從研發(fā)實驗室的先進機器人到倉庫的計算機視覺，技術(shù)正在對制造業(yè)的每個環(huán)節(jié)產(chǎn)生影響。

有趣的是，自2001年以來，日本機器人制造商FANUC就一直在經(jīng)營著一家“熄燈工廠”，在無人監(jiān)督的情況下，由機器人制造加工生產(chǎn)機器人。

到底什么是“熄燈工廠”？“熄燈工廠”是指在無人看管的情況下，工廠自主運行的生產(chǎn)過程?！肮S機器人”完全取代了人的工作，甚至可以在沒有照明的黑暗環(huán)境中自主運行。

雖然這聽起來可能是未來主義，但“熄燈工廠”成為現(xiàn)實已經(jīng)超過15年了。

“FANUC副總裁Gary Zywiol說：”它不僅熄燈，還關(guān)掉了空調(diào)和暖氣?！?/p>

想象一下這個新的世界，機器人幫助人類處理所有物理工作，而你只需要看著眼前最前沿和技術(shù)和最先進的工廠就好。

如今，越來越多的物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)公司正在轉(zhuǎn)變?yōu)槲磥砉S。

位于中國的東莞市電話零件制造商長盈精密技術(shù)公司創(chuàng)建了一家無人工廠。工廠中的所有產(chǎn)品：從機械加工設(shè)備到無人運輸卡車到倉庫設(shè)備均由計算機控制的機器人操作。而技術(shù)人員只需要通過中央控制系統(tǒng)監(jiān)控這些機器的活動。

曾經(jīng)需要約650名工人來維持工廠的正常運行，隨著機器人手臂的延伸，已經(jīng)將人力需求減少到不到十分之一，只有六十名工人。該公司總經(jīng)理表示，其目標是將來將該數(shù)量減少至20個。

隨著工業(yè)技術(shù)的日趨發(fā)展，這一波的自動化和數(shù)字化的被標記為“ 工業(yè)4.0，”第四次產(chǎn)業(yè)革命。

那么，工廠的未來是什么？

為了回答這個問題，我們深入研究了制造過程的8個不同步驟，以了解它們是如何開始改變的。

產(chǎn)品研發(fā)：找到平臺讓研發(fā)人才更民主的方式，AI幫助材料科學的方法，以及怎么樣能讓明天的產(chǎn)品方案變成AR或VR耳機。

資源計劃和采購：按需分散式制造和區(qū)塊鏈項目正致力于解決供應商整合復雜性的問題。

運營技術(shù)監(jiān)控和機器數(shù)據(jù)：了解為未來工廠提供支持的IT堆棧和平臺。隨著工廠數(shù)字化，未來，我們將看到大數(shù)據(jù)背后更大的預測能力。

勞動增強和管理：AR，可穿戴設(shè)備和外骨骼賦予了工廠車間的人力能力。

加工，生產(chǎn)和組裝：模塊化設(shè)備和3D打印機等定制機器使制造商能夠滿足更多種類的需求。

質(zhì)量保證（QA）：了解計算機視覺如何監(jiān)測設(shè)備，以及軟件和區(qū)塊鏈技術(shù)如何更快地發(fā)現(xiàn)問題（并執(zhí)行召回）。

倉儲：在機器人和視覺追蹤的幫助下，相比人工倉庫，越來越多的倉庫變?yōu)椤跋魝}庫”。

運輸及供應鏈管理：遠程信息處理，物聯(lián)網(wǎng)和和自動駕駛汽車將為制造商提供更高效的產(chǎn)品。

制造商預測未來五年制造業(yè)的總體效率將以每年7倍的速度增長。盡管美國的制造業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值的11.7％，雇用了8.5％的美國人，但其仍然是數(shù)字化程度相對較低的領(lǐng)域——這意味著自動化和軟件改進的空間很大。

隨著新技術(shù)的發(fā)展，制造業(yè)正在發(fā)生深刻變化，幾乎每一個制造業(yè)的垂直領(lǐng)域，從汽車到電子產(chǎn)品再到藥品都有影響。轉(zhuǎn)變時間和技術(shù)會因行業(yè)而異，但每個垂直行業(yè)的大多數(shù)步驟都會有所改進。

回到上文所說的未來工廠制造過程的8個不同步驟，本文將詳細介紹它們是如何開始改變的：

1、產(chǎn)品研發(fā)

從藥品生產(chǎn)到工業(yè)設(shè)計，規(guī)劃階段對批量生產(chǎn)至關(guān)重要。在各個行業(yè)，設(shè)計師、化學家和工程師都在不斷地進行假設(shè)檢驗。

測試和迭代是研究和開發(fā)的本質(zhì)。這個設(shè)計看起來正確嗎？這個復合物符合我們的需要嗎？大規(guī)模生產(chǎn)的性質(zhì)使得最后一分鐘的重新設(shè)計代價高昂。而藥物，技術(shù)，航空航天等各大公司每年都會投入數(shù)十億美元用于研發(fā)。

在科學研發(fā)的世界中，人才遍布全球。然而，全世界也缺乏科技研發(fā)人才。

當涉及到數(shù)據(jù)科學和金融領(lǐng)域未開發(fā)的人才網(wǎng)絡(luò)時，像Kaggle、Quopopia和MulnAI這樣的平臺正在民主化“定量”工作并補償他們的合作者。

