智能製造如何少走彎路？製造業10大技術發展趨勢與典型應用全面解讀

● 人工智慧（AI）市場預計從2016年的80億美元增長到2021年的720億美元，年複合增長率高達55.1%。

●在全球研發開支排名前100位的公司中，有86%來自製造業。

●未來，製造企業技術投入重點包括：先進分析技術、雲計算、建模及模擬、物聯網平台以及優化和預測分析。

諸如此類的調查結果來自德勤聯合競爭力理事會和奇點大學（設在加州矽谷心臟地帶，美國宇航局埃姆斯研究中心內，是為迎接電腦優於人腦的時代來臨，谷歌與美國宇航局（NASA）展開合作，是致力開辦一所培養未來科學家的學校）最近開展的一項名為《製造業指數技術》的研究報告。

該研究旨在發現製造業在評估和採用技術方面的最新機會和障礙，探究全球製造企業如何最有效地利用新興技術推動產業發展。

研究對指數技術定義為：得益於計算能力、帶寬和數據存儲等方面的重大進展，這種技術能夠讓企業以迅速、非線性的步伐進行變革。

研究的主要內容包括如下：

●預計人工智慧（AI）市場將從2016年的80億美元增長到2021年的720億美元，年複合增長率高達55.1%。

AI今天用於實現協作機器人、基於預測分析的自動化工作流程以及優化設備和工廠效率。在如今的製造業，AI有成百上千個潛在的使用場景，使得這個領域成為全球風投界投入最多的領域之一。來自人工智慧的技術包括：機器學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別、機器人、優化、基於規則的系統以及規劃和調度。

具體而言，如機器學習演算法、應用和平台正在幫助製造商尋找新的商業模式，調整產品質量、優化車間生產效率：

1、機器學習可減少50%供應鏈預測誤差，減少65%銷售損失

供應鏈是所有製造企業的生命線，機器學習可以減少運輸、倉儲、供應管理的相關成本，分別達到5%、10%和25%-40%。由於機器學習技術的存在，總庫存可以減少20%到50%。

2、機器學習可以提高需求預測的準確度，降低能源成本和價格差異，同時也能準確反映價格的彈性和敏感性

霍尼韋爾已經將人工智慧和機器學習演算法整合到了採購、戰略供貨和成本管理中。

3、使用機器學習自動進行庫存優化，可以提高16%的服務水平，增加25%的庫存能力

人工智慧和機器學習約束的演算法和建模能夠在所有分布的位置上進行規模庫存優化，並且參考影響需求和客戶交付能力的外部獨立變數優化。

4、機器學習整合實時監控，可以優化車間操作，實時了解機器負載和生產進度查詢

在實時了解每台機器的負載水平如何影響總體生產進度情況下，可以更好的管理每台機器的生產運行狀況。在特定的生產任務中，使用機器學習演算法，優化最高效率的機器集群。

5、提高多個生產場景的生產效率和準確性，降低多場景50%的成本

使用實時監控技術來準確的數據集，捕捉價格、庫存消耗速度和相關變數，從而讓機器學習應用程序可以在多個製造場景中確定準確成本。

●預計3D列印市場從2016年的130億美元增長到2021年的360億美元，年複合增長率達到22.3%。

到2020年，全球75%的製造業務可以使用3D列印工具、夾具和固定裝置來生產成品。德勤預測，汽車設計、快速原型列印以及航空國防部件列印將成為製造業幾個最大的細分市場。

如今這項技術增長最快的領域包括：牙齒列印、醫療植入體及設備列印、產品製造以及原型列印。

在未來，3D列印將進入一個更成熟的新階段。新一代3D列印技術公司正由原先以注射制模為主導向更快速、更優連接性的全新自動化系統為主導的業務模式轉型，可以減少一些耗時的前後處理流程，以便實現大規模生產。

我們已經見證了該領域裡的一些發展成果，比方說新一代3D列印技術公司正由原先以注射制模為主導向更快速、更優連接性的全新自動化系統為主導的業務模式轉型，可以減少一些耗時的前後處理流程，以便實現大規模生產。

●預計先進機器人支出將從2016年的920億美元增長到2021年的2250億美元，年複合增長率達到19.7%。

如今製造業、能源行業、消費業和醫療保健業是幾個最大的細分市場。對先進機器人而言增長最快的細分市場包括：消費業、醫療保健業和零售業。機器人被日益採用於航空航天製造業，以提高產品質量、成品率、降低運營成本，並縮短產品進入市場的時間。

未來全球工業機器人主要有以下趨勢：

（1）機器人與信息技術深入融合

大數據和雲存儲技術使得機器人逐步成為物聯網的終端和節點。信息技術的快速發展將工業機器人與網路融合，組成複雜性強的生產系統，各種演算法如蟻群演算法、免疫演算法等可以逐步應用於機器人應用中，使其具有類人的學習能力，多台機器人協同技術使一套生產解決方案成為可能。

（2）機器人產品易用性與穩定性提升

隨著機器人標準化結構、集成一體化關節、自組裝與自修復等技術的改善，機器人的易用性與穩定性不斷被提高。

一是機器人的應用領域已經從較為成熟的汽車、電子產業延展至食品、、化工等更廣泛的製造領域，服務領域和服務對象不斷增加，機器人本體向體積小、應用廣的特點發展。

二是機器人成本快速下降。和工藝日趨成熟，機器人初期投資相較於傳統專用設備的價格差距縮小，在個性化程度高、工藝和流程繁瑣的產品製造中替代傳統專用設備具有更高的經濟效率。

