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2021年及未来5大数字化制造趋势

计算机系统使用计算机系统的制造,供应链,服务和流程最好被定义为数字制造。数字制造技术与所有生产领域的过程和系统联系起来,以制造制造,从设计到生产的综合方法,以及最终产品的维修。简而言之,数字制造是当公司使用数字技术使其制造业务有益。可以由制造商生产连接,网络和完全集成的工厂,使它们能够使用实时数据分析来优化完整的制造过程,并实现10至1,000%的生产率提升。

数字制造允许工业制造商

  • 减少库存
  • 缩短市场时间
  • 消除瓶颈
  • 迅速满足客户需求
  • 扩大生产产品的数量。
  • 提高质量

让我们了解2021和前方的关键数字制造趋势。

A)行为互联网(IoB)

事情互联网(物联网)不再是科幻小说的一部分。将任何电子设备连接到互联网的物联网(IoT)技术正在飞速发展,已经在各个领域成为现实。物联网对数据的收集和使用为用户的兴趣、行为和偏好提供了有价值的见解,这些见解被恰当地称为行为互联网。

IoB是我们在日常生活和工作中逐渐意识到的东西。它融合了直接关注个人的现有技术(如位置跟踪、面部识别和大数据),并将结果数据与相关的行为事件(如设备使用或现金购买)联系起来。这些数据被组织用来影响人们的行为。例如,组织可以利用IoB通过计算机视觉来观察员工是否戴着口罩,或者通过热成像来检测那些发烧的人。这将有助于在当前大流行期间监测卫生协议的遵守情况。

同样,你的在线活动以及你现实生活中的地理位置可以通过一个单一的设备来跟踪,比如智能手机。如今,品牌对你有了更多的了解——你的喜好、兴趣、厌恶以及你的购买方式。例如,优步使用物联网数据来重新想象终端用户的体验,这些数据包括旅行者的位置、司机和偏好。据预测,到2025年年底,全球超过一半的人口将至少接受一个IoB项目。虽然IoB可能在技术上是可行的,但将会有广泛的社会和伦理辩论,关于各种方法所采用的影响行为。

B) Hyperautomation

尽管在过去几年里,超自动化一直在以不可阻挡的速度发展,但大流行意外地增加了需求,要求一切都是“数字第一”。将多个机器学习(ML)、打包软件和自动化工具组合在一起来交付工作。另一个智能阶段被添加到可访问的自动化策略中,将人类连接到过程中。超自动化远远超出了典型的自动化技术。在机器人过程自动化(RPA)的帮助下,任务的完成是重复的,而在超自动化中,RPA将只是进入人工智能技术世界的第一步。它将利用机器人的智能,形成一个不同的自动化联盟,所有这些自动化相互补充,以获得更好的结果。随着技术和人类携手并进,超自动化有可能改变工业的未来。

当人工智能工具与RPA结合时,超自动化可以帮助业务用户实现任何常规重复性任务的自动化。它甚至还通过一系列工具实现自动化。通过智能推进机器人流程,创造出一个智能的数字劳动力,可以降低人类的负担。这些数字工作者将成为超自动化的支持系统,这将改变企业的面貌。使超自动化成为可能的工具有RPA、AI、iBPMS和分析。

C)分布式云

云计算正逐渐受到制造商的欢迎,因为它满足了制造商的需求,在多个地点增加了易用性,并提供了it帮助。这使得制造商花更多的时间关注每个人的目标,增加他们公司的收入。人们非常欣赏它,他们给它命名为“云制造(CMfg)”。云是一种网络,允许您存储和管理文件、数据和软件到Internet。它不仅易于建造,还节省了时间和金钱,使其具有显著的可持续性和功能性。

CMfg -通过云使用成熟的制造资源,如企业资源规划(ERP)的过程。通过这种方式,可以在任何时间或地点查看、更新和应用这些信息。云制造是为了处理“大制造”而提出的,这意味着它遵循从设计阶段到生产再到维护的整个制造过程。它可以采用多种形式,如虚拟化、物联网(IoT)和云计算。它还可以帮助企业摆脱困境,从而更快地达到新的高度。然而,对于少数制造商来说,“不插电”的想法让他们感到不安,因为如果组织中的每个人都可以从任何地方访问数据,那么就有可能偷偷偷看敏感信息。虽然这可能是一个真实的担忧,但云专家确信云和内部程序一样安全。管理员仍然可以完全控制谁可以看到云中的内容,所以每个人都可以看到允许看到的所有内容。针对黑客的问题,一些云服务供应商提供24小时的安全措施,以防范任何潜在的欺诈代码和安全漏洞。如果你仍然觉得不安全,还有像Acumatica这样的基于云的ERP,它为你提供了多种部署选项,包括Saas、云和内部部署。

它预计到2025年,大多数云服务平台将至少提供在需要点执行的一些分布式云服务。此后,分布式云可以取代私有云,并为云计算提供边缘云和其他新用例。

D)网络安全网格

随着数字技术的兴起,出现了对工厂的新水平的网络复杂程度。但问题是,制造公司是否有足够的网络安全计划,以便为这些扩大的风险做好准备?看目前的景观,让我们探索一些问题 -

  • 网络威胁在多大程度上影响了今天的制造业?
  • 制造商将如何应对当今的网络安全风险,以及他们将如何应对新的风险?
  • 目前的工厂存在哪些级别和类型的风险?
  • 制造商如何将网络安全控制纳入他们的智能工厂计划中?

Cyber​​Security Mesh是一种用于灵活,可扩展和可靠的网络安全控制的分布式架构方法。现在,几个资产存在于通常的安全外围之外。网络安全网格允许安全周长定义为某物/人的身份。它允许通过分发策略执行和集中策略编排,更多响应,模块化安全方法。网络安全允许任何人访问任何数字资产安全性。在人或资产所在的位置并不重要。预计网络安全网格将通过2025年支持超过一半的数字访问控制请求。由于操作继续在任何地方发展,网络安全网格将成为确保安全访问和使用云的最实用的方法- 从不受控制的服务中分配的应用程序和分布式数据。

E)人工智能工程

强大的人工智能(AI)工程战略将协助AI模型的可扩展性,性能,可靠性和可解释性,同时提供AI投资的全价值。AI可以增强或自动化人类执行的决策和任务,使其成为数字业务转型至关重要。在AI的帮助下,组织可以减少劳动力成本,改善客户服务或流程,并产生新的商业模式。AI Engineering提出了一种途径,使Ai成为主流Devops过程的一部分而不是一组隔离和专业项目。它带来了一系列的学科,以驯服AI炒作,同时在运营多AI技术的布置时提供更清晰的值的路径。由于AI工程的治理方面,负责任的AI正在出现处理透明度,公平,信任,道德,合规性和解释性问题。