Siemens 6ES7 315-2AF03-0AB0

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智能制造对教育的需求背景
　　自2014年德国提出工业4.0，中国***提出“制造业2025”,这过去的几年里，概念风起云涌，思潮也是变幻多端，然而，究其本源，智能制造仍然是要回到其服务于客户需求，提供更为成本效率的生产与制造过程，而不是为了“工业互联网”而去工业互联网，为了智能制造而智能制造，而很多学校积极迎合市场发展，推动智能制造***的建设，但是，如果不从制造业现场来，你就无法了解制造业。
　　很多已经讨论的概念也不去讨论了，只从数字制造的整体来看自动化、智能化等应用场景如何，这样才能分辨出自动化、智能化需要进一步发展的技术，以及要解决的问题。
　　3.1制造场景分析

　　图3-Mckinsey数字化工厂

　　图3是麦肯锡关于数字工厂的描述，包括了连接、优化、传输、预防性、敏捷等多个方面，可以看到，先基础的连接包括物理设备、通信、软件的连接，进而通过数据采集、汇总、回归、分析实现优化，并能够达到预防/预测的能力，并对工厂进行指导，实现敏捷制造，而这里牵扯到了自动化控制、统计学习、机器学习、人工智能、精益运营等综合性问题。
　　AI与ML的应用场景主要在于优化方面，下图则反应了在各个领域里AI的应用优先级与潜力大小。

　　图4-机器学习过程

　　机器学习其实在原有的工业场景已经有很多应用，只是今天又被计算机***拿来讲—因为外部条件更为成熟。其实在现有的自动化系统所提供的能力就可以实现本地的机器学习（作为AI的一个分支），也可以通过延展到Edge Computing平台来进行学习，解决规划、优化、策略问题。
　　3.2pWC关于数字工厂的全景

　　图5-pWC数字化制造的应用场景需求

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