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智慧工厂催生万亿级工业物联市场

人工智能、5G、机器视觉、大数据、云计算等技术的融合应用，为智慧工厂带来丰富的场景体验。尤其是人工智能技术，在智慧工厂建设中起到了至为关键的作用，由于AI的加持，极大地丰富了智慧工厂的内涵。智慧工厂是一个不被人关注的市场，因而也是一个被长期忽略的市场。制造业是中国实体经济的根基，目前共有327万家制造企业，吸纳了1.05亿人就业，占总就业人口的27.3%，居各。中国是的“世界工厂”，天津数字工厂，连续十一年名列制造业大国。但中国制造业劳动生产率仍然十分低下，仅为美国的19.3%、日本的30.2%和德国的27.8%。在制造业四级梯队格局中处于第三梯队，距离“制造强国”目标至少还需30年。也就是说，我们的制造业水平迫切需要提升。工业经济研究所工业发展研究室主任邓洲表示，“相比发达国家，中国实现人工智能与制造业深度融合发展的需求更加迫切。”构建机器学习所需的工业大数据库基础，加快促进人工智能与制造业的深度融合，数字工厂解决方案，是提升制造业水平的关键。那么，AI智慧工厂为相关行业带来的商机有多大？我们以贵阳海信为例进行分析，贵阳海信数字化智能制造升级共投入6000万元。如果以此为参照，327万家制造企业，假设每家企业平均投入500万元进行数字化改造，就将产生16万亿的市场需求。即使AI安防只占10%，也是1.6万亿的市场规模。因此，智慧工厂将是未来AI应用的为庞大的市场。智慧工厂，前景广阔。未来，中国工厂的实力将不仅体现在产能上，还将体现在智能上。目前，支撑人工智能与制造业深度融合发展的技术和关键器件、设备仍然被发达国家掌握和控制，国产化迫在眉睫。国产化不仅可以降成本，也有利于促进国内制造企业与设备厂商的设备上网与数据联动，通过工业互联网打通制造产业链上下游的联合创新。因此，无论是AI企业还是视频物联企业，都将大有可为

企业实施MOM，PLM，SCM，BI，ERP等软

订单准时交付率

新产品成功导入率

经营利润率

为了完成以上指标，需要提高：

1、制造流程的可视性，包括产品、物料、设备、流程的可视性；

2、提升精益制造水平，和运营效率。

这就需要以下基础：

1、企业范围内的自动工作流，包括异常事件的自动处理工作；

2、当有佳实践出现时，制造的商业流程可以动态的更新；

3、生产流程中，数据的自动收集；

4、客户订单的各个生产工艺，所需物料的动态实施跟踪；

5、管理团队可以实时的获得制造运营中的所有绩效指标；

6、工艺流程变化引起的管理流程的自动改变；

7、运营的改变带来的影响的报表（对战略改变的模拟分析）。

这就需要企业实施MOM，PLM，数字工厂系统，SCM，BI，数字工厂app，ERP等软件来实现。

在流程上需要具备，在工厂生命周期范围内管理工程数据的流程；跨企业的可测量的标准KPI；制造流程更新的灵活性等能力。

在组织上，需要能够跨组织协同能力。

在信息管理方面，管理层对全局绩效的可视性，执行团队对运营过程、供应商的实时可视性，环境对运营的影响评估能力等。

在绩效管理方面，需要建立与财物挂钩的考评指标，与操作相关的能源消耗指标。

边缘计算

实时生产操作的需求意味着必须在“边缘”（即数据创建位置）进行一些数据分析。 这地减少了从产生数据到需要响应的延迟时间。 例如，检测安全或质量问题可能需要对设备进行近乎实时的操作。 将数据发送到企业云然后返回工厂车间所需的时间可能太长，并且依赖于网络的可靠性。 使用边缘计算还意味着数据保持在其附近，从而减少了安全风险。

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