制造企业数字化转型的关键技术探秘

 

 

一、引言

 

制造企业数字化转型迫在眉睫，众多技术成为推动转型的关键力量。本文将深入探讨制造企业数字化转型涉及的主要技术。

 

在当今数字化时代，制造企业面临着诸多挑战，如劳动力成本上升、市场需求多样化、全球经济竞争激烈等。为了应对这些挑战，制造企业纷纷踏上数字化转型之路。数字化转型不仅是技术的升级，更是管理理念和业务模式的深刻变革。

 

制造企业数字化转型涉及多种关键技术，这些技术相互融合、协同作用，为企业带来了诸多优势。例如，提高生产效率、降低成本、优化产品质量、增强客户满意度等。接下来，我们将详细介绍制造企业数字化转型涉及的主要技术。

 

 

二、大数据分析技术

 

在制造企业的数字化转型过程中，大数据分析技术扮演着至关重要的角色。它能够对制造业中的大量、多样、快速变化的数据进行收集、存储、处理和分析，从而提取出有价值的信息。

 

大数据分析技术在制造业中的作用主要体现在以下几个方面。首先，可优化生产过程。通过对生产设备状态、工艺参数、物料信息等数据的实时采集和分析，能够及时发现生产中的瓶颈和问题，进而采取相应的措施进行优化，提高生产效率。利用大数据分析技术监控生产线，识别潜在问题，合理分配资源，避免生产停滞和浪费。其次，有助于降低成本。大数据可以帮助企业更好地管理供应链，分析采购、库存、销售等数据，找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。同时，通过精准预测市场需求，企业可以避免库存过剩，减少仓储运输和批发经营成本。最后，能够提高效率。

 

大数据分析为生产者和销售者提供更好的解决方案。对于生产者而言，它可以提供供应链可视性，评估供应商能力，提高产品优质率，促进仓储、配送、销售效率的提升。对于销售者来说，大数据是一个很好的销售分析工具，可以分析区域性需求占比和变化、产品品类受欢迎程度等，调整产品策略和铺货策略。

 

 

三、云计算技术

 

（一）功能介绍

 

云计算技术在制造企业数字化转型中发挥着重要作用。它能够实现数据存储在云端，使得企业可以通过多终端进行访问，极大地增强了数据管理的便利性和可访问性。同时，云计算技术还能对生产环节进行优化，促进企业内部的协作和连接。例如，在预测性维护方面，云计算可以通过对设备数据的采集、解析、边缘预处理以及云端工业数据建模与分析，提前发现设备的潜在问题，并制定针对性的维护解决方案，从而减少设备计划外停机带来的影响，降低企业运营和设备维护成本。

 

（二）降低成本与增加灵活性

 

企业按需购买云服务，能够有效降低设备成本。与传统的企业 IT 基础设施建设相比，云计算服务将硬件资源集中在云端，企业无需购买大量的硬件设备，也无需承担高昂的运维成本，而是以按需付费的模式使用资源，大大降低了 IT 投资的门槛。

 

基于云的解决方案增加了生产过程的灵活性。企业可以根据生产要求快速调整资源配置，无论是在业务高峰期还是低谷期，都能实现资源的合理分配。例如，当业务量增加时，企业可以自动扩展计算资源；当业务量减少时，可以自动缩减计算资源，降低成本。这种弹性计算能力可以帮助企业更好地应对市场波动和业务变化。同时，云计算还为企业提供了丰富的应用开发平台和服务，使得企业可以更加专注于自身的业务创新，轻松搭建起跨地域、跨设备的应用程序，实现业务的快速上线和推广。

 

 

四、人工智能技术

 

人工智能技术在制造企业数字化转型中发挥着重要作用，可应用于机器学习算法进行预测任务和市场细分，自然语言处理用于智能客服系统和文本分析，计算机视觉技术用于质量检测和安防领域。

 

（一）机器学习算法

 

机器学习算法能够对大量数据进行学习和分析，从而实现对未来趋势的预测以及对市场进行精准细分。例如，在需求预测方面，通过对历史销售数据、市场趋势、经济指标等多维度数据的学习，机器学习算法可以准确预测产品的未来需求，帮助企业合理安排生产计划，降低库存成本。同时，在市场细分中，机器学习算法可以根据客户的行为、偏好、地理位置等特征，将市场划分为不同的细分市场，为企业制定个性化的营销策略提供依据。

