近年來，物聯網、大數據和人工智能等技術快速發展，并衍生出多個行業的智能化應用，例如自動駕駛、智能制造、智慧醫療、智能交通等。基于數據分析和認知計算的技術正在影響我們的生活和工作方式，為企業提供了新的競爭優勢。

　　在制造業中，人們的工作方式開始改變，在信息化技術的支持下，雇主能夠與工人、客戶以及供應商進行緊密互動，使得制造過程更協調。工廠獲得大量數據之后，通過人工智能的方法，例如計劃、推理和學習，最終獲得最好的決策見解。

　　目前主要的認識技術包括機器學習、計算機視覺和語言的認知等。語言認知能理解和生成人類語言，以便利用書面和口頭方式加速與機器的交互。而機器學習可以從數據中學習而自動化診斷，無需精確編程。還有計算機視覺，可以從一系列圖像中挖掘、評估和理解有用信息。

　　這些技術使得機器能夠理解人類行為，并能接手人類工作的一部分。通過認知計算機提供的信息，制造商可以及時決定行動方案，最終實現最優的生產管理。

　　制造業的數字化未來趨勢

　　未來幾年工業將走向數字化，而物聯網是主要推動力之一，物聯網設備將會激增，數量會超過100億。而圍繞著這些設備，如何創建數據分析，改善我們的業務和生活是至關重要的的事情。

　　由于傳輸大量數據，傳統計算將難以跟上。處理如此大規模的數據，必需采用認知計算這樣的技術，以便管理、評估和改進信息。認知計算是制造業向數字化轉型的一部分，采用新技術可以分階段完成，認知計算也適合這種形式。

　　未來工廠里對設備的管理是通過傳感器連接和分析，從設備和生產線上獲取各種各樣的數據，并通過認知理解來改善勞動力和能源等資源分配，最終提高性能效率并減少不必要的停機時間。

　　認識計算將在未來制造業中起到關鍵作用，例如基于機器學習的機器人將會成來未來工廠關注的一個重點領域。工業機器人的銷量已經證實了未來的方向，而智能機器人配備了傳感器，易于編程，有人工智能技術的加持下，將變得更聰明，更具響應性和自主性。

　　認識計算帶來深刻改變

　　工廠希望能夠快速響應市場的變化和客戶的個性化需求，因此需要提高生產的自動化和靈活性，新一代智能機器人對于柔性化生產非常有利。不久的將來，隨著機器人的功能升級，以及成本的進一步下降，智能機器人將會在小型工廠中廣泛采用。

　　多年來，人們一直在研究用計算機模擬人類大腦的工作方式，從過去的可編程系統到現在的認知系統，利用數據挖掘、模式識別和語言認識等自學習算法。認知計算也可以幫助實現靈活的自動化，例如通過自動檢測可以預測和改善維護，防止意外停機。

　　先進的人工智能技術給制造業帶來巨大的提升，利用機器視覺認知檢測有缺陷的部件，在設備運送到市場之前進行處理，保證產品的良品率。無論是智能機器人、還是視覺檢測，計算機系統的認知處理都是關鍵。

　　如果將超級計算機添加到制造設備中，它可以使用采集到設備中傳感器的信息，并對電機或軸承故障等事項進行預測分析，利用機器學習算法更容易尋找系統性能和動作中的故障。