán)節(jié)。在這個階段，自動化生產線和智能機器人被廣泛應用于實現精準的裝配任務，確保產品質量和一致性，同時，BI工具也被越來越多地運用于其中。例如，這張“車間生產管理大屏”的圖片提供了一個全面的生產監(jiān)控界面，通過實時監(jiān)控，我們可以直觀地看到不同產品線的一次通過率、產線出勤、不良率等的情況。根據這張圖片，我們來具體梳理一下它都包含了哪些內容：一次通過率統(tǒng)計：這反映了生產線的效率和穩(wěn)定性。一次通過率高意味著生產過程中的浪費和返工較少，生產效率較高。表格列出了六條產品線的一次通過數和一次未合格數，顯示了每條產品線的合格率。

1. 產品線1：175815個一次通過，34個未合格。

2. 產品線2：345423個一次通過，145個未合格。

3. 產品線3：24554個一次通過，24個未合格。

4. 產品線4：768909個一次通過，327個未合格。

5. 產品線5：34589個一次通過，43個未合格。

6. 產品線6：242532個一次通過，14個未合格。

未齊套統(tǒng)計：

1. 展示了不同訂單號的未齊套物料、需求、庫存情況。

2. 例如，訂單號60424有456347個未齊套物料，需求為-98102，庫存為35837。

產線出勤人數：

1. 顯示了當日和當月的總產量，分別為147,164和165,715。

2. 日目標達成率為83%，月投入產出比為74%。

3. 顯示了產線的出勤人數和缺勤人數。

不良率統(tǒng)計：

1. 顯示了產品的不良率為2.38%。

2. 列出了兩個產品的具體質檢數據，包括通過質檢數和未通過質檢數。

3. 產品1：通過質檢數為3161，未通過質檢數為77。

設備監(jiān)控：

1. 列出了三個設備的監(jiān)控狀態(tài)，包括設備編號、所屬產品線、狀態(tài)、開始時間、異常代碼、產量損失和影響工時。

2. 設備編號分別為SYJ69、RM67、FDI68，狀態(tài)分別為正常、低、正常。

3. 例如，設備SYJ69屬于產品線2，狀態(tài)為正常，開始時間為12-31 15:00:00，異常代碼為784，產量損失為57817，影響工時為21。

生產部門投入產出：

1. 列出了六個生產部門的月投入(MTD)和月產出(MTD)。

2. 例如，生產一部的投入為138747，產出為11780。

成本控制和產能效率：

1. 顯示了產能效率和單位成本的控制情況，包括工時成本、采購成本和BOM成本。

2. 顯示了一天內不同時間段的產能效率變化，從8:00到13:00。

這張圖片整體上反映出一個高度自動化和數字化的生產環(huán)境，圖片中包含了大量的實時數據和統(tǒng)計信息，用于監(jiān)控和管理生產過程。而通過這些數據，管理人員可以迅速了解生產狀態(tài)，做出相應的決策以優(yōu)化生產效率和產品質量。看到這里，想必有些朋友對于轉型智能制造已經躍躍欲試了，我也在這里向大家推薦一個我常用的BI工具FineBI，上面的看板就是在FineBI的幫助下制作出來的。FineBI本身具有強大的數據整合與可視化功能，用戶自主操作的流程也很簡單，它的鏈接我就放在下面了，感興趣的可以找來試試！

3.物流與供應鏈管理階段

智能制造還涉及到物流與供應鏈管理的優(yōu)化。通過實時監(jiān)控和數據分析，企業(yè)可以優(yōu)化物流路徑，減少擁堵和延誤。從這張倉儲物流綜合管理圖中，我們可以看到西區(qū)倉庫、碼頭的車流、人流、物流的實時監(jiān)控情況，這也體現了BI工具在智能制造中的具體應用：幫助管理人員及時了解物流狀態(tài)，快速響應進度。

4.質量控制階段

質量控制是確保產品符合標準的重要環(huán)節(jié)。在智能制造中，通過實時數據監(jiān)控和分析，企業(yè)可以及時發(fā)現生產中的問題，并采取相應措施。在前面已經分析過的那張車間生產管理大屏的圖片中，不良率和未通過質檢的產品數量也被實時展示了出來。這些數據的可視化對于產品質量控制以及對于幫助企業(yè)持續(xù)改進產品質量非常重要。

5.銷售與服務階段

智能制造的全流程也包括了銷售與服務階段。通過大數據分析消費者偏好，企業(yè)可以定制化生產滿足市場需求的產品。同時，智能制造系統(tǒng)還可以通過收集和分析客戶反饋，不斷優(yōu)化產品和服務。通過集成先進的信息技術和自動化技術，智能制造的全流程可以實現從設計到生產，再到物流、質量控制和銷售服務的全過程優(yōu)化。我們總的來說，智能制造的應用場景其實是非常廣泛的，以下我列出了幾個簡單的行業(yè)例子，如果大家對這方面比較感興趣的話，可以評論區(qū)評論需要，我再找合適的時間跟大家分享：

1. 汽車制造業(yè)：在汽車制造業(yè)中，智能制造的應用可以大大提高生產效率和產品質量。例如，通過使用機器人進行焊接和裝配，可以確保每個部件的精確性和一致性。此外，智能制造系統(tǒng)可以根據市場需求快速調整生產線，生產不同型號和配置的汽車。

2. 電子制造業(yè)：在電子制造業(yè)中，智能制造可以實現高度的定制化生產。通過靈活的生產線和智能調度系統(tǒng)，企業(yè)可以快速響應市場變化，生產出滿足消費者個性化需求的電子產品。

3. 醫(yī)療設備制造業(yè)：在醫(yī)療設備制造業(yè)中，智能制造可以提高產品的質量和可靠性。通過精確的自動化生產和嚴格的質量控制，可以確保醫(yī)療設備的安全性和有效性。

四、智能制造的長期投資回報分析

上面講完了智能制造的核心定義、痛點和流程，相信大家已經能意識到智能制造相比于傳統(tǒng)制造的優(yōu)越性了。確實，智能制造的長期投資回報是顯著的，以下我將通過簡要列舉一些主要的回報和實現方式，提醒對智能制造心動的朋友及時抓住不可多得的機遇：

1. 成本節(jié)約：通過自動化和優(yōu)化生產流程，智能制造可以顯著降低生產成本。例如，自動化生產線可以減少人工成本，同時提高生產效率，減少浪費。

2. 收入增長：智能制造可以提高產品質量和生產效率，從而增加產品的市場競爭力，帶動收入的增長。此外，智能制造還可以通過快速響應市場變化，生產出滿足消費者需求的產品，進一步增加收入。

3. 市場競爭力提升：智能制造可以提高企業(yè)的靈活性和響應速度，使其能夠快速適應市場變化，從而提高市場競爭力。例如，通過智能制造系統(tǒng)，企業(yè)可以迅速調整生產線，生產出滿足市場需求的產品。

當然了，為了實現這些回報，企業(yè)需要進行長期規(guī)劃和持續(xù)改進。這包括投資先進的技術和設備、培訓員工、優(yōu)化生產流程和管理系統(tǒng)等。通過這些措施，企業(yè)可以充分利用智能制造的優(yōu)勢，實現長期的增長和成功。智能制造，總的來看，為傳統(tǒng)制造業(yè)提高生產效率、降低成本、提升產品質量和滿足個性化需求，提供了一條路徑。