什麽是智能工廠？

類別：行業動態文章出處：歐力克斯（sī）發（fā）布時間：2022-12-14 瀏覽人次：字體變大字體變小

什麽是智能（néng）工廠？

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

智能工廠和智能製造（zào）是被稱（chēng）為工業 4.0 或第四次工業革命的技術變革的（de）一部分。前三次工業革命中的每一次都誕生於一種創新的新技術，它徹（chè）底改變了葡萄视频（men）工作和製造商品的方式：即蒸汽機、裝配線和計算機的力量。今天（tiān），第四次革命是由數字化轉型和智能自動化驅動的（de）。

適應不斷（duàn）變化（huà）的世界的智能工（gōng）廠

在過去幾年（nián）中，企（qǐ）業領導者越來越明顯地認識到，數字化轉型是希望在 2020 年代具有競爭力和彈性的供應鏈和製造業（yè）務的當（dāng）務之急。疫情進一步暴露了全球供應（yīng）鏈薄弱環節和行業脆弱性。《福布斯》雜誌的一篇文章重申了這一點，稱“COVID-19 向世界（jiè）展示了製（zhì）造業應該已經知道（dào）的事情。傳統的供應鏈和製造（zào）生態係（xì）統正（zhèng）在（zài）失敗，葡萄视频需要轉（zhuǎn）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智能工廠技術和未來工廠（chǎng）的發（fā）展。被稱為亞馬遜效應的消費者對（duì）次日送達（dá）的需求一直在穩步快（kuài）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（chù）於（yú）亞馬遜效應的陣痛（tòng）之中。電子商務（wù）供應商承受著與亞（yà）馬遜的速度和效率相匹配的越（yuè）來（lái）越大的壓力，而且沒有（yǒu）證（zhèng）據表明消費者的期望（wàng）正在放鬆。” 這（zhè）種趨勢是對智能工廠技術需求不斷（duàn）增長的（de）一個主要（yào）因素，因為過（guò）時的係統（tǒng）證明無法滿足跟上這一（yī）現象所需的物流和倉（cāng）儲（chǔ）能力（lì）規模。

製造商和供應鏈經理在努力減少對國（guó）際合作夥伴的依賴時麵臨進一步的風險和運營中斷（duàn）。按需製造和虛（xū）擬庫存等（děng）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。然而，正如《哈佛商業評論》在 2020 年的一（yī）篇文章中指出的那樣，將製造業（yè）帶回美國說起來容易做起來難（nán） “製造商已經求助於專家和分包商，他們（men）隻專注於一個領（lǐng）域——甚至這些專家也不得不依賴許多（duō）其他領域。正（zhèng）如世界（jiè）已經開始（shǐ）依（yī）賴不同地區的鐵礦石或鋰金屬（shǔ）等自然資（zī）源一樣，它（tā）也變得依賴於這些專家所在的（de）地區。” 增加國內製造當然可以降低成本和供應鏈風險，但並不一定會消除對海外合作夥伴的需求，也不一定會減少（shǎo）供應鏈中的環節總數（shù）。因此，采用數字工廠技術來優化效率和（hé）可見性比以往任何時（shí）候都更加重要。

智能工廠如何運（yùn）作？

葡萄视频經常談論自動化流程，就好像它們是（shì）智能工（gōng）廠所獨有的——然而自動化和機器人技（jì）術已經在製（zhì）造業務中使用了幾十（shí）年。許多傳統工廠在其運營的各個部分都使（shǐ）用自動（dòng）化機器，例如（rú）條形碼掃描儀、相機和數字化生（shēng）產設備。但這些（xiē）設備並沒有相（xiàng）互連接（jiē）。傳統工廠中的人員（yuán）、資產和數據管理係統都相互隔離運行（háng），必須持續（xù）進行人（rén）工協調和集成。

智（zhì）能（néng）數字工廠通過將機器（qì）、人員和大數據集（jí）成到一個（gè）數字（zì）連接的生態係統中來運作。智能工廠不僅整理和分析數據，而且實際上從經驗中學習。它解釋數據（jù）集並從中獲得洞察力，以預測趨勢和事件，並推薦和實施智能製造工作流程和自動化流程。智能工廠通過不斷的程序改進來自我糾正和自我優化——它可以教（jiāo）會自己（和人類）變得更有彈性、更有生產力和更安全。

智能工廠的結構

智能（néng）工廠的基本結構可（kě）以（yǐ）大致概括為三（sān）個步驟：

1.數據采（cǎi）集： 人工智能和現代數據庫技術允許在企業、供應鏈和世界範圍內管理和采集不同（tóng）的有用數據集。通過傳感器和網關，工業物聯網 (IIoT) 允（yǔn）許連接（jiē）的機器將數（shù）據收（shōu）集到係（xì）統（tǒng）中（zhōng）。通過無數其（qí）他數據門戶，人工智能係統可以編譯與績（jì）效、市場（chǎng）趨勢、物流或任何其他潛在相（xiàng）關來源相關的數據集。

2.數據（jù）分（fèn）析： 機器學習和智能業務係統使用高級分析（xī）和現代數據管理解（jiě）決方案來（lái）理解收（shōu）集到的（de）所有不（bú）同數據。IoT 傳感器可以（yǐ）在機器需要維修（xiū）或保（bǎo）養時發出警告。可以匯編市場和運營數據以發現機會（huì）和風險。可以隨著時間的推移研究工作流程效率，以優化性能並根據需要自動（dòng）更正。事實上，可以比較和分析的數據（jù）集呈現出幾乎無限的組合可能性，可為數字工廠優化和（hé）供應鏈預（yù）測提供信息。

