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意大利有家公司叫roj，這家企業專注于針對工業領域的電子技術，產品典型如基于arm cortex-m/a、fpga的工業板和模塊。這家公司有個特色，是“基于客戶軟件、硬件需求來提供個性化解決方案”。其典型客戶如mares——這是個生產潛水裝備的企業，包括潛水表。mares的特色也在滿足不同客戶的產品定制化需求。而“定制化”就意味著產品生產周期必須短，制造響應速度必須快，而且可能某一款產品的需求量還不大。實際上越來越多的制造商開始轉向這種量不大，但品種多樣的生產模式，這也是工業4.0的重要特點。 這在傳統的生產模式中是不可想象的，直到數字工廠、智能制造開始出現：不同小訂單之間的不同需求，生產設備可以很方便地通過數字操控的方式實現轉變和協調——當然還有it/ot融合、tsn的出現、各類統一與融合標準在工業領域的出現，都是實現這種操作的必要條件。不過這些不是本文要探討的核心。 roj在智能制造時，所選方案的其中一個關鍵是valor material management材料管理系統——這是來自西門子數字工業軟件的一部分。roj首席執行官franco oliaro曾表示：材料需要在正確的時間、正確的位置提供，而制造現場的停工往往是因為材料沒有到位。數字化的材料管理系統能做的就是材料分發，在需要材料的時候確保其準備就緒。 這個例子實際只是數字化生產和工業4.0的基本應用。當生產設備本身變得越來越復雜，越來越智能，就會產生海量數據。當這些數據熔于一爐后做數據分析，不僅用以了解過去的生產狀況，同時利用機器學習還能提高未來生產質量、降低制造成本，即是ai技術對工業4.0的推動了。 工業制造在標準、互聯等領域始終是很特殊的，現在談工業4.0與ai是否為時過早？ai在工業4.0時代是否真的在發揮作用，以及究竟發揮到何種程度？這是我們期望以由上至下的方式，從工業制造ai解決方案、ai芯片、eda，以及實際應用幾個層面，來窺見當下工業制造的ai技術現狀。