当地时间周二，台积电创始人张忠谋以嘉宾身份在美国智库布鲁金斯学会发表谈话表示，美国芯片制造业的扩张并没有足够的人才支持，同时美国制造成本太高，而此前台积电赴美建厂则是在美国政府敦促下决定的。张忠谋指出，美国在1970和1980年代选择了一条路，让制造业人才再接受培训，从事高薪工作，这不见得对美国不好，但对美国的芯片制造业来说，形成了挑战。他表示，台湾半导体人才众多，是台积电晶圆制造成功不可或缺的条件。在美国和其他国家的专业人才离开制造业之际，台湾的人才成熟，使其成为纯晶圆代工的理想地点。台湾积体电路制造股份有限公司，中文简称：台积电，英文简称：tsmc，属于半导体制造公司。成立于1987年，是全球第一家专业积体电路制造服务(晶圆代工foundry)企业，总部与主要工厂位于中国台湾省的新竹市科学园区。2020年8月26日，台积电(南京)有限公司总经理罗镇球在2020世界半导体大会上表示，台积电的5纳米产品已经进入批量生产阶段，3纳米产品在2021年面世，并于2022年进入大批量生产。2021年10月26日，台积电宣布推出N4P 制程工艺。据台湾“中央社”报道，台积电法务副总经理暨法务长方淑华20日表示，创新是台积电最重视的价值，近年研发经费平均是营收的8%，去年达1250亿元(新台币，下同)，预期未来会越来越多。日经新闻4月15日指出，在先进半导体领域，包括人才在内的资源都被吸引到台湾岛，台积电成为主角。今后，这种趋势将进一步加剧，原因是台积电将在岛内陆续建设并启动高端半导体新工厂。具体来说，台积电将接连在台湾岛内建立投资规模为1万亿日元的尖端半导体新工厂，包括新竹、台南、高雄等地。海外方面，2020年5月，台积电曾宣布斥资120亿美元在美国亚利桑那州建立一家5nm芯片代工厂。但随后美企英特尔也宣布斥资200亿美元扩建其位于当地的工厂，该工厂距离台积电即将建成的晶圆厂仅50公里。在当地，英特尔雇佣了大约1.2万名员工，并计划再雇佣3000名员工，无疑将和台积电争夺人才。劳动力短缺之外，张忠谋还强调，美国制造的成本令人望而却步。台积电俄勒冈州工厂的25年制造经验显示，该工厂可以获得利润，但几乎放弃产能扩建。自从缺芯问题发生以来，台积电就连续数次涨价，因为没有更多的选择，客户只能接受。而台积电在未来几年内还会持续投入产能，甚至打算加钱购入半导体设备。台积电市场优势集中，是好是坏呢?很显然，如果台积电持续保持芯片代工顶点报价，对客户、消费者、市场供应链等等都不是件好事。台积电一方涨价会引发连锁反应，寻求芯片代工的厂商也不太可能独自承受台积电的涨价，最终会抬高商品价格，让消费者承受。所以任何的市场优势集中，大搞垄断旗帜都不是件好事。在这关键时刻，才体现出三星不停追赶台积电有多么重要。芯片等规则修改后，美就计划让更多芯片工厂建在本土，实现更多芯片在本土生产制造。另外，美还计划投资520亿美元完善美本土芯片产业链。但台积电却公开表示，美不可能打造出来完整的芯片产业链，即便是投资520亿美元打造出来的芯片产业链也不会是完整的。台积电还表示美一直都主张自由贸易，如今却不断在芯片贸易上增加规则，让更多芯片在本土生产制造，这不是好事情。最主要的是，美要求三星、台积电、英特尔等厂商交出芯片数据，台积电却最先站出来反对，表示不会交出相关客户的数据等。美要求台积电等建设更多工厂，而台积电基本上算是拒绝了，表示这要根据工厂效益、客户需求等决定，并明确表示在美建厂成本，已经超出预期了。

在过去的一个世纪里，制造业发生了很大的变化。随着新的、先进的技术推动行业向前发展，制造业正在走信息化和自动化的道路。人工智能和机器学习、传感器和物联网等技术正在从根本上改变制造业的运作方式。随着所有这些变化，企业决策者了解推动行业向前发展的趋势非常重要，这样企业的业务才能适应和发展。智能制造：追求完美在所有行业中，最有效的解决方案通常是最佳选择。这同样适用于制造。推动行业走向未来的创新技术植根于理想的解决方案。在工厂生产特定产品的完美解决方案是什么？我们离这个理想有多近？智能制造的理念是完全自动化的工厂，布局经过人工智能优化。人为干预为人为错误留下了空间，因此必须尽可能减少这样的错误。理论上，这类工厂也更安全，因为工人不会面临意外或长期伤害的风险。这个理想目前还不能完全实现，但 2022 年的许多制造技术都非常接近实现这一目标。根据《财富商业洞察》的数据，2021 年全球智能制造市场规模为 2495.6 亿美元，预计 2022 年将增至 2778.1 亿美元。这些创新技术预计会加速该行业的增长，因此了解其中的细微差别非常重要，这些技术将维持企业具有竞争力的业务。2022 年推动智能制造的技术智能制造涵盖了一系列不同的技术。这些通常分为机器人技术、人工智能和物联网。这些类别中存在各种技术，并且它们经常以各种方式重叠。例如，制造业中的许多人工智能技术依赖于物联网传感器提供的数据。机器人过程自动化机器人过程自动化能够以自动化软件任务简化员工的手动工作。可以自动化的一些类型的任务是：后台任务AR/AP 追踪供应商管理库存管理机器人过程自动化可以帮助更多的应用，但是自动化诸如此类的各种任务的可能性是 2022 年智能制造的一项重要技术。围绕该主题的一个共同主题是聊天机器人个性化的概念。对话式人工智能有可能极大地自动化员工的客户服务、故障排除和报告服务。人工智能和机器学习人工智能在智能制造中的作用是效率问题。复杂的 AI 和机器学习 (ML) 算法旨在充分利用现有技术，让机器运行更长时间，并找到方法让工厂在产生最低成本的同时提高生产力。制造业中最受欢迎的机器学习用例之一是预测性维护。等待进行维护直到机器发生故障对企业来说代价高昂。然而，结合特殊的物联网传感器，可以应用机器学习算法来预测机器何时应该提前维修，然后才能发生故障。 机器学习在制造中还有许多其他用例，例如用于视觉检查的机器视觉。数字孪生数字孪生的概念来自我们如何使用人工智能的理想主义性质。如果我们正在寻找设置生产线的最有效方式，那么测试布局的效率将是一个难题。为了解决这个问题，数字孪生的概念将测试过程数字化。通过将我们的工厂车间化为基于现实的数字化模拟，生产线部件可以在模拟中重新排列和修改，以寻找最优化的布局。然而，数字孪生并不像模拟。与静态模拟不同，工程师可以查看基于真实世界条件的数据。