制造業在生產汽車、電子、醫療設備、機械和其他系統的組件方面發揮著至關重要的作用。
這些組件將創意變為現實，將其轉化為有形產品。想想你正在使用的設備來閱讀本文，它可能包含內部和外部制造組件。制造業正以指數級的速度不斷發展。
制造業的技術變革包含許多其他硬趨勢，這些趨勢為調整和預測它們對業務戰略影響提供了寶貴的見解。以下整理了12個硬趨勢未來確定性，它們已經在重塑制造業格局。
以下是對每一個問題的最新分析:
1、人工智能的集成度呈指數級增長
人工智能是一種機器智能，包括機器學習、深度學習和認知計算。它現在更普遍地作為一種服務提供，這減少了所需的初始投資，并在涉及日常任務時節省了時間和金錢。重要的是要記住，這些過程旨在以開創性的方式與人類合作，而不是與人類對抗或試圖取代人類。
2、人工智能的進步推動了增強思維和增強運動的發展
增強思維利用AI支持的分析來提供即時和實用的人類洞察力，而增強運動則增強了人類的能力。這是人類與人工智能和不同形式的自主技術合作變得重要的領域。曾經單靠人類是艱巨或無法完成的任務，現在可以在AI應用的幫助下完成。
3、半自主和全自主技術加速推廣
人工智能和聯網電機、執行器和傳感器已經應用于各種自主技術，以實現各種功能的自動化。另一方面，半自主技術將人工輸入與預定義參數相結合，以授予自主功能一定程度的控制。與增強思維和增強運動的進展類似，參與制造的個人將演變成負責維護AI應用運行效率的故障排除者和批判性思考者。
4、語音商務、商業機器人和具有人工智能和無線寬帶的語音產品的快速發展
智能電子助手和聊天機器人的日益普及擴展到各個專業行業。這種熟悉的人工智能技術形式，以Siri和Alexa為例，正通過應用機器人迅速進入制造業。在制造工作區，人們可以觀察到各種機器上類似Siri的虛擬助手的存在，利用智能傳感器收集實時數據并預測機械問題。這種集成通過啟用主動措施提高了生產力。
5、數據化的增加進一步推動了人工智能分析
大數據是一個包含用于捕獲和利用來自不同來源的呈指數增長的數據的技術的短語。邊緣計算是一種涉及在數據源附近分析數據的過程，有助于快速高效地處理和實施數據。在每天產生大量數據的制造業中，AI應用利用這些數據提供企業范圍的可見性和有價值的見解。這使用戶能夠根據準確的信息迅速做出重要決策。
企業準備采用不同形式的云計算應用，包括公共云、私有云、混合云和個人云。這種軟件、硬件以及計算能力獲取和維護方面的轉變不僅降低了成本，還加快了IT流程。創新的云計算平臺和服務與AI應用的集成，可實現跨不同行業的快速產品創建、服務開發和市場開拓。
7、增加軟件和硬件的虛擬化
企業越來越多地采用軟件和硬件的虛擬化來增強網絡安全措施，利用硬件即服務(HaaS)和軟件即服務(SaaS)模型來建立“IT即服務”環境。隨著虛擬化處理能力的持續增長，移動設備正在轉變為強大的超級計算機，促進了制造業的創新。設想一下，當支持AI的應用與這些簡化的服務無縫集成時，將會出現顯著的進步！
8、增加一切即服務(XaaS)的虛擬化
基于云的平臺的快速采用加速了流程的虛擬化，促進了新服務的高效更新和部署。這種趨勢已經擴展到各個行業的各種應用，例如視頻會議即服務、協作即服務和人力資源即服務。考慮一下當AI即服務變得可用時的可能性，從而降低制造商將自主技術集成到其運營中的入門成本！
9、虛擬現實和增強現實占據主導地位
增強現實(AR)呈現出一種獨特的數字顛覆形式，使用戶能夠利用數碼相機將實時信息疊加到物體上。另一方面，虛擬現實(VR)提供了對虛擬環境的完全沉浸感。在制造業中，AR眼鏡和VR耳機將越來越成為標準，使佩戴者能夠在現場對機器進行故障排除或在傳統上依賴于現場的現場進行遠程工作。
10、利用增材制造提高各行業效率
增材制造工藝，通常稱為3D打印，已成為眾多行業的重要組成部分，特別是考慮到全球供應鏈中存在的和持續存在的挑戰。3D打印機最初用于原型制作，現在在生產各種產品方面發揮著至關重要的作用，例如汽車照明組件、醫療設備、智能手機外殼、噴氣發動機、建筑物，尤其是假肢。從本質上講，這項技術使企業能夠快速制造產品，同時減少間接費用并縮短交貨時間。
在芯片、微傳感器以及有線或無線網絡的推動下，機器對機器通信將推動物聯網(IoT)的擴展。這種聯網傳感器的集成將能夠共享實時數據，并在最少的人工干預下執行診斷和維修。因此，萬物互聯(IoE)將獲得進一步的發展勢頭。隨著這種演變，邊緣計算也將見證顯著增長，整合物聯網和萬物互聯生成的數據。反過來，這將提供即時洞察力，并在使用點上實現現場操作。
12、無線寬帶的增長增強了全球網絡和設備連接
快速響應的5G連接，以及即將到來的6G網絡，使制造商能夠在其運營中建立安全、快速的公共或私有5G網絡。全球連接性的可用性不斷擴大，加強了虛擬化工作場所的趨勢，并推動我們走向一個更加互聯和高效的全球社會。