民主化“定量”工作的概念也已經(jīng)在制藥研發(fā)領(lǐng)域取得了成功。像科學交易所這樣的按需科學平臺目前正在跨研發(fā)垂直領(lǐng)域開展工作，并允許企業(yè)通過外包研發(fā)來解決人才匱乏的問題。

雖然研發(fā)科學人才似乎對制造過程不是必不可少的，但他們對于提供最新和最偉大的技術(shù)，特別是在高科技制造業(yè)方面越來越關(guān)鍵。

公司正在探索機器人技術(shù)、3D打印和人工智能作為改善研發(fā)過程和減少投產(chǎn)時不確定性的途徑。但是假設(shè)檢驗的過程還有改進的余地，并且壓縮迭代時間將轉(zhuǎn)化為更快更好的發(fā)現(xiàn)。

機器人和3D打印加速了垂直產(chǎn)品的開發(fā)

根據(jù)最近的一項行業(yè)調(diào)查，加速產(chǎn)品開發(fā)是使用3D打印的公司的首要任務(wù)。此外，57%的3D打印工作已進入新產(chǎn)品開發(fā)的第一階段（即概念和原型的證明）。

3D打印已經(jīng)成為任何設(shè)計工作室的主要內(nèi)容。在訂購數(shù)千個物理部件之前，設(shè)計人員可以通過3D打印查看未來產(chǎn)品的外觀。

同樣，機器人技術(shù)可以使垂直方向上的試驗和錯誤的自動化。

例如，在合成生物學研發(fā)方面，機器人技術(shù)對Zymergen和銀杏Bioworks等公司產(chǎn)生巨大影響，這些公司從酵母微生物中制造出定制的化學物質(zhì)。通過尋找完美的微生物同時測試多達4000種不同的變種，這意味著需要進行大量的實驗工作。

使用自動移液管系統(tǒng)和機器人手臂，液體處理機器人允許高通量實驗以更快的速度和更少的人為誤差到達獲勝組合。

下面是用于轉(zhuǎn)移樣品的機器人基因測試儀Counsyl（左）和Zymergen的移液機器人（右），用于自動化微生物培養(yǎng)測試。

除了生物技術(shù)之外，材料科學在計算和電子學領(lǐng)域發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

值得注意的是，英特爾和三星等芯片制造商是全球最大的研發(fā)支出者之一。隨著半導體變得越來越小，在納米尺度下工作需要的精度超出了人的能力，這時候機器人就成為了首選。

可以說，未來的科學工具將越來越自動化和精確地處理微尺度精度。

AI正在加速材料科學的發(fā)現(xiàn)

舉世聞名的美國電學家和發(fā)明家托馬斯·愛迪生說過:“我并沒有失敗,我只是發(fā)現(xiàn)了10000種行不通的方式”。

盡管研發(fā)工作的數(shù)字化程度和軟件支持力度低于人們預期（美國國家科學院稱開發(fā)新材料往往是開發(fā)新產(chǎn)品的最長階段），但愛迪生的精神依然存在于今天的研發(fā)實驗室中。科學方法的更好數(shù)字化對于開發(fā)新產(chǎn)品和材料，然后大規(guī)模制造這些材料至關(guān)重要。

目前，AI初創(chuàng)公司最熱門的交易領(lǐng)域是醫(yī)療保健，因為公司將AI用于藥物發(fā)現(xiàn)管道。制藥公司正在向追蹤藥物研發(fā)的創(chuàng)業(yè)公司（如遞歸制藥公司和twoXAR）并注入現(xiàn)金。而在其他地方取得成功也只是一個時間問題。

一家從事化學和材料科學工作的公司Citrine Informatics（下左圖）在其龐大的材料數(shù)據(jù)庫上運行AI，并聲稱它可以幫助企業(yè)在50％的時間內(nèi)實現(xiàn)研發(fā)和制造。同樣，Deepchem（右圖）開發(fā)了一個用于將深度學習應用于化學的Python庫。

簡而言之，各行各業(yè)的制造商，工業(yè)、生物技術(shù)，藥物，汽車，電子或其他物質(zhì)產(chǎn)品都依靠機器人自動化和3D打印來提升競爭力，并加強產(chǎn)品推出的反饋環(huán)節(jié)。

在3D打印領(lǐng)域，初創(chuàng)公司正在開發(fā)或商業(yè)化復雜材料。MarkForged等公司采用碳纖維復合材料，其他類似BMF的公司正在開發(fā)具有罕見納米結(jié)構(gòu)和奇特物理特性的復合材料。

當然，未來的制造商還將依靠智能軟件來做研發(fā)。

增強和虛擬現(xiàn)實“抽象”建模過程

目前，所有類型的制造商都依靠計算機輔助設(shè)計（CAD）軟件進行原型設(shè)計。在未來的制造過程中，增強和虛擬現(xiàn)實可以在研發(fā)中發(fā)揮更大的作用，并且可以有效地將工業(yè)設(shè)計人員的桌面PC“抽象出來”，從而可能消除對3D打印物理模型的需求。

Autodesk是AutoCAD的軟件開發(fā)商，它是未來原型和協(xié)作技術(shù)的領(lǐng)頭羊。該公司對3D打印等尖端技術(shù)進行投資并不陌生，其中包括與健康人工智能創(chuàng)業(yè)公司Atomwise合作開展“機密項目”。最近，Autodesk在制作AR / VR游戲引擎方面的探索預示著其更大的作用。