这些数据来自现实世界中的传感器。这确保了数字孪生基于现实以获得更准确的画面。云计算和云存储出于多种原因，制造商正转向将数据安全地存储在云存储网络上。一个特别的原因是，制造商可以从世界任何地方安全地按需访问数据。另一个原因是在云中存储数据比在现场存储更便宜。当企业将数据安全地存储在云中时，他们可以降低每个生产站点的 IT 支持和存储硬件的费用成本。云存储还具有高度可扩展性和弹性。如果需要更多存储空间，则可以轻松添加更多存储空间。对于物理现场存储，这可能不是那么容易。在为某些服务执行云迁移时需要考虑一些挑战，但最终收益远远超过成本，具体取决于企业的业务性质。虽然云有很多好处，但始终存在安全风险。企业应该注意云基础架构的安全性以保护数据。物联网 (IoT)许多人认为人工智能会自行改变技术。然而，人工智能和机器学习技术严重依赖数据。近年来，人工智能在制造环境中变得如此有用的原因之一是物联网的进步。更具体地说，工厂中传感器的普及有助于为预测性维护、数字孪生、自动电源管理和计算机视觉驱动提升效率，为人工智能应用提供动力。物联网技术在工业领域变得越来越流行的另一个原因是无线连接技术的进步。6 GHz Wi-Fi 使许多小型设备网络之间的连接在室内环境中更加可行。智能制造的未来到2022年，许多创新技术将重塑我们对智能制造的看法。世界各地、各行业之间日益激烈的竞争推动了制造技术的革命，这种进步将持续很久。

作者：姚勇喆人工智能和机器学习、传感器和物联网等技术正在从根本上改变制造业的运作方式。 随着所有这些变化，了解推动行业向前发展的趋势非常重要，这样我们的业务才能适应和发展。在过去的一个世纪里，制造业发生了很大的变化。 随着新的、先进的技术推动行业向前发展，制造业显然正在走信息化和自动化的道路。 人工智能和机器学习、传感器和物联网等技术正在从根本上改变制造业的运作方式。 随着所有这些变化，了解推动行业向前发展的趋势非常重要，这样我们的业务才能适应和发展。智能制造：追求完美在所有行业中，最有效的解决方案通常是最佳选择。这同样适用于制造。推动行业走向未来的创新技术植根于理想的解决方案。在工厂生产特定产品的完美解决方案是什么?我们离这个理想有多近?智能制造的理念是完全自动化的工厂，布局经过人工智能优化。人为干预为人为错误留下了空间，因此必须尽可能减少。理论上，这类工厂也更安全，因为人类工人不会面临短期或长期伤害的风险。这个理想目前还不能完全实现，但 2022 年的许多制造技术都非常接近实现这一目标。根据《财富商业洞察》的数据，2021 年全球智能制造市场规模为 2495.6 亿美元，预计 2022 年将增至 2778.1 亿美元。这些创新技术预计只会加速该行业的增长，因此了解其中的细微差别非常重要这些技术以维持具有竞争力的业务。2022 年推动智能制造的技术智能制造涵盖了一系列不同的技术。这些通常分为机器人技术、人工智能和物联网。这些类别中存在各种技术，并且它们经常以各种方式重叠。例如，制造业中的许多人工智能技术依赖于物联网传感器提供的数据。机器人过程自动化不要与物理硬件机器人技术混淆，机器人过程自动化可以自动化软件任务以简化员工的手动工作。可以自动化的一些类型的任务是：后台任务AR/AP 追踪供应商管理库存管理机器人过程自动化可以帮助更多的应用，但是自动化诸如此类的各种任务的可能性是 2022 年智能制造的一项重要技术。围绕该主题的一个共同主题是聊天机器人个性化的概念。对话式人工智能有可能极大地自动化员工的客户服务、故障排除和报告服务。人工智能和机器学习人工智能在智能制造中的作用是效率问题。复杂的 AI 和机器学习 (ML) 算法旨在充分利用现有技术，让机器运行更长时间，并找到方法让工厂在产生最低成本的同时提高生产力。制造业中最受欢迎的机器学习用例之一是预测性维护。等待进行维护直到机器发生故障对企业来说代价高昂。然而，结合特殊的物联网传感器，可以应用机器学习算法来预测机器何时应该提前维修，然后才能发生故障。 ML 在制造中还有许多其他用例，例如用于视觉检查的机器视觉。数字孪生数字双胞胎的概念来自我们如何使用人工智能的理想主义性质。如果我们正在寻找设置生产线的最有效方式，那么很难测试我们布局的效率。为了解决这个问题，数字孪生的概念将测试过程数字化。通过将我们的工厂车间数字化为基于现实的模拟，我们的生产线部件可以在模拟中重新排列和修改，以寻找最优化的布局。然而，数字双胞胎并不像模拟。与静态模拟不同，工程师可以查看基于真实世界条件的数据。这些数据来自现实世界中的传感器。这确保了数字孪生基于现实以获得更准确的画面。云技术出于多种原因，制造商正转向将数据安全地存储在云存储网络上。一个特别的原因是，制造商可以从世界任何地方安全地按需访问数据。另一个原因是在云中存储数据比在现场存储更便宜。当企业将数据安全地存储在云中时，他们可以降低每个生产站点的 IT 支持和存储硬件的费用成本。云存储还具有高度可扩展性和弹性。如果需要更多存储空间，则可以轻松添加更多存储空间。对于物理现场存储，这可能不是那么容易。在为某些服务执行云迁移时需要考虑一些挑战，但最终收益远远超过成本，具体取决于您的业务性质。虽然云有很多好处，但始终存在安全风险。请记住，您应该注意云基础架构的安全性以保护您的数据。物联网 (IoT)许多人认为人工智能是一种游戏，它会自行改变技术。然而，人工智能和机器学习技术严重依赖数据。近年来，人工智能在制造环境中变得如此有用的原因之一是物联网的进步。更具体地说，工厂中传感器的普及有助于为预测性维护、数字双胞胎、自动电源管理和计算机视觉驱动的质量保证等人工智能应用提供动力。物联网技术在工业领域变得越来越流行的另一个原因是无线连接技术的进步。 6 GHz Wi-Fi 使许多小型设备网络之间的连接在室内环境中更加可行。然而，许多公司在今年将面临的挑战是应对当前的芯片短缺。这导致新设备的采购稀缺。智能制造的未来到2022年，许多创新技术将重塑我们对智能制造的看法。世界各地地区和国家之间日益激烈的竞争导致了制造技术的革命，这种进步将持续到未来。然而，仅仅理解智能制造背后的技术还不足以让你的企业保持竞争力。以一种新的、独特的方式应用它们将为你的企业开辟一条通往未来的道路。同样重要的是要考虑您的业务必须处理的限制。例如，今年持续的芯片短缺限制了可添加到工厂车间的设备数量。当面临这样的限制时，bricolage 可能是制造商最好的朋友。那些能够适应2022年的限制并最大限度地利用现有技术的公司，将通过智能制造保障他们公司的未来之路。责任编辑：姜华    来源： 千家网

