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在制造业中拥抱数字时代不再只是一种选择，而是企业在市场上保持竞争力的必备条件。如今的制造业正在经历由人工智能（AI）引领的转型，这种技术和创新的融合催生了智能制造产业，这是一个将重新定义该行业的重大变革。
随着先进制造技术的采用，智能制造有望为各行各业的所有工厂带来完全不同的生产环境。在此过程中，工业物联网和人工智能之间的这种强大相互作用构成了智能制造革命的基石。占据中心地位的人工智能既可以分析海量的数据流以优化生产流程，保证高质量的产出，还可以预测设备故障以进行预防性维护。
智能制造中的关键技术
推动智能制造变革的关键技术包括增材制造（3D打印）、人工智能（AI）、物联网（IoT）和先进的机器人技术。这些创新技术不仅提高了制造业的生产率，还使生产商实现了前所未有的准确性和定制化水平。现在，就让我们一起关注构成智能制造的这些相关技术。
1、工业物联网（IIoT）
IIoT是智能制造的支柱，在整个生产生命周期内它能促进机器、传感器和系统之间的无缝连接和数据交换，实现设备的实时监控、预测性维护和数据驱动的决策。预测性维护利用先进的分析和机器学习算法在设备故障发生之前进行预测，从而实现主动维护，以防止代价高昂的停机时间并优化生产效率。
2、人工智能/机器学习
人工智能旨在模仿人类智能，作为人工智能的一个子集，机器学习专注于构建基于数据输入提高性能的系统。算法使机器能够以更快的速度分析数据，从中学习，适应并在没有人为干预的情况下做出决策。在智能制造中，人工智能和机器学习使这些系统成为预测引擎。通过分析数据，它们可以在设备故障发生之前进行预测，优化生产计划以实现极高效率，避免昂贵的停机时间，并确定需要改进质量控制的领域。简而言之，有了人工智能和机器学习的助力，智能工厂将变得更高效、更具成本效益和更积极主动。
3、先进的机器人和自动化技术
自动化，也称为具有人类智能的自动化，意味着使用机器人和自动化系统，设备既可以自己工作，也可以与人类一起工作。智能工厂将越来越依赖于先进的机器人和自动化技术来简化流程、提高精度和提高生产率。
智能制造中的大数据是指制造过程中各种来源生成的大量结构化和非结构化数据。通过利用基于云的平台和高级分析工具，制造商可以深入了解生产流程，识别瓶颈并优化运营。分析工具对于处理这些广泛的数据至关重要，可以提取有价值的见解，使制造商能够改进生产流程，预测设备故障，并实时就物流、风险评估、成本管理和质量控制做出明智的决策。
5、3D打印
也称为增材制造，3D打印彻底改变了产品的设计和制造方式。智能工厂通过利用3D打印技术按需生产复杂和定制的组件，可大幅缩短产品交付周期，极大限度地减少浪费，并实现更大的设计灵活性。
6、数字孪生
数字孪生是物理资产、流程或系统的虚拟副本，实时模拟其行为和性能。在智能制造中，数字孪生使制造商能够对生产流程和设备进行建模、监控和优化。对于产品，它还可以用于虚拟测试不同的设计，识别潜在的弱点，并在构建物理原型之前优化性能，从而提前节省资源和成本。
智能制造领域三大发展趋势
以下是智能制造领域三个值得关注的发展趋势：
01、人工智能和机器学习将掌舵智能制造的未来
Fortune Business Insights预测，到2028年，全球智能制造市场将增长到6584.1亿美元。市场规模预计将从2023年的3109.2亿美元增加到2030年的7541亿美元。
人工智能、云计算、大数据和机器学习等新兴技术有望推动这一增长。制造商正确地将人工智能视为创建超自动化智能工厂不可或缺的一部分。他们看到了人工智能在增强产品和流程创新、缩短周期时间、提高运营和资产效率、改善维护和加强安全性以及减少碳排放方面的效用。
MIT Technology Review Insights在调查了300家已经开始使用人工智能的制造商后发现，其中大多数（64%）目前正在研究或试验人工智能，约35%的制造商已经开始将人工智能投入生产，未来两年内将大幅增加人工智能支出。制造业对人工智能开发的雄心比大多数其他行业都要大。
02、先进技术将重新定义智能工厂的可持续性目标
在工厂自动化方面，人工智能技术的不断强大，通过机器学习能实时不断地优化流程，生产线可以很容易地进行调整，以适应产品设计、客户需求或市场趋势的变化，提高了生产线的灵活性和敏捷性。在质量控制方面，具有机器视觉和人工智能的智能系统可以以无与伦比的准确性和速度检查产品，确保质量一致，降低产品召回风险。在预测性维护方面，通过分析数据，人工智能可以预测设备故障，极大限度地减少停机时间和相关成本，工厂的维护能力将达到一个全新的水平。
03、人机协作实现更高自动化水平
智能制造的未来在于人类和智能机器之间的无缝协作，人工智能增强了人类的决策能力。
用于智能制造的边缘人工智能平台