3.智能工廠自動化： 數據采集和分析完成後，工作流程就會（huì）建（jiàn）立起來，指令（lìng）會（huì）發送到係統內的機器和設備。這（zhè）些設備可能（néng）位於工廠的四壁之（zhī）內（nèi），也可能位（wèi）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到監控（kòng）和優化。如（rú）果（guǒ）新聞報道警告對（duì）某種產品的需求（qiú）激增，則可以指示 3D 打印機工作（zuò）流程提高該（gāi）產品的生產優先級（jí）。如果原（yuán）材料運輸延遲，可以輪換（huàn）庫存緩衝以消除任何中斷。

智能工廠的（de）好處

許多企業的供（gòng）應鏈運營和係統幾十年來基本沒有改變。但是，由於消費者的期望和（hé）經（jīng）濟不確定性處於曆史最高水平，供應鏈經理需要能夠提供可衡量的顯著收益並能夠迅速帶來收益的（de）解決方案（àn）。據《福布斯》雜誌報道，2017 年隻有 43% 的製造商正在實施智能工廠計劃。到 2019 年，其中 68% 的人做到了。對於投資於數字化轉型和智（zhì）能工廠解決方案的公司而言，有可能獲得顯著的商業（yè）利益，包括：

生產（chǎn）力和效率： 縱觀其曆史，製造業一直主要是關於反應——觀察已經發生的事（shì）件或趨勢（shì），然後在事後嚐試將業務（wù）引（yǐn）向不同的方向。智能工廠技術旨在（zài）減少對反應性實踐的需求，並（bìng）將供應鏈管理轉變為更（gèng）具彈性和（hé）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流程。即時庫存（cún）管理，準確的需求預測和提高上市速度是智能工廠帶來的一些（xiē）效率優勢。在數字洞察力的增強下，在智能（néng）工廠工作的人們也（yě）能夠（gòu）簡化他們的工作，從而提高（gāo）運營的整（zhěng）體生產力（lì）。在他（tā）們 2019 年的智能工廠研究中，德勤告訴（sù）葡萄视频（men）， “在投資智能（néng）工廠計劃後，公司在製造產出、工廠利用率和勞動生產率等領（lǐng）域報（bào）告了高達 12% 的收（shōu）益。此外，到 2030 年，擁有智能工廠的製造商的淨勞動（dòng）生產率可能會超過傳統工廠 30%。”

可持續性和（hé）安全性：消費者越來越願意為他們知道使用對社（shè）會和環境（jìng）負責（zé）的（de）方法采購和製造的產品（pǐn）多花一點錢。現代智能工（gōng）廠技術（shù）使企業比以往任何時候都更（gèng）容易發（fā）現和實施更多綠色、安全和對社會負責的製造實踐的機會。智能工廠經理可以使用（yòng）區塊（kuài）鏈和（hé） RFID 傳感器等數字創（chuàng）新來確保所有材料和用品的無可辯駁的來源和質量控製——即使來自供應鏈中最遙遠（yuǎn）的環節。在離（lí）家更近的地方，國際自動化學會報告機器人和自動化設（shè）備可以幫助減少或消除導致工傷的五個主要原（yuán）因中的三個。

產品質量和客戶體驗： 就像孩（hái）子（zǐ）們（men）的電話遊戲一樣，傳統製造商（shāng）通常很難確保他們的指令被其供應鏈中的低級供應商和製造商準確接收和遵（zūn）循。在智能（néng）工廠中，智能工廠中（zhōng）的雲連接和端到端可見性（xìng）為製造過程的所有（yǒu）層級帶來（lái）實時洞察和建議。快速定製和（hé）響應（yīng）不斷變化的趨勢的能力意味著產品緊跟（gēn）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（shì）場競爭力，改善產品評論，並減少代價高昂的退貨或召回。

智能工廠技術

智能工廠技術非常靈活。隨著數字化轉型計劃在企業（yè）中的興起，幾乎可以根據需要進（jìn）行擴展、修改和調整。

雲連接： 無論是公共雲、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（fàn）圍和全球（qiú）雲連接確保（bǎo）業務的每個領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接的資產和係統。
人工智能： 使用集成人（rén）工智能技術的（de）操作係統具有速度、能力和靈活性（xìng），不僅可以收集和（hé）分析不同的數據集（jí），還可以提供實時洞察和響應性建議。智能工廠內的自（zì）動化流程和智能係統通過人工（gōng）智（zhì）能不斷優化和通知。
機器學習：機器學習為智能工廠帶來的最有價值的好（hǎo）處之一是它（tā）進行高級預測性維護的能力。通過監（jiān）控和分析製（zhì）造（zào）過程，可以在係統故障發生之前發出警報。根據情況，可以（yǐ）進行自動維護，或者在必要時建議進行人工幹預。
大（dà）數據： 強（qiáng）大的大型數據集允許在智能工廠中進（jìn）行預測和高（gāo）級（jí）分析。企業早就了解大（dà）數據的戰略（luè）價值，但直到最近，還（hái）常常缺乏有效利用大數據所必需的係統。供應鏈和智能工（gōng）廠的數字化轉型為企業利用大數據洞察力進行優化和創新開辟（pì）了廣闊的天（tiān）地。
工業物聯網 (IIoT)： 在智能工廠中，當（dāng）設備和機器配備唯一（yī）標識符並能夠發送和接收數（shù）字數據時（shí），它們就構成了 IIoT 網絡。現代機器可能已（yǐ）經擁有數字門（mén）戶，但即（jí）使是幾十年前（qián）的模擬機器也可以安裝 IIoT 網關設備，以加快速度。從本質上講（jiǎng），從設備發送的（de）數據報告其狀態和活（huó）動，而發送到設備的數據控製和自動化（huà）其操作和工（gōng）作流程。
數字孿生：機器或係統（tǒng）的精確虛擬複製品成為其數字孿生。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（