大家好,我是小木匠,今天学点什么呢上周我们一起学习了声波的基础知识:《声波和电磁波到底有什么区别?》,我们在文章中简单介绍了声波的原理,频率,波长以及波速。同时引出了声表面波滤波器SAW的工作原理。我们简单再回顾一下:电信号传输到换能器IDT上,通过压电陶瓷的压电效应转换成声波信号,然后对声波进行处理,之后通过IDT把声波信号再转换为电信号进行下一步的传输。具体的工作过程如下图所示。那么今天我们再详细了解一下到底什么是声表面波SAW?提到SAW,可能很多人会和SIW混淆。但是这个SAW的含义和SIW是完全不同的。SAW来源于Surface Acoustic Wave的首字母缩写,这里就是表面声波,也就是这种声波是沿着物体表面传播的,这个和BAW刚好是一对,BAW:体声波,我们在之后的文章中再慢慢讲述。那么SIW是什么呢?我们在介绍传输线基础知识的时候讲到过:《基片集成波导SIW 简介》,SIW就是基片集成波导:Substrate Intergrated Waveguide,我们以后可能也会讲到,这个在毫米波可能会有大的应用。跑题啦,接着讲SAW。声表面波的发现要晚于电磁波,1885年,英国物理学家Rayleigh在研究地震波是发现了一种能量集中在地表传播的声波,最开始命名为瑞利波。哈哈,以发现者的名字命名是对发现者最大的致敬。这种波的能量集中在物体表面,波速是电磁波的十万分之一,传播衰减很小。但是当时受到科学技术发展水平的限制,并没有得到广泛的应用。直到1965年,R．M．White 和 F．M．Voltmov利用沉积在石英晶体上的叉指换能器(Interdigital Transducer ,IDT)可以有效地激励和检测 SAW,同时又由于可以用制造半导体的光刻技术进行大批量生产质量很好的叉指换能器,使声表面波得到了广泛的应用,声表面波技术从此之后也得到了快速的发展,各种声表面波器件先后被设计和制造出来。这项研究成果被发表在《一种新型声表面波声——电转化器》。这项研究成果使得声学和电子学相互结合起来,发展成一门比较新的交叉科学。这也就决定了这项学科的难度,懂声学的不一定懂电磁学,而电磁学的专家不一定懂声学,中间还有个压电效应。印象中写过关于压电效应的文章,找不到啦。后面再学习。下图给了一个简单的压电效应示意图。声表面波,严格来说就是沿着固体表面或者界面传播的各种模式的波,是一种弹性波,也是一种机械波,具有机械波的所有特征。在理想状况下,在半无线基片表面存在的波型有:瑞利波(Rayleigh waves)、漏波(Leaky SAW)、广义瑞利波(Generalized Rayleigh waves)、水平剪切波(SH．SAW)、电声波(B．G waves)、兰姆波(Lamb waves)等。在层状结构的基片存在有乐甫波(Love waves)、西沙瓦波(Sezawa waves)、斯东莱波(Stoneley waves)等。地震波也是一种声表面波。声表面波器件具有重量轻,体积小,可靠性高,一致性好,设计灵活以及可以采用微电子加工技术制造,适合批量生产等优点,已被应用于移动通讯、广播电视、无损检测、识别定位、导航和遥测等众多领域。现在 SAW 器件的工作频率已经覆盖 10MHz～Hz,是现代信息化产业不可或缺的关键元器件。可能很多朋友会问,声表面波器件体积是怎么小的?我们知道微波器件的大小和波长有关,对于很多无源器件来说,很多设计直接就和波长相关:1/4波长谐振器等． 电磁波的波长是光速和频率的比值,当然还有相对介电常数er,这个相对介电常数对波长的缩小在介质波导滤波器上得到了广泛验证。但是声波的波长相对于电磁波来说要短的多的多,这是为什么呢?因为声波在特定晶体中的传播速度是固定的,比如上文中石英玻璃中的那个传播数值:5370m/s,声波的波长等于波速除以频率,比如频率是1G时,这个波长就很小了,所以声波器件能做的很小。但是太小的波长,又要求有较高的工艺精度,就类似于毫米波器件一样。这可能也限制了SAW器件的频率应用范围。不过不要紧,有SAW就有BAW,还有FBAR,更有XBAR,我们慢慢一件一件吃透它。参考文献:1,百度百科: 声表面波

　　4月24日，记者从西部矿业股份有限公司获悉，西部矿业锡铁山分公司“电机车无人驾驶+5G智能融合”项目入选工业和信息化部2021年物联网示范项目，目前进入公示阶段。该项目为青海省唯一入选项目，为我省物联网发展起到了引领示范作用。　　据悉，2021年物联网示范项目由工业和信息化部组织开展，旨在聚焦物联网关键核心技术创新突破，解决行业迫切需求，推广价值高，带动作用强，可作为物联网行业内典型案例。今年评选分为关键技术攻关类与融合应用创新类两个类别。　　“电机车无人驾驶+5G智能融合项目”作为锡铁山分公司智慧矿山建设项目中的一项，属于融合应用创新类别，项目通过解决当前WLAN信号存在时延大、带宽低、覆盖弱，AP间切换信号稳定性差等问题，借助5G技术对通信系统进行升级，使用5G信号逐步替换WLAN信号，提升无人驾驶电机车自动驾驶控制通信系统的时延、稳定性和视频回传清晰度等关键指标，不断提高生产效率。　　近年来，西部矿业全力推进“智慧矿山”建设，以“国内一流，打造智慧矿山标杆企业”为目标，以“智能、融合、在线”为核心，建设全面覆盖采矿、选矿、管理的智慧矿山管控平台。通过科技创新撬动生产方式变革，主动向“智能”要效益，逐步实现了由劳动密集型的高能耗生产方式向技术密集型的低能耗发展模式转变，使得科技创新红利的深层次效应日益显现，推动“制造”走向“智造”。

