認知制造（Cognitive manufacturing）是利用嵌入式認知推理和分布式智能代理，賦予工業制造系統感知和判斷能力，從而感知生產過程變化，響應生產環節動態波動，控制生產成本和生產率水平，追蹤能源損耗強度和產品碳足跡，提升產品生產過程的可持續性。認識制造是對計算機輔助生產控制過程的革新，對提升制造業發展水平具有重要發展應用前景。
本文將闡述認知制造的重要性，從認知制造技術架構著手重點介紹四種基本的生產制造應用：資產績效管理、流程和質量改進、資源優化以及供應鏈優化，為企業提供制定智能制造實施戰略的建議和步驟。
認知制造如此強大的原因在于，它將基于傳感器的信息與機器學習以及其他人工智能能力相結合，從來自工廠、企業和工業系統的結構化與非結構化數據中尋找模式。它可實時匯總相關信息，并應用分析產生對制造流程前所未有的理解及洞察。它可以根據調查結果自動進行反應，為制造行業的決策者提供可行性信息和持續更新的知識。
這些先進功能如今得以實現，在于推動物聯網和數據分析引擎的技術已成熟并可大規模實施，這應歸功于芯片組、傳感器、云計算與存儲的普遍連接和成本的降低。對于想要利用物聯網應用生成的海量數據（從傳感器收集的數據到文本文件、通信、視頻、音頻和其他來源中包含的非結構化數據）的公司，這些功能也是必需的。
認知技術可通過迄今只有人類大腦能夠理解的方式尋找這些數據中蘊含的意義。在現代化制造時代，這種理解水平將被視為取得成功的關鍵，因為加劇的競爭和成本敏感度的提高需要制造商提高敏捷性、響應能力和創新水平。
認知技術為制造商解決的關鍵問題
制造商可使用認知技術解決基本業務挑戰，在制造數據中尋找新價值，提高質量，以及改進組織內部的知識管理。
解決業務挑戰：認知制造可幫助企業改進基本業務指標，例如生產力、產品可靠性、質量、安全性和產量，同時縮短停機時間和降低成本。應用程序簡單便捷，并且收益立竿見影。例如，派去維修機器的現場技術員只需將癥狀提交至認知引擎，隨后該引擎將分析癥狀并給出一系列按成功概率排序的維修方案選項。此方法可提高首次修復率，從而改進生產效率并降低成本。
利用制造數據創造新價值：認知技術將深入研究制造流程和商業環境，以獲得對于制造商具有切實價值的信息。該流程會考慮新的數據源和非結構化數據，并應用高級分析模型，在數據中尋找之前未顯露的重要關系。
借助認知技術，過去依賴歷史數據的預測性維護活動，可通過技術人員日志、維護記錄、電子郵件和其他來源中的信息來加以補充。產品檢測可通過認知視覺檢測系統執行，該系統將從生產產品的圖片中學習以識別缺陷，并確定這些缺陷是否與質量問題相關。使用這些技術的企業還可改進工廠運營和績效，并降低成本。
提高產品質量：成功的制造商始終致力于打造最優質的產品。例如，IBM在近期對電子設備制造商的調研中發現，三分之二(66%)的公司高管將在生產中最小化缺陷和提高精確度視為其設備的關鍵性能指標。
認知制造使企業能夠在整個產品開發生命周期中高度關注產品質量—從設計到制造，甚至分銷之后的流程。公司必須通過保修和支持計劃確保產品質量。此方法可提高產量、降低整體保修成本，同時有助于確保產品生命周期內的客戶滿意度。
加強知識管理：認知制造的關鍵在于利用多種來源的數據——不僅包括設備傳感器，也包括日志、手冊、員工生物特征監測器或環境。此方法將這些類型的數據源和數據整合到分析流程中，創建出一種持續學習的知識系統。它能夠基于對生產條件的全面了解提供有見地的操作建議。
認知制造的技術架構
在認知制造的技術架構中，各種技術相互協作，幫助公司轉變和優化生產。該技術堆棧包括設備、物聯網平臺、應用層以及特定于應用的行業環境。
設備層：設備包括傳感器、網關或可編程邏輯控制器(PLC)，這些器件提供從發動機、渦輪機到加工設備或機器人的相關信息。在添加、更換或升級設備時，合作伙伴參與的生態系統可以提供軟件程序和更新。
物聯網平臺層：物聯網平臺提供設備連接，與設備之間傳輸數據，將設備中的信息推送或傳輸到應用層以供分析和計算。要適應來自各種受監測設備的數據，以及要促進相關供應商的協作，一個開放式平臺是必不可少的。該平臺應具有可擴展性和全面性，以容納所有必須接收和傳輸的數據。
應用層：應用層評估設備狀態和運營數據，它使用高級分析、機器學習和其他認知功能預測設備性能問題，并提供早期預警。應用層可在設備數據中發現不明顯的模式，并從文檔、手冊、通信和合作伙伴的信息(包括視聽材料)中獲取見解。數據分析可在系統邊緣執行，以幫助加快分析速度，盡快為決策者提供結果。
行業解決方案層：行業解決方案層為應用層添加該領域專業知識。其背景可包括行業特定的分析模式、與行業特定用例相關的高級認知能力，或者可根據制造過程定制的認知視覺檢測技術。
如何開始
公司必須制定相關戰略，以實現認知制造實施的最大價值。精心制定的戰略將為實施建立商業案例和長期愿景，按優先級順序列出作為實施目標的制造流程，確定項目所需的各種技術和技能，以及獲得高管對此工作的支持。首先，
●找到痛點。例如，工廠中也許最昂貴的設備經常停機，因而削弱了它帶給工廠的價值。確定此需求后，您可將項目設計為側重于提高組件性能和利用率。
●找到最佳數據資源。企業中某些領域的數據優于其他領域。尋找那些信息充足或豐富，并可以滿足特定業務需求的領域，因為這些領域產生價值的速度將快于工廠中數據有限的領域。
●考慮認知制造對業務流程的影響，在認知制造部署期間針對這些影響做好準備。同時推進各項工作，即可相互提供相關信息。
●認識到認知制造是一個發展過程。制定時間表，在前幾個月內審核、更新和改進戰略，并在未來定期重新評估。
相關熱詞搜索：認知制造 制造業
相關文章
- ·2017年智能制造世界巡禮之印度篇2018-01-03
- ·美日制造業展開新策略 中國全球制造業格局地位會變化嗎2018-01-09
- ·這才是瑞典現代制造業長盛不衰的真正秘密2018-01-26
- ·美國開出關稅清單：整整1300項，專打中國崛起的產業2018-04-04
- ·美官方報告稱中國是"超級科技大國" 灌迷魂藥呢？2018-04-27
評論排行
- ·AM先進制造業·高端沙龍(4)
- ·2016（第四屆）先進制造...(0)
- ·洪杰：航空發動機面臨競...(0)
- ·2017（第五屆）先進制造業大會(0)
