什麽是智能工廠？

發表時間：2022-12-14

什（shí）麽是智能工廠？

顧名思義，智能工廠是……智能（néng）的。智能工廠是機器、通信機製和計算能（néng）力的互連網絡，是一個信息（xī）物理係統，它使用人工智能 (AI) 和機器學習（xí）等先進技術來分析數據、驅動自動化流程並隨時學習。

智能工廠和智能製造（zào）是被稱為工業 4.0 或第四次工業革（gé）命的技術變革的一（yī）部分（fèn）。前三次工業（yè）革命中的每一次都誕生於一種創新的新技術，它（tā）徹底改變了葡萄视频工作和製造商品的方式：即蒸汽（qì）機、裝配線和計算（suàn）機（jī）的力（lì）量。今天，第四次（cì）革（gé）命（mìng）是（shì）由數字（zì）化轉（zhuǎn）型和智能自動化驅動的。

適（shì）應不斷變化的世界的智能工廠

在過去幾年中，企業領導者越來越明（míng）顯地認識到，數字化轉型是希望在 2020 年代（dài）具有競（jìng）爭力和彈性的供應鏈（liàn）和製（zhì）造業務的當務之急。疫情進一步暴露了全球供應鏈薄弱環節和行業脆弱性。《福布斯》雜（zá）誌的（de）一篇文（wén）章重申了這一點，稱“COVID-19 向世界展（zhǎn）示了製造業應該已經知道的事情。傳統（tǒng）的供（gòng）應鏈和製造生態係統（tǒng）正在失敗，我（wǒ）們需要轉向適應性更強、更敏捷、完（wán）全數字化的解（jiě）決（jué）方案。”

消費者的期望也有助於智（zhì）能工廠（chǎng）技術和未來工廠的發展。被稱為亞馬遜效應的（de）消費者對次日送達的需求一直在穩步快速增長。根據《企業家》雜誌 2019 年的報道，“無論好壞，美國經濟和全球經濟都處於亞馬遜效應的陣痛之中。電子商務供（gòng）應商承受著與亞馬遜的速度和效率相匹配的越來越（yuè）大的壓力，而且沒有證據（jù）表明消費者的期望正在放鬆。” 這種趨勢是對智能工廠技術需求不斷增長的一個主要因素，因為過時的係統證明無法滿足跟上這一現象所需的物流和倉（cāng）儲能力規模。

製造商和供（gòng）應鏈經理在努力減少（shǎo）對國際合作夥伴的依賴時麵臨進（jìn）一步的風險和運營中斷。按需製造和虛擬庫存等智能工廠解決方案當然可以最大限度地減（jiǎn）少對海外供（gòng）應商和（hé）製造商的依賴。然而（ér），正如《哈佛商業評（píng）論》在 2020 年的一（yī）篇文章中指出的（de）那樣（yàng），將製造業帶回美國說起來容易做起來難 “製造商已經求（qiú）助於專家和分（fèn）包商，他們隻專注於一個領域——甚至這些專家也不得不依賴許多其他領（lǐng）域。正如世界已經開始依賴不同地區（qū）的鐵礦石或鋰金（jīn）屬等（děng）自然資源一樣，它也變得依賴於這些專家所在的地區。” 增加國內製造當然可（kě）以降低成本（běn）和供應（yīng）鏈風險，但並不一（yī）定會消除對海（hǎi）外合作夥伴（bàn）的需求，也不一定會減少（shǎo）供應鏈中的環節總數。因此，采用數字工廠技術（shù）來（lái）優化效率和可見性比以往任何時候都更加重要。

智能工廠如何運作？

葡萄视频經常談論自動化流程，就好像它們是智能（néng）工廠所獨有的——然而自（zì）動化和機器人技術（shù）已經在製造（zào）業務中使用了（le）幾十年。許多傳統工廠在其運營的各個部分都使用自動化（huà）機器，例如（rú）條形碼掃描儀、相機和數字化生產設備。但（dàn）這些設備並沒有相互連接。傳統工廠中的人員、資產和數據（jù）管理（lǐ）係統都相互隔離運行，必須（xū）持續進行人工協（xié）調和集成。

