什麽是智能工廠？

發表時間：2022-12-14

什（shí）麽（me）是智（zhì）能工廠（chǎng）？

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

智能工廠和智能製造是被（bèi）稱為工（gōng）業 4.0 或第四次工（gōng）業革命的技術變革的一部分。前三（sān）次工（gōng）業革命中的每一次都誕生於（yú）一種創新的新技術，它徹底改變了葡萄视频工作和製造（zào）商品的（de）方式：即蒸汽機、裝配線和計（jì）算機的力（lì）量。今天，第四次革命是由數字化轉型和智能自動化驅動的。

適應不斷變化的世界的智（zhì）能工廠

在過去幾（jǐ）年中，企業領導者越來越明顯地認識到，數字化（huà）轉型是希望在 2020 年（nián）代具有競爭（zhēng）力和彈性的供應鏈和（hé）製造業務的（de）當務之急。疫（yì）情進一步暴露了（le）全球供應（yīng）鏈薄弱環節和行業脆弱性。《福布斯》雜誌的一篇文章重申（shēn）了這一點，稱“COVID-19 向世界展示了（le）製造業應該已經知道（dào）的事情。傳統的供應鏈和製造生態係統正在失敗，葡萄视频需要轉向適應性更強、更敏捷、完全數字化的解決方案。”

消費者的期望也有助於（yú）智能工（gōng）廠技術和未來工廠的發展。被稱為亞馬遜效應的消費者對次日送達的需求一直在穩步快（kuài）速增長。根據《企（qǐ）業家》雜誌 2019 年的報道，“無論好壞（huài），美國經濟和全（quán）球經濟（jì）都處於亞（yà）馬遜效（xiào）應的陣痛之中。電子商務（wù）供應商承受著與亞馬遜的速度和效（xiào）率相匹配的越來越大的壓力，而且沒有證據（jù）表（biǎo）明消費者的期望正（zhèng）在（zài）放鬆。” 這種趨勢是對智能（néng）工廠技術需（xū）求不斷增長的（de）一個主要因素，因為過時的係統（tǒng）證明無法（fǎ）滿足跟上這一現象所需的物流和倉（cāng）儲能力規模。

製造商和供應鏈經理在（zài）努力減少對國際合作夥伴（bàn）的依賴時麵臨進一（yī）步的風險和運（yùn）營中斷。按需製造（zào）和虛擬庫存等智能工廠解決方案當（dāng）然可以最大限度地減少對海外供應商和製造商的依賴（lài）。然而，正如《哈佛商業評論》在 2020 年的一篇文章中指出的那樣，將製造業帶回美國說起來（lái）容易做起來難 “製造商（shāng）已經求（qiú）助於專家和分包商，他們隻專（zhuān）注於（yú）一個（gè）領域——甚至這些專家也不得（dé）不依賴許多其（qí）他領域。正如（rú）世界已經（jīng）開始依賴不同（tóng）地（dì）區的鐵礦石或鋰金屬等（děng）自然資源一樣，它也（yě）變得依賴於這些專家所在的地區。” 增加國內（nèi）製造當（dāng）然可以降低成本和供應鏈風險，但並不一定會消除對海（hǎi）外合作夥（huǒ）伴的需求，也不一定會減少供應鏈中的環節總數。因此（cǐ），采用（yòng）數字工廠技術來優化效率和可見性比以往任何時候（hòu）都更加重要（yào）。

智能工廠如（rú）何運作？

葡萄视频經（jīng）常談論自動化流程，就好像它們是智能工廠所獨有的——然而自動化和機器人技術已經在製造業務中使用了幾十年。許多傳統工廠在其運營的（de）各個部分都（dōu）使用自動化機器，例如條形碼掃描儀、相機和數字（zì）化生產設（shè）備。但這些設備並沒有（yǒu）相互連接。傳統工廠中的人（rén）員、資產和數據管（guǎn）理係統都相（xiàng）互隔離運行，必須持續進行人工協調和集成。

