3、智能制造工厂：机遇与挑战并存

智能制造工厂：机遇与挑战并存

1. AI驱动的生产调度优势

在智能制造工厂中，生产效率得到了显著提升。AI驱动的方法使得所有制造资源，包括不同的设备和子系统，都变得更加智能，能够自主完成多项生产任务。与之形成鲜明对比的是，传统方法在生产任务的调度和规划方面往往需要大量的人力资源。尽管计算机辅助方法近年来有所发展，但它们仍然需要大量的人工干预，无法满足生产的灵活性需求。

不过，我们必须承认，AI驱动的调度自组织并不能完全摆脱人类在整个生产过程中的参与。AI驱动方法的主要目标是节省不必要的人力资源消耗，并降低其他运营成本。这样一来，人类工人可以将精力集中在规划和优化整体生产流程上，而不是执行繁琐重复的任务。同时，当无法实现完全自动化或仅部分实现自动化时，适当的人工干预仍然是必要的。从这个意义上说，AI驱动的方法还可以帮助人类工人做出智能决策。

2. 定制化制造中的机遇与挑战

2.1 更智能的设备

在定制化制造（CM）环境中，设备不仅要具备自动化的基本功能，还需要具备智能性和灵活性。从独立设备的角度来看，这些设备应具备以下功能：参数传感、数据存储、逻辑推理、信息交互、自我诊断、混合计算支持和预防性维护。从物理层的角度来看，CM的实现变得越来越复杂，因为标准设备或装备无法完成这项复杂的任务。因此，设备需要具备协作能力和群体智能，以便相互协作完成复杂任务。

具备上述功能的设备能够满足个性化生产的需求，并适应制造业自动化和智能化的发展趋势。因此，CM设备必须基于先进制造技术、自动化技术、信息技术、图像技术、通信技术和AI技术的集成和深度融合，以实现局部和群体智能。在这方面，要在通用环境中实现这一目标，AI和AI/机器人集成仍