智能數字工廠通過將（jiāng）機器、人員和大數據集成到一個（gè）數字連接的生態係統中來運作。智能工廠不（bú）僅整理和分（fèn）析（xī）數據，而且實際（jì）上從經驗（yàn）中學習。它解釋數（shù）據集（jí）並從中獲（huò）得洞察力，以預測趨勢和事件，並推薦和實施智能製造（zào）工作流程和自（zì）動化（huà）流程。智能工廠通過不斷的程序改進來自我糾正和自我優（yōu）化——它（tā）可以教會自己（和人（rén）類（lèi））變得更有彈性、更有生產力和更安全。

智能工廠的結構

智能工廠的基（jī）本結構（gòu）可以大致概括為三個步（bù）驟（zhòu）：

1.數據（jù）采（cǎi）集： 人工智能和現代數據庫技（jì）術允許在（zài）企業、供應鏈和世界範圍內管理和采集不同的有用數據集。通過傳感器和網關，工業物聯網 (IIoT) 允許連接的機器將數據收集到係統中。通過無數其他數據門戶，人工智能係統可以編譯與績效、市場趨勢、物流或任何其（qí）他（tā）潛在相關來（lái）源相關的數據（jù）集。

2.數據分析： 機器學習和智能業務係（xì）統使用高級分析和現代數據（jù）管理（lǐ）解決方案來理解收集到的所有不同數據。IoT 傳感器可以在機器（qì）需要維修或保養時發出警告。可（kě）以匯編市（shì）場和運營數據以發現機（jī）會和風險。可以隨著時間的推移研究工作流程效率，以優化性能（néng）並根據需要自動更正。事實上，可以比較和分析的數據集呈現出幾乎無限的組合可能性，可為數字工廠優化和供應鏈預測提供信息。

3.智（zhì）能工廠（chǎng）自動化： 數據采集和分析完成後，工作流程就會建立起來，指令會發送到係統內的機器和設備。這些設備可能位（wèi）於工（gōng）廠的四壁之內，也可能位於供應鏈中物流或製造環節的（de）遠處。智能工作流程和流程不斷受到監控和優化。如果新聞報道警告對某種產品的需求激增，則（zé）可以指示 3D 打印機工作流程提高該產品的生產（chǎn）優先級。如果原材（cái）料運輸延遲，可（kě）以（yǐ）輪換庫存緩衝以消除任何中斷（duàn）。

智能工廠的（de）好處

許多企（qǐ）業的供應（yīng）鏈運營和係統幾十年來基本沒有改變。但是（shì），由於消費者的（de）期望和經（jīng）濟不確定性處（chù）於曆史（shǐ）最高水（shuǐ）平，供應鏈（liàn）經理需要（yào）能夠提供可衡（héng）量的顯著收益並能夠迅速帶來收益的解（jiě）決（jué）方案。據《福布斯》雜誌報道，2017 年隻有（yǒu） 43% 的製造商正在實施（shī）智能工廠（chǎng）計劃。到 2019 年，其中 68% 的人做（zuò）到了。對於投資於數字化轉型（xíng）和智（zhì）能工廠（chǎng）解決方案的公司而言，有可能獲得顯著（zhe）的商業利益，包括：

生產力和效率： 縱觀（guān）其（qí）曆史，製造業一直主要是（shì）關於反應——觀察已經發生的事件或趨勢，然後在事（shì）後（hòu）嚐試將業務（wù）引向不同的方向。智能工廠技術旨在減（jiǎn）少對反應（yīng）性實踐的（de）需求，並將供（gòng）應鏈管理轉變為更具彈（dàn）性和（hé）響應性的模式。使用預測分析和大數據分析可以識（shí）別和實施優化流（liú）程。即時庫（kù）存管理，準確的需（xū）求預測和提高上（shàng）市速度是（shì）智能（néng）工廠帶來的一些效率優勢。在數字洞（dòng）察力的增強下，在智能工廠工作的人們也能夠簡化（huà）他（tā）們的工作，從而提高運營（yíng）的（de）整體（tǐ）生產力。在他們 2019 年的智能工（gōng）廠研究中，德勤告訴葡萄视频， “在投資智能工廠（chǎng）計劃後，公司在製造產出、工廠利用率和勞動（dòng）生產率等領域報告了高達 12% 的收益（yì）。此外，到 2030 年，擁有智能工廠的製造商的淨勞（láo）動生產率可能會超過（guò）傳統工廠 30%。”

