製造業是經濟的重要貢獻者;2021年，它為美國GDP增加了 2.3兆美元 ，佔經濟指數的12%。在過去的十年裡，製造業一直存在於被稱為「工業 4.0」的文化時期，它帶來了快速的變化和技術進步。物聯網 （IoT）、機器學習和自動化系統只是刺激數十億美元產業成長的冰山一角。
現在， 工業 5.0 是製造業的下一個演進，專注於利用人工智慧 （AI）、網路安全、3D 列印、工業機器人等來創建「智慧工廠」。雖然這聽起來很新時代和未來主義，但現實是許多製造商已經大量採用了這些新技術。儘管到 2030 年，製造業可能會短缺 2,100,000 個工作崗位 ，但解決方案不是僱用更多人。相反，以人為本的智慧工廠可以成為全球供應鏈中斷的解決方案。以下是 2023 年及以後值得關注的幾個主要製造業趨勢。
值得關注的 5 大製造趨勢
1. 製造商將轉向技術自動化。
未來幾年，製造商將越來越多地採用機器視覺 （MV）、人工智慧和機器學習。到 2027 年，智慧機器視覺 （SMV） 的規模將達到 350 億美元，透過允許機器根據所看到的情況快速做出決策來提高效率。例如，汽車工廠可以進行預測性維護，在機器發生故障之前對其進行修復。製藥商可以通過 SMV 檢測藥品容器中的破碎藥丸來改善包裝檢查。另一項創新是 WebSPECTOR，它可以檢測缺陷並允許企業增加利潤。空中客車公司轉向 智能眼鏡 ，讓他們的員工在減少錯誤的同時提高生產力。所有這些技術協同工作，優化製造的各個方面。
2. 物聯網和雲技術的支出將增加。
預計到 2030 年，全球物聯網雲平台市場規模將達到 51.3 億美元，企業的 雲採用率 為 94%。隨著物聯網 （IoT） 增強連接性、降低成本、改善客戶體驗、增強網路安全並為即時決策創建可操作的數據驅動見解，製造商可以利用所有這些優勢來增加營運，同時降低成本。在製造業中，物聯網有助於優化資產管理、減少停機時間並提高效率。例如，機器人公司 ABB 已在五大洲採用聯網感測器來監控維護需求並在機器發生故障之前進行修復。
3、自然語言處理將減少重複的手動任務，優化勞動力。
自然語言處理 （NLP） 可以分析和解釋人類語言，從而自動執行重複的手動任務。例如，NLP 可以解釋自訂訂單，因此人類工人可以專注於其他更高層級的任務。像 NetOwl 這樣的工具可以從數據中提取正面或負面情緒，分析客戶回饋以產生有關未來購買趨勢的見解。這可以幫助製造商優化產品生產，專注於創收最高的商品。此外，製造商可以降低員工成本，並在使用 NLP 工具時即使勞動力短缺或罷工仍繼續運營。
4. 人工智慧的採用將加速永續發展目標的實現。
製造商非常注重改善環境和永續發展的影響，因為公司致力於到 2030 年將供應鏈碳排放量減少 30%。 許多製造商採用了自己的永續發展目標 （SDG），受到聯合國對氣候行動、貧困、世界飢餓、清潔能源、清潔水等的 緊急關注 的啟發。人工智慧可以利用先進的資料處理來加速這些變化，透過解決問題、預測分析等方式利用見解。
5. 供應鏈投資將簡化生產並降低人為風險。
全球供應鏈是一個完美平衡的生態系統，可能會被最小的事件所破壞，很明顯，製造業無法僅僅通過僱用更多工人來解決所有問題;相反，數字化增長將迫使製造商重塑供應鏈。 整個供應鏈採用人工智慧將 允許即時處理和處理大量數據，同時還可以對運輸瓶頸、人員短缺、天氣問題等進行預測分析。人工智慧還可以透過檢測機械或產品中可能被忽視的小缺陷來提高產品品質。從優化庫存和倉庫管理到提高資產追蹤的可見性，物聯網可以為供應鏈帶來多種好處。
此外，即時定位系統、溫度監控、感測器和規範分析等技術協同工作，確保工人更安全。例如， RFID 等定位技術可以解決設備、庫存和人員的漏洞和故障點，從而預防事故發生。此外， GlacierTek 等冷卻背心、 QUESTemp° 熱應激監測器等熱應激監測器和緊急藍牙® 按鈕等可穿戴技術有助於確保工人安全並允許實時監控。
工業 5.0 的好處
根據德勤對製造業人工智慧採用情況的調查， 93% 的公司 認為人工智慧將成為未來十年顯著成長和創新背後的驅動力。共有 27% 的人認為人工智慧已經改善了他們的業務，而 57% 的人對未來兩到五年內的變化持樂觀態度。隨著工業 5.0 的到來，製造商可以利用這些新技術來有效推動成長、彌補技能短缺問題，並減少延誤和代價高昂的停機時間。
Ambiq 如何貢獻
Ambiq 透過 neuralSPOT® 等創新加��了製造業人工智慧採用的未來，這些創新將邊緣物聯網聯繫在一起以提高能源效率。為了讓智慧互聯設備實現改善供應鏈、增加人工智慧和自然語言處理的採用以及加速永續發展目標的目標，這些技術必須實用且易於使用。Ambiq® 的超低功耗無線片上系統 （SoC） 解決方案協同工作，可延長電池壽命，並使這些新技術在日常製造生活中實用。
