制造业数据量爆炸式增长！5G如何助力？2030年竟需2200万个5G设备？
随着越来越多的设备接入“智能工厂”，制造业企业所产生数据的规模正急剧扩大。企业们已经意识到，配备先进物联网系统后，一条生产线每日能产出高达70TB的数据量，这一对海量数据传输的需求，也催生了5G技术的迅猛发展。5G技术以其几乎零延迟的速度和无线连接的特性，为快速制造环境带来了空前的灵活性。据最新预测，到2030年，制造业至少需要2200万个5G设备，这也解释了为何在过去五年中，“5G”一词的网络搜索量增长了1660%。[]趋势二：通过运用“预测性维护”方法以及数字孪生技术（Twin），旨在降低生产过程中出现的错误情况。
在制造业领域，设备出现故障往往带来巨大的经济损失，比如石油工厂的压缩机一旦发生故障，每天可能损失100至200万美元；而计划外的停工每年则可能给制造商带来高达500亿美元的损失。然而，通过将物联网技术与大数据分析有效结合，我们能够非常精确地预测这些故障的发生。数据显示，“预测性维护”能够显著降低停机时长，降幅达到30%-50%；同时，它还能有效延长设备使用寿命，提升幅度在20%-40%之间；此外，还能大幅削减生产成本，降幅超过30%。目前，美国有高达35%的大型制造企业引入了“预测性维护”技术，其中空客公司便是这一技术的早期采纳者之一。在2022年，空客与通用电气携手，共同实施了依托人工智能与机器学习的先进预测性维护软件。该软件旨在预判飞机部件的潜在故障，并据此及时进行维修或更换，从而提升飞行安全水平及企业的经济效益。值得注意的是，在过去十年间，“预测性维护”这一概念的网络搜索量激增了400%。（如下图，图片来源：网络）
智能工厂的又一关键子趋势涉及数字孪生技术，这一技术能够通过模拟虚拟实体的数据驱动行为，进而对制造对象的决策产生影响并制定相应策略。“数字孪生”涵盖的领域广泛，既可以是单一部件，例如汽车轮胎，亦可以是整个产品，比如包括所有子系统和数千个部件在内的整辆汽车；它还可以指代整个制造流程，例如由众多装配线和零件商店组成的工厂。其应用范围同样广泛，从基于设计对产品寿命进行预测，比如对飞机喷气发动机寿命的预估，到通过模拟和假设分析，对整个工厂的生产运营进行管理和优化。在过去的五年间，对于“数字孪生技术”这一领域的关注度显著提升，其网络搜索量膨胀了280%之多。（如图所示，图片源自网络。）
下图：西门子的数字孪生喷气式发动机（图片来源：网络）
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趋势三：微型工厂（）应运而生
新冠疫情的广泛传播同样对生产商的生产模式产生了影响，这一观念上的转变催生了“微型工厂”的诞生与成长，这种工厂规模较小、结构高度模块化，并且充分利用了人工智能、大数据等先进技术，旨在实现“超自主制造”。制造商借助“微型工厂”这一模式，能够应对小零件的生产需求，并且能够迅速调整生产线来组装新型号产品，这样不仅增强了企业应对市场变化的“弹性”和“机动性”，还显著减少了潜在的经营风险。
2020年，一家名为“到达”的电动汽车制造初创企业，与知名汽车品牌现代汽车达成了价值1.1亿美元的协议。同时，该公司还从UPS手中接到了1万辆电动货车的采购订单。借助其位于交货点附近的微型工厂，“到达”公司能够高效生产这些货车，显著缩短了产品上市周期。此外，其生产成本仅为传统工厂的一小部分。该公司宣布，到2026年将在全球建立1000多家微型工厂。
图中展示的是“到达”公司旗下的微型工厂，该工厂正在生产电动货车，（信息来源于：网络）。
趋势四：增材制造（ ）成为主流
尽管3D打印技术起初只是众多制造商尝试的对象，然而如今它已经演变成一种广泛采用的降低成本手段，适用于多种制造作业。以庞克赛车系统（Pankl）为例，这家汽车和飞机机械系统制造商运用3D打印技术定制夹具，其生产速度是传统加工方法的48倍，成本却低至其12分之一。曼特公司，一家专注于为钢制工具提供3D打印设备的初创企业，在其官网上宣称，其技术实现了交货时间缩短80%，生产成本降低50%。近期，3D打印技术在金属制造业中的应用日益广泛。据预测，到2028年，金属3D打印市场的年复合增长率将达到19.5%，市场规模预计将扩大至116亿美元。
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图中展示：位于圣地亚哥的林波假肢和矫形器企业，对截肢患者的肢体进行数字化扫描，随后利用3D打印技术，在极短的时间内完成假肢的制造，其费用仅为传统假肢的十分之一左右。（信息来源：网络）
下图中展示的是运用3D打印技术，每月产出数千顶定制款自行车头盔。这些头盔不仅能够完美适配骑行者的头部轮廓，其抗撞击能力更是超过了现行安全规范25%。此外，这些头盔是以热塑性聚氨酯（TPU）和碳纤维为原料的特殊聚合物所制成，重量比传统材料减轻了20%。即便在极端温度条件下，从-30°C到70°C，这些头盔依然能够保持其强度不变。（图片来源于网络）
趋势五：制造商的核心人才策略集中在提升薪酬水平以及实施“技能再教育”计划，这两个方面。
德勤近期的一项调研指出，预计到2030年，美国制造业将面临210万技术工人的短缺问题。调研发现，有高达38%的高层管理人员认为，在2022年，招聘新员工是生产部门最为紧迫的任务。然而，这一任务正日益变得棘手，近四分之三的受访制造商透露，他们在2022年将工资水平平均上调了3%以上。图表显示，2021年关于“劳动力短缺”的网络搜索量显著上升。 （图片来源：网络）
与此同时，制造商也在加倍努力重新培训他们的员工队伍。德勤的调查结果显示，有31%的受访者认为留住员工至关重要，另外13%的受访者则强调技能再培训的重要性。特别是年轻员工，他们更倾向于留在那些提供技能再培训机会的企业。这是因为随着人工智能和机器人技术的广泛应用，制造业员工所需的技能组合将发生显著变化，例如，对以体力劳动为主的重复性工作需求将减少30%，而对技术型技能的需求将增加超过50%，对领导力以及高级社交和情感技能的需求也将提升30%（数据来源于麦肯锡）。
下图：“再培训”的网络搜索量在过去5年激增了181%。
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