可持續性和安全性：消（xiāo）費者越來越願意為他們知道（dào）使用對社會和環境負責的方法采購和製造的產品多花一點錢。現代智能工廠技術使企業比以往任何時候都更容易發現（xiàn）和實施更多綠色、安全和對社會負責的製造（zào）實踐（jiàn）的機會（huì）。智能（néng）工廠（chǎng）經理可以使用區塊鏈和 RFID 傳感器等數（shù）字創新來確保所有材料和用品的無可辯駁的（de）來源和質量控製——即使來自供（gòng）應鏈（liàn）中（zhōng）最遙遠的環節。在離家更近的（de）地方，國際自動（dòng）化學會報（bào）告機器（qì）人和自動化設備可（kě）以幫助減少或消除導致工傷的五個主要（yào）原因中的（de）三個。

產品質量和客戶體驗： 就像孩子們的電話遊戲一樣（yàng），傳統（tǒng）製造商通常很難確保他們的指令（lìng）被其供應鏈中的低（dī）級供應商和製造商準確接收和遵循。在智能工廠中，智能（néng）工廠中（zhōng）的雲連接和端（duān）到端可見性為製造過程的所有層級帶來實時洞察和建議。快速（sù）定製和（hé）響應不斷變（biàn）化的趨勢的能力（lì）意（yì）味著產品（pǐn）緊跟客戶需求。係統數據的高級分析可以快速（sù）發現弱點或需要改進的地方。這（zhè）會提高市場競爭力，改善產品評論，並減少代價高昂的退貨或召（zhào）回。

智能工（gōng）廠技術

智能工（gōng）廠技術非常靈活。隨著數字化轉型計劃在（zài）企業中的興起，幾乎可（kě）以根據需（xū）要進行擴展、修改和調整。

雲連（lián）接： 無論是公（gōng）共雲、私有雲還是混合雲，雲都是智能工廠中所有數據和信息流動的管道。業務範圍和全（quán）球雲連接確保業務的每個（gè）領域都使用實時數據運行，並且可以（yǐ）立即（jí）查看供應鏈（liàn）中所有連（lián）接（jiē）的資產和係統。
人工智能： 使用（yòng）集成（chéng）人工智能技術的操作係統具有速度、能力和靈活性，不僅可以收集和分析不同的數據（jù）集，還可以提供實（shí）時洞察和響應性建議（yì）。智能（néng）工廠內的自動化（huà）流程和智能係統通過人工智能不斷（duàn）優化（huà）和通知。
機器學習：機器學習為智能工廠帶來的最有價值的好處之一是它進行高（gāo）級預測性維護（hù）的能（néng）力（lì）。通過監控和（hé）分析製造過（guò）程，可以在（zài）係統故障發生之前發（fā）出警報。根（gēn）據情況，可以進行自動維護，或者（zhě）在必要時建議進行人工幹預。
大數據： 強大的大型數據（jù）集允許在智能工廠中進行預測和高級分（fèn）析。企業早就了解大數據（jù）的戰略價值，但直（zhí）到最近，還常常缺乏有效（xiào）利用大數據所必需的係統。供應鏈和智能工廠的數字（zì）化轉型為企業利用大數據洞察力進行優化和創新開辟了廣闊的天地。
工業物聯網（wǎng） (IIoT)： 在智能工廠中，當設備和機器配備唯一標識符並能夠發送和接收（shōu）數字數據時，它們就構（gòu）成了 IIoT 網絡。現代（dài）機器可能已經擁有數字門戶，但即使是幾十年前的模擬（nǐ）機器也可以安裝 IIoT 網關設備，以加快速度。從本質上講，從設備發送的數據報告其狀態和活動，而發送到設備的數據控製（zhì）和自動化其操作和工作流程。
數字孿生：機器或係統的精（jīng）確虛擬複製品成為其（qí）數字孿（luán）生。它允許（xǔ）以（yǐ）最小（xiǎo）的操（cāo）作風險實現最大的創新（xīn）和創造力。數字孿（luán）生可以被推到極（jí）限，以多種虛擬方式重新配置，或在現有係統中測試其兼容性——所有這些都不會在物理世界中產生風險或資（zī）源（yuán）浪費。
增（zēng）材打印（yìn）：也稱為3D打印，它允許（xǔ）智能工（gōng）廠使（shǐ）用智（zhì）能自動化進行按（àn）需生產（chǎn）。這在供應鏈意外中斷或產品需求突然出（chū）現時尤為重要。但即使是在照常營業的情況下，虛擬庫存也可以通過允（yǔn）許及時製造而大大減少風險和浪費。
虛擬現實 (VR) 和增強現實 (AR)： 2019 年，Assembly Magazine 將 VR 可穿戴設備在智能工廠中的一些應用描述為“能夠將環境條件（jiàn）、庫存水平、過程狀態、裝配錯誤數據、利用（yòng）率聯（lián）係起來，以及（jí）以上下文相關的方式（你看或走的地方）的吞吐量指標。” 這種身臨其境的感官體驗讓用戶可（kě）以（yǐ）利用來自任何地點或時間點的實時數據來（lái）增強他們的自然感官——從而暢通無阻地了解工廠狀態。
區塊鏈： 幸運的是，隨（suí）著智能工廠技術的進步，安全解決方案也在與時俱進。區塊鏈在供應鏈中有許多應用，從與供應商創建“智能合約”到跟（gēn）蹤（zōng）貨物來源和整個供應鏈流程的處理。在智能工廠中（zhōng），區（qū）塊（kuài）鏈對於管理（lǐ）整個企業對連接資產和機器的（de）訪問特別有用——保護係統的（de）安全性和這（zhè）些設備所持有記錄的準（zhǔn）確性。
現代數據庫： 內（nèi）存數據庫和現代（dài） ERP 係統是工業（yè） 4.0 以及所有智（zhì）能（néng）工廠和智（zhì）能供應鏈解決方案背後的“大腦”。推動（dòng）傳統的、基於磁盤（pán）的（de）數據庫——通常遠遠超出其限製——以跟上運行智能工廠和現代供應鏈所（suǒ）需的複雜數據管理和分析（xī）功能。