Autodesk的游戲引擎Stingray增加了對HTC Vive和Oculus Rift耳機的支持。此外，游戲和VR引擎制造商Unity已宣布與Autodesk建立合作伙伴關(guān)系，以提高互操作性。

同樣，蘋果公司已經(jīng)想到將AR / VR與3D打印相結(jié)合的設(shè)計過程。通過使用CB Insights數(shù)據(jù)庫，我們發(fā)現(xiàn)了一項蘋果專利，該專利設(shè)想AR將“計算機生成的虛擬信息”疊加到現(xiàn)有對象的真實世界視圖上，有效地允許工業(yè)設(shè)計人員對現(xiàn)有或未完成的對象進行3D打印“編輯”。

據(jù)悉，該專利預計通過“半透明眼鏡”使用AR，此外“配備相機的移動設(shè)備”暗示在iPhone上使用ARKit的潛在3D打印機會。

康奈爾大學的一位研究人員最近展示了在3D打印過程中使用AR / VR進行素描的能力。最終，人機界面可以非常無縫，可以實時雕刻3D模型。

研發(fā)團隊將研究AR和VR，并測試它如何與3D打印以及傳統(tǒng)原型堆棧結(jié)合使用。

2.資源規(guī)劃和采購

一旦產(chǎn)品設(shè)計完成，下一步就是計劃如何在生產(chǎn)規(guī)模上進行生產(chǎn)。通常情況下，這需要收集零部件供應商，基礎(chǔ)材料制造商和合同制造商的網(wǎng)絡(luò)，以實現(xiàn)產(chǎn)品的大規(guī)模生產(chǎn)。但尋找供應商并獲得信任是一個困難且耗時的過程。

例如，真空吸塵器制造商Dyson花費了兩年的時間尋找供應商推動汽車行業(yè)的新舉措：“無論您是戴森還是豐田，需要18個月的時間才能開發(fā)大燈”，該項目的工作人員說道。

在2018，裝配線是如此少，他們集成了幾乎實時的零件流入和裝配線。例如，本田位于英國的裝配廠只保留了一個小時的零部件準備就緒。在BrxIT之后，該公司報告了在邊境的來往零件的更長的滯留量，并且說每15分鐘的延遲意味著每年損失850000英鎊。

因此，我們研究了技術(shù)如何改善這一復雜的采購流程。

分散式零件制造

分散式制造可能是一項即將發(fā)生的變化，可幫助制造商處理零部件訂單的需求。

分布式或分散式制造采用與IT協(xié)調(diào)的地理上分散的設(shè)施網(wǎng)絡(luò)。零件訂單，尤其是用于制作中等或小批量產(chǎn)品（如3D打印零件）的零件訂單可以使用分布式制造平臺大規(guī)模實現(xiàn)。

像Xometry和Maketime這樣的公司提供按需增材制造和數(shù)控銑削（一種從板塊上雕刻物體的減法方法），通過它的車間網(wǎng)絡(luò)完成零件訂單。

Xometry的網(wǎng)站允許用戶簡單地上傳3D文件，并獲取3D打印甚至零件注塑的報價。目前，該公司允許按需定制多達1萬個注塑件，因此可以處理大型制造商完成的構(gòu)建。

Xometry并不是唯一一家提供印刷服務(wù)的公司：UPS也在接受這項服務(wù)，為 60個地點的3D打印塑料部件（如噴嘴和支架）提供服務(wù)，并利用其物流網(wǎng)絡(luò)在全球范圍內(nèi)提供訂單。

隨著大規(guī)模定制的出現(xiàn)，對零部件供應商的分散式網(wǎng)絡(luò)的依賴也會隨之消失。

區(qū)塊鏈用于資源跟蹤

企業(yè)資源計劃（ERP）軟件通過客戶關(guān)系管理（CRM）跟蹤從原材料采購到資源分配。

然而，一家制造企業(yè)可能擁有如此眾多不同的ERP系統(tǒng)和孤立的數(shù)據(jù)，具有諷刺意味的是，ERP“堆棧”（旨在簡化事物）本身可能會變成一團亂七八糟的軟件。

事實上，最近普華永道的一份報告發(fā)現(xiàn)，許多大型工業(yè)制造商擁有多達100個不同的ERP系統(tǒng)。

區(qū)塊鏈和分布式賬本技術(shù)（DLT）項目旨在將來自公司各種流程和利益相關(guān)方的數(shù)據(jù)整合到通用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。許多巨頭正在試行區(qū)塊鏈項目，旨在降低其孤立數(shù)據(jù)庫的復雜性和差異性。

例如，去年，英國航空公司測試了區(qū)塊鏈技術(shù)，以維護航班信息的統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫，并阻止出現(xiàn)在機場監(jiān)視器，航空公司網(wǎng)站和客戶應用程序中的相互沖突的航班信息。

在跟蹤零部件和原材料的采購時，區(qū)塊鏈可以管理不同流入工廠的情況。通過區(qū)塊鏈，隨著產(chǎn)品在從制造到銷售的整個供應鏈中轉(zhuǎn)換，交易可以記錄在永久分散的記錄中，從而節(jié)省時間，減少成本和人為錯誤。

