No.1

從製造到智造的變革力量

從機械化、電氣化、自動化到智慧化，技術革新是永恆的主題，在新一輪產業革命背景下，以網際網路、大資料、人工智慧為代表的新一代資訊通訊技術與製造業加快融合發展，正在全方位重構製造業的生產主體、生產物件、生產工具和生產方式。企業競爭的本質就是最佳化資源配置效率的競爭，資源配置效率的提高面臨重要的挑戰是需求和生產活動的不確定性，貫穿企業生產的全過程以及產品生命週期的各個階段。

*產品本身的複雜性

*生產過程的複雜性

*內部流程的複雜性

*市場需求的複雜性

*供應鏈協同的複雜性

智慧製造的價值就是以資料的自動流動化解複雜系統的不確定性，以資訊流帶動技術流、資金流、人才流、物資流，不斷最佳化製造資源的配置效率。

依託基礎設施、網路通訊系統、工業軟體、感測器、新型人機互動方式等技術應用實現了裝置、產品、人員等製造業所有相關要素的相互識別、實時聯通和有效交流，研發設計、生產裝備、工藝流程、產品服務等過程的數字化、網格化、智慧化重構了生產製造全要素、全流程，複雜製造系統所面臨的眾多不確定性問題在資訊物理系統中被顯性化，使得資源配置效率提升成為可能。

No.2

製造業智慧化轉型的五大趨勢

高效率、低成本、高質量是製造業不變的追求。當前，網際網路、大資料、人工智慧等新技術持續創新和高速發展，為製造業發展注入新的活力，使得製造業加速邁向萬物互聯、資料驅動、軟體定義、平臺支撐、組織重構的新時代。

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萬物互聯：互聯一切可數字化事物

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資料驅動：驅動製造資源的最佳化配置

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軟體定義：定義資料自動流動的規則

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平臺支撐：支援製造業生態體系的構建

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組織重構：重構社會分工協作體系

智慧製造平臺體系架構

No.3

AI加速賦能智慧製造

製造領域的AI應用是工業數字化的必然趨勢之一，在應用場景精準適配的前提下，深度學習、機器學習、機器視覺在製造業尤其是高階製造領域釋放了巨大的產業技術紅利。包括萬物互聯、機器視覺、數字孿生、軟體定義乃至更大範疇的工業AI，將深刻影響智慧製造的發展程序。具體的應用包括以下幾個方面：

*用於缺陷檢測的深度學習

*透過機器學習進行預測性維護

*人工智慧將打造數字孿生

*智慧製造的產品生成設計

*基於機器學習的能耗預測

*人工智慧和機器學習驅動的認知供應鏈

No.4

邊緣計算賦能智慧製造

隨著物聯網的發展，製造業已經發生了革命性的變化，邊緣計算正是充分利用物聯網終端的嵌入式計算能力，並與雲計算結合，透過雲端的互動協作，實現系統整體的智慧化。隨著靠近資料產生端的邊緣應用場景逐漸豐富，對於具有特定的外形尺寸、低能耗、廣泛的工作溫度以及其他特定設計的邊緣定製伺服器的需求將快速增加，以適應複雜多樣的部署環境。