4月24日，记者从西部矿业股份有限公司获悉，西部矿业锡铁山分公司“电机车无人驾驶+5G智能融合”项目入选工业和信息化部2021年物联网示范项目，目前进入公示阶段。该项目为青海省唯一入选项目，为我省物联网发展起到了引领示范作用。据悉，2021年物联网示范项目由工业和信息化部组织开展，旨在聚焦物联网关键核心技术创新突破,解决行业迫切需求,推广价值高,带动作用强,可作为物联网行业内典型案例。今年评选分为关键技术攻关类与融合应用创新类两个类别。“电机车无人驾驶+5G智能融合项目”作为锡铁山分公司智慧矿山建设项目中的一项，属于融合应用创新类别，项目通过解决当前WLAN信号存在时延大、带宽低、覆盖弱，AP间切换信号稳定性差等问题，借助5G技术对通信系统进行升级，使用5G信号逐步替换WLAN信号，提升无人驾驶电机车自动驾驶控制通信系统的时延、稳定性和视频回传清晰度等关键指标，不断提高生产效率。近年来，西部矿业全力推进“智慧矿山”建设，以“国内一流，打造智慧矿山标杆企业”为目标，以“智能、融合、在线”为核心，建设全面覆盖采矿、选矿、管理的智慧矿山管控平台。通过科技创新撬动生产方式变革，主动向“智能”要效益，逐步实现了由劳动密集型的高能耗生产方式向技术密集型的低能耗发展模式转变，使得科技创新红利的深层次效应日益显现，推动“制造”走向“智造”。

　1980年，一家领先的大型主机制造商提出了一种计算概念，彻底改变了人们的工作和休闲体验。与巨大的主机不同，该新型计算机作为独立型设备更方便个人用户使用，由磁盘操作系统管理的个人电脑（PC）可以根据用户指令运行磁盘中的程序（即当下的“应用程序”）。在设备开发阶段，这家计算机公司将磁盘操作系统（或DOS）的开发外包给一家小型公司，该公司正是由比尔·盖茨和保罗·艾伦共同创办的。在这家计算机公司看来，商机和利润来源于硬件的制造，而非编写软件或其他方面。这项将硬件和软件分开的决定不可避免地带来了一定的影响，致使如今的PC与工业自动化发展已然成为两个截然不同的领域。　　IT/OT间的融合？　　在当今的工业自动化领域，情况早已大不相同。操作系统、应用程序与特定制造商的可编程控制系统密切相关。一般来说，用户和设计者一旦选择了某家自动化硬件厂商，也意味着选择了编程环境，专为某单一平台开发的应用程序通常无法在其它平台上运行。　　换句话说，整个工业自动化的控制系统设计过程都是由硬件驱动的。此时，不妨设想以下几类场景下，如果自动化更多倾向于“以软件为中心”而非“以硬件为中心”，情况会出现怎样的变化：　　如果用户能够从工艺流程设计开始编程，随后程序能够自动遵循工艺所需的资产类型完成控制系统的设计（有别于现在） ？　　如果用户可以自行选择所需的硬件，而硬件的物理位置完全由其处理需要和地理布局决定？　　如果情况真的如此，那么自动化将不再成为影响企业发展的限制因素，更多地会赋能开发者、集成商、机器制造商及最终用户共享开放价值，成为促进工业朝更敏捷、高收益和可持续的方向发展的推动因素。　　进入开放自动化　　自1968年推出第一台Modicon可编程控制器以来，施耐德电气不断创新，推动工业朝更加高效的方向发展，今天我们持续支持开放自动化。以软件为中心的开放自动化能够打破专有硬件的桎梏，确保工业企业可以更专注于改善其核心业务。　　EcoStruxure™开放自动化平台 （EcoStruxure Automation Expert）是施耐德电气推出的全新开放自动化系统。　　这一系统成功消除了历史限制因素，助力客户充分发挥基于工业物联网的工业自动化的潜力，进一步提升工业实绩和推动工业可持续发展。EcoStruxure开放自动化平台具备多项优势：　　降低出错率、缩短上市时间和消除低附加值设计任务，助力工业企业实现100%工程效率。得益于此，工程师可将更多时间用于创新。开放自动化平台以配置取代了编程，同时支持开发者通过对以资产为中心的成熟对象库进行拖拽来实现系统构建；　　助力工业企业做好准备，实现100%运营效率。随着设备的运行，企业将能够更快速地做出响应并实现阶跃式的提升。这均要得益于EcoStruxure开放自动化平台的敏捷性，流程优化和不断响应快速变化的市场需求；　　助力工业控制系统充分应对未来挑战。基于行之有效的封装和复用方法，整合先前的自动化对象（类似于在“兼容模式”下运行），可以更易于合并旧有的控制系统设计。用户也可以充分利用现有资源，并随时轻松地进行更新/升级。　　EcoStruxure开放自动化平台采用以软件为中心的方法，颠覆了当前自动化系统设计理念，针对当下工业企业面临的多角度痛点提供了相应的解决方案：　　在开发上市阶段，开放自动化平台凭借其即插即用，快速部署等多种优势，提升了机器制造商、系统集成商开发编程的效率，使之能够满足客户定制化需求，更快的推动方案上市，节约项目资源，降低开发成本；　　在运营维护阶段，具备强大的诊断功能、丰富的诊断信息以及面向对象的模块化编程，开放自动化平台助力终端用户迅速定位、解决故障，减少停机时间。同时开放的系统平台易于扩展，方便用户兼容对接不同厂商的解决方案，根据自身需求改造硬件平台；　　在项目资源层面，采用开放自动化系统构建的自动化平台应用程序标准化、模块化，易于上手，更易赋能工业人才快速掌握开发及运维要领。系统内置的软PLC系统可以缓解元器件产品缺货对业务的负面影响；　　在项目安全层面，制造商及集成商的内部控制算法被封装为功能块，有效抵御剽窃抄袭，保护核心算法。　　欲了解更多相关内容及开放自动化平台对各工业企业的独特价值主张，欢迎点击EcoStruxure开放自动化平台介绍页面，进一步了解相关信息。

　　1980年，一家领先的大型主机制造商提出了一种计算概念，彻底改变了人们的工作和休闲体验。与巨大的主机不同，该新型计算机作为独立型设备更方便个人用户使用，由磁盘操作系统管理的个人电脑（PC）可以根据用户指令运行磁盘中的程序（即当下的“应用程序”）。在设备开发阶段，这家计算机公司将磁盘操作系统（或DOS）的开发外包给一家小型公司，该公司正是由比尔·盖茨和保罗·艾伦共同创办的。在这家计算机公司看来，商机和利润来源于硬件的制造，而非编写软件或其他方面。这项将硬件和软件分开的决定不可避免地带来了一定的影响，致使如今的PC与工业自动化发展已然成为两个截然不同的领域。　　IT/OT间的融合？　　在当今的工业自动化领域，情况早已大不相同。操作系统、应用程序与特定制造商的可编程控制系统密切相关。一般来说，用户和设计者一旦选择了某家自动化硬件厂商，也意味着选择了编程环境，专为某单一平台开发的应用程序通常无法在其它平台上运行。　　换句话说，整个工业自动化的控制系统设计过程都是由硬件驱动的。