3.操作技術(shù)：監(jiān)控和機器數(shù)據(jù)

據(jù)推測，制造業(yè)的未來將看起來像一個巨大的，自我維持的網(wǎng)絡(luò)物理生物體，只是間歇性地需要人為干預。但是在各個行業(yè)，制造過程在我們到達之前還有很長的路要走。

根據(jù)精益生產(chǎn)指標（以整體設(shè)備效率或OEE衡量），世界一流的制造基地的理論產(chǎn)能達到85％。然而，平均工廠只有大約60％，這意味著在這方面還有很大的改進空間。

工業(yè)4.0的成熟首先需要基本的數(shù)字化。近些年，我們將看到一波機器變得更加數(shù)字化。未來20年，數(shù)字化將轉(zhuǎn)化為預測性維護和真實預測性智能。

如今，按小時供電（或基于性能的合同）在制造業(yè)中相當常見，特別是在半導體，航空航天和國防等關(guān)鍵任務(wù)領(lǐng)域。此概念可追溯到20世紀60年代，當時噴氣發(fā)動機制造商如通用電氣航空公司，勞斯萊斯和普惠公司開始銷售“推力小時”，而不是一次性發(fā)動機銷售。這讓發(fā)動機制造商擺脫了商品的陷阱，專注于高利潤維護和數(shù)字平臺。如今，通用電氣積極追蹤發(fā)動機的每一個細節(jié)，因為只有發(fā)動機正常工作才能獲得報酬。

盡管保證了正常運行時間，機器的所有者負責優(yōu)化使用情況（就像購買噴氣發(fā)動機仍然需要將它們良好使用的航空公司一樣）?？傊S所有者仍然“擁有”機器鏈之間的輸出風險。

如果不對每一步進行數(shù)字化處理，效率顯而易見。但是，制造商要承擔啟動數(shù)字化處理的負擔。

另一方面，傳統(tǒng)的車間有著幾十年生產(chǎn)的舊機器。除了成本的提高外，傳感器跟蹤溫度和振動并沒有考慮舊機器的情況，從而延長了校準周期和功效。

當Harley-Davidson的制造工廠經(jīng)歷了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器的改造后，該公司的總經(jīng)理Mike Fisher說，傳感器使設(shè)備更加復雜，而且它們本身就很復雜，不過隨著復雜性也相應的帶來了機遇。

從初始數(shù)字化到預測

簡而言之，運營技術(shù)（或OT）與傳統(tǒng)IT類似，但針對“無鋪墊地區(qū)”量身定制。典型IT棧包括臺式機，筆記本電腦以及用于知識工作和專有數(shù)據(jù)的連接性，OT管理直接控制或監(jiān)測物理設(shè)備。

對于制造商來說，OT堆棧通常包括：

連接的制造設(shè)備（通常配備改裝后的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器）

監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集（SCADA）系統(tǒng)和人機界面（HMI），為運營分析人員提供工業(yè)監(jiān)控

可編程邏輯控制器（PLC），這是在工廠機器上抓取數(shù)據(jù)的加固型計算機

3D打印機（增材制造）和計算機數(shù)控（CNC）機器，用于減制造（如減少塊）

從某種意義上說，IT和OT是同一個技術(shù)堆棧令牌的兩個方面，而且隨著制造業(yè)得到更好的數(shù)字化，邊界將繼續(xù)模糊。

今天，大多數(shù)工業(yè)機器的“大腦”在可編程邏輯控制器（PLC）中，成為堅固耐用的計算機。像西門子，ABB，施耐德和羅克韋爾自動化等工業(yè)巨頭都提供高價位的PLC，但對于小型制造公司來說，這些可能是不必要的支出。

隨著數(shù)字化變得無處不在，技術(shù)效率提升的下一波浪潮將是預測分析。今天圍繞物聯(lián)網(wǎng)的敘述表明，每個傳送帶和機器人執(zhí)行器都會有一個傳感器，但并非所有的工廠功能都具有相同的價值。

在每件事物上都加入物聯(lián)網(wǎng)傳感器并不是萬能的。反過來，使用更小數(shù)量的更專業(yè)、高精度的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，也可以創(chuàng)造更多的價值。例如，Augury使用人工智能的傳感器來偵聽機器并預測故障。

具有成本意識的工廠負責人將認識到，高度精確的傳感器將比不必要的物聯(lián)網(wǎng)提供更高的投資回報率。

邊緣的新建筑

計算在“邊緣”完成，或者更接近傳感器，是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)中的一種新趨勢。

像Saguna Networks這樣的公司專門研究邊緣計算（接近收集點），而像Foghorn Systems這樣的公司則進行霧計算（想象一個像LAN一樣在現(xiàn)場完成的低懸云計算）。這兩種方法都可以讓關(guān)鍵任務(wù)設(shè)備安全運行，而無需將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆?，這一過程可以節(jié)省大量帶寬。

在不久的將來，AI和硬件的進步將使我們更加了解IOT，而這些數(shù)據(jù)都與云計算無關(guān)。

這一點很重要，因為從短期來看，這意味著農(nóng)村工廠不需要發(fā)送10000條機器信息來傳遞“我很好”，這會花費昂貴的帶寬和計算資源。相反，他們可以將異常情況發(fā)送給中央服務(wù)器，并主要處理本地決策。