實現智能工廠轉型

2020 年為全球企業帶來了巨（jù）大的顛覆和運營風險。在 COVID-19 之前，德勤 2019 年對 600 多名（míng）製造業高級管理人員進行的一項調查報（bào）告（gào）稱，86% 的人認（rèn）為在未來五年內，“智能工廠計劃將（jiāng）成為製造業競爭力的主要（yào）驅動力。” 如今，數字化轉型和供應鏈（liàn）現代化比以往任何時候都更從長期目標轉變為決（jué）心（xīn）創新和競爭的公司的緊迫和當務之急。

如何開始智能（néng）工廠轉型將取決於您現在所（suǒ）處（chù）的（de）位置以（yǐ）及哪些流程對您的業務最關鍵。初始係統審計（jì）將幫助您分析（xī）和盤點現有流程、資產和業務係統。在開始自動化工作流程和製造流程（chéng）之前，您（nín）需要評估它們目前的情況。

在（zài）開始數字化轉型之（zhī）旅時，請務必記住，智能工廠的“智能”來自其先進的數（shù）據分析和數（shù）據管理能力。現代數據庫（kù）和強大的 ERP 係統是智能工廠背後的大腦。它們支持驅動（dòng）係統的高級功能。任何智能工廠轉型成功的一個主（zhǔ）要因素（sù）將是現有業務係（xì）統管理大數據和集成人工智能、機器學習和高級分析等技術的能力。

最後，關於智能工廠轉型的最好的事情之一是，要有效，它（tā）不必一下子發生。它也不需要中斷或暫停現有的業務活動。企業為實現（xiàn）數字（zì）係統（tǒng）現代化和優化而采取的每一項舉措都將使他們離完全集成的智能工廠（chǎng）更近一步。此外，就其本質而言，智能工廠技術會收集和分析數據。這意味著從安裝（zhuāng）那一刻起，任何新數字技術的影（yǐng）響和投資回報率都（dōu）可（kě）以被衡量和評（píng）估。

智能工廠在行動