 

（二）自然语言处理

 

自然语言处理在制造企业中有广泛的应用。在智能客服系统方面，通过自然语言处理技术，企业可以实现对客户问题的自动理解和回答，提高客户服务效率和质量。例如，通过对设备维护记录进行文本分类，将不同类型的故障信息分类并进行分析，更好地理解故障的特点和原因；通过关键词提取，找出故障部件、故障原因、故障处理方法等关键信息；通过文本摘要，将大量的维护记录简化并提取出关键信息，更好地理解维护记录的内容。

 

（三）计算机视觉技术

 

计算机视觉技术在制造企业的质量检测和安防领域发挥着重要作用。在质量检测方面，通过计算机视觉技术，可以对产品的外观、尺寸、形状等进行精确检测，提高产品质量和一致性。例如，视觉检测技术可以对产品的表面缺陷、划痕、污渍等进行精准识别，对产品的尺寸、形状进行精确测量，检测组件的位置是否正确以及装配是否紧密，对产品的颜色和纹理进行识别与检测等。同时，在安防领域，计算机视觉技术可以通过摄像头等图像采集设备获取监控区域的图像信息，利用图像处理算法对图像进行分析和处理，实现对人员、设备的行为识别和异常检测，提高企业的安全性。

 

 

五、物联网技术

 

物联网技术在制造企业数字化转型中起着至关重要的作用，它涵盖了传感器与执行器技术、通信协议与网络技术以及物联网平台技术等多个方面。

 

（一）传感器与执行器技术

 

传感器和执行器是物联网数据的来源和实现物理动作的关键组件。传感器检测各种物理现象，如温度、光线、位置、触摸、运动或声音，并将其转换为电脉冲等可输出的信号。例如，温度传感器在制造工厂、仓库、天气预报系统和农业中广泛应用，用于跟踪空气、工作环境、机器或其他物体的热状况；湿度传感器在气象站、农业、环境监测、食品供应链、暖通空调和健康监测等领域发挥着重要作用；光传感器可调节智能电视、手机或电脑屏幕的亮度，也在智慧城市应用中用于调节路灯或城市照明水平。执行器则将电流输入转化为物理动作，如电动机、液压系统和气动系统等不同类型的执行器可以触发门锁的打开或关闭、机械臂的收紧或松开、机器部件的移动，或加热或冷却系统的激活。

 

（二）通信协议与网络技术

 

物联网的通信协议和网络技术多种多样，为设备之间的通信提供了多种选择。例如，MQTT 是一种轻量级的消息传送协议，主要用于实时传输设备数据，具有低延迟、低带宽、高可靠性等特点；CoAP 是一种适用于受限制环境的应用层协议，主要用于实现设备间的简单、快速、可靠的通信；HTTP 是一种文本传输协议，主要用于实现 Web 应用程序的通信；DDS 是一种实时数据传输协议，主要用于实现高性能、高可靠性的设备间通信；Zigbee 是一种无线局域网技术，主要用于实现低功耗、短距离的设备间通信；LoRaWAN 是一种低功耗、长距离无线通信技术，主要用于实现大面积的设备间通信。此外，还有蓝牙 Mesh、蜂窝通信、OpenThread、Sigfox 等通信协议，它们各有特点和适用场景。不同的通信协议和网络技术在覆盖范围、数据传输速率、功耗等方面存在差异，制造企业可以根据自身需求选择合适的通信协议和网络技术。

 

（三）物联网平台技术

 

物联网平台技术能够管理和分析设备数据，为制造企业提供全面的物联网解决方案。例如，智慧工厂人员定位系统就是一种基于物联网平台技术的应用，它主要采用蓝牙精准定位技术，在厂区内无线布设蓝牙信标，并给待定位目标绑定定位器，实时地将人、车、物的位置信息显示在工厂控制中心，进行安全区域管控、人员在岗监控、车辆实时轨迹监控。该系统集智能考勤、工时统计、行为监测、轨迹查询、人员管理、电子围栏、一键报警、应急救援等功能为一体，实现在岗人员及外来承包商的规范管理；联动监控系统，结合人员效率分析、物资分布统计等功能，可帮助工厂实现智能化、可视化的定向管控，实现各厂区内人员、物资、车辆的合理分配和智能调度。此外，物联网平台技术还可以应用于设备信息化、安全生产、生产制造环节、经营管理环节等多个方面，为制造企业的数字化转型提供有力支持。