此外，云計算的延遲在制造業(yè)方面有很大的不利因素。任務(wù)關(guān)鍵型系統(tǒng)（如連接的工廠）無法承受將數(shù)據(jù)包發(fā)送到離線云數(shù)據(jù)庫的延遲。這與太晚切斷電源引發(fā)的物理損壞毫無區(qū)別。

從長遠來看，邊緣計算為自主工廠鋪平了道路。支撐邊緣的AI軟件將成為允許工廠機器獨立作出決策的基礎(chǔ)設(shè)施。

總之，在網(wǎng)絡(luò)邊緣利用更多計算的設(shè)備正準備迎來新的分散式工廠設(shè)備浪潮。

網(wǎng)絡(luò)安全是重中之重

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一個悖論是，工廠承擔著重大的下行風險，但幾乎沒有投資保護：最近一項調(diào)查中 ，28％的制造商表示，由于過去一年的網(wǎng)絡(luò)安全攻擊導致收入損失，但只有30％的高管表示他們會增加IT支出。

網(wǎng)絡(luò)攻擊可能對重工業(yè)造成毀滅性影響，在重工業(yè)中，網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)可能會受到影響。WannaCry勒索軟件襲擊導致歐洲雷諾日產(chǎn)汽車工廠關(guān)閉。2014年，一次復雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊導致德國鋼鐵廠發(fā)生物理損壞，當停電導致高爐無法正常關(guān)閉。

因此，關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域不斷增長的一部分，許多創(chuàng)業(yè)公司如 Bayshore Networks 正在提供物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)（連接不同協(xié)議的連接傳感器），允許跨垂直行業(yè)的制造商監(jiān)控他們的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)。Xage 等其他基于網(wǎng)關(guān)的安全公司甚至使用區(qū)塊鏈的防篡改分類賬，因此工業(yè)傳感器可以安全地共享數(shù)據(jù)。

同樣，添加連接的物聯(lián)網(wǎng)對象和工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS）傳感器已經(jīng)在端點處引發(fā)了新的漏洞。

為了解決這個問題，Mocana 和 Rubicon Labs等公司正在IP和設(shè)備層面開發(fā)安全通信產(chǎn)品。

此外，一些最活躍的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全投資者開始對OT計算感興趣。戴爾（其中包括工業(yè)IoT網(wǎng)關(guān)）以及谷歌，通用電氣，三星和英特爾等公司在這一領(lǐng)域最為活躍。

安全地管理ICS和IIoT系統(tǒng)將繼續(xù)成為投資的關(guān)鍵領(lǐng)域，特別是黑客攻擊之后的破解證明了OT的脆弱性。

4.勞動強化和管理

在最近的一篇關(guān)于家具制造商斯蒂爾的生產(chǎn)線的文章中，人們被描述為僅僅存在于指導自動化技術(shù)。

Steelcase的“視覺表”是電腦化工作站，指導逐步指導，消除組裝家具時的人為錯誤。使用聲音提示和頭頂掃描儀跟蹤裝配，如果步驟不正確，系統(tǒng)不會讓工作人員繼續(xù)。掃描儀還允許非現(xiàn)場操作工程師實時分析進度。

在紐約人寫了一篇關(guān)于Steelcase公司的勞動管理，“十年前，工業(yè)機器人輔助工人?，F(xiàn)在，工人協(xié)助他們的機器人?！?/p>

制造業(yè)看起來在短時間內(nèi)急劇變化。正如一位退休的西門子高管最近所說：“工廠里的人員需要比以前更熟練。西門子今天沒有高中畢業(yè)生的工作?！?/p>

更好的數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)物理技術(shù)都可以提高工人的效率和人力。以下是 增強現(xiàn)實技術(shù)（AR），可穿戴設(shè)備以及外接衣服等新興技術(shù)的應用情況。

AR和手機正在數(shù)字化說明手冊

增強現(xiàn)實將能夠提高產(chǎn)業(yè)工人的技能。

除了傳遞工廠性能指標和分配工作的免提“瀏覽器”之外，AR還可以分析復雜的機器環(huán)境，并使用計算機視覺來繪制機器的零件，例如實時視覺手冊。這使得諸如現(xiàn)場服務(wù)之類的高技能勞動力成為“可下載”技能（與The Matrix無異）。

Daqri和Atheer是資金雄厚的耳機制造商，專注于工業(yè)環(huán)境。Upskill的Skylight平臺（下圖） 使用Google Glass，Vuzix，ODG和Realwear耳機為工業(yè)勞動力提供AR。該公司從波音和通用電氣公司等公司的企業(yè)風險投資中募集了近5000萬美元。

許多AR制造商設(shè)想這種技術(shù)像一個免提“互聯(lián)網(wǎng)瀏覽器”一樣工作，使工作人員能夠看到相關(guān)信息的實時統(tǒng)計數(shù)據(jù)。Realwear的可穿戴顯示器不像Daqri耳機那樣追求真正的增強現(xiàn)實，但即使是眼角的小型顯示器也相當強大。

其他像Scope AR在使用移動和iPad攝像頭的現(xiàn)場服務(wù)中也采用類似的工作，使用AR來突出顯示工業(yè)設(shè)備上的部件并實時連接到支持專家。這節(jié)省了飛出人們修理損壞的設(shè)備的成本。

