制造商已开始确定数字化转型前景，以提高其业务生产力、确保快速增长并保持竞争力。
事实上，数字化会产生更大的影响，如果做得好，可以让您的品牌在市场上占据优势。成功实施了最新的数字制造趋势，包括：物联网 (IoT)、增强现实 (AR)、人工智能 (AI)、区块链(BlockChain)等。
我的博客(区块新看点)旨在为您提供一份热门趋势列表，这些趋势可以帮助您为制造业务建立强大的数字化转型基础并从中获得最大收益。那么，让我们开始吧。
制造业的主要数字化转型趋势：
1. 人工智能 (AI) 可提高制造过程的效率
制造业
在制造业的数字化转型趋势中，也许没有比人工智能更普遍的了。专家预测，到 2022 年，这项技术将推动超过 40%的业务价值。此外，Gartner 估计，到 2022 年底，75%的客户交互将在没有人工代理的情况下进行管理。
人工智能相关收入大幅增长的主要原因之一是组织希望利用深度学习和预测分析来改进业务流程并提高投资回报率。许多制造商已经采用了这项技术并将其用于各种任务，例如：
- 识别销售和营销中的盈利趋势。
- 将人从高风险任务的方程式中剔除，从而减少人为错误的可能性
- 实时分析连接机器收集的数据以预测机器故障
- 通过在缺陷成为问题之前发现缺陷来改进质量管理
- 识别销售和营销中的盈利趋势。
2. 协作机器人加速制造过程
对于希望提高投资回报率的组织而言，将人工执行的重复性任务自动化是一项重大优势。协作机器人与人类工人协作并提高工作场所的生产力。根据 Tractica 的一份报告，到 2025 年，协作机器人将用于几乎所有行业，包括制造业。
国际机器人联合会的研究证明，到 2022 年，全球运行的协作机器人数量将增加两倍。该报告还预测，该技术在未来八年的复合年增长率 (CAGR) 将达到 32% ，令人印象深刻。
3. 数字孪生弥合数据和可行见解之间的差距
数字孪生代表真实世界对象或系统的数字表示，例如产品、机器、建筑物或流程。对于制造商来说，管理(ELM)阶段。
它可以帮助公司从机器收集数据并将其纳入智能制造战略。制造商可以使用它们来预测机器故障并增加设备正常运行时间。
例如，一家制造商拥有一台 CNC 机床，随着时间的推移，它开始出现压力迹象。该公司可以使用来自这台机器及其双胞胎的数据来预测设备何时发生故障并在它发生之前提供更换。因此，数字孪生可以帮助制造商改善运营并更好地为客户服务。
4. 增强现实实现更快、更高效的维护服务
AR在制造业中的应用
增强现实和虚拟现实技术将在制造业的数字化转型趋势中发挥重要作用，因为它们允许组织为客户提供更好、更快维护服务。
通过利用 AR 设备提供视觉指导，制造商可以演示如何修复有缺陷的产品或设备，以更快地解决问题。
例如，假设客户购买了有故障的机器零件。制造商可以使用 AR 设备派工程师到客户所在地，向他们展示如何进行必要的维修。这意味着客户花费更少的时间等待维护服务并更快地恢复和运行。
5. 区块链提高制造过程的透明度
区块链技术应用在制造业
根据 Gartner 最近的一份报告说，区块链正在成为制造商必须考虑的前五项技术之一。其分散、透明的特性使其非常适合垂直行业中的许多业务流程，例如制造业。
例如，区块链使制造商能够消除中间商并提高供应链流程的透明度。该技术允许组织在不影响数据完整性的情况下安全地共享信息。
6. 用于更好质量控制的传感器和智能设备
为了跟上数字消费者的期望，企业必须确保其交付给市场的产品是安全、优质的商品。制造商可以使用各种传感器和智能设备实时跟踪从产品的环境条件到其位置的一切。