此时，不妨设想以下几类场景下，如果自动化更多倾向于“以软件为中心”而非“以硬件为中心”，情况会出现怎样的变化：　　如果用户能够从工艺流程设计开始编程，随后程序能够自动遵循工艺所需的资产类型完成控制系统的设计（有别于现在） ？　　如果用户可以自行选择所需的硬件，而硬件的物理位置完全由其处理需要和地理布局决定？　　如果情况真的如此，那么自动化将不再成为影响企业发展的限制因素，更多地会赋能开发者、集成商、机器制造商及最终用户共享开放价值，成为促进工业朝更敏捷、高收益和可持续的方向发展的推动因素。　　进入开放自动化　　自1968年推出第一台Modicon可编程控制器以来，施耐德电气不断创新，推动工业朝更加高效的方向发展，今天我们持续支持开放自动化。以软件为中心的开放自动化能够打破专有硬件的桎梏，确保工业企业可以更专注于改善其核心业务。　　EcoStruxure™开放自动化平台 （EcoStruxure Automation Expert）是施耐德电气推出的全新开放自动化系统。　　这一系统成功消除了历史限制因素，助力客户充分发挥基于工业物联网的工业自动化的潜力，进一步提升工业实绩和推动工业可持续发展。EcoStruxure开放自动化平台具备多项优势：　　降低出错率、缩短上市时间和消除低附加值设计任务，助力工业企业实现100%工程效率。得益于此，工程师可将更多时间用于创新。开放自动化平台以配置取代了编程，同时支持开发者通过对以资产为中心的成熟对象库进行拖拽来实现系统构建；　　助力工业企业做好准备，实现100%运营效率。随着设备的运行，企业将能够更快速地做出响应并实现阶跃式的提升。这均要得益于EcoStruxure开放自动化平台的敏捷性，流程优化和不断响应快速变化的市场需求；　　助力工业控制系统充分应对未来挑战。基于行之有效的封装和复用方法，整合先前的自动化对象（类似于在“兼容模式”下运行），可以更易于合并旧有的控制系统设计。用户也可以充分利用现有资源，并随时轻松地进行更新/升级。　　EcoStruxure开放自动化平台采用以软件为中心的方法，颠覆了当前自动化系统设计理念，针对当下工业企业面临的多角度痛点提供了相应的解决方案：　　在开发上市阶段，开放自动化平台凭借其即插即用，快速部署等多种优势，提升了机器制造商、系统集成商开发编程的效率，使之能够满足客户定制化需求，更快的推动方案上市，节约项目资源，降低开发成本；　　在运营维护阶段，具备强大的诊断功能、丰富的诊断信息以及面向对象的模块化编程，开放自动化平台助力终端用户迅速定位、解决故障，减少停机时间。同时开放的系统平台易于扩展，方便用户兼容对接不同厂商的解决方案，根据自身需求改造硬件平台；　　在项目资源层面，采用开放自动化系统构建的自动化平台应用程序标准化、模块化，易于上手，更易赋能工业人才快速掌握开发及运维要领。系统内置的软PLC系统可以缓解元器件产品缺货对业务的负面影响；　　在项目安全层面，制造商及集成商的内部控制算法被封装为功能块，有效抵御剽窃抄袭，保护核心算法。

随着制造商继续构建他们的工业物联网 (IIoT) 基础设施，数字孪生显然应该成为其中的一部分。由于数字孪生代表了工厂或其资产的高度精确和详细的虚拟版本，因此该技术可以为决策者提供比以前更高的可见性。下面我们来详细地了解一下数字孪生为制造业团队带来的一些具体好处。在工厂建设期间提高效率和降低成本当中国北京举办 2008 年奥运会时，组织者和官员计划采取大量措施来改善空气质量。这些努力今天仍在继续，当中国在 2022 年再次举办奥运会时，与会者将有机会评估其影响。其中一项举措是将大部分钢铁产能转移到首都邻近省份。宣化钢铁厂是被要求搬迁的工厂之一。搬迁这座拥有 89 年历史的设施的计划包括为其创建一个数字孪生。该模型将帮助人们跟踪工厂内部发生的事情，同时人们努力使其在新地方全面运行。数字孪生可显示设计进度、工厂内部施工以及交货时间等内容。根据 Machine Design的数据，依靠数字化工厂使调试成本降低了75%。这种方法还将设计周期缩短了35天。其好处也应该超越建设，例如，熟悉数字孪生的人认为，通过优化抛丸机，它可以节省60%-70%的运行能耗。这座工厂占地534公顷。此外，其生产线每秒生成数百兆字节的数据。创建如此庞大的数字孪生来处理如此庞大的数据量并不是一项简单的任务。然而，这个例子展示了它在施工期间和之后是如何获得回报的。帮助员工决策和改进流程数字孪生还可以辅助物联网（IoT）基础设施，为员工提供他们需要的实时数据，以便做出更明智、更自信的决策。跨国食品和宠物用品品牌 Mars，正在进行云优先的数字升级，以增强人们使用互联技术的方式。该品牌的领导者选择了 Microsoft Azure 数字孪生来支持公司现有的工业物联网技术，以及未来可能部署的任何技术。Mars首席数字官Sandeep Dadlani在谈到合作时说：“这将改变我们与消费者之间的关系，提供包括内容和媒体在内的超相关消费者体验，并满足消费者旅程中每个接触点的需求和期望。”使用数字孪生的目标之一是帮助现场员工根据技术显示的内容做出实时决策。这种方法还可以增强现有流程。规范工人履行职责的方式可以减少伤害，同时减少效率低下和错误。数字孪生甚至可以解决在给定时间一个地方有太多工人所造成的瓶颈问题。减少维护费用，同时改善客户服务范围许多公司高管认为，在物联网基础设施中实施数字孪生可以最大限度地降低与意外设备停机相关的成本。设备停机在制造业中尤其成问题，因为即使是持续几个小时的停机也可能导致数万美元的损失，这取决于该产品及其总体需求。当主动维护成为优先事项时，使用物联网传感器已经很常见了。在一个例子中，一家汽车零部件制造商希望遏制钎焊炉内风扇的故障，因为每个风扇都需要好几天才能修好。该公司的数据科学家检查了来自传感器的信息，并确定如果维护人员不解决问题，很快就会发生停机。更具体地说，他们警告说，风扇只能再使用58小时，需要及时更换。维护团队最初对这一说法表示怀疑，然而，当他们取出风扇时，发现叶片已经碎裂。数字孪生还可以以维护为目标，激发客户的兴趣。比如INDEX Group提供其iXworld平台，该平台提供有关机器性能和状况的实时数据。对于那些厌倦了意外设备故障的客户来说，这是一个重要的卖点。同样，三菱电机的数字孪生兼作客户服务门户，用户可以通过它提交问题并订购更换零件。