 

 

六、区块链技术

 

区块链技术在制造企业数字化转型中发挥着重要作用，尤其是在供应链金融领域。其分布式账本技术可保证交易真实性和不可篡改，智能合约技术能自动执行合同条款。

 

（一）在供应链金融中的应用

 

1. 信息共享：供应链金融中各参与方之间信息不对称，难以互相信任，导致融资难度大、风险高等问题。而区块链技术可以实现信息的去中心化存储和共享，各参与方可以共享同一份信息，避免信息不对称问题，提高各方之间的信任度。
2. 文档管理：传统供应链金融中，文档管理不规范，易发生文档篡改等问题，增加了信任风险和纠纷的发生。区块链技术可以实现数据的不可篡改性，保证了数据的安全性和真实性。所有参与方可以共享同一份文档，文档可以被永久性地存储在区块链上，有利于纠纷的解决和合同的执行。
3. 减少中介环节：传统供应链金融需要经过多个中介机构的审批和监管，增加了交易成本和时间成本。区块链技术可以将中介机构的作用降至最低，实现点对点的交易，从而节省成本和时间。各参与方可以直接交流和合作，并使用智能合约等技术，来实现交易的自动化和智能化
4. 降低风险：传统供应链金融中，由于各参与方之间信息不对称，文档管理不规范等问题，容易产生各种风险。区块链技术可以实现数据真实性和去中心化存储，降低风险的发生和损失的可能性。通过区块链技术的应用，各参与方之间可以建立一个更加稳健、透明的商业生态，使供应链金融更加安全可靠。

 

（二）在智能制造企业数字化转型中的作用

 

1. 提供安全可靠的数据交换和存储平台：区块链技术为智能制造企业数字化转型提供了安全可靠的数据交换和存储平台。通过加密技术、去中心化、共识机制和不可篡改等特性，确保数据的安全性和隐私保护，提高数据的可信度和可追溯性。
2. 提高协同效率：区块链技术通过去中心化特性，提高了智能制造企业数字化转型中的协同效率。在传统的网络中，设备之间的通信是中心化的，具有高成本、低可扩展性、低可维护性和差稳定性的缺陷。而区块链的点对点特性，可以将计算和存储需求分散到各个设备中，有效阻止网络中的任何单一节点的失败，提高网络的稳定性和可维护性。
3. 提供可追溯、不可篡改的数据管理机制：区块链技术为智能制造企业数字化转型提供了可追溯、不可篡改的数据管理机制，提高了数据质量。在智能制造中，需要对整个生产过程实现数据采集、过程监控、设备管理、质量管理、生产调度以及数据统计分析，通过实时监测情况来达到提高生产效率、减少人力以及减少废料的目的。区块链技术的分布式对等、透明可信、高可靠性等特性，可以确保记录的真实性与一致性，实现长期有效的持续性监督。
4. 提供新的商业模式和价值创造机会：区块链技术为智能制造企业数字化转型提供了新的商业模式和价值创造机会。例如，通过区块链技术，可以实现资金流、信息流和物流的协调，通过合理的库存平衡，达到采购、入库与支付的流程自动化，实现销售、出库与收入实现流程的一体化，降低企业的运营成本。管理者可以通过上述数据来进行分析，进而知道货物的质量状况，调整运送时间，减少库存废料，为供应链运营带来巨大的利润。

 

 

七、自动化技术

 

机器人流程自动化处理重复性任务，工作流自动化技术优化业务流程。

 

