3、智能制造工厂的机遇与挑战

智能制造工厂的机遇与挑战

1. AI驱动的生产调度

在智能制造中，AI驱动的生产调度展现出显著优势。传统方法在生产任务的调度和规划上，往往需要大量的人力资源，即便计算机辅助方法有所发展，仍需大量人工干预，且无法满足灵活需求。而AI驱动的调度方式能够提高生产线效率，使包括不同设备和子系统在内的所有制造资源更加智能，可自主完成多项生产任务。

不过，AI驱动的调度并非完全脱离人工。其主要目标是节省不必要的人力资源消耗，降低其他运营成本。这样，人类工人可以将精力集中在规划和优化整体生产流程上，而非进行繁琐重复的任务。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，同时AI驱动的方法也能协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，还需智能化和灵活化。从独立设备的角度来看，设备应具备参数传感、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等功能。从物理层角度，由于标准设备难以完成复杂的CM任务，设备需要具备协作能力和群体智能，相互协作以完成复杂任务。

为实现CM设备的本地和群体智能，需要将先进制造技术、自动化技术、信息技术、图像技术、通信技术和AI技术进行集成和深度融合。目前，虽然在智能连接、数据驱动智能、认知物联网和工业大数据等方面开展了大量研究，但大多集中在单设备智能，现实中的智能设备与现有解决方案仍存在巨大差距。理想的实现智能设备的方法应整合一系列方法，通过中央AI单元协调不同算法，同时平衡智能与成本仍是未来需要解决的挑战。

以下是CM设备所需功能的列表：