Parsable與移動電話配合使用，是一個工作流平臺，可提供任務(wù)并將數(shù)據(jù)收集數(shù)字化，這些工作通常是在工業(yè)環(huán)境中使用鉛筆和紙張完成的。

在機器人持續(xù)不斷的競爭壓力的領(lǐng)域，制造組織將投資技術(shù)，將人類努力數(shù)字化到每個動作。

安全技術(shù)將成為危險工作的標準

外骨骼技術(shù)終于在工廠車間成為現(xiàn)實，這可以大大減少重復性工作的物理損失。這里的創(chuàng)業(yè)公司正在制造可穿戴的高科技裝備，承擔工人四肢和背部的負擔。

下面看到的Ekso仿生學公司正在福特汽車公司的密歇根州裝配工廠試用其EksoVest套裝，而使用該套裝的工人們在日常需求中報告的頸部壓力較小。EksoVest減少了重復運動帶來的磨損，并且與其他競爭產(chǎn)品不同，它不需要電池或機器人就能提供升降輔助。Ekso的首席技術(shù)官已經(jīng)表示，長期戰(zhàn)略是在最終進入動力外骨骼之前讓工人習慣這種技術(shù)。

Sarcos是另一家知名的外匯制造商，從Schlumberger，Caterpillar和微軟等企業(yè)以及GE的風險投資公司中融資。Sarcos更專注于遙控機器人和動力外骨骼，可重復提升200磅。達美航空公司最近表示，它將加入Sarcos的技術(shù)顧問組來試驗這項技術(shù)。

在類似的領(lǐng)域中，Strong Arm Technologies公司開展姿態(tài)測量和電梯輔助可穿戴設(shè)備。胳膊可在受傷或事故風險之前進行干預的預測能力，并被定位為以勞動為重點的風險管理平臺。

人類仍然需要從事一些危險的工作，但可穿戴設(shè)備和外骨骼將增強了人類的工作能力，同時也提高安全性。

5.加工，生產(chǎn)和裝配

自動化首先會出現(xiàn)沉悶和危險的工作。

大規(guī)模生產(chǎn)流水線中的許多人類工作已經(jīng)被自動化擠出。像工業(yè)機器人和3D打印這樣的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)在現(xiàn)代工廠中越來越普遍。機器人與人類一起變得更便宜，更準確，更安全，更普遍。

消費者的口味也擴大了，制造商正試圖跟上日益增長的定制化和多樣化的需求。

工業(yè)4.0的愿景是一個完全智能的工廠，其中聯(lián)網(wǎng)機器和產(chǎn)品通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進行通信，不僅是原型和組裝特定系列產(chǎn)品，還會基于消費者反饋和預測信息對這些產(chǎn)品進行迭代。

模塊化生產(chǎn)支持定制

在我們進入一個人類很少與制造業(yè)無關(guān)的世界之前，模塊化設(shè)計可以幫助現(xiàn)有工廠變得更加靈活。

模塊化使得工廠可以更加流線化地進行定制，而不像傳統(tǒng)的流水線一樣。模塊化可以以更小的部件或模塊的形式出現(xiàn)，這些更小的部件或模塊進入更加可定制的產(chǎn)品。它可能是設(shè)備，例如機器人和機器上的可交換末端執(zhí)行器，允許更多種類的加工。

目前，大規(guī)模生產(chǎn)已經(jīng)在為滿足消費者對更大定制化和多樣化的需求而進行重新設(shè)計。BCG 調(diào)查顯示，90％的汽車制造商表示，他們預計到2030年模塊化生產(chǎn)線的設(shè)置將與最終裝配相關(guān)。模塊化設(shè)備將允許更多型號脫離相同生產(chǎn)線。

創(chuàng)業(yè)公司正在利用模塊化部件。

Seed-stage公司Vention根據(jù)需要定制工業(yè)設(shè)備。從Vention的模塊化部件中選擇，公司需要做的就是上傳他們想要的設(shè)備的CAD設(shè)計，然后等待3天發(fā)送專門的工具或機器人設(shè)備。許多現(xiàn)有的工廠都有可以通過簡單的cobot（協(xié)同機器人）臂或定制機器完成的零星工作，隨著各地的工廠都在尋找提高效率的方法，這些解決方案將獲得動力。

模塊化生產(chǎn)將影響任何提供更多產(chǎn)品定制的行業(yè)。例如，個性化醫(yī)療 正在推動對更小和更有針對性的批次的需求。在醫(yī)藥制造業(yè)中，模塊化使得加工商能夠生產(chǎn)各種產(chǎn)品，并且更快地進行轉(zhuǎn)換。

機器人技術(shù)可以自動完成一次性工作

工業(yè)機器人技術(shù)負責侵蝕制造業(yè)工作，這些工作幾十年來一直在下降。正如美國銀行美林證券的一份報告所解釋的：“漫長的機器人，短小的人類?！?/p>

但最新一波機器人似乎正在增強人類工作者的成就。

Cobots（協(xié)作機器人）可通過輔助移動進行編程。他們通過首先手動移動然后復制向前移動的動作來“學習”。這些機器人被認為是合作的，因為他們可以和人類一起工作。

這些合作會使人類勞動力多余仍有待觀察。在田納西州的日產(chǎn)工廠增加了自主導向車后，沒有任何物料搬運工因生產(chǎn)率提高而被裁員。歐洲飛機制造商空中客車公司還使用移動機器人，與人類一起工作，在客機上鉆孔數(shù)千個孔。

