chanong 劳动力的痛点和各种物流挑战正在考验工厂运营的弹性和灵活性，工业4.0带来的技术进步可能是复合材料制造商转型的关键。
制造商目前面临着一系列特殊挑战，这些挑战正在考验制造商运营的弹性和灵活性。虽然技术正在快速发展，全球市场也在不断变化，但由于经验丰富、技能熟练的劳动力严重短缺，企业在应对提高生产率的现实需求时更加困难。供应链中断变得非常常见，导致材料交货时间延长，使得制造物流进一步复杂化。此外，随着利益相关者要求采取更多环保做法，满足更高可持续性标准的压力也越来越大。因此，复合材料部件制造商正努力在不断变化的市场中保持效率和盈利能力，同时尽可能解决在可持续性方面面临的诸多难题。复合材料制造发展的回顾
回顾发展历史，复合材料的制造严重依赖人的专业知识，利用传统方法进行短期、中期和长期生产规划与执行。包括“先进先出”（FIFO库存管理法）、“看板”管理（Kanban，也称拉动式生产计划）等传统方法，已经被证明是20世纪的最佳实践。进入新时期，传统方法在提高生产关键绩效指标（KPI）（如产量和良率、准时交货和质量等）方面已达到极限。
此类方法没有充分考虑到制造环境的动态特性，工厂车间不可预见的变化可能会对效率、可扩展性以及产能增长目标造成障碍。过去使用的静态管理方法在应对不可预见的变化方面存在不足，并影响工厂或生产线运营的几个关键方面：
（1）制造计划受到限制，无法充分考虑复合材料零部件生产过程中的多变性和不可预测性。（2）日常执行通常效率低下，人工干预和决策执行效率不高，很多时候难以满足实时调整需要。（3）物流和供应链管理不够灵活，导致供应链效率低下，形成供应链终端和产品交付延迟。（4）在各个层面（特别是管理和运营层面）的决策均会受到阻碍。由于数据信息经常来自各种不相连的系统（ERP、MRP、采购、轮班日志等），难以及时全面掌握工厂产线实时情况，影响决策效果。
具体来说，产线上物料的选择过程通常由人工完成，这种方式不仅耗时，还会导致余料、废料产生以及产品产量降低。物料接收基本也由人力完成，且经常容易发生错误和延误。规划工作通常依赖于Excel表格等工具，这会导致计划很快过时、整体设备效率（OEE）低下以及之后的交付延迟。这些问题足以证明，传统方法不足以满足复合材料行业日新月异、更具动态的发展特征。
数字化转型的曙光随着数字技术的出现，先进制造业目前正在经历一场重大转型，将传感器、工业物联网和人工智能技术融为一体。尽管仍处于早期阶段，但这一数字化转型有望大幅改善工作流程、减少资源浪费和能耗。人工智能技术正在成为关键驱动因素，赋能人类做出更明智的决策，进而提高生产效率和可持续性。美国Plataine公司见证了这一转型，并在过去十年中参与其中。通过使用人工智能技术，复合材料制造在几个关键领域正在经历非凡的进步：
图1 规划和调度软件正用于优化复合材料的生产。（图片来源：Plataine公司）
规划和调度：传统的手动规划工具（如Excel）正在被基于人工智能的软件取代，以自动优化生产计划，并持续保持计划处于更新状态。软件利用人工智能算法来最大化生产吞吐量并最大限度地减少低效操作。借助基于人工智能技术的软件解决方案，这种数字化变革不仅可以提高效率，还可以动态调整以适应工厂车间实时发生的意外变化。这可以确保最佳的资源利用率和最短的生产宕机时间。例如，一个生产医疗设备复合材料部件的客户使用Plataine提供的软件，模拟增加模具将对产量增加产生怎样影响。经过多场景模拟使其能够达到一个最佳平衡点——在增加零件产量的需求与购买额外模具的成本之间取得平衡。
供应链协作：云软件使供应商和制造商之间能够更好地沟通和协作。这种集成加速并简化了装载和接收流程，减少了延误并提高了供应链的整体响应能力。
库存管理：人工智能算法能够分析趋势并预测需求，从而使物料和采购管理最大限度地提高库存效率。这种方法大大减少废料产生和资源浪费，有助于厂商实现节省更多成本并可持续发展的目标。
设备和工具管理与服务：人工智能辅助软件向负责设备服务的员工提供警报和建议。这种主动维护设备的方式可防止意外停机、延长设备使用寿命并确保资源得到最佳利用。
能耗优化：人工智能技术算法在优化能源使用方面可以发挥至关重要的作用，尤其是在热压罐固化等能耗较高的工艺环节中。为此，Plataine不断向客户学习，重点了解热压罐调度系统，人工智能技术正在引领工厂内热压罐运营管理的重大变革。通过优化调度，使用该技术的制造商可以大幅减少热压罐运行次数，从而降低能耗。
人工智能在未来制造业中的作用
展望未来，我们将会看到人工智能技术越来越多地被工厂员工用于简化工厂的生产流程，提高生产效率。就像人工智能已经成为人类日常生活中的一部分一样——智能手机、Siri、Alexa助手等等——人工智能也将在工厂中扮演非常重要的角色。
在制造业中，人工智能被视为另一个数字助理，使人类的日常工作变得轻松很多。例如，生产规划人员将模拟不同的场景和结果，以实现高效率。人工智能技术在制造业规划中的未来将横跨三个领域，每个领域都有其独特的可能性和创新：
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短期规划（最多2周）：人工智能技术将使工厂能够模拟各种场景，例如对设备或操作不同的工作分配，以及对工作订单库存和工具分配。这种模拟可以为不同班次创建详细的日程表，并快速响应工厂车间中的意外事件。通过快速评估多种场景，基于人工智能的软件可呈现最有效的评估结果，确保短期周计划的高度灵活性和响应能力。
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中期规划（2-4个月）：展望未来，人工智能的功能将扩展至模拟运营调整场景，例如增加班次、增加每班人员或购买额外的工装模具。这种中期规划有助于将战术决策、需求预测和运营能力结合在一起，可优化资源分配与生产力。
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长期规划（1-2年）：从长远来看，人工智能辅助软件将加快战略扩张和投资，例如购买新设备、增加生产线及拓展工厂空间。这种模拟将支持长期增长战略，确保投资物有所值并与未来市场需求保持一致。
作为互联工厂生态系统的一部分，人工智能技术还将在促进制造设施和工厂之间的协作互联、预测需求高峰和短缺方面发挥重要作用。此外，基于人工智能的软件将有助于供应商和客户之间的协作，简化沟通，提高透明度并缩短流程。
促进创新以保持竞争力并实现增长当前制造业正逐步由依赖传统方法过渡到示范应用人工智能技术，实现向效率、可持续性和创新真正变革性转变。毫无疑问，生成式人工智能（GenAI）技术的整合将进一步推进这一演进过程。传统人工智能专注于分析历史数据并使用算法进行对未来的预测，而GenAI使数字技术能够产生新的输出价值，包括图像、视频、文本、声音和其他媒介。
新的GenAI工具将实现人与机器之间的自然交流，使复杂的软件更加直观、友好、易于使用。这种技术不仅有助于简化生产流程，还可以获得实时警报和智能化解决方案建议——工厂中的人们将随着时间推移学会信任这些建议。Plataine公司以可持续、聚焦客户生产为中心，已能够基于人工智能技术，帮助工厂提高OEE、减少材料浪费、节省运转时间和运营成本。随着进一步利用这种技术创新，复合材料制造商将获得更快速的应急响应能力以及更具有环保责任感的工作流程。