智能數字工廠通過將機（jī）器（qì）、人員和（hé）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（gōng）廠不僅整理和（hé）分析數據，而且實（shí）際上從經驗中學習。它解釋數據集並從中獲得洞察力，以預測趨勢和事件，並推薦和實施（shī）智能（néng）製造工作流（liú）程和自動化流程。智能工廠通過不斷的程序改進來自我糾正和自我優化（huà）——它可以教會自己（jǐ）（和人類（lèi））變得（dé）更有彈性、更有生產力和（hé）更安全。

智能工廠（chǎng）的結構

智能工廠的基本結構（gòu）可以大致概括為三個步（bù）驟：

1.數據采集： 人工智能和現（xiàn）代數據庫技術允許在企業、供應鏈和世界範圍內管理（lǐ）和采集不同的有用數（shù）據集。通過傳感器和網關，工業物聯網 (IIoT) 允（yǔn）許連接的（de）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（xì）統可以編譯與績效、市場趨勢、物流或任（rèn）何其他潛在（zài）相關（guān）來源相關的數（shù）據集。

2.數據分析： 機器學習和智能業務係統使用高級分析和（hé）現代數據管理解決方案來理解收集到的所有不同數據。IoT 傳感器可以在（zài）機（jī）器需要維修或保養時發出警告（gào）。可以（yǐ）匯編市場和（hé）運（yùn）營數據（jù）以發現機會（huì）和風險。可以（yǐ）隨著時間的推移研究工作流程效率，以優化性能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（gòng）應鏈預測提供信息。

3.智能工廠自動化： 數據（jù）采集和分析完成（chéng）後，工作（zuò）流程就會建立（lì）起來（lái），指令會發送到係統內的機器和設備。這些設備可能位於工廠的四壁之（zhī）內，也可（kě）能位於供應鏈中物流或製造環節的遠處。智能工作流程和流程不斷受（shòu）到（dào）監控和優化。如果新聞報道警告對某種產品的需求激增，則可以指示 3D 打印（yìn）機工作流程（chéng）提高該（gāi）產品的生產優（yōu）先級。如（rú）果原（yuán）材料運輸延遲，可以輪換庫存緩衝以消除任何中斷。

智（zhì）能工廠的好處

許多企業的供應鏈（liàn）運營和係統幾十年來基本沒有改變。但（dàn）是，由（yóu）於消（xiāo）費者的期望和經濟不（bú）確定性處於曆史最（zuì）高（gāo）水平，供應鏈經理需要能夠提（tí）供可衡量的顯著收益（yì）並能夠迅（xùn）速帶來收益的解決方案。據《福布斯》雜誌報道，2017 年隻有 43% 的製造商（shāng）正（zhèng）在實（shí）施智能工廠計劃。到 2019 年，其中（zhōng） 68% 的人做到（dào）了。對於投資（zī）於數字化轉型和智能工廠解決方案的公司（sī）而言，有可能獲得顯著的（de）商業利益，包括：

生產力和效率： 縱觀其曆（lì）史（shǐ），製造業一直主（zhǔ）要是關（guān）於反應——觀察已經發生的（de）事件或趨勢，然後在事後嚐（cháng）試將業務引向（xiàng）不同的方向。智能工廠技術旨在減少對反應性實踐的需求，並將供應鏈管理（lǐ）轉變為更具彈性和響應性的模式。使用預測分析和大數據分析可以識別和實施優化（huà）流（liú）程。即時庫（kù）存管理，準確的需求預（yù）測（cè）和提高上市速度是智能工廠帶來的一些效（xiào）率優勢。在數字洞察力的增（zēng）強下，在智能工廠工（gōng）作的人們也（yě）能夠簡化他們的工（gōng）作，從而提高運營（yíng）的（de）整體生產力。在（zài）他們 2019 年的（de）智能工廠研究中，德勤告（gào）訴葡萄视频， “在（zài）投資智能工廠計劃後（hòu），公司在製造產（chǎn）出、工廠利用率和勞動生產率等領域報告了高（gāo）達（dá） 12% 的收益。此外，到 2030 年，擁有智能工廠的（de）製造商的淨勞動生產率可能會超過傳統工廠 30%。”

