自主制造：从工具到运营模式的转型
在IIOTM 2026峰会上，Rockwell Automation亚太区总裁Scott Wooldridge指出，自主制造不仅仅是使用先进的技术工具，更是一种全新的商业流程、运营模式和管理哲学。制造业正在经历深刻的变革，从传统的人工监控向智能化的自我管理过渡。这一转型意味着企业不仅要投资于最新科技，还需重新审视其组织结构、决策机制以及与供应链伙伴的合作方式。
自主制造的核心在于利用AI技术实现生产过程的高度自动化和智能化控制。通过收集并分析海量数据，智能系统能够预测设备故障、优化生产线布局，并实时调整生产策略以应对市场变化。这种转变不仅提升了效率和灵活性，更重要的是为企业创造了一个全新的竞争优势领域。
预测性维护：重工业的现实需求
Birla Copper CEO Rohit Pathak在峰会上强调，随着技术的发展，AI驱动的预测性维护已从愿景转变为实际需求。尤其是在重工业领域，如钢铁、化工和矿业中，设备故障可能导致巨额损失，并影响整个生产流程。通过集成传感器网络与高级数据分析模型，企业可以提前识别出潜在问题并采取预防措施，从而大大减少了停机时间。
预测性维护的核心在于实时监测数据的深度学习算法，它能够根据历史数据和当前操作条件准确评估设备状态。这种技术的应用不仅提升了资产利用率，还降低了维修成本，并提高了生产的连续性和可靠性。对于重工业而言，这意味着更高的效率、更低的风险以及更稳定的供应链。
