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制造业数字化转型是指利用数字技术和数据分析来优化制造业生产过程、提升产品质量和降低成本来源:https://wzwxpx.com/cshi/202501-174.html。以下是制造业数字化转型的趋势：

1. 工业互联网：通过将传感器、设备和工厂连接到互联网，实现全面数字化管理。

2. 人工智能和机器学习：应用机器学习和人工智能等技术，优化生产计划、预测设备故障和加速设计过程等来源:https://wzwxpx.com/cshi/202501-166.html。

3. 自动化和机器人：利用自动化和机器人技术来代替繁琐的重复性工作，提高效率和减少错误率。

4. 虚拟和增强现实：使用虚拟和增强现实技术来优化设计和培训模拟，并提高生产效率和质量。

5. 数据分析和可视化：利用数据分析和可视化技术，实现对生产过程的实时监控和分析，以及预测和决策支持。

6. 绿色制造与可持续发展：数字化转型促进了制造业的环保和可持续发展，例如通过能源管理，减少废料和废气排放。

数字化转型可以帮助制造企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量，并实现更加环保和可持续的发展，因此它是制造业未来发展的重要趋势。

人工智能可以在制造业中发挥哪些作用？来源:https://wzwxpx.com/bkjj/202412-105.html

人工智能的利有商业价值很高、带来更多新的工作机遇，弊端有机器人具有很大危险性、人类的精神生活退化来源:https://wzwxpx.com/zhishi/202412-20.html。

1、商业价值很高来源:https://wzwxpx.com/cshi/202501-189.html

一般认为，人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访。人工智能拥有数据意味着拥有战略上的优势，因为通过数据可以更好地了解人类、可以创造更好的软件，让更多的人快乐。企业就能够相应的赚取更多的商业价值。

2、带来更多新的工作机遇

未来随着自动驾驶、超人类视觉听觉、智能工作流程等技术的发展，专业司机、保安、放射科医生、行政助理、税务员、家政服务员、记者、翻译等工作都将可能被人工智能所取代。但是人工智能也会带来更多新的工作机遇，君不见好多公司开出天价的年薪抢人工智能人才？

1、机器人具有很大危险性

2015年，德国汽车制造商大众公司位于德国的一家工厂内，一个机器人杀死了外包员工。至今日本已有近20人死于机器人手下，致残的有8000多人。众所周知，日本是人工智能机器人发展最快的一个国家，就已经出现了这样惨重的后果。

2、人类的精神生活退化

如果人工智能机器人越来越多，这个世界将没有感情，没有喜怒哀乐，到处都是冷冰冰的，没有艺术，没有精神食粮，到处都是机械化的。

数字化

就目前来看，国内工业物联网处于早期阶段，不论是网络及硬件设备都尚未成熟，基础设施建设和数据采集这一步还没有全部完成。

工厂首先需要为生产设备装上传感器和控制装置，打通生产设备、生产管理、制造执行及规划系统，更实时透明地掌控生产进度。

自动化

除了汽车制造业，中国大量的工厂自动化程度仍然偏低。2015年，根据经济学人发布的统计，中国虽然每年采购全球最多的机器人，但整个国家平均每万工人只配备了50个机器人。

而在自动化程度相对发达的德国和日本这个数字是约300个，在韩国甚至是500个之多来源:https://wanghongming.com/xwzx/202412-141.html。如果要继续提高生产效率，那么自动化生产系统一定会在工厂普及。

智能化

历史上，“自动化”代表着机器可以执行某个具体独立的任务，例如根据定义好的规则开启和关闭泵。

自动化是取代人做重复性的劳动，而智能化是做人做不了的事情。智能工厂的定义是一个灵活的协同系统，自主运行整个生产流程，在全局范围内自我优化，实时地适应新的环境来源:https://www.wzwxpx.com/cshi/202501-215.html。它代表着一个持续的自适应的过程，而不是过去“一劳永逸”的升级改造。

人工智能在制造业的主要应用

1、大数据分析 - 设备预测性维护

在传统工厂里，生产设备依然不能联网，只有在设备出现故障后再去维修，或者采取定期维护的方式而不考虑设备实际的运行情况来源:https://www.wzwxpx.com/cshi/202501-238.html。

一旦出现计划外的宕机就需要临时性地采购零件，花高额费用做紧急检修，以便尽快恢复正常的生产。就算没有宕机，当人发现机器故障时，它可能已经制造了不合格的产品，给工厂带来经济损失来源:https://wzwxpx.com/zhishi/202412-24.html。

美国的AI工业预测平台Uptake，通过在工厂的设备里置入传感器，可以采集前端设备的各项运营数据，结合大数据分析以及机器学习技术为工业客户提供设备的预测性诊断和能效优化等管理建议。工厂可以实时监测运行状态，对比历史数据，预判潜在的设备故障，有效规避正常生产的中断。

如果以后将设备预测性维护的数据整合到ERP系统中，企业就可以实现生产流程的最优化，通过动态调整生产计划，将设备故障带来的经济损失降到最低。

对不同数据源，生产设备以及管理系统进行集成和分析将成为未来制造企业进行决策的标准配置。

2、自动质量控制 - 机器视觉检测

在深度神经网络发展起来之前，机器视觉已经应用在工业自动化系统中了，如拾取放置、对象跟踪、计量、缺陷检测等。其中，将近80%的工业视觉系统集中在缺陷检测。

人眼也可以发现产品的异常，即使这种异

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