過去數十年間，人們利用自動化技術代替人力勞動和提升生產效率，并獲得了更高的價值回報。而今天，這種自動化的提升空間越來越少，面對市場需求新的變化，制造商需要融合機器人、大數據、人工智能等多項技術，以創(chuàng)造一個更靈活，能夠快速響應市場需求的制造系統，這樣才能獲得優(yōu)勢競爭力。

從當前的制造業(yè)環(huán)境來看，市場需求在不斷的變化，企業(yè)追求快速創(chuàng)新以尋求更多的機遇，工廠的生產計劃可能隨時會被打斷。隨著個性化需求和服務開始增長，傳統的制造模式將無法滿足多樣化生產的需求，所以必需升級到具有個性化定制能力的智能制造模式。

未來，人工智能將在提升企業(yè)優(yōu)勢競爭力方面變得越來越重要，制造企業(yè)的下一個重要任務將是思考如何利用人工智能提升機器效率，以及怎樣改善業(yè)務的整體運營效率。設備和生產系統加入了人工智能后將變得更自主化，這樣就可以自動處理一些變化的生產任務需求。

例如在一些工業(yè)集團，管理者使用人工智能加強設備的維護流程，分析和預測設備的使用壽命，合理制定停機維護的時間，以減少生產資源的損耗。在汽車產業(yè)，制造商正在利用人工智能解決駕駛車輛的諸多挑戰(zhàn)，從繪制最佳路線到保證乘客安全。這些應用完全可以創(chuàng)造一個全新的市場，為企業(yè)創(chuàng)造更多的收益

制造業(yè)重新思考業(yè)務流程

對于未來制造業(yè)，人工智能將帶來許多變化，首先是業(yè)務流程上，可能使得整個業(yè)務和運營流程得到重塑。通過使用更多的傳感器和人工智能算法進行數據分析和決策，生產系統獲得自適應的能力，可以自我優(yōu)化生產流程，從而改善生產效率。

飛控中的一階RC低通濾波算法

人工智能的使用將顛覆性整個業(yè)務環(huán)境，使得制造系統變得更敏捷，能夠滿足快速變化的市場需求。在此變革過程中，機器人將充當一個重要的角色，未來制造業(yè)將是人類和機器一起工作，徹底解放低端勞動力，轉化為更高的效率和產能，同時使公司獲得比同行更好的競爭力。

此外，大量的數據從生產系統中采集和存儲，企業(yè)將可以最大限度利用這些數據，來創(chuàng)造新的價值增長。數據是驅動智能生產的關鍵，利用機器學習從數據是找到隱藏的價值，從未使用的信息找到更好的解決方案，做出更好的決策并能為客戶提供新的產品和服務。

在智能制造系統中，人工智能將是不可缺少的角色，采用機器學習算法可以幫助企業(yè)挖掘數據，以前無法解決的問題將得到解決。企業(yè)可以針對市場的需求，靈活制定最優(yōu)的生產計劃，并能適應不斷變化的需求，為用戶提供定制化服務等。

工廠里人的角色在發(fā)生轉變

不管是機器人還是人工智能，實際上都是在取代人，從體力勞動到腦力勞動，生產系統將變得越來越智能，使人管理起工廠的時候變得越來越輕松。但在未來制造業(yè)中，人還是一個重要的角色，只是這個角色可能發(fā)生一些轉變。

首先，人工智能的成功與人們的投資密不可分，企業(yè)需要愿意為人工智能做出改變，包括對工人進行轉型升級培訓，讓他們能最大限度發(fā)揮出創(chuàng)造性技能和判斷力，從而在當今的數字世界中發(fā)揮其全部潛力。

其次，在智能制造的時代，無論是銷售主管還是維護問題，都在發(fā)生變化，數據驅動的流程中發(fā)揮不可或缺的作用，從而有助于提高績效和增長。工人必需快速應對機器實時發(fā)現的機遇，為企業(yè)創(chuàng)造價值增長，這些對于運營改進將是至關重要。

小結

數字化機遇帶來的沖擊是巨大的，制造業(yè)將發(fā)生前所未有的變化，而工業(yè)企業(yè)也將面臨著一個選擇的窗口，無論是追求全自動化還是提升人工智能、人力和機器協作的方式，對于在高速變化的工業(yè)市場中，更加個性化的數字產品將是客戶的期望，最終制造業(yè)要走向綠色節(jié)能、高效和智能化，而帶來人們的將是更高品質的服務。