例如，一家制造商拥有多个生产机械金属零件的设施。传感器和智能设备使他们能够在流程的每个步骤中跟踪这些货物，以确保它们不会落入坏人之手或离原定目的地太远。
7. 用于实时风险预防和管理的高级分析
制造商可以使用高级分析来实时洞察整个生产过程中的潜在风险，这有助于他们在问题发生之前避免代价高昂的问题。
例如，一家能源公司经营一家生产有害气体和易燃液体的化工厂。它使用高级分析来实时监控设备的温度波动。如果系统检测到问题，它会向附近的人员发送自动警报，他们可以在问题变得严重之前解决问题。
8. 3D 打印实现更快、更高效的原型制作过程
由于产品复杂性和客户对定制商品的期望不断提高，制造商必须采用有助于他们缩短周转时间和降低成本的技术。对于许多企业来说，一个可行的选择是 3D 打印，这使他们能够在新产品或组件模型投入全面生产之前快速构建它。
例如，一家制造商创造了一种创新的斧头设计，具有不同用途的可互换刀头。在投资购买昂贵的工具之前，他们可以 3D 打印多个版本的斧头，这有助于他们测试其功能并进行任何必要的调整。
9. 物联网 (IoT) 打造更智能、更安全的生产环境
智能设备可以通过打造支持数字化转型的新业务模式，在帮助制造商提供更好的客户体验和产生新的收入流量方面发挥重要作用。
例如，一家工业制造商在其设施周围建立了一个智能设备网络，用于监控环境，包括温度波动、能源消耗和意外噪音水平。这些数据可以在故障发生之前预测故障，并进行必要的调整以提高正常运行时间。
10. 3D 扫描在生产过程中进行更好的零件检查
由于产品的复杂性不断提高，制造商必须验证他们的组件是按照正确的规格制造的。做到这一点的一种方法是通过 3D 扫描，这为他们提供了每个产品的数字蓝图，以便在将其发布到生产过程之前将其与设计规格进行比较。
例如，一家半导体制造商使用 3D 扫描来确保其零件在生产测试阶段满足特定要求。如果没有，他们可以在产品投入全面生产之前进行必要的调整。
11. 延长设备正常运行时间的预测性维护
预测性维护是制造商可以用来使他们的设备长时间保持最佳工作状态的一种技术。根据麦肯锡的研究，这项技术可以将计划外停机时间减少多达 50%。
通过使用传感器和先进的数据分析工具，制造商可以在潜在问题发生之前更准确地识别它们并进行必要的调整，例如改变润滑油液位或清洁设备组件。
例如，一家为喷气发动机制造零件的企业已在其某些机器上安装了传感器，以监控温度和使用时间等关键指标。这些设备将定期报告发送回中央系统，以在影响生产力之前提醒操作员注意任何异常情况。
12. 边缘计算改善智能工厂、城市和基础设施的服务
随着连接设备的数量比以往任何时候都多，企业努力实现成功所需的速度、安全性、互操作性和效率。
幸运的是，边缘计算可以通过网络边缘提供对大数据和高级分析应用程序的持续访问，帮助他们克服这些挑战。
例如，一家制造商创建了一个智能工厂，在其设施中安装了数千个传感器，包括监控机器、材料和其他重要区域。它产生如此多的数据，甚至可以压倒最强大的服务器。为了跟上需求，他们使用边缘计算，将数据路由到网络边缘，然后通过中央集线器将其移回。
结论
我们可以得出结论，数字化转型是制造商根据新兴技术和趋势变得更加敏捷、高效和竞争力的重要机会。
制造商必须愿意承担风险并采用技术进步才能在市场上取得成功。智能工厂正在改变从传统制造流程到商业模式的一切。
因此，现在是在您的制造业务中采用技术的时候了，如果需要帮助，请与区块新看点-程伟取得联系，指导更多关于企业在数字化转型的技术创新。