三是人機關係發生深刻改變。例如，工人和機器人共同完成目標時，機器人能夠通過簡易的感應方式理解人類語言、圖形、身體指令，利用其模塊化的插頭和生產組件，免除工人複雜的操作。現有階段的人機協作存在較大的安全問題，儘管具有視覺和先進感測器的輕型工業機器人已經被開發出來，但是目前仍然缺乏可靠安全的工業機器人協作的技術規範。

（3）機器人向模塊化、智能化和系統化方向發展

目前全球推出的機器人產品向模塊化、智能化和系統化方向發展。

第一，模塊化改變了傳統機器人的構型僅能適用有限範圍的問題，工業機器人的研發更趨向採用組合式、模塊化的產品設計思路，重構模塊化幫助用戶解決產品品種、規格與設計製造周期和生產成本之間的矛盾。例如，關節模塊中、和檢測系統的三位一體化，由關節、連桿模塊重組的方式構造機器人整機。

第二，機器人產品向智能化發展的過程中，工業機器人控制系統向開放性控制系統集成方向發展，伺服驅動技術向非結構化、多移動機器人系統改變，機器人協作已經不僅是控制的協調，而是機器人系統的組織與控制方式的協調。

第三，工業機器人技術不斷延伸，目前的機器人產品正在嵌入工程機械、食品機械、實驗設備、醫療器械等傳統裝備之中。

●預計物聯網（IoT）解決方案方面的投入將從2016年的7370億美元增長到2021年的15210億美元，年複合增長率達到15.6%。

物聯網正在革新製造業務的許多方面，包括實時生產監控，以及提高關鍵度量指標的準確性，包括整體設備效率（OEE）、生產成品率和生產效率等指標。物聯網增長最快的幾個領域包括保險業、消費業、醫療保健業和零售業。

2018年，我們將會看到物聯網不僅僅能像神經那樣收集信號，還擁有了「意識」，轉變成為產品的「大腦」，不斷地從產品系統中心發出、接收、拓展、收集各種信息，比如說：

利用智能製造推動產量增長，產品質量提升，操作和人員安全性提高，降低資源消耗量；

利用產品聯網影響產品性能，包括產品使用現場的詳細信息採集，遠程診斷和遠程維護；

利用供應鏈聯網提高供應鏈的透明度和協調性，跟蹤資產或庫存變動信息，以實現對供應鏈的高效管理。

當物聯網工程技術在設計階段就已經滲透到產品和設備中，通過這一技術，製造商不僅可以監控設備性能，提前預測維護時間，並且可以獲得設備運轉的實時詳細信息，包括是何時以何種方式運行的，這就提供了一個改變製造業「遊戲規則」的競爭優勢。

●預計2016年至2021年，區塊鏈市場的年複合增長率將達到61.5%，從2億美元增長到2021年的23億美元。

最大的細分市場涉及金融服務、技術、媒體和電信。最主要的協議包括比特幣、以太坊和Ripple。德勤發現，據報道銀行界利用區塊鏈技術提升運營效率，每年節省了80億美元至120億美元。

●2016年至2021年，數字設計、模擬與集成（DDSI）市場的年複合年增長率預計將達到12.4%，從2016年的250億美元增加到2021年的450億美元。

德勤發現，這個市場中增長最快的領域包括：設計自動化、工廠設計、產品設計及測試以及繪圖和3D建模。汽車製造商從2D切換到3D CAD後將設計時間縮短了20%。

●預計全球先進分析支出將從2016年的1360億美元增長到2021年的2320億美元，年複合增長率達到11.3%。

先進分析是製造智能的基礎，為製造商提供了基於上下文的洞察力和情報，這有賴於從工廠車間的機器和流程捕獲而來的數據。離散型製造商和流程型製造商在加快採用先進分析技術，以提高產品質量、縮短生產延遲，並縮短新產品投入市場的時間。

●預計生物技術市場將從2016年的3640億美元增長到2021年的5840億美元，年複合增長率達到9.9%。

目前使用生物技術的幾大行業是醫療產品、醫療保健、食品和農業以及環境和工業製造。2017年上半年，22家合成生物初創公司籌集到的風險投資、公共資金和專款超過了5億美元。

●預計高性能計算（HPC）市場將從2016年的250億美元增長到2021年的400億美元，年複合增長率達到9.3%。

預計量子計算和高性能數據分析將成為預測期內增長最快的兩個細分市場。高性能計算指：以提供極高性能的方式來聚集計算能力，即系統的運行速度通常每秒超過1012次浮點運算，從而解決科學、工程和商業等領域的高度複雜的重大問題。

●預計先進材料市場將從2016年的1950億美元增長到2021年的2830億美元，年複合增長率達到7.7%。

先進材料包括各種化學品和材料，比如輕盈高強度金屬和高性能合金、先進陶瓷和複合材料、關鍵材料、生物基聚合物和納米材料。目前流行的應用包括減輕飛機和汽車部件的重量，生產電動汽車（EV）電機中的永磁體。先進材料對於生產過濾有毒污染物的汽車催化轉化器來說也必不可少。

●預計網路安全市場將從2016年的810億美元增長到2021年的1170億美元，年複合增長率達到7.7%。

由於聯網的智能製造、數字供應網路和整個製造生態系統面臨重大的運營風險，尤其是網路基礎設施和物理基礎設施的交匯處岌岌可危，現在網路安全的角色變得尤為重要。德勤預測，到2021年，全球可能350萬個網路安全方面的崗位空缺。

未來製造業的競爭優勢將重新轉向擁有強大創新生態系統的先進位造業國家，而不是昔日成本方面擁有競爭力的國家。

全球製造業競爭力指數（GMCI）的研究發現，投資於指數製造技術和創新生態系統的國家會比單單在價格方面展開競爭的國家更具有競爭力。更高的價值、先進產品以及需要一流產品質量、帶來更高利潤的流程在推動更快速、更持久的創新。

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