智能制造，源于人工智能的研究，一般認為智能是知識和智力的總和，前者是智能的基礎，后者是指獲取和運用知識求解的能力。

很多人想要了解智能制造未來的推進方向，今天小編就帶大家來了解一下，希望大家能對智能制造多一些認識，能給大家帶來幫助。

一、更高效的自動化技術

自動化一直是工業的核心，數字技術正在擴展這一趨勢。企業現在可以依靠低成本設備來補充更廣泛的制造組件，而不是投資昂貴的重型設備。

隨著自動化系統繼續證明其價值，企業將會投入更多資金，并看到顯著的效率提升和更低的勞動力成本。

二、更靈活的轉變

由于工業設備停機成本很高，因此，通常情況下，企業會盡可能避免硬件和軟件的升級與改造，因此，工業企業的變革有時候會非常緩慢。

然而，全面提升效率將迫使企業采取更加靈活的方式進行運營。物聯網與人工智能分析有時會導致令人驚訝的結果，因為人工智能對于發現那些人類可能永遠不會探索的相關領域非常重要。

實體工業的長期轉變將會找到更適應信息化的方法，而且這一舉措在未來幾年中將繼續增加。

三、更及時的邊緣計算

物聯網組件收集的大量數據可能令人咋舌，而物聯網應用程序中的瓶頸之一就是確保系統能夠實時監控必要的信息。

因此，物聯網運營的一個強大組件將依賴于邊緣計算設備，這些設備可在數據被發送到更集中的服務器之前收集、處理并分析數據。

雖然服務器或場外云解決方案的投資將繼續增加，但邊緣設備將在未來得到重大投資，并緩解當今工業環境中常見的一些處理壓力。

                        

四、數據安全和分布式智能生產網絡

一方面，工業區塊鏈技術可以為工廠提供不同安全級別的區塊鏈加密服務，無需中介在工廠之間傳輸重要數據，保證重要生產數據的加密安全。

另一方面，隨著工業區塊鏈技術的應用，將形成分布式智能生產網絡，引導終端客戶需求，促進行業服務數字化轉型。通過集成和智能生產提高企業效率。通過標準化、網絡化生產降低企業生產成本。

五、工業人工智能從理想走向現實

一方面，人工智能技術在制造業中的應用側重于工業智能產品或特定工業痛點的解決方案。另一方面，與“錦上添花”的工業智能產品相比，“雪中送炭”技術更容易被制造企業接受。

比如基于機器視覺的表面質量檢測技術有助于提高產品質量；或者使用基于知識圖譜的智能cad提高生產效率；或者使用基于人工智能的能量分配來降低生產成本。

六、云端協作成為重要的技術路線

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一方面，未來豐富的云業務能力將擴展到邊緣節點，實現傳感器、設備、應用集成和圖像處理的協同；另一方面，行業會在云和邊緣協同工作，云會聯合起來打造行業的工業大腦。算法升級將由云完成。

七、工業智能平臺成為應用場景的重要基石

不同的行業都有自己獨特的行業門檻，不同行業不同企業每個行業場景的需求都有很大不同。人工智能與制造業深度融合的途徑是將信息技術與工業場景應用相結合。

核心流程的建模、算法和編碼的工業智能算法平臺可以為工業智能應用產品的層次應用提供便捷的開發服務。

八、過程裝備為制造業轉型發展的智能化成突破口

未來，核心工藝裝備與人工智能的融合，實現工藝裝備的智能化，將成為制造業轉型發展的突破口。

智能制造變革在國內市場有著極大的需求，了解并熟悉智能制造相關發展動向是制造企業必備的思維高度。