环球疫情大盛行继续推进工业翻新，造成人们愈加依赖智能化和工业物联网（IIOT）。咱们不时在调整咱们对未来的展望，以思考更多远程上班形式，以及与人工智能更亲密的协作。咱们在去年制造业趋向中预测的关键主题，往年依然在列，并且排在前列，例如安保和预测性保养。工业开展的**要素也将继续施展关键作用，包含3D打印、大数据剖析和资源布局。
肥壮与安保
在环球肥壮危机的这些年里，员工安保继续占据中心位置，许多制造业企业正在调整其流程，以归入更好的安保措施。除了肥壮体系的新冠肺炎指南外，企业还开局在其系统中集成更先进的技术，以改善肥壮、安保以及总体上班条件。咱们开局置信咱们与协作机器人等机器的协作，并且网络监测设备正在集成到制造业的一切畛域中。安保控制或许很快就会智能口头，并且向熄灯制造转变的速度也会放慢。
熄灯制造
没有任何人类介入的熄灯工厂的想法曾经在许多地域成为理想。这种战略并不实用于一切类型的行业，因此这一趋向或许须要一段期间才干构成。人们依然对齐全智能化的工厂持审慎态度，其他人则担忧它对务工的影响。另一方面，行业专家以为，驳回熄灯制造只是期间疑问，是制造业继续开展的肯定趋向。
工业物联网的更初级用途
工业物联网正在开展，随着企业主意识到远程控制连网设备的价值，这种制造趋向将在 2022 年继续。工业物联网在运转、监控和评价制造系统方面施展着**作用，云计算和软件即服务 (SaaS) 的开展极大地裁减了其才干。工业物联网设备将普及制造业的许多畛域，包含质量控制、RFID 跟踪、仓库治理和物流、形态监测和预测性保养等。
人工智能、增强理想、虚构理想和机器学习
2022年的制造业趋向将更多地经常使用人工智能和机器学习等先进技术。人工智能和机器学习极大地提高了设备的性能，同时监控其性能和安保性。机器学习使系统能够放慢决策速度并增强质量控制，由于它建设在人工智能才干的基础上，可以自学如何更好地上班。与 CAD 建模一同，这些技术可以在设计和原型制造阶段节俭资金和期间，从而提高消费效率。
随着名目标远程协作变得越来越广泛，虚构理想 (VR) 和增强理想 (AR) 将在日常业务运营中施展更大作用。设计师和工程师可以从环球任何中央输入名目，启动改良，或将其展现给潜在客户。现场服务技术人员如今经常经过远程语音和AR疏导指令来协助客户启动基本保养。
大数据和报告
工业物联网还为制造商提供了大数据搜集和报告的好处，这是一个继续的趋向。大数据是指传感器不时监测制造流程而搜集的少量原始数据。机器学习可以对此启动剖析，但须要将其格式化为可了解的报告，以便于人类剖析。数据可视化工具或电子表格可以协助剖析人员评价实时数据，以便他们改良决策、提高消费效率和提高安保性。制造商可以看到更大、更片面的业务图景，使他们能够为未来制订更周全的布局。
预测性保养
咱们探讨预测性保养曾经有一段期间了，而 2022 年的制造业趋向将把它视为一个越来越受欢迎的配置。因机器异常停机而造成的典型财务损失最多可达50%，因此或许会有更多的制造商驳回预防性保养。如今，大少数现代工业设备都提供实时、准确的形态监测，以便继续测量和报告运转参数。经过剖析这些数据，可以提早布置保养，同时，假设出现任何异常优惠，形态监测也可以对关键部件收回警报。
3D 打印（增材制造）
3D打印或增材制造曾经在扭转商业格式，并有助于提高预测性保养的才干。将该设备作为制造网络的一部分，可以在现场打印一些交流整机并对设计参数启动必要的修正。这可以经常使用更少的资源更快地消费更高效、更牢靠的组件，从而提高消费劲、更大的设计自在度和更高性能的产品。可以打印各种各样的产品，从发起机整机到工具和玩具，甚至一些食品，因此3D打印必需会在2022年继续作为一种制造业趋向。
资源布局
随着公司越来越依赖可以集成到现有系统中的多配置运行，允许工业物联网的资源布局系统的趋向将继续下去。过去几年向咱们标明，要应答当今的疑问，必需对人力资源治理做出矫捷而有力的照应。治理人员将更多地依赖人工智能和机器学习才干来顺应这些不时变动的环境。在预测员工需求以及人力资源的许多其余方面时，未来的布局和战略将须要思考大数据。
从 B2B 到 B2C 的转变
疫情大盛行还促成了客户行为的扭转，封控迫使消费者在网上购置更多商品。加上包含资源充足和更高利润在内的起因，制造商自愿将市场战略从B2B转变为B2C。这种制造趋向将在
2022 年继续，制造商将其运营转向数字营销和更快地实现订单。随着人们对网络安保的日益担忧，在线客户包全和安保支付也将成为高度优先事项。
总之，新冠肺炎疫情的影响仍在继续，但 2022 年的制造业趋向将朝着更大的衔接性和机器协作、肥壮和安保方向开展。