智能制造，智能制造工程-36氪企服点评

智能制造是现在很受关注的一个领域，简单来说，智能制造就是给制造业进行产业升级，将制造业与人工智能结合起来，用科技为传统制造业赋能。接下来，小编将介绍智能制造，智能制造工程的相关内容，一起来看看吧。

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智能制造，智能制造工程

1.智能制造

根据赛迪咨询公司发布的2019-2021年中国人工智能和智能制造市场预测数据，预计在未来三年内，中国人工智能和智能制造市场将保持30%左右的增长速度，到2021年，中国人工智能市场规模将达到818.7亿元。其中，智能硬件市场规模515.9亿元，占63.01%；智能软件市场规模302.8亿元，占36.99%。

这些巨大的数据表明，人工智能未来的市场前景确实相当可观，也为智能制造的发展创造了更多的新机会。作为先进制造技术和信息技术深度融合的产物，智能制造与人工智能相互促进，它为智能制造的发展奠定了基石，而智能制造则为它的实际应用提供了主战场。不难得出这样的结论：未来三年人工智能将进一步发展，智能制造受到人工智能"大雁效应"后被动地激发创新活力和内生动力，遵循明确的发展方向。

2.智能制造工程

大多数制造企业仍然处于“亚健康”状态。

但是，制造业想要迈入智能化制造这一快车，仍然存在许多制约因素，大多数制造企业仍然处于亚健康状态。第一，企业装备综合效率低下。2013~2014年，MES国际和LNS调查公司对全球离散、流程等行业进行了深入调查，发现被调查企业的设备平均综合效率为71%(最佳设备综合效率达到80%)，而受调查企业的平均设备综合效率为37%。

其次是产能过剩和交付周期问题。我国制造业企业的产品库存和原料库存、在制品产量高企，这些资源的大量积存将占用企业过半的流动资金。反之，制造企业如果不存在库存积压的问题，能及时交货吗？两者之间的制约关系成为当前制造业企业发展的疑云。

再次，也是最重要的一点，目前制造业企业仍处于传统的“黑箱”生产模式，生产过程状态不透明，并且存在信息中断、信息孤岛、响应落后等问题，导致产品质量参差不齐，质量原因无法追溯，无法实现数据和信息共享。

怎样合理利用人工智能技术突破现有的壁垒。

这无形中的问题严重放慢了企业实现智能化的步伐，那么，我们该如何合理地利用人工智能技术突破现有的壁垒呢？

一是合理运用AI技术，提高装备的综合效率。例如，企业主可以运用AI技术对设备的综合效率进行计算分析，找出造成设备性能下降的主要原因，进行故障诊断，制定提高设备综合效率的方案，使车间的OEE水平达到目标，为稳定、高效的生产提供支持和保障。
二是以AI为算法引擎，提高企业生产周期预测的准确性。AI引擎对于提高生产周期预测的准确性，很大程度上可以解决企业产能不足和产能过剩的问题。在宏观层面上，能够给整个行业带来持续的降本增效收益，从微观层面上看，能给生产周期、匹配精度等带来实质性效益。
三是打造新一代透明工厂，实现真正的智能制造。最近，透明工厂的概念还在持续上涨，其火热的背后意味着有一批需求群体。通过构建人工智能平台，企业可以在全球运营控制、大数据分析、决策看板、风险预警等方面实现体系化、规范化、数字化的信息流通，避免信息孤岛，提升业务网络透明度，从而驱动资源配置优化，让生产运营变得更加精良。

疫情爆发期间，无人化、高效等诸多优势在聚光灯下集中展示，同时也向社会展示出明显的优势和发展潜力，智能制造显示出强大的生命力。将来，人工智能肯定是主要的发展方向，而制造企业到底要不要用AI技术搭上智能制造的快车，并非一种选择，而是大势所趋。以上就是智能制造，智能制造工程的相关内容，感谢您的阅读。