5G+Intelligent Manufacturing 5G+智慧製造
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今天的製造商面臨著許多挑戰。客戶要求越來越多的客製化，這導致生產批次更小、更改頻繁和浪費更多。供應線也在減少，外包增加。為了競爭，製造商需要優化其昂貴設備的生產力、減少浪費、最大化產量並縮短週期時間。處理感測器數據的新功能，連同大數據、機器學習和人工智慧、雲和邊緣技術，正在推動從被動解決問題向日益主動的設備、流程、產品和工廠管理轉變。
明天的工廠在今天
智慧工廠或智慧製造是在製造過程中，利用即時數據分析、人工智慧 (AI) 和機器學習，來完成上述優化。使用設備上的感測器獲取和處理即時數據，智慧製造為製造商提供了完整的、360° 高保真虛擬數據驅動的所有操作的整合視圖 —— 從供應商和供應鏈，到設備、流程和製造實踐，到最終產品測試和客戶滿意度。
透過處理來自機器感測器的即時數據，並應用 AI 和 ML，可以預測關鍵事件，並採取預防措施來避免問題。智慧工廠可以使用業務規則，和 ML 模型監控流式感測器數據，以告知我們設備和流程的健康狀況。廣泛的解決方案可用於更好地了解設備、流程、產品、營運、客戶和銷售；然後幫助根據獲得的見解採取行動。全球許多製造企業已經在以下行業使用智慧製造：半導體、電子和醫療器械；汽車和航空；設備製造、製藥；化學品、金屬和採礦以及包裝消費品。
也許工業 4.0 的大部分承諾，和成功製造業的物聯網技術，依賴於有效的機器學習、人工智慧、大數據和其他先進的分析技術，全面實施以提供數位孿生虛擬化、洞察力和可預測性。此外，組織還需要了解客戶，如何在現場使用他們的產品，以及產品如何老化或可靠性下降，甚至何時需要維護的細節。今天，一些製造商為主動維護提供額外服務。想想電梯（Kone、Schindler、OTIS 等），它們會在需要幫助時發回資訊並發出警報。這樣的洞察力，幾乎總是會打開新的商機來增強客戶體驗。
以下是一些有形的智慧製造案例領域
- 產品品質和可靠性
- 機器學習可準確建模和預測設備、流程和產品結果
- 帶有警報的過程控制和能力
- 設備維護：預測性、基於條件的和計劃的警報
- 工廠監控，包括管理儀表板、KPI 圖表和 OEE。
- 供應鏈：需求預測、庫存優化、供應商績效
- 資源建模和優化
- 客戶分析 —— 客戶和產品細分、交叉銷售/追加銷售機會
- 銷售 - 定價優化和客戶管理
- 良率預測、預測性維護、虛擬計量
- 單/多變量控製圖，時間序列
- 異常檢測 —— 人工智慧：深度學習
圖像和圖案分類
- 缺陷圖像分類、Wafermap 圖案
- 多畫面、多媒體、設備聲音
- 人工智慧：深度學習
- 高級過程控制：感測器分析和物聯網
- 故障缺陷分類、運行到運行控制
- 設備健康監測
- 工廠地圖儀表板和警報
供應鍊和工廠數位孿生
- 預測性調度 —— 工廠工具和供應鏈
- 材料和車輛路線
- 線性規劃，遺傳算法
數位化工廠平台
要想成功，實現智慧製造的數位化工廠平台，必須具備以下條件：
- 數據整合：歷史和流數據
- 交互式可視化分析和儀表板
- 人工智慧和機器學習：無代碼可視化工作流程
- 邊緣和感測器分析
智慧製造的好處
智慧製造的好處，包括能夠主動檢測和反應事件，從而提高品質、產量，並減少停機時間，並提高整體設備效率 (OEE)。透過擁有數位孿生在工廠中，可以預先模擬新產品並了解瓶頸。智慧製造允許主動改變供應鏈和智慧庫存，優化包括包裝和運輸在內的其他工廠物流。智慧製造可以發現新的商機、收入流和資產貨幣化，從而獲得持續的競爭優勢。它還可以自動化、協調和預測產品故障，以進行預防性維護，以防止停機。借助智慧製造，您可以在數據生成點附近即時處理和分析數據，以快速反應過程異常。
在銷售和行銷方面，智慧製造可以使你的組織了解市場、預測和適應客戶偏好。對於供應鏈優化，智慧製造可以幫助預測需求、優化庫存和監控供應商。分析一直在供應鏈組織中用於預測和庫存管理，但在物聯網時代，我們現在知道幾乎所有事物的位置，這需要更多的即時功能。5G 網路可以將工廠提升到一個新的水準。5G 能夠支持數萬個端點的高連接密度，從而真正實現工業數據的大規模使用。
智慧製造可用於透過智慧統計過程控制、產量管理和可靠性分析，來提高產品和過程品質。能夠理解並證明流程處於受控狀態，是使用品質源於設計 (QbD) 和良好製造/文檔/安全實踐 (GxP) 的措施的核心。智慧製造有助於遵守法規，以標準化、自動化和監控 QbD 和 GxP 計劃。能夠向監管機構證明，流程是被理解和控制的，即使是最複雜的組織也會受到影響。分析可用於自動化和經過驗證的監管報告、完整的審計追踪、版本控制和電子簽名，以記錄對分析流程、程序的更改，和報告以監控和自動化工作流程和批准。
實施智慧製造對數位業務非常重要，因為簡單的自動化，已不足以跟上市場和工業 4.0 的步伐。為了在物聯網和工業 4.0 帶來的數位化顛覆中倖存下來，製造商必須應用以現場和客戶為中心的分析。
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