在第四次工业革命浪潮下，工业自动化与人工智能的深度融合正重塑制造业格局。这一技术融合不仅提升了生产效率，更推动了制造业向智能化、柔性化、个性化方向转型，成为全球制造业竞争的新焦点。接下来电子工厂设施展小编就来简单聊一聊智能制造发展现状与未来趋势。

一、技术融合的现状格局

智能感知与数据采集。工业物联网（IIoT）技术在制造现场广泛应用，通过传感器、RFID、机器视觉等设备，实现设备状态、生产参数、产品质量等数据的实时采集。海量工业数据为人工智能算法训练提供了基础，推动制造过程从经验驱动向数据驱动转变。

AI算法在制造环节的深度应用。机器学习、深度学习等AI技术在质量检测、设备预测性维护、生产调度优化等领域取得显著成效。例如，基于机器视觉的缺陷检测系统，检测精度可达99%以上，远超人工检测水平；预测性维护系统通过分析设备运行数据，提前预警故障，减少非计划停机时间。

数字孪生技术构建。通过构建物理实体与虚拟模型的实时映射，实现制造过程的仿真优化、故障诊断、远程运维。数字孪生技术在产品设计、工艺规划、生产执行等环节应用，缩短产品开发周期，降低试错成本。

二、应用场景的多元化发展

智能工厂建设。从单机自动化向整线、整厂智能化升级，通过MES、ERP、SCADA等系统集成，实现生产过程的透明化、可追溯、可优化。智能工厂在汽车、电子、医药等高附加值行业率先落地，生产效率提升30%以上。

柔性制造系统。通过工业机器人、AGV、智能仓储等设备，构建柔性生产线，实现多品种、小批量生产。柔性制造系统满足个性化定制需求，提升市场响应速度。

供应链协同优化。AI算法在需求预测、库存优化、物流调度等领域应用，实现供应链的智能协同。通过数据共享和智能决策，降低库存成本，提升供应链效率。

三、未来发展趋势

技术融合深度化。5G、边缘计算、数字孪生等新技术与工业自动化、AI深度融合，推动制造系统向更智能、更柔性、更高效方向发展。边缘计算实现数据本地处理，降低时延，提升实时性；5G网络为工业应用提供高带宽、低时延、广连接的网络环境。

应用场景拓展。从离散制造向流程制造、从生产环节向全生命周期延伸。在化工、钢铁等流程行业，AI技术在生产过程优化、能耗管理、安全预警等领域应用；在产品设计、售后服务等环节，AI技术提供个性化推荐、远程诊断等服务。

人机协作深化。协作机器人、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等技术，实现人机协同作业。通过AR/VR技术，操作人员可远程指导、培训，提升操作效率和安全性。

平台化与生态化。工业互联网平台成为产业生态的核心，通过平台汇聚设备、数据、应用、服务等资源，构建开放、协同、共赢的产业生态。平台化模式降低中小企业数字化转型门槛，推动产业整体升级。

四、发展建议

强化技术创新。加大AI算法、工业软件、工业互联网等关键技术研发投入，突破核心技术和关键材料。通过产学研合作，加快科技成果转化，推动技术迭代升级。

完善标准体系。加快制定工业互联网、数字孪生、AI应用等标准规范，为产业发展提供制度保障。通过标准引领，推动产业规范化发展。

培育产业生态。与设备制造商、软件开发商、系统集成商、用户等建立战略合作，形成优势互补、协同发展的产业生态。通过开放合作，推动产业高质量发展。

加强人才培养。培养既懂制造技术又懂AI技术的复合型人才，为产业发展提供人才支撑。通过校企合作、职业培训等方式，提升从业人员技能水平。 工业自动化与人工智能的融合正推动制造业向智能化、网络化、服务化方向转型，为制造业高质量发展注入新动能。企业应抓住机遇，通过技术创新、模式创新、生态构建，在智能制造新赛道上抢占先机，实现转型升级。

文章来源：大技狮