可持（chí）續性和安全（quán）性（xìng）：消（xiāo）費者越來越願意為他們知道使用對社（shè）會和環境負責的方法采購和（hé）製造（zào）的產品多花一點錢（qián）。現代（dài）智能（néng）工廠技（jì）術使企業比以往任何（hé）時（shí）候都更容易發現和實施更多綠色、安全和對社會負責的製（zhì）造實踐的機會。智能工廠經理可以使用區塊鏈和 RFID 傳感（gǎn）器等數（shù）字創新來（lái）確保所有材料和用品的無（wú）可辯駁的來源（yuán）和（hé）質量（liàng）控製（zhì）——即（jí）使來自供應鏈中最遙遠的環節。在離家更近的地方，國際自動化學會報告機器人和自動化設備可以幫助減（jiǎn）少（shǎo）或消除（chú）導致工傷的五個主要原因中的三個。

產品質量和客戶體驗（yàn）： 就像孩子們（men）的（de）電話遊戲（xì）一樣，傳統（tǒng）製造商通（tōng）常很難確保他們（men）的指令被其供應鏈中的低級（jí）供（gòng）應（yīng）商和製造商準確接收和遵循。在智能工廠中（zhōng），智能工廠中的（de）雲連接和端到端可見性為製造過程的所有（yǒu）層級帶來（lái）實時洞（dòng）察和建議。快速定製和（hé）響應不斷變化的趨勢的能力意味著產品緊跟客戶需求。係統數據的高級分析可以快速發現弱點或需要改進的地方。這會提高市場競（jìng）爭力，改善產品評論，並減少代價高昂的退貨或（huò）召回（huí）。