雖然最好的機器人仍然有局限性，但經(jīng)濟學家擔心自動化最終會導致勞動力大規(guī)模重組。

由于全球勞動力成本上升，機器人技術(shù)正在引發(fā)新的浪潮：制造業(yè)回歸美國。

BCG 在2015年進行的一項調(diào)查顯示，接受調(diào)查的美國制造商中有24％表示，他們正在積極地將產(chǎn)量從中國轉(zhuǎn)移回美國，或者計劃在未來兩年內(nèi)這樣做，而這一數(shù)據(jù)在2012年僅為10％。大多數(shù)人認為較低的自動化成本使美國更具競爭力。

機器人技術(shù)對于單調(diào)的工作如包裝，分揀，反復提升變得無價。Cobot制造商 Universal Robots 表示，它的一些機器人手臂平均在195天內(nèi)為自己買單。作為一個整體，協(xié)同機器人的類別中售價為$ 24,000每人平均。

我們之前已經(jīng)確定了80多家機器人初創(chuàng)公司，但對于重型機械加工而言，ABB，三菱，F(xiàn)anuc和安川等大型工業(yè)企業(yè)占據(jù)了顯著的市場份額。

在短期內(nèi)，cobots的可重新編程特性將使制造公司變得更加個性化，并與現(xiàn)有設(shè)備和員工并行工作。然而，在更長的時間范圍內(nèi)，機器人將成為向“熄燈”制造邁進的引擎。

3D打印

對于某些大規(guī)模生產(chǎn)的產(chǎn)品，3D打印絕不會超過注塑成型的規(guī)模經(jīng)濟。但對于較小的運行，使用增材制造的實現(xiàn)將是有意義的。

通過使用金屬添加劑制造三分之一的零部件，GE制造的發(fā)動機燃燒的燃料比以前的設(shè)計少了15％。通用電氣表示，它將在2018年開始測試賽斯納德納利發(fā)動機以進行潛在的飛行測試。

隨著大規(guī)模定制在某些消費產(chǎn)品中起飛，制造商將越來越多地轉(zhuǎn)向3D打印。

鞋子已成為一種流行的案例。例如，阿迪達斯與Carbon合作大規(guī)模定制運動鞋。另外，像Voxel8和Wiiv等其他3D打印服務(wù)公司已經(jīng)為鞋子使用案例定位了自己。

僅僅幾年后，在消費電子，服裝和其他配件中看到大規(guī)模定制的部件可能會更加普遍，它們都通過3D打印產(chǎn)生的。此外，如果火箭印刷啟動Relativity Space有任何跡象，該技術(shù)也將用于建設(shè)大規(guī)模工業(yè)印刷作業(yè)。

工業(yè)3D打印是更廣闊領(lǐng)域內(nèi)最熱門的領(lǐng)域，許多初創(chuàng)公司都致力于提供包括碳纖維或其他具有奇特屬性的金屬的先進材料。

6.質(zhì)量保證

隨著工廠數(shù)字化，質(zhì)量保證將越來越多地嵌入到組織的代碼庫中。機器學習支持的數(shù)據(jù)平臺，如Fero，Sight Machine和Uptake等，將能夠?qū)⒕嫔a(chǎn)原理編入系統(tǒng)的內(nèi)部運作。

計算機視覺和區(qū)塊鏈技術(shù)已經(jīng)在現(xiàn)場，并提供了一些令人信服的替代方法來追蹤質(zhì)量。

計算機視覺

在批量生產(chǎn)中，檢查每個產(chǎn)品是否符合規(guī)格要求是一項非常沉悶的工作，并且受到人為錯誤的限制。相反，未來的工廠將采用機器視覺來掃描人眼可能會遺漏的缺陷。

有創(chuàng)業(yè)支持的初創(chuàng)公司如Instrumental正在培訓AI來發(fā)現(xiàn)制造問題。而著名的人工智能研究員安德魯·吳有一個新的名為制造為重點的啟動Landing.ai 已與富士康，電子產(chǎn)品合同制造商合作。（以下是 Landing.ai識別缺陷模塊的內(nèi)容。）

電子學中的許多缺陷甚至對人眼來說都是不可見的。計算機視覺能夠即時識別和分類缺陷將使質(zhì)量控制自動化，讓工廠更具適應性。

區(qū)塊鏈將有助于召回

2017年8月，沃爾瑪，克羅格，雀巢和聯(lián)合利華等與IBM合作，通過加強供應鏈跟蹤，利用區(qū)塊鏈改善食品安全。沃爾瑪自2016年以來一直與IBM合作，并表示區(qū)塊鏈技術(shù)有助于將追蹤芒果出貨時間從7天縮短至2.2秒。

隨著另外9家大型食品供應商加入IBM項目，食品行業(yè)在這種罕見的合作中也可以更好地協(xié)調(diào)安全召回事宜。

同樣，使用區(qū)塊鏈或分布式分類賬的工廠在召回時可以更好地定位。在加工食品或汽車的工廠中，用于管理召回的單一系統(tǒng)可以更快速地找出故障零件或污染批次的來源，從而挽救生命和金錢。