机器人流程自动化（RPA）在制造业中有着广泛的应用。例如，在物料清单（BOM）管理方面，RPA 可以确保准确、按时完成任务，避免因错误对生产周期产生负面影响。在行政和报告工作中，RPA 能快速创建清晰的生产报告，为有效决策提供支持。数据迁移过程中，RPA 可加快执行速度并消除错误风险。发票处理环节，RPA 能够快速浏览表单并准确输入信息，提高处理效率。库存控制方面，RPA 通过自动化程序实现电子邮件、采购流程等的自动化，提高运营效率。合规性方面，RPA 平台确保数据安全，为跟踪法规遵从性的频繁变更提供便利。

 

工作流自动化也是提升制造业效率的重要手段。通过 CRM 系统的工作流自动化，可以简化业务流程，释放企业生产力。工作流自动化能够减少手工操作失误，节约企业成本。同时，它可以实时监控业务流程，提升员工工作质量，为企业管理者提供科学的绩效管理依据。

 

低代码实现工作流自动化具有诸多优势。它加速了开发过程，降低了技术门槛，使业务专家能直接参与工作流设计。低代码平台提高了工作流的灵活性与适应性，降低了成本，提升了效率与准确性，增强了集成能力。

 

工作流自动化软件可以为企业带来多方面的好处。它能够节省时间和金钱，提高运营效率，提升员工效能和生产力，优化流程从工作流到审批，简化任务完成。选择合适的工作流自动化软件是企业有效运营的关键。

 

 

八、空间计算技术

 

空间计算技术在制造企业数字化转型中发挥着至关重要的作用，能够实现人、货物和工厂的数实融合，提升制造业整体效率，降低成本并带来溢出效应。

在当前制造业中，从生产到销售的各个物理场景往往是割裂的，尽管各自实现了一定程度的数字化，但整体流程在逻辑上仍处于分离状态。而空间计算技术则有望打破这种局面，通过数字孪生或数字增长环境实现现实世界与数字世界的结合，让人和货物在工厂中实现实时互动和关联。

 

空间计算技术与其他先进技术的融合，为制造业带来了更多的可能性。空间计算时代必将加速数字孪生与 AI 的深度融合发展，从智慧工厂、智能制造到智慧城市、智能交通，数字孪生正在改变我们的生活和工作，成为推动传统行业数字化转型，促进数字经济发展的重要抓手。

 

空间计算技术的发展也引发了关于产才协同创新的讨论。工信部人才交流中心特聘专家王合群等专家齐聚佛山，探讨空间计算如何实现产才协同创新。他们认为，元宇宙和空间计算技术政策的风口已经来临，但变现的风口还未到来，元宇宙和空间计算企业需要和当地产业紧密结合。佛山有良好的产业基础，很多产业转型升级都需要空间计算技术，要思考空间计算技术与佛山的产业升级如何更好地相结合。

 

 

 

九、总结

 

制造企业数字化转型需要综合运用多种技术，不断探索创新，以适应市场变化和提升竞争力。

 

在制造企业数字化转型的进程中，大数据分析技术、云计算技术、人工智能技术、物联网技术、区块链技术、自动化技术、空间计算技术等都发挥了至关重要的作用。

 

大数据分析技术通过对制造业中的大量数据进行收集、存储、处理和分析，为企业优化生产过程、降低成本、提高效率提供了有力支持。云计算技术实现了数据存储在云端，增强了数据管理的便利性和可访问性，同时降低了设备成本，增加了生产过程的灵活性。人工智能技术在机器学习算法、自然语言处理和计算机视觉技术等方面的应用，为制造企业的预测任务、智能客服系统、质量检测和安防领域带来了新的突破。物联网技术涵盖了传感器与执行器技术、通信协议与网络技术以及物联网平台技术，实现了人、货物和工厂的数实融合。区块链技术在供应链金融领域的应用，保证了交易真实性和不可篡改，降低了风险，提高了协同效率。自动化技术中的机器人流程自动化和工作流自动化，处理重复性任务，优化业务流程，提高了制造业的效率。空间计算技术打破了制造业中从生产到销售各个物理场景的割裂状态，实现了现实世界与数字世界的结合，提升了制造业的整体效率，降低了成本，并带来了溢出效应。

 

制造企业数字化转型涉及的多种技术相互融合、协同作用，为企业带来了诸多优势。企业应根据自身需求，综合运用这些技术，不断探索创新，以适应市场变化和提升竞争力。