智能制造（Smart manufacturing）是一种新的技术模式，通过让设备连接互联网，可实时监控生产过程。智能制造的主要目标是通过自动化生产及数据分析来提高工厂的生产表现。

在过去十年，工业物联网 （IIoT）、人工智能 （AI） 和边缘计算的加入是加速制造业增长与扩张的重要因素。毫无疑问，工厂正在变得更智能、更高效、更具成本效益。它们不仅提高了自身的制造能力，也能够为客户提供更加卓越的服务。

智能制造与传统制造的区别

客户满意度是许多公司的核心关注点。为了及时响应客户订单，传统制造企业一般会储备大量库存。这导致这些企业必须尽可能长时间地保持设备以特定的配置运行，从而降低产品制造的成本。

然而，这种传统的生产方式效率并不高。比如设备调试所需时间通常较长，且需在停机状态下进行，这将导致用于生产的时间减少，在大规模生产中容易带来不良影响。

产品质量在任何制造过程中都是重要因素。如果使用传统的批量生产方法，有质量问题的产品在被送到质检流程前不会被注意到。产品问题被发现后，通常需要返工重做，这将占用更多的资源并导致成本增加和生产延误。

智能制造的出现最大的改变是将生产流程自动化，并解决传统制造存在的问题。智能制造被视为一种可完全集成制造系统的协作方式，该系统可以实时响应并调整其所拥有的资源。随着生产条件和供应链中对工厂的需求不断变化，智能制造也成为了最理想的解决方案。

图.某汽车智能制造工厂自动化产线（iStock）

智能制造的优势

智能制造具有多种优势，例如提高生产效率、提高产量、降低总体成本。在智能工厂中，通过不断提高生产效率，从而增加产量。假设某台设备的生产速度正在减慢或出现质量问题，智能工厂将使用人工智能软件系统定位问题，并提出解决方案。这类系统的灵活性远超我们的想象。

当我们提高生产效率时，第一时间想到的就是减少设备的停机时间。在现代工厂中，各设备通常被安装上传感器及诊断系统，方便在设备出现问题或有潜在问题时及时报警。将这些设备与先进的 AI 技术相结合，设备管理人员可以提前定位问题所在，并采取适当的措施。这也被称作预测性维护，可以极大减少设备非计划停机带来的损失。

图.智能制造工厂设备状态被实时监测（iStock）

智能制造技术应用

虽然我们难以预测工业物联网的长期影响，但许多技术的出现都将为智能制造企业的建设奠定基础。格创东智专注于工业互联网平台，是唯一源自半导体制造业的国家双跨平台，用领先、可靠、创新的产品和服务推动智能制造的普及和发展。这里我们用格创的相关产品来对部分智能制造技术进行详细说明。

工业物联网 IIoT

物联网（IoT）可帮助工厂连接并监控其名下的所有设备，并获得实时数据。工厂管理者可以利用这些数据来调整、优化或改进其生产过程的问题。通过利用智能传感器及云技术，物联网正在推动该行业向前发展。

图.工程师利用工业物联网可以获取工厂设备实时数据（iStock）

企业更多的会借助工业物联网平台来搭建物联网维护管理体系。东智工业物联平台为工业设备提供安全可靠的连接通信能力，支持数据采集、规则引擎、数据转发、指令下发、数据可视化，同时提供开放的 API 与第三方系统快速对接，为工业企业提供高效率、低成本、高可靠的工业物联网解决方案。

智慧能源管控 EMS

随着“双碳”政策的推行，可持续发展技术成为降低碳足迹的关键，特别是在解决工业领域对于全球温室气体排放的问题。为了帮助改变环境，企业需要人工智能、自动化、高级分析、共享云服务和其他高级解决方案，探索在可持续能源领域的创新技术。

东智 EMS 智慧能源管理系统是满足多元化能源管理及优化需求的行业数字化应用，提供各类能源数字化、信息化、高定制化、可视化，平台化的解决方案。通过企业能源数据采集、边缘计算策略、可视化分析、数据挖掘、策略优化等手段，构建能源监测、管理、分析一体化平台，联动专家库分析指导，提供多能源融合管理一体化的解决方案。

设备健康管理 EHM

无线传感器部署、简单的云连接（包括广域网）和数据分析有助于提设备绩效。通过这些工具技术，企业可以轻松从现场采集数据，并将数据学习转换为预测模型，这将有助于企业做出更好的业务决策，确定更有前瞻性的决策过程，实现对现场设备的预测性维护。

东智 PreMaint 设备健康管理系统是聚焦设备领域的智能管理平台，通过对设备的实时监测为工厂维护团队提供帮助。PreMaint 可以轻松实现 AI+机理的智能诊断与预测性维护，工程师可以根据情况安排维修和更换以适应计划的停机时间。

设备自动化控制 EAP

在设备自动化控制器中，格创东智采用了 EAP 设备自动化系统。根据来自连接到生产设备的实时数据流构建模型副本，实现对生产的管理及管制。通过实时掌控设备状况，以便快速向相关系统和团队提供建议。使用 EAP 设备自动化系统可以大幅提高生产效率及产品良率并减少相关的生产成本损失。

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