近年來，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術快速發(fā)展，并衍生出多個行業(yè)的智能化應用，例如自動駕駛、智能制造、智慧醫(yī)療、智能交通等?；跀?shù)據(jù)分析和認知計算的技術正在影響我們的生活和工作方式，為企業(yè)提供了新的競爭優(yōu)勢。

在制造業(yè)中，人們的工作方式開始改變，在信息化技術的支持下，雇主能夠與工人、客戶以及供應商進行緊密互動，使得制造過程更協(xié)調。工廠獲得大量數(shù)據(jù)之后，通過人工智能的方法，例如計劃、推理和學習，最終獲得最好的決策見解。

目前主要的認識技術包括機器學習、計算機視覺和語言的認知等。語言認知能理解和生成人類語言，以便利用書面和口頭方式加速與機器的交互。而機器學習可以從數(shù)據(jù)中學習而自動化診斷，無需精確編程。還有計算機視覺，可以從一系列圖像中挖掘、評估和理解有用信息。

這些技術使得機器能夠理解人類行為，并能接手人類工作的一部分。通過認知計算機提供的信息，制造商可以及時決定行動方案，最終實現(xiàn)最優(yōu)的生產(chǎn)管理。

制造業(yè)的數(shù)字化未來趨勢

未來幾年工業(yè)將走向數(shù)字化，而物聯(lián)網(wǎng)是主要推動力之一，物聯(lián)網(wǎng)設備將會激增，數(shù)量會超過100億。而圍繞著這些設備，如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析，改善我們的業(yè)務和生活是至關重要的的事情。

由于傳輸大量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)計算將難以跟上。處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)，必需采用認知計算這樣的技術，以便管理、評估和改進信息。認知計算是制造業(yè)向數(shù)字化轉型的一部分，采用新技術可以分階段完成，認知計算也適合這種形式。

未來工廠里對設備的管理是通過傳感器連接和分析，從設備和生產(chǎn)線上獲取各種各樣的數(shù)據(jù)，并通過認知理解來改善勞動力和能源等資源分配，最終提高性能效率并減少不必要的停機時間。

認識計算將在未來制造業(yè)中起到關鍵作用，例如基于機器學習的機器人將會成來未來工廠關注的一個重點領域。工業(yè)機器人的銷量已經(jīng)證實了未來的方向，而智能機器人配備了傳感器，易于編程，有人工智能技術的加持下，將變得更聰明，更具響應性和自主性。

認識計算帶來深刻改變

工廠希望能夠快速響應市場的變化和客戶的個性化需求，因此需要提高生產(chǎn)的自動化和靈活性，新一代智能機器人對于柔性化生產(chǎn)非常有利。不久的將來，隨著機器人的功能升級，以及成本的進一步下降，智能機器人將會在小型工廠中廣泛采用。

多年來，人們一直在研究用計算機模擬人類大腦的工作方式，從過去的可編程系統(tǒng)到現(xiàn)在的認知系統(tǒng)，利用數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和語言認識等自學習算法。認知計算也可以幫助實現(xiàn)靈活的自動化，例如通過自動檢測可以預測和改善維護，防止意外停機。

先進的人工智能技術給制造業(yè)帶來巨大的提升，利用機器視覺認知檢測有缺陷的部件，在設備運送到市場之前進行處理，保證產(chǎn)品的良品率。無論是智能機器人、還是視覺檢測，計算機系統(tǒng)的認知處理都是關鍵。

如果將超級計算機添加到制造設備中，它可以使用采集到設備中傳感器的信息，并對電機或軸承故障等事項進行預測分析，利用機器學習算法更容易尋找系統(tǒng)性能和動作中的故障。