戴姆勒（Daimler）的领导者预计，从汽车最初的设计到到达最终客户手中，数字孪生将在该流程的每个阶段建立数据的共同线索。该公司在梅赛德斯-奔驰车型上使用了这种方法。据《工业周刊》报道，梅赛德斯-奔驰的数字孪生可以远程更新汽车的软件，从而减少过时版本出现问题的可能性。它可以显示驾驶员的使用习惯，允许公司推荐相关的产品和服务。在充满挑战的环境下提高生产力新冠肺炎疫情给世界各地的制造商带来了巨大的障碍。不幸的是，疫情还没有结束。即使疫苗在许多国家/地区很容易获得，但仍然有必要遵守社交距离等措施。研究表明，一些新变种比原始病毒更容易传播，也更容易突破疫苗的防御。在英国，一项调查显示，供应链问题削弱了制造商从新冠肺炎衰退中恢复过来的努力。一项分析显示，2021 年 8 月的增长率是六个月来最低的。然而，由于数字孪生可以更好地了解工厂中发生的一切，它可以帮助领导者更快地预测问题，让他们有更多时间制定有效的策略来解决这些问题。该工具还可以帮助如何调整现实世界的流程，使其更安全地适应新冠肺炎引发的新常态。同样，它可以帮助工厂经理调整协议，以应对未来可能出现的任何其他挑战。例如，数字孪生可以在工厂团队实施新流程之前展示它们是如何工作的。数字孪生还可以加速疫苗的生产，这是一个永远备受关注的问题。葛兰素史克公司最近完成了一项数字孪生试验，该试验与疫苗中使用的佐剂颗粒的生产有关。它为公司提供有关流程的即时数字化反馈。这一优势改善了流程。它还可以限制可能导致生产放缓的可变性，并通过最大限度地降低新设施启动和运行的风险来帮助公司。在采用数字孪生之前评估需求这些示例说明了制造专业人士将数字孪生作为其现有物联网基础设施一部分的众多原因。 这样做可以带来很多回报，但这并不能保证成功。制造商应该考虑他们最紧迫的需求和障碍。从那里，他们可以思考数字孪生技术如何提供帮助，以及市场上的某些工具是否具有满足他们期望的功能和能力。在实施数字孪生时，关注其他制造业领导者的做法也很有用。该行业是最早使用这些工具的行业之一，并且随着采用率的提高，这些工具的更多用途已经变得显而易见。（作者：Emily Newton/编译：iothome）

ABI Research的《2022年趋势报告》确定了将在2022年实现的两个工业和制造业市场趋势，以及不会实现的两个趋势。ABI Research 分析师在其新的白皮书《70 个将或不会塑造 2022 的技术趋势》中确定了将塑造技术市场的 35个趋势，以及35个其他趋势，尽管这些趋势吸引了大量的猜测和评论，但在未来12个月内不太可能塑造技术市场。ABI Research 首席研究官 Stuart Carlaw 说：“新冠肺炎预防措施的后果、从大流行病向地方病转变的过程，以及全球政治紧张局势对来年的命运产生了重大影响。本白皮书是我们读者的工具，有助于他们了解随着世界开始走出新冠肺炎的阴影，2022年将会出现的关键趋势。它还强调了那些被大肆吹嘘的趋势，这些趋势在2022年不太可能产生有意义的影响。”2022年将会发生什么:数字孪生市场的兴起制造商需要一系列能力来部署数字孪生，包括计算机辅助设计 (CAD) 建模、连接性、云计算、工业物联网 (IIoT) 软件平台、远程监控、车间工人的硬件（平板电脑、AR 眼镜） 、基于物理的仿真、机器学习和系统集成。这是因为数字孪生不是一种技术，而是旨在连接物理世界和数字世界的解决方案组合，从设计到仿真、制造、装配以及售后服务和支持。在过去几年中，在 IIoT 仪表板和近实时报告的帮助下，数字孪生已从一个概念发展成为主流。这种成熟程度伴随着新的思想结构，如大规模使用和实施人工智能，不断变化的需求，例如对模型库和标准机构的需求，以及数字孪生市场的出现，等等，使独立软件供应商（ISV）和其他第三方能够为生态系统构建相关工具。这些工具对于持续的价值创造，以及数字孪生的更广泛普及和采用至关重要。工业数字孪生的支出将从 2022 年的 46 亿美元增长到 2030 年的 339 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 为 28%。2022年不会发生的事情：5G不会渗透到生产线截至 2021 年 7 月，有84个站点公开宣布部署了专用蜂窝网络(4G/5G)。所有这些都在大型公司和设施中，例如ABB、空客、巴斯夫、戴姆勒股份公司、福特、海尔、科尼坎斯和新日铁。虽然很重要，但当前的部署大多用作园区网络或实验室或中间生产开发中心，用于非工业生产应用。3GPP 和 5G-ACIA 的标准工作继续推动该技术的采用和使用；然而，设备生态系统和实施/管理功能滞后。还有一个相关性问题：三分之二的制造商雇用的员工少于 20 人。就目前的形式而言，在制造业中使用和试验5G有利于拥有研发资金的大公司/工厂进行测试和学习。这些较大的公司和场所已经开始评估不同部署场景的成本和收益（一个关键进展）； 然而，到 2024 年，大规模生产关键型应用将不会依赖 5G。要了解更多将在2022年出现(和不会出现)的趋势，请下载白皮书《70个将在2022年出现(和不会出现)的技术趋势》。

人们对数字孪生的炒作最近开始达到顶峰。与许多其他有前途的技术一样，这种兴趣的增加在很大程度上可以解释为计算能力、云、大数据应用和物联网传感器可使用性方面的进步。凭借处理海量数据的能力，现在可以更细致地模拟产品和流程，而这就是数字孪生的全部意义所在。什么是数字孪生？简而言之，数字孪生是物理实体的数字复制品。该物理实体的轮廓是使用无数数据点生成的，安装在实体上的传感器捕捉这些数据点，并将其发送到基于云的系统进行进一步分析。简单来说，数字孪生由4种技术构成：物联网传感器收集有关物理实体的数据XR 以 3D 形式可视化物理实体物联网传感器收集的数据存储在云中人工智能和机器学习用于分析物理实体数据、生成洞察并做出预测数字孪生在现代工厂中的作用在制造业中，数字孪生的主要好处是能够自动提供关于设备或产品性能的全面信息，而无需员工参与。更重要的是，利用当今的计算能力，工厂可以使用先进的机器学习算法快速分析物理孪生提供的数据，并将其转化为可操作的见解。在数字孪生出现之前，这样的制造业控制水平是无法实现的。制造业是一个看起来很复杂的行业。工厂通常具有高度复杂的机械部件，它们不断地相互作用。