工艺制造业对当今社会的影响不容低估。工艺制造是一种通过生物技术、制药和化学操作中使用的成分或原材料生产商品的生产方式，不同于离散制造。离散制造的特点是不同的单元生产。随着认知计算的应用和以人为本的需求，工业5.0 它将为过程制造业带来新的转型机遇，彻底改变化工、制药和生物技术制造业。了解这些措施的意义及其影响是非常重要的。首先，工业5.0 包括人们如何与机器人和智能设备一起工作。例如，班次间的沟通涉及到制造工厂的信息共享。今天，这主要是人与人之间的交流，但随着工业的5.0 机器人将使用物联网（IoT）帮助人类更好、更快地与大数据一起工作。以自动化和效率为重点的工业4.0 人的因素需要更多的体现。机器人经常从事危险、单调或重体力劳动，如在汽车工厂焊接或在仓库装卸重型材料。工业4.0 为工作场所带来更智能、更互联的机器， 工业5.0 此外，将这些认知计算能力与合作操作中的人类智能相结合。人性化工业4.0工业5.0 随着物联网的发展，所有的创新和智能制造应用，如计算设计创新，都出现了。在工业4.0 过程工业到来后，开始通过使用主要由网络物理系统组成的智能应用进行转型，并使应用实现机器和机器(M2M）互动。尽管这一演变集中在传感器和数据上，但它改变了工业生产过程，给大规模生产过程带来了更大的透明度。工业4.0 和IIoT 这个概念并非没有限制，因为它们主要关注M2M 自动化，没有意识到人为因素是性能改善不可或缺的创造性因素。机器只能进行编程活动，而人会带来创新和创造力。人类智慧在解决工厂可能出现的异常工况时，可以有更大的潜力，即使在可能涉及复杂和危险制造过程的情况下，人也可以发挥作用。了解人类潜能和问题解决能力带来的价值的过程制造商将在工业5.0 在崛起时获得更大的发展机会。将人从等式中移除会导致一些难以解决的问题。制造业发展的下一阶段是制造业发展的下一阶段， 使用IIOT 和人工智能（AI）机器辅助人类概念（machine-assisted human）。在实验室和研发领域，AI 它在这两个领域发挥了重要作用，并开始通过强大的认知能力来支持工厂车间的过程。关键是如何使数据对人有用，使人和机器能够作为团队协调工作，构建更强大、更灵活的系统。AI 该系统的一个重要应用是帮助加速药品制造等产品开发。AI 它可以帮助人们提供正确的数据来分析从实验到制造过程的各个环节的数据。从AI 获得并交付给人类进行数据分析的见解，可以减少制药所需的时间，降低成本。另一个例子是波音的空中力量协作系统，包括人工智能 控制的无人机可以支持载人飞机，从而增强实施空中军事任务的能力。这些增强人与机器协作的功能，描绘了机器辅助人类协作的新水平。工业5.0 它将支持技术的速度和准确性与人类的创造力和认知技能相结合。这将产生一个更强大、更具竞争力的系统。共存为探索提供了许多机会，包括新的和令人兴奋的工作，因为人们将摆脱无聊和单调的任务，而不是利用他们固有的认知技能给工厂带来更大的价值。工业5.0 甚至可能带来新的社会合同发展，更好地与工厂车间沟通。除了人与机器人之间的沟通外，还将有更多的机会以更实质性的方式与人合作，激活信息，促进灵活性、问责制，确保合规性。例如，以人为本的行动可以更好地应对不利事件，或帮助降低疫情等重大灾害的风险。出于上述原因，智能工厂流程管理不应低估工厂流程管理（PPM）等概念。一个安全高效的工厂最有效的运作方式，应该是由情景信息驱动的员工来运作，这个信息涉及到所有的物理过程。工厂流程管理满足的需求适用于任何类型的工厂，以及部署了多少物联网仪器和机器学习（ML）或者预测性维护无关。允许人类和机器在制造过程中的任何接触点摄取和分析知识都很重要。最重要的是每隔一段时间(如轮班或例行检查)从所有参与生产过程的人那里获取知识。这些数字捕获的信息可以实时传递给生产过程中的所有成员。从工厂车间到现场经理、实验室、值班经理、工艺工程师、生产经理，再到组织高层，整个链的每一个环节都是完全透明的，这意味着更好的决策可以实现。随着工业5.0 在制造环境中的应用，我们可以期待着看到这样一个场景：在生产工厂，将更复杂的任务分配给机器，就像我们现在说的“Alexa，播放音乐一样简单自然。很明显，人们(而非机器人)会继续使用工厂流程管理，并对其制造工厂的性能负责。这不是制造商能否从与机器人合作的员工中受益的问题，而是他们如何使用人工智能 为了促进人机交互的最佳结果，技术。能够持续发展的制造商，将是那些利用技术赋予人力，使其能够利用自己的才能和能力来提高生产力的企业。人们希望工业5.0能提供一个人与机器成功连接的环境。这将有助于应对未来制造业复杂性带来的挑战，包括通过优化的机器人制造技术增加定制，这将需要高度的合作。为了帮助团队更好地沟通，达到最佳效果，所有工厂职能部门都有更高的透明度、可靠性和可视性。以人为本的技术将使制造商提高质量、生产率、经济性和安全性。本文来源：先进制造业
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