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由于制造流程的复杂性，所生产的产品越来越精密，曾经一度人工难以解决的问题，在智能制造时代逐渐被克服。

一项专门适用于物联网机器视觉的应用：一次制造案例中，面板生产过程中的一个工序，需要人的眼睛来判断电路板印刷过程中的电路质量问题。每一片教室数百名学生，每天都能看到300,000幅有瑕疵的照片，工作内容的艰苦带来了巨大的流动性。并且利用物联网的视觉传感器和AI技术，可以实现整个过程的自动化高速完成。

长期来看，物联网技术所解决的不仅是人类的问题，而且还会给整个生产过程带来全方位的变化。谢青山先生提到的英特尔半导体工厂，物联网正为产线的维修工作带来新的可能。

因为晶片精确度极高，所以在制造过程中，工厂内安装了大量的换气设备，以保持生产环境清洁。换气设备的损坏或故障，在生产过程中，对产线将产生很大的影响。对于工厂来说，如何稳定的维护这些换气设备是一个挑战。

预知维护是工业互联网对传统工厂改造的一项技术，它使工厂最快地获益。其好处包括两个方面：

产线的稳定性：降低了后期生产故障对原材料的损耗，延长了交货周期的商业影响；

降低成本：降低了技术员的检验、更换设备的人力成本。与此同时物尽其用，避免了频繁采购造成的浪费。

但如何解决这些问题，还有赖于物联网技术在英特尔成熟应用的基础。

目前，中国制造业的一个重要特征就是从业人员的数量和规模，都远高于其他国家。它来自改革开放后，在制造业崛起的推动下，中国形成了世界上最大规模和种类繁多的制造业体系。

但是，同时，不同行业的特点，导致了国内制造业发展的不平衡：领先企业已经开始建造黑灯泡厂，而更大规模的小型制造工厂，却远远没有实现真正的数字化改造。

为了解决这些问题，我们需要的是一个更加集成化、低成本的平台解决方案。

例如，在硬件层面上，他发现传统通用芯片在智能制造领域的应用，不能很好地支持时间敏感网络的功能，即不能很好地对上下游工序进行合理安排和调整。因此，他们在新一代处理器中，将这些功能统一集成到底层硬件中，这样当上层工厂需要建立自己的智能制造平台时，就更容易实现。

在软件方面，为更好的支持上述硬件功能，公司建立全球化IoT平台，为智能物联网提供一站式解决方案。采用工业边缘控制平台，可以简化智能制造的应用实现。

这种工作似乎并不复杂，但是从前期的调研、开发人员的程序编写，到最终的功能芯片烧制，这一过程需要3-5年的时间。寻找一套稳定的解决方案所需的成本对于那些以前普通的企业来说仍然很高。而且这样成熟、通用、一体的解决方案，也将成为智能制造的有力推动，这套技术的优势在工厂得到充分体现，通过机器视觉等技术的改进，达到节能减排的效果，从而大大提高效率。然而，在智能制造大众化的背后，必然会有更多的衍生性智能制造应用的出现。毋庸置疑，建立在整体制造业生产数据和背后数据基础上的产业将带来更大的变化。而且，这需要中国制造业的共同努力才行。

在底层软、硬件技术逐步完善，基于物联网技术的制造业转型升级的背景下，越来越多的企业正在向智能制造领域迈进，更多的数据将推动各行业应用的发展，生产效率进一步提高，“用工荒”问题将不复存在。

而且整个制造业智能化的变革，也必然会推动国家经济的发展，改变每一个人的生活，成为推动下一步国民经济发展的根本动力。