最初，大多数国家开始认真考虑在Covid-19-19- pandemia期间制造和自动化的复发的作用，这些国家严重干扰了国家之间的国际供应线。但是，由于Covid-19，许多公司已经通过多个制造点和较短的供应线实施了稳定性，而不是返回高薪国家。如今，情况更糟，因为诸如关税和地缘政治之类的保护主义迫使组织在昂贵的国家考虑劳动，其中许多国家已经空了数十年。突然关税引起的不确定性导致了重新审查，在该审查中，制造后流得到了优先排序，这是可能的。对于许多行业来说，除非Ang价格会大幅上涨，否则它将非常昂贵，不幸的是，它将再次推动通货膨胀或降低经济。岸上的生产首先是由于使用廉价劳动力和监管制造业较少的监管中国，印度，墨西哥和东欧等行业。从那时起，整个生态系统就在这些国家形成，并且将无法在没有经济障碍的情况下迅速返回。决定生产是否可以流动的因素很多。自动化成本对于确定高工资是否可以继续工作并降低人工成本很重要。足够的资源和技能也是关键。其他重要方面包括用于本地制造业，环境调节的投入材料成本以及有效成本产品所需的组成部分和技术。特别是在美国，关税将增加许多当地工作材料的成本。工厂已经雇用数千名工人生产商品的想法是过去的遗产。如今，为将来的工厂（通常称为工厂4.0）制定了标准，以确保现代，自动，互动和灵活的生产线。大多数因子E具有某些形式的自动化，尤其是在自动化行业中。自动化行业的电子会议和焊接机器人的接送机和焊接机器是成功的两个惊人例子。但是，电子制造业中的一个主要挑战是收集经常发生制造商的非标准或不规则组件。这些组件使插入机的处理和准确放置，尤其是随着电子设计变得更加复杂并且不规则组件的差异增加。在其他行业中，许多集会活动仍然需要制造，并且当前的自动化技术无法解决这些任务。人形机器人可以在未来的工厂中发挥重要作用。其他一些主要挑战包括各种中断，例如劳动力短缺，当前的技术限制以及生产线上昂贵的停机时间。通过自动流程提高组装线的效率，并提供TheFactory 4.0能够快速重新配置生产线，能够消化制造和工业流程，创造一个制造环境，在该环境中，系统可以独立地交换信息，贡献和控制。在智能工厂中，机器，设备和系统相互连接，从而实现实时数据收集，高级分析，可预测的维护，数字双胞胎和自主决策。解决劳动力不足或重复经济的高昂成本是自动投资的主要驱动力。还需要考虑改善培训和技能的计划，不仅要为熟练的工人提供所需的职责，还需要确保工人拥有必要的专业知识。在这里，使用生成AI被视为潜在的促进因，不仅可以降低成本，还可以防止事故和机械损害。为了描述这一点，佐治亚大学的研究人员开发了一种新的虚拟reaLity（VR）空间称为VR Co-LAB，可帮助人们更好地使用机器人。在最近的一项研究中，VR Co-LAB数字训练员工对可回收物进行拆卸，而不会损害材料并学习如何防止与机器人的伤害和碰撞[1]。为了帮助公司降低自动化的初始成本，Robot-As-A-Service（RAAS）是类似于软件即服务（SaaS）的业务模型。 RAAS允许组织通过订阅或租金计划访问机器人技术，使其能够部署，管理和测量其更灵活和有效的MGA机器人技术。 RAA用于自动重复的任务，包括仓库管理，客户服务和复杂操作。管理运营管理（MOM）和工业互联网（IIT）更改制造业，IIOT支持数据收集和数据审核，以优化孕产妇的流程。妈妈涵盖了广泛的活动，包括计划，调度和质量管理。同时，iiot f有关连接设备和系统以从研讨会和ACT收集实时数据的OCUSE。将IIOT纳入MOM系统可提供更高的效率，可预测的维护，改善的质量控制和更好的供应链管理。人工智能和机器研究可以识别可能导致这些手段的轻度异常，从而使制造商能够在失败导致昂贵的停机时间或损坏之前修复它们。此过程称为不可预测的维护，需要从机器启动的传感器中恒定的数据流，以及数据和其他信息来源的持久性，例如维护记录，故障事件，检查记录和工程图表，以进行一般监控。可预测维护中的AI可以识别传统数据分析和状态监控不容易检测到的模式和异常。此外，它可以使用反馈循环来改善随着时间的推移。例如，Sensee预测维护是一个基于云的软件平台具有人类观念的Ombines AI自动生产Maki的行为模型，该模型以研究机器数据并预测潜在的故障。它与机器无关，并且使用现有数据或新安装的传感器包含在任何所有权，系统或数据源中。密矿用于各种行业，包括纸浆和纸质，金属和采矿以及制造业，以提供维护维护，从而最大程度地减少计划外的停机时间和相关成本。西门子还提供了生成性AI的能力来进行维护和直观的对话[2]。工厂中的自动化需要机器，传感器和计算平台之间的通信，通常称为IIOT。传统上，通信是通过基于以太网的协议来实施的，例如Profinet，PowerLink，Ethercat，以太网/IP，SERCOS III，CC-LINK IE和MODBUS TCP。