这种复杂性使我们无法了解生产现场哪些地方需要改进，以及如何改进。但由于工厂安装了数千个传感器，并不断将数据传输到数字孪生系统，制造商可以积累有关系统性能的重要见解，并对工厂的工作流程进行循证调整。更重要的是，现代传感器可以收集从浓度和温度到工厂一般环境条件等各种特征的数据。借助传感器，数字孪生可以监测制造工厂以外的资产。例如，汽车工厂可以评估各种汽车部件在极端条件下的磨损或性能。这些见解可用于增强未来的产品设计。数字孪生还使制造商能够在没有任何经济风险的情况下试验非常规设计决策，并推动创新。简而言之，数字孪生使制造商能够克服传统挑战，并同时实现各种业务需求。制造业中的主流数字孪生用例在制造环境中，数字孪生可以以多种方式应用。让我们来探索一些世界领先的制造公司是如何利用数字孪生的。提高产品质量尤其是意识到对药物和疫苗的需求日益增长，Atos、葛兰素史克和西门子联手改造制药行业。传统上，制药公司只能在产品制成后才能评估产品的质量，这意味着如果质量低，则必须丢弃整批产品，从而造成时间和材料的浪费。数字孪生允许在生产过程中评估产品质量，帮助制造商及时调整操作并满足质量标准。Atos与西门子合作实施了一个数字孪生系统，用于收集有关疫苗制造流程每个阶段的数据。这种数字孪生使制药公司能够显著提高产品质量、降低成本并缩短上市时间。更重要的是，制药公司现在还可以模拟生产中的变化，并清楚地看到它们将如何影响最终产品。预测产品故障为了满足对其行业领先的螺杆式压缩机不断增长的需求，Kaeser 决定将数字孪生集成到他们的新生产设施中。在 Kaeser 的案例中，产品必须满足特定客户的需求，这大大增加了质量控制的复杂性。他们的压缩系统有相当多的参数需要为每个客户单独进行定制。更重要的是，根据环境的不同，Kaeser 的客户可以在空气和水冷却系统之间进行选择，并在他们的压缩机上添加干燥器或热回收系统。在数字孪生的帮助下，Kaeser 的员工可以在产品组装前确定准确的产品测试程序。一旦压缩机离开装配线，按下按钮即可启动测试程序。如果其余结果不符合要求的标准，系统会通知操作员手动调整压缩机参数。Kaeser也在工厂之外使用数字孪生系统，每一台销售出去的压缩空气系统也由数字孪生虚拟复制。这使得操作员可以监测每台压缩机的状态，从而远程检测潜在故障并及时维护。这大大延长了产品的寿命，提高了客户满意度，并降低了维护成本。缩短上市时间在豪华汽车的生产上，在质量方面不能有妥协的余地。另一方面，细致的质量控制可能相当耗时。因此，为了加快汽车开发流程，世界上著名的汽车制造商之一玛莎拉蒂与西门子合作，将数字孪生集成到其制造流程中。在西门子PLM 软件的帮助下，玛莎拉蒂工程师现在可以使用汽车虚拟副本中的数据来不断优化他们的开发。例如，评估车辆空气动力学的传统方法需要构建汽车的物理原型，并将其放置在风洞中。借助数字孪生，可以虚拟运行此类测试，从而显著降低成本，并允许对汽车的空气动力学进行更精细的实验。由于数字孪生的实施，玛莎拉蒂成功地将汽车开发所需的运营成本和时间降低了 30%。借助数字孪生，该公司还将车辆上市时间缩短了 16 个月。改善用户体验最初，总部位于巴西的农业机械制造商 Stara 旨在应用数字孪生来提高性能，并优化其农业机械的维护。在拖拉机和其他农业机械上安装了物联网传感器后，他们能够监测拖拉机的路径、速度、油耗和发动机状况。这使Stara能够预测机械故障，并延长设备正常运行时间。在利用数字孪生的优势来提高性能的同时，Stara 发现这项技术还可以优化农民对机械的使用。嵌入式物联网传感器现在可以收集天气和土壤特性数据，帮助农民确定种植作物的最佳条件。简化产品开发在轮胎制造公司中实施数字孪生，无需构建原型，即可促进产品工程和测试。除了缩短上市时间和减少开发成本外，消除物理原型还能让制造商和组织减少由原型浪费而引起的负面环境影响。更重要的是，事实证明，对于轮胎制造公司来说，数字孪生对简化与其他汽车公司的合作尤其有益。例如，世界领先的轮胎制造商普利司通现在使用数字孪生与其合作伙伴共享即将推出的产品的虚拟复制品，以获得批准。知名轮胎制造商米其林的数据科学总监也声称，数字孪生在构建高效合作生态系统方面具有巨大潜力，使组织能够无缝地相互共享开发数据。而米其林则使用数字孪生来测试各种轮胎设计。更具体地说，该公司使用这项技术来模拟潮湿路面上的轮胎行为，以确定最佳胎面花纹设计。西门子可以说是汽车行业最受欢迎的数字孪生技术提供商，其工程师也声称，可以模拟轮胎在不同路面和不同天气条件下的性能。最后的想法不可否认，数字孪生是制造业中的关键技术。它在创造价值、缩短上市时间、优化工厂设备和成品性能，以及提供洞察力方面的能力是任何其他解决方案都无法比拟的。随着成本的降低、供应商数量的增加，以及构成数字孪生的先进技术的可获得性的提高，集成数字孪生应该是全球制造商的下一个必然步骤。然而，同样值得注意的是，那些拥有高度复杂流程、优先考虑创新、改进或扩大产品范围的公司将从数字孪生中受益最多。不过，这项技术绝不便宜，也不易于实施，因为它通常需要对组织架构进行彻底改造，并对制造工作流程进行相当大的调整。（编译：iothome）

近日，广域铭岛旗下Geega工业物联网平台通过中国信通院组织的系统互操作检测，广域铭岛加入“工业互联网信息模型伙伴计划”（以下简称“信息模型伙伴计划”）。据悉，信息模型伙伴计划由工业互联网产业联盟组织，中国信通院等30家单位共同发起，重点围绕标准互认、评估评测、信息模型库建设、供需对接等开展工作，建设互联互通产业生态。作为为企业数字化转型提供数据支撑和智能化应用的关键基础，工业互联网信息模型能够实现信息的有效集成和便捷应用，有效降低信息应用成本，提高信息集成效率。工信部印发的《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》明确提出，要提升异构工业网络互通能力，建立多层级网络信息模型体系，实现跨系统的互操作。Geega工业物联网平台通过中国信通院组织的系统互操作检测，是信息模型伙伴计划推动标准互认、互联互通的重要一环，检测内容涵盖系统基础能力、信息建模及模型部署能力、互操作及应用服务、模型存储管理、安全可信5个方面。