无论是流程自动化还是大量数据分析，智能和自学习系统在制造过程中变得越来越重要。当计算能力更接近数据生成的来源时，更容易实现数据的实时处理和分析，智能工厂也就更能够做出明智的决策。利用边缘人工智能（Edge AI），可以直接在制造网络的边缘进行实时决策和流程优化。由于Edge AI设备不会先将所有的数据传输到云端，既减少了延迟，还能有效地保护数据安全。制造业是实现边缘人工智能和其他新兴技术的近乎完美的用例，这一趋势正在不断增长。
为了有效地实施边缘人工智能解决方案，智能制造需要各种专门为边缘计算和人工智能工作负载设计的硬件、软件和边缘设备。通过利用边缘AI硬件、软件、边缘设备的正确组合，制造商可以有效地利用边缘AI的力量，实现实时决策、优化流程，并推动其运营的数字化转型。
根据Statista的预测，人工智能芯片市场在2023年的价值为537亿美元，到2024年将增长30%以上，跃升至710亿美元以上，人工智能芯片已成为市场上非常热门的商品之一。
GPU一直是人工智能应用的热门芯片，它们能够并行执行数百万次数学运算，Nvidia在该领域具有强大的影响力，目前AMD和英特尔也开始进入这一市场。CPU或GPU等通用处理器针对数据中心的大多数应用提供了强大的算力支持。然而，这些通用的解决方案并不能很好地满足边缘运行深度神经网络或生成人工智能模型的需求，它们虽然功能强大，但从性能角度来看，其运行效率可能很低，并且功耗过大。非数据中心应用利用云连接和高功率GPU设备来执行AI推理在边缘已经变得不切实际。
为了解决一些极具挑战性的边缘生成人工智能任务，我们需要为灵活性和能效而设计的解决方案。专门构建的AI加速器是边缘AI处理的一种非常有效的解决方案，它提供了性能和能效的理想组合。NVIDIA Jetson系列、Google Coral和Intel NCS等设备是专为边缘AI工作负载构建的，具有强大的AI处理器和加速器。
从实际应用角度来讲，智能制造中所需的人工智能技术和任务需要专门的边缘AI芯片，这些芯片不仅功能更强大、更高效，还需针对先进的机器学习算法进行优化。目前，许多半导体公司已经开发出面向低功耗、高性能边缘计算需求的专用芯片组。
NXP的i.MX 9系列应用处理器是其EdgeVerse边缘计算平台的一部分，旨在满足开发人员对更高性能、机器学习、一流的安全性以及专用多传感数据处理引擎的需求。i.MX 95系列是恩智浦i.MX 9系列的旗舰应用处理器，是首个集成恩智浦eIQ Neutron神经处理单元（NPU）和新型图像信号处理器（ISP）的i.MX应用处理器，该系列包括搭载了6个Arm Cortex-A55内核的多核应用域，以及面向安全/低功耗和高性能实时应用的两个独立的实时处理域，这些域采用高性能Arm Cortex-M7和Arm Cortex-M33 CPU，集低功耗、实时和高性能处理功能于一身。在工业工厂自动化平台中，即使系统的其他部分出现故障，功能安全域仍可确保工业控制系统始终返回到预先确定的状态。
机器视觉已经成为工业自动化的必备特性。i.MX 95系列采用集成的eIQ Neutron NPU来实现机器视觉功能，可与多个摄像头传感器或联网的智能摄像头配合使用。信息安全是边缘应用的坚实基础，i.MX 95系列集成了安全区域，可简化安全启动、加密、信任配置和运行时验证等安全关键功能的实施。在应用上，i.MX 95系列应用处理器专为机器视觉进行优化，提供高性能的图形和可扩展的连接功能。其灵活架构包含安全域和实时域，能够通过坚固耐用的人机界面（HMI）指挥和控制自动化生产线，且该人机界面具有多屏、触摸屏控制和实时关键警报功能。
在系统设计和开发方面，恩智浦对i.MX 95提供了全面的软件支持。eIQ Neutron NPU和机器学习应用开发由eIQ ML软件开发环境提供支持，这是一个库和开发工具的集合，用于构建针对i.MX应用处理器和MCU的机器学习应用。eIQ工具包利用开源技术，并与恩智浦的Yocto开发环境无缝集成，使开发人员可以轻松开发完整的系统级应用。
人工智能在智能制造中的未来
智能制造是行业的未来，它提供了一种革命性的生产方法，利用尖端技术优化流程并推动创新。通过整合物联网、人工智能、自动化等，智能制造有望改变传统制造方法，为提高生产效率、降低成本和提高产品质量铺平道路。随着智能制造的发展，预计自动化、人工智能和数字孪生等进步将进一步融合，以实现超互联和智能制造的未来。Markets and Markets预计，到2027年，全球智能制造市场将达到5,124.5亿美元。
现在，工业发展正在步入智能制造时代。然而这并不是说我们要完全摆脱旧工厂，而是要用尖端技术将它们提升到一个新的水平，进而创造一个机器无缝通信、数据驱动决策、高效率的、先进的制造工厂。
早在2020年的世界经济论坛上专家们就曾预言，到2030年，人工智能驱动的工厂将在全球创造2,000万个新工作岗位。现在看来这个预言很有可能成为现实。与此同时，欧盟又提出了工业5.0的新概念，其关键战略包括利用数字技术优化运营和供应链，提高员工的数字素养，提高研发能力以获得竞争优势。在“未来工厂”中，边缘人工智能和机器视觉等技术将是实现工厂数字化转型的主要驱动力。
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