7.倉儲

熄燈倉庫可能比熄燈工廠更快。

隨著電子商務(wù)的興起，對倉庫空間的需求已經(jīng)爆炸式增長。去年，倉庫平均倉庫高度與2001年相比增長了21％，2017年10月新倉庫建設(shè)支出達到高峰，僅在該月就花費了23億美元建設(shè)。

倉庫機器人

據(jù)稱，亞馬遜歷史性的價值7.75億美元的Kiva Systems收購引發(fā)了機器人制造商之間的軍備競賽。憑借電子商務(wù)浪潮和全行業(yè)按時交付訂單的壓力，我們目睹了機器人初創(chuàng)企業(yè)的大量涌現(xiàn)，致力于實現(xiàn)更高效的履行。

最近，其他類似Kiva的公司，包括Fetch Robotics和GreyOrange，也在關(guān)注倉庫自動化的其他領(lǐng)域，如采摘和碼垛。

一些初創(chuàng)公司，如Ready Robotics和Locus已經(jīng)應用經(jīng)典的機器人手段來打包電子商務(wù)訂單，盡管它們的協(xié)作特性使其適合于許多工業(yè)任務(wù)。我們之前曾研究過可能成為大型企業(yè)目標的工業(yè)機器人公司。

以制造商和硬件為重點的投資者將繼續(xù)尋找下一個比現(xiàn)狀要好10倍的機器人制造商。而更便宜和更靈活的機器人的經(jīng)濟性可能意味著我們將在短期內(nèi)在人類身上看到更多的機器人。

AI進行掃描

隨著計算機視覺融合企業(yè)資源規(guī)劃，在排序，掃描和發(fā)現(xiàn)缺陷時將需要更少的人員和剪貼板。

Aquifi，例如，使用計算機視覺固定工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和手持式掃描儀的內(nèi)部。機器視覺可以測量產(chǎn)品尺寸，計算托盤中箱子的數(shù)量，并檢查箱子的質(zhì)量。 目前，這通常是通過剪貼板，眼球和間歇掃描完成的。

對于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將倉庫內(nèi)發(fā)生的事情“實時抽象出來”進行“抽象”，這樣的愿景將變得越來越重要。

8.運輸和供應鏈管理

一旦產(chǎn)品被包裝和托盤化，高效率地出門是一項艱巨的任務(wù)。隨著成千上萬的SKU編號和訂單的管理，復雜性可能令人震驚。而企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）軟件已經(jīng)激增以應對這種復雜性。

事實上，物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈仍有空間讓實時供應鏈更加細化。

卡車和車隊遠程信息處理物聯(lián)網(wǎng)

總的來說，整個供應鏈的物品實時位置的知名度都很低。

近年來，車隊遠程信息處理領(lǐng)域出現(xiàn)了幾次大的退出，Verizon收購了FleetMatics和Telogis。隨著供應鏈下放并實現(xiàn)自動化，物聯(lián)網(wǎng)和出貨軟件將變得越來越重要。

進一步說，自動卡車的出現(xiàn)可能意味著自動系統(tǒng)將在收到提單時交付，卸貨和收費。這將帶來更綠色，更有效率的運動，以及簡化會計工作。

優(yōu)步和特斯拉都有自主半卡車的高調(diào)計劃，而Starsky Robotics（下文）最近從Y Combinator，Sam Altman和Data Collective等公司募集了近2000萬美元，專門用于長途貨車。

區(qū)塊鏈

如上所述，一些DLT試點和區(qū)塊鏈初創(chuàng)企業(yè)正試圖將供應鏈管理軟件放入分布式賬本中。

探索這些技術(shù)的意愿表明，這里的數(shù)字化已經(jīng)姍姍來遲。供應鏈高度分散的特點是分散技術(shù)的合適用例，可能成為消除全球商業(yè)低效率的更大趨勢的一部分。

例如，航運巨頭Maersk正與Hyperledger合作創(chuàng)業(yè)，旨在幫助全球供應鏈中的托運人，港口，海關(guān)辦事處和銀行追蹤貨運。馬士基的目標是用防篡改的數(shù)字記錄取代相關(guān)的文書工作。

未來，制造商將探索分散的技術(shù)，使他們的組織更加自主，實時更新數(shù)字化資產(chǎn)（來或去）。區(qū)塊鏈不僅有簡化供應鏈管理的承諾，而且可以使支付更加無摩擦。

結(jié)論

制造越來越高效，定制化，模塊化和自動化。但工廠仍處于不穩(wěn)定狀態(tài)。制造商被認為是技術(shù)緩慢采用者，許多人可能會抵制進行新的投資。但隨著數(shù)字化成為行業(yè)的新標準，競爭壓力會使創(chuàng)意升級。

最強大的杠桿制造商可以通過機器人技術(shù)，人工智能和基本物聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化的形式進行。更豐富的數(shù)據(jù)和智能機器人將最大化工廠產(chǎn)量，同時最大限度地降低成本和缺陷。在東莞的無人工廠，雇傭機器人將不合格率從25％降低到不足5％。

同時，隨著區(qū)塊鏈和AR等尖端類別正在工業(yè)中使用，制造業(yè)最終可能會達到前所未有的無摩擦生產(chǎn)，并提高工人的專業(yè)技能。

用亨利福特的話來說：“如果你總是做你以前做過的事情，那么你總能得到你總是得到的東西?！睘榱顺浞职l(fā)揮其潛力，制造業(yè)需要繼續(xù)接受新技術(shù)。