据了解，广域铭岛作为吉利工业互联网全球总部，深耕工业互联网领域，打造的Geega工业物联网平台，融合生产控制（OT）网络与信息技术（IT）网络，通过连接、镜像、融合、协同等特性，支撑上层工业软件应用，提供即插即用的设备连接能力、数字孪生镜像能力，以及产品全生命周期服务能力，为企业提供稳固的数字化转型基石。日前，工信部印发《工业互联网专项工作组2022年工作计划》，在其中的“网络体系强基行动”中提出，推动IT网络与OT网络融合、搭建工业互联网信息模型库等，以促进设备系统互联互通互操作。参与信息模型伙伴计划后，广域铭岛将与各伙伴单位保持紧密沟通，加强行业交流，合作推进标准统一研制，推动模型开发、开放共享及模型库的建设与应用，提升异构工业网络和设备互通、系统互操作能力等，共同建设互联互通产业生态。未来，广域铭岛将依托自身技术优势和行业生态资源，持续扎实推进工业互联网产业融合创新发展，全面赋能工业生产制造智能化升级，助推经济社会数字化转型与高质量发展。

作为物联网技术的一种，NB－IoT的发展被认为将给整个物联网产业的发展带来巨大的推动作用，甚至是变革性的作用。而这，将直接影响到我们每个人的生活——通过大量由NB－IoT参与塑造的应用场景。以智能家居、智能制造、智慧城市三方面试举一些例子：智能家居NB-IoT技术可用于智能家居、可穿戴设备、儿童及老人（老幼）照看、宠物追踪，以及其他消费电子等产品中，帮助企业塑造更好的商业模式，在这方面加强创新。NB-IoT技术支持海量传感器，包括大数据量和小数据量的信息传输都能支持。这使得有计算能力的设备能够便携化，大大促进了接入物联网的设备数量增长。智能制造NB-IoT技术与工业互联网、智能制造相结合，推动融合创新，实现对生产制造过程的监控和灵活、智能化的控制，让工业生产、农业生产、交通运输等领域都受惠于物联网的发展，并反过来促进物联网的进一步发展。智慧城市水、电、气等的智能计量，停车管理智慧化、环保监测信息化/智慧化，从一些领域切入，提升城市在公共服务和公共管理方面的能力，大幅降低这个过程的成本。基于NB－IoT和LTE技术，让城市照明、交运体系运转、环境监测管理等领域的工作更加智能化。凭借在成本、传输能力等方面的优势，NB－IoT通过规律的小数据传送实现某些公共领域的信息、环境监测，推动城市智慧化。

工业互联网产业联盟于2020年4月发布《工业互联网园区指南》，对我国工业互联网园区规划、建设和发展提供顶层指导。为进一步落实园区指南，联盟需求组与总体组牵头，联合28家单位，于2020年7月至2021年3月组织开展广泛对接与多轮次研讨，汇集工业互联网运用于工业园区、产业园区的应用场景，形成《工业互联网园区应用场景白皮书》（以下简称白皮书）。白皮书从园区场景需求引入，建立场景架构，并对场景架构各部分依次展开，介绍了多层级多类型的园区应用场景和典型案例，最终提出发展路径和发展建议。在白皮书编制过程中，得到来自政府部门、产业园区、工业互联网企业、制造企业、信息化软件企业、咨询机构、高校等多个领域的大量专家所提供的专业思路，编写单位给予大量内容素材及案例支持，国务院发展研究中心李广乾研究员、上海优也信息首席科学家郭朝晖、特斯联科技副总裁曹晓兵等专家悉心指导，对白皮书成稿提供宝贵意见，在此致以衷心的感谢。限于时间和能力，且工业互联网园区尚处于发展起步阶段，若有内容疏忽及考虑不周之处，请各位读者批评指正。

随着科技不断发展，新的加工制造工艺和制造材料在加速被发掘。就3D打印来说，正在改变眼镜的设计和制造方式，个性化定制、时尚的眼镜也将逐渐变得越来越普遍。生活中，有近视眼镜、太阳眼镜、墨镜、远视眼镜、护目镜......用来矫正视力、改善视力、保护眼睛或作为装饰等用途的各种眼镜产品，其是一种兼具保护与装饰的消费品。其中，国内近视人群基数庞大也加快催生眼镜千亿市场规模。随着科技不断发展，新的加工制造工艺和制造材料在加速被发掘。就3D打印来说，正在改变眼镜的设计和制造方式，个性化定制、时尚的眼镜也将逐渐变得越来越普遍。眼镜行业是一门历史悠久的行业，而现代意义上的眼镜是上世纪开始出现，随着科学技术不断进步发展，眼镜的种类及其创新应用亦愈发多样，如近视眼镜、远视眼镜、太阳眼镜、护目镜、墨镜、泳镜、夜视镜......从制作方面来看，眼镜是由镜片、镜框、镜腿等组成，镜片用料由天然水晶石发展到使用玻璃后，再到用有机材料制作的镜片，眼镜制作技术也有新的发展。得益于3D打印技术的迅猛发展及其创新应用领域不断扩大，3D打印眼镜市场增长快速。据SmarTech报告称，从2020年起以20%的年复合增长率增长，预计到2030年，3D打印在眼镜行业的年收入将达到22.6亿美元。3D打印设备企业、3D打印设备附件商、3D打印软件商、材料厂家和应用服务商等也竞相进入该市场，想要3D打印眼镜市场这块蛋糕。目前，3D打印眼镜并非镜片、镜框、镜腿都能打印，不是整幅眼镜，而是仅仅3D打印眼镜的镜框。镜片依然是通过传统方式加工制作，再把二者组装而成。那么，3D打印眼镜制作大体流程是怎样的呢?首先，借助3D扫描仪，客户的脸部进行扫描，之后再在计算机中创建3D模型。然后，利用3D模型调整参数，用于改变镜框的形状来为客户设计、定制个性化眼镜，同时客户也能根据个人喜好，选择不同的镜框样式。最后，将镜框模型发至3D打印机或者相关3D打印服务商进行生产即可。同传统工艺制作的镜框，3D打印眼镜的镜框，非常显著的优势就是契合度高，佩戴舒适，即通过3D扫描技术能准确的获取客户脸部相关数据，再根据采集的面部模型，有效地实现“量脸定制”，确保贴合客户面部。此外，还具有按需制作、减少库存、减少组装以及省成本、缩短交付时间等诸多优势。眼镜是一个非常大的市场，目前，国内外已经有不少企业借助3D打印技术在这细分领域进行了多年的深耕。回看国内，人口基数庞大，不同年龄阶段有不同的潜在视力问题，眼镜更换频次增加等，对眼镜产品功能性、个性化、舒适度等需求日益增加，国内3D打印眼镜市场规模有较大增长空间。当然，同3D打印不能替代传统制造业一样，3D打印眼镜目前也还只是眼镜市场的一个分支，3D打印眼镜的部分还较为单一，短时间来看想要完全取代传统眼镜加工市场是不现实的事情。但是，随着3D打印技术与智能化以及新材料、新工艺不断融合、交互发展，3D打印眼镜市场未来可期!责任编辑：姜华   来源： 智能制造网整理