广州海川机器人丨制造装备经历了机械装备到数控装备 发展为智能装备 

智能制造，源于人工智能的研究，一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。

很多人想要了解智能制造未来的推进方向，今天小编就带大家来了解一下，希望大家能对智能制造多一些认识，能给大家带来帮助。

一、更高效的自动化技术

自动化一直是工业的核心，数字技术正在扩展这一趋势。企业现在可以依靠低成本设备来补充更广泛的制造组件，而不是投资昂贵的重型设备。

随着自动化系统继续证明其价值，企业将会投入更多资金，并看到显著的效率提升和更低的劳动力成本。

二、更灵活的转变

由于工业设备停机成本很高，因此，通常情况下，企业会尽可能避免硬件和软件的升级与改造，因此，工业企业的变革有时候会非常缓慢。

然而，全面提升效率将迫使企业采取更加灵活的方式进行运营。物联网与人工智能分析有时会导致令人惊讶的结果，因为人工智能对于发现那些人类可能永远不会探索的相关领域非常重要。

实体工业的长期转变将会找到更适应信息化的方法，而且这一举措在未来几年中将继续增加。

三、更及时的边缘计算

物联网组件收集的大量数据可能令人咋舌，而物联网应用程序中的瓶颈之一就是确保系统能够实时监控必要的信息。

因此，物联网运营的一个强大组件将依赖于边缘计算设备，这些设备可在数据被发送到更集中的服务器之前收集、处理并分析数据。

虽然服务器或场外云解决方案的投资将继续增加，但边缘设备将在未来得到重大投资，并缓解当今工业环境中常见的一些处理压力。

                       

四、数据安全和分布式智能生产网络

一方面，工业区块链技术可以为工厂提供不同安全级别的区块链加密服务，无需中介在工厂之间传输重要数据，保证重要生产数据的加密安全。

另一方面，随着工业区块链技术的应用，将形成分布式智能生产网络，引导终端客户需求，促进行业服务数字化转型。通过集成和智能生产提高企业效率。通过标准化、网络化生产降低企业生产成本。

五、工业人工智能从理想走向现实

一方面，人工智能技术在制造业中的应用侧重于工业智能产品或特定工业痛点的解决方案。另一方面，与“锦上添花”的工业智能产品相比，“雪中送炭”技术更容易被制造企业接受。

比如基于机器视觉的表面质量检测技术有助于提高产品质量；或者使用基于知识图谱的智能cad提高生产效率；或者使用基于人工智能的能量分配来降低生产成本。

六、云端协作成为重要的技术路线

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一方面，未来丰富的云业务能力将扩展到边缘节点，实现传感器、设备、应用集成和图像处理的协同；另一方面，行业会在云和边缘协同工作，云会联合起来打造行业的工业大脑。算法升级将由云完成。

七、工业智能平台成为应用场景的重要基石

不同的行业都有自己独特的行业门槛，不同行业不同企业每个行业场景的需求都有很大不同。人工智能与制造业深度融合的途径是将信息技术与工业场景应用相结合。

核心流程的建模、算法和编码的工业智能算法平台可以为工业智能应用产品的层次应用提供便捷的开发服务。

八、过程装备为制造业转型发展的智能化成突破口

未来，核心工艺装备与人工智能的融合，实现工艺装备的智能化，将成为制造业转型发展的突破口。

智能制造变革在国内市场有着极大的需求，了解并熟悉智能制造相关发展动向是制造企业必备的思维高度。

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