智能工廠技術

智能工廠技術非常（cháng）靈活。隨著數字化轉型計劃在企業中（zhōng）的興起，幾乎可以根據需（xū）要進行擴展、修改和調整。

雲連接： 無論是公共雲、私有（yǒu）雲還（hái）是混合（hé）雲，雲都是智能（néng）工廠中所有數據（jù）和信息（xī）流動的管道。業務範圍和（hé）全球雲連接確保業（yè）務的每個領（lǐng）域都使用實時數據運行，並且可以立即查看供應鏈中所有連（lián）接的資產和係統。
人工智能： 使用（yòng）集成人工智能（néng）技術的操作係統具有速度、能力和（hé）靈活性，不僅可以收集（jí）和分析不同的數據集，還可以提供實時洞察和響應性建議。智能工（gōng）廠內的自動化流程和智能係統通過人工智能不（bú）斷（duàn）優化和通知（zhī）。
機器學習：機器學習為智能工（gōng）廠帶來的最有價值（zhí）的好處（chù）之一是它進行高級預測（cè）性（xìng）維護的能力。通過監控和分析製（zhì）造過程，可以在係統故障發生之前發出警報。根據情況，可以進行自動維護，或者（zhě）在必要時建議進行（háng）人工幹預。
大（dà）數據： 強大（dà）的大型數據集允許在智能工廠中進行預測和高級分析。企業早就了解（jiě）大數據的戰略價值，但直到最近（jìn），還常（cháng）常缺乏有效利用（yòng）大數據所必需的係統。供應鏈和智能工（gōng）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 (IIoT)： 在智能工廠中，當（dāng）設備和機器配備（bèi）唯一標識符並能夠發（fā）送和（hé）接收數字數據時，它（tā）們就構成了 IIoT 網絡。現代機器可能已經擁有數字門戶，但即使是幾十年前的模擬機器也（yě）可（kě）以安裝（zhuāng） IIoT 網關設備（bèi），以加快速度。從本質上（shàng）講，從設（shè）備發送（sòng）的數據報告其狀態和活動，而發（fā）送到設備的數據控製和自動化其操（cāo）作和工作流程。
數字孿生：機器或係統的精確虛擬複製品（pǐn）成為（wéi）其數字孿生（shēng）。它允許以最小的操作風險實現最大的創新和創造力。數字孿生可以被推到極限，以多種虛擬方式重新配置，或在現有係統中測試其兼容（róng）性——所有這些都（dōu）不會在物理世界中產生風險或資源浪費。
增材打印：也稱為3D打印，它允許智（zhì）能工廠使用智能自動化（huà）進行按需生產。這在供應鏈意外（wài）中斷或產品（pǐn）需求突然出現時尤為重要。但即使是在照常營業的情（qíng）況下（xià），虛擬庫存也可以通過允許及時製造而大大減少風險和浪（làng）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（xiē）應用描述為“能夠將環境條件、庫（kù）存水平、過程狀態、裝配錯誤數據、利用率聯係起來，以及以上（shàng）下文相關的方式（你看或走（zǒu）的地方）的（de）吞吐量指標。” 這種身臨其境的感官體驗讓用戶可（kě）以（yǐ）利（lì）用來自任何地（dì）點或時間點的（de）實時數（shù）據來增強他們的自然（rán）感官——從而（ér）暢通無阻（zǔ）地了解工廠狀態。
區塊鏈（liàn）： 幸運的是，隨著智能（néng）工廠技（jì）術的進步，安（ān）全解決方案也（yě）在與時俱進（jìn）。區塊鏈在供應鏈中有許（xǔ）多應用，從與供應商創（chuàng）建“智能合約”到跟蹤貨物來源和整個供應鏈流程的處理。在智能工廠中，區塊鏈對於管理整個（gè）企業對連接資產和機器的訪（fǎng）問特（tè）別有用——保護係統的（de）安全性和這些設備所持有記錄的準確性（xìng）。
現代數據庫： 內存（cún）數據庫和現代 ERP 係統是工業 4.0 以及所有（yǒu）智能工廠和（hé）智能供應鏈（liàn）解決方案背後的“大腦”。推動傳統的、基於磁盤的（de）數據庫——通常遠遠（yuǎn）超出其限製——以跟上運行智能工廠和現代供應鏈所需的複雜數據管理和分析（xī）功（gōng）能。

實現智能工廠轉型

2020 年為全球企業帶來了（le）巨大的顛覆和運營風險。在 COVID-19 之前，德勤（qín） 2019 年對 600 多名製造業高級管理人員進行的一項調查報（bào）告（gào）稱，86% 的人認為在（zài）未來五（wǔ）年內，“智能工廠計劃將成為製（zhì）造業競爭力的（de）主要驅動（dòng）力。” 如今，數字化轉型和供應鏈現代化比以往任（rèn）何時候都更從長期（qī）目（mù）標轉變為決心創（chuàng）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（jué）於您現在（zài）所處的位置以及哪些流程對您的業務最關鍵。初始係統審計將幫助您分析和盤點現有流程、資產和業務係統。在開始自動化工作流程和製造流程之前，您需要評估它（tā）們目前（qián）的情況（kuàng）。

在開始數字化轉型之旅時，請務必記住，智（zhì）能工廠的“智（zhì）能”來自其先進的數據分析（xī）和數據管理能力。現代數據庫和強大的 ERP 係統是智能工廠背後的大腦。它們支持驅動係統的高級功能。任（rèn）何智能工廠轉型成（chéng）功（gōng）的一個主要因素將是現有業務係統（tǒng）管理大數（shù）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（hǎo）的事情之一是，要有效，它不必一下子發生。它也（yě）不（bú）需要中斷或暫停現有的業務活動。企業（yè）為實現數字（zì）係統現代化和優化而采取的每一項舉措（cuò）都將使他（tā）們離完全集成（chéng）的智能（néng）工廠更近一步。此外，就其本質（zhì）而言，智能工廠技術會收集和分析數據（jù）。這意味著從安（ān）裝那一刻起，任何新數字技術的影響和投資回報率都可以被衡量和評估。

智能工廠（chǎng）在行動