智能制造是現在很受關注的一個領域，簡單來說，智能制造就是給制造業進行產業升級，將制造業與人工智能結合起來，用科技為傳統制造業賦能。接下來，小編將介紹智能制造，智能制造工程的相關內容，一起來看看吧。

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智能制造，智能制造工程

1.智能制造

       根據賽迪咨詢公司發布的2019-2021年中國人工智能和智能制造市場預測數據，預計在未來三年內，中國人工智能和智能制造市場將保持30%左右的增長速度，到2021年，中國人工智能市場規模將達到818.7億元。其中，智能硬件市場規模515.9億元，占63.01%；智能軟件市場規模302.8億元，占36.99%。

       這些巨大的數據表明，人工智能未來的市場前景確實相當可觀，也為智能制造的發展創造了更多的新機會。作為先進制造技術和信息技術深度融合的產物，智能制造與人工智能相互促進，它為智能制造的發展奠定了基石，而智能制造則為它的實際應用提供了主戰場。不難得出這樣的結論：未來三年人工智能將進一步發展，智能制造受到人工智能"大雁效應"后被動地激發創新活力和內生動力，遵循明確的發展方向。

2.智能制造工程

大多數制造企業仍然處于“亞健康”狀態。

       但是，制造業想要邁入智能化制造這一快車，仍然存在許多制約因素，大多數制造企業仍然處于亞健康狀態。第一，企業裝備綜合效率低下。2013~2014年，MES國際和LNS調查公司對全球離散、流程等行業進行了深入調查，發現被調查企業的設備平均綜合效率為71%(最佳設備綜合效率達到80%)，而受調查企業的平均設備綜合效率為37%。

       其次是產能過剩和交付周期問題。我國制造業企業的產品庫存和原料庫存、在制品產量高企，這些資源的大量積存將占用企業過半的流動資金。反之，制造企業如果不存在庫存積壓的問題，能及時交貨嗎？兩者之間的制約關系成為當前制造業企業發展的疑云。

       再次，也是最重要的一點，目前制造業企業仍處于傳統的“黑箱”生產模式，生產過程狀態不透明，并且存在信息中斷、信息孤島、響應落后等問題，導致產品質量參差不齊，質量原因無法追溯，無法實現數據和信息共享。

       怎樣合理利用人工智能技術突破現有的壁壘。

       這無形中的問題嚴重放慢了企業實現智能化的步伐，那么，我們該如何合理地利用人工智能技術突破現有的壁壘呢？

• 一是合理運用AI技術，提高裝備的綜合效率。例如，企業主可以運用AI技術對設備的綜合效率進行計算分析，找出造成設備性能下降的主要原因，進行故障診斷，制定提高設備綜合效率的方案，使車間的OEE水平達到目標，為穩定、高效的生產提供支持和保障。
• 二是以AI為算法引擎，提高企業生產周期預測的準確性。AI引擎對于提高生產周期預測的準確性，很大程度上可以解決企業產能不足和產能過剩的問題。在宏觀層面上，能夠給整個行業帶來持續的降本增效收益，從微觀層面上看，能給生產周期、匹配精度等帶來實質性效益。
• 三是打造新一代透明工廠，實現真正的智能制造。最近，透明工廠的概念還在持續上漲，其火熱的背后意味著有一批需求群體。通過構建人工智能平臺，企業可以在全球運營控制、大數據分析、決策看板、風險預警等方面實現體系化、規范化、數字化的信息流通，避免信息孤島，提升業務網絡透明度，從而驅動資源配置優化，讓生產運營變得更加精良。

       疫情爆發期間，無人化、高效等諸多優勢在聚光燈下集中展示，同時也向社會展示出明顯的優勢和發展潛力，智能制造顯示出強大的生命力。將來，人工智能肯定是主要的發展方向，而制造企業到底要不要用AI技術搭上智能制造的快車，并非一種選擇，而是大勢所趨。以上就是智能制造，智能制造工程的相關內容，感謝您的閱讀。