但是，无线协议包括Wi-Fi，蓝牙，Zigbee，Wirelesshart和Lorawan在现代工厂中越来越多地实施以减少E安装和维护成本，启用可以快速移动到工厂地板的设备，并促进机器和流程的访问和控制。它可以改善所有者的管理和实现不可预测的维护的关键。此外，无线技术也适合收集和控制实时数据。但是，在无线系统中，安全和干扰是主要问题，但可以通过仔细的计划来解决。为了进一步促进工厂自动化，越来越多地考虑5G为机器人和自动化带来好处，包括实时沟通和提高运营效率。高带宽，低潜伏期和可靠性是为苛刻的工业应用提供的PEXTRA。通过使用AI和机器研究，IIOT使用大量数据，从而使5G速度和基本要求的容量。 5G网络的高带宽和低潜伏期支持更高级，更准确的自动活动，包括使用ROBOTS和无人机，以及机器，过程和自动化系统的遥控器。远程操作还减少了在危险环境中对人类工作的需求。 5G还支持快速的机间通信，提高效率，并通过在产品批次或类型之间移动以最小的延迟来快速响应生产需求。 5G可以轻松覆盖各种各样的地方，并将智能工厂连接到其MGA供应链和物流。私人5G超过工厂和工厂，因为它提供了更大的可靠性，控制和安全性。 5G可以轻松覆盖大面积，并将智能工厂连接到其供应和物流连锁店。接纳的5G网络提供了专用的连接，可确保高性能和可靠性，因为制造商允许更好地控制网络参数以优化性能。但是，对于许多组织而言，建立5G专用网络的主要特征是这些网络与公共网络隔离，从而提高了安全性并降低了网络攻击的风险，随着威胁水平不断上升和国家支持的网络攻击，越来越重要的考虑因素。增材制造成为制造业中的各种技术。它非常适合过时的零件的原型制造和制造，但是随着技术的增长，它进入了工业应用中更基本的过程。在电子产品中，它可以创建3D组件，例如天线，而天线无法使用传统方法来实现。为了描述这一点，这家意大利自动化公司正在与参与数字添加剂制造业的几家国际公司合作，这将其技术带入了需要负担得起且易于使用的高级自动化的新市场领域。例如，Cead使用与其Flexbot系统集成的逗号机器人臂的技术来帮助世界各地的公司通过提供3D打印来改变其制造过程大格式热塑性复合材料。昏迷还与冷喷雾技术的全球领导者Titomic合作，使用新的高性能材料来实现大规模的添加剂制造，涂料和维修[3]。在另一个例子中，昏迷和Prima添加剂合作提供了双层激光覆盖创新，以生成高速，自动的制动器制动系统的制动系统[4]。昏迷客户可以以类似的，重复的需求结果，材料使用材料，减少浪费并提高整体生产率。添加剂制造超出了电子制造，涵盖了几乎所有行业，并且在材料和过程方面迅速发展的领域。该技术可以打印小部分以及大部分格式，例如船体，自动零件或表面涂料。综合供应链不仅包括工厂，还包括库存管理和原材料和商品的仓储，以及计划成品。自动仓库对于促进智能工厂内外的库存移动很重要。这些仓库高度依赖机器人技术，尤其是自动移动机器人（AMRS），可以在整个设施中携带零件和货物。 AMR也可以连接到自动化系统，以选择最小或没有MANU -MANU输入的所需组件。无线通信，例如5G，Wi-Fi Halow，Bluetooth和Lorawan对于启用AMR很重要。这些机器人已经是低潜伏期，准确的定位，障碍物发现，避免碰撞和快速重新穿线。小型模块化工厂和区域仓库可以为关税趋势，地缘政治干扰，大流行病或自然灾害提供解决方案。在不久的将来，智能工厂准备好利用机器人和自动化软件和系统来提供重新配置的全自动工厂和供应链，并以最小的LAbor的需求。尽管自动化解决了当前的制造和物流劳动力短缺，但它可​​能几乎不会导致工作增长。关税和主权问题驱动的回报流程需要降低自动化和机器人技术在大量经济水平上的成本。国际机器人联合会（IFR）预测，物理，分析和生成AI的使用将扩大，从而使机器人能够更好地执行不同的任务。例如，Analytical AI允许机器人处理和研究大量传感器数据，以管理许多类型，小批处理产品以及公共环境中缺乏理智的差异和缺乏。物理AI允许机器人在虚拟环境中训练自己，并根据经验而不是编程进行训练。生成的AI将允许将无缝的机器人集成到人类环境中，并保留查询信息，调整和程序。虽然IFR发现人形机器人目前是仅限于在工业制造中执行单一用途活动，但他们看到了人形机器人在物流和仓储中的潜力，尤其是在解决了与成本有关的问题和复杂性的情况下[5]。其他报告预测，人类机器人的数量将在十年或二十年内到达这条公路。关税和数字主权正在推动对制造和供应链物流中自动化和机器人技术的需求，这驱使国家推迟。但是，由于发达经济体的材料和制造成本很高，如果没有大幅上涨，这通常是不可能的。在工厂的明智确认中，自动化和机器人技术被视为主要驱动力推动回流，解决主权和关税问题，并消除成本和缺乏劳动力。为了描述可能导致自动化技术的潜在损害，只有空间证实了使该空间wa的第一个卫星在威尔士完全开发的S成功推出了。不间断的On-On-On-Orbit制造显示旨在显示在独特的空间环境中制造高级材料的可行性[6]。