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日前,一年一度的《中国智能制造十大热点》正

?新闻资讯 ????|???? ?2020-05-06 17:28
据赛迪顾问发布的《2019-2021年中国人工智能与智能制造市场预测与展望数据》显示,预计未来三年,中国人工智能市场规模仍将保持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,智能硬件的市场规模达515.9亿元,占比63.01%;智能软件的市场规模达302.8亿元,占比36.99%。 这庞大的数据证明,AI的未来市场前景着实可观,同时也为智能制造的发展创造了更多新机遇。智能制造作为先进制造技术与信息技术的深度融合的产物,与人工智能互促互融,人工智能为智能制造的发展奠定基石,而智能国际物流制造为人工智能的实际应用提供主战场。我们不难得出结论,未来三年里人工智能将进一步发展,智能制造在受到AI"头雁效应"后被动激发创新活力与内生动力,遵循明确的发展方向划破长空。 大部分制造业企业仍处于"亚健康"状态 然而,制造业想要踏上智能制造这辆快车,还存在诸多制约因素,大部分制造企业仍处于亚健康状态。首先是企业的设备综合效率较低。2013~2014年,MES国际与LNS调查公司对全球的离散、流程等行业进行了深入调查,被调查企业的平均设备综合效率为71%(设备综合效率达到80%为优秀),而被调查的中国企业的平均设备综合效率为37%。 第二是产能过剩与交付周期问题。国内制造企业的产品和原材料库存量、在制品量居高不下,这些资源的大量积存会占用企业过半的流动资金。相反,如果没有库存积压的问题,制造业企业能否及时交货?二者间的制约关系成为了当前制造业企业发展的疑云。 第三,也是最重要的一点,当前制造业企业还处于传统的"黑匣子"生产模式,生产过程状况不透明,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,质量原因不能追溯,无法实现数据和信息的共享。 如何合理利用人工智能技术突破现存围墙 这些问题在无形中严重放缓了企业实现智能制造的步伐,那么,我们应该如何合理利用人工智能技术来突破现存围墙呢? 首国际物流先,合理利用AI技术来提升设备综合效率。比如,企业主可利用AI技术对设备综合效率进行计算与分析,找出导致OEE低下的主要原因,进行故障诊断并制定设备综合效率提升方案,使车间OEE水平达到目标水平,为稳定、高效的生产提供支持和保障。 第二,以AI作为算法引擎,提高企业对生产周期预测的精准度。AI引擎对于生产周期预测精准度的提高,很大程度上能够解决企业产能不足和产能过剩的问题。从宏观层面看,可以为整个行业带来连续的降本增效收益,从微观层面看,可以为生产周期、匹配精准度等带来实质的好处。 第三,打造新一代透明工厂,实现真正意义上的智能制造。近期,透明工厂的概念持续大涨,其火爆的背后意味着有一定数量的需求群体。企业可以通过构建人工智能平台,从全局运营管控、大数据分析、决策看板、风险预警等方面实现内部体系化、规范化、数字化的信息流通,避免出现信息的孤岛效应,提升业务网络透明度,从而驱动资源配置的优化管理,让生产运营纤毫毕现。 在疫情期间,智能制造无人化、高效化等诸多优点聚焦了大众的眼球,同时向社会展现出了明显的优势与发展潜力,尽管国内疫情还未完全退散,但智能制造在某种程度上早已展现出了强大的生命力。未来,人工智能一定是主要的发展方向,而制造业企业究竟是否要凭借AI技术乘上智能制造的快车,笔者相信这不是一道选择题,而是大势所趋。
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