自動化對車間來說并不陌生。世界各地的許多工廠和國內(nèi)多年來一直使用計算機(jī)數(shù)控（CNC）機(jī)器。這些機(jī)器允許操作員通過類似于傳統(tǒng)鍵盤的小板將指令程序直接送入迷你計算機(jī)。在機(jī)器中裝入所需的工具后，其余工具由CNC機(jī)床自動完成，CNC機(jī)床使用這些指令控制機(jī)床，如磨床，銑床和車床。但是，下一代自動化在一個方面可能會有很大不同：它會使人類多余或者大大改變必要的技能組合，這些技能組合需要保持在車間的一個位置。例如，人機(jī)界面或人機(jī)界面可能最終使舊的CNC機(jī)器進(jìn)行語音激活。
這些即將到來的變化將對現(xiàn)有的勞動力產(chǎn)生長期影響，特別是在某些行業(yè) - 汽車，紡織，銀行和金融服務(wù)領(lǐng)域，除了信息技術(shù) - 由于現(xiàn)代供應(yīng)的性質(zhì)，它已經(jīng)變得更加適應(yīng)全球變化鏈?！爸悄芄S”很可能會改變?nèi)藗儗囬g外觀的看法。
根據(jù)牛津經(jīng)濟(jì)研究院2019年6月的報告，全球使用的機(jī)器人數(shù)量在過去20年中增加了三倍，達(dá)到225萬。報告補充說，趨勢表明，未來20年全球機(jī)器人庫存量將增長更快，到2030年將達(dá)到2000萬 - 僅中國就有1400萬。報告稱：“平均而言，每個新安裝的機(jī)器人都會取代1.6名制造工人。”一些工廠現(xiàn)在開始獲得“熄燈”生產(chǎn)的能力 - 這意味著它們可以在沒有人工的情況下運作。未來將比我們想象的更加人性化。
全球競爭機(jī)會幾乎全部來自智能制造業(yè)，其中大部分需要較少的人力資源單位產(chǎn)出。未來的競爭優(yōu)勢在于人工智能（AI），工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IoT），可穿戴設(shè)備，機(jī)器人技術(shù)和增材制造（更廣為人知的3D打?。鼈兌紝母旧细淖?nèi)蛏a(chǎn)。
無論如何，車間的自動化現(xiàn)在正在達(dá)到新的水平。機(jī)器會出現(xiàn)故障，例如零件磨損或設(shè)備無法正確校準(zhǔn)。因此，操作員可能會浪費大量時間來確定問題的根源。正是在這里，自動化與車間的AI和物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，以解決這些問題。
例如，AI可以與CNC機(jī)器集成，以實現(xiàn)自我診斷。因此，當(dāng)故障發(fā)生時，將檢測到故障并且軟件將嘗試解決問題。除了使用收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷之外，更先進(jìn)的AI系統(tǒng)可以分析該數(shù)據(jù)并改變機(jī)器的設(shè)置以優(yōu)化正在制造的原型。
智能工廠不再是未來主義愿景。它是更廣泛的工業(yè)4.0或第四次工業(yè)革命的核心，它指的是傳統(tǒng)制造業(yè)和工業(yè)實踐與數(shù)字技術(shù)的逐步結(jié)合。這些技術(shù)中最突出的包括計算機(jī)輔助設(shè)計（CAD）和計算機(jī)輔助工程（CAE）軟件，云計算，物聯(lián)網(wǎng)，高級傳感器技術(shù)，3D打印，工業(yè)機(jī)器人，數(shù)據(jù)分析，AI和機(jī)器。學(xué)習(xí)（ML）和增強(qiáng)的機(jī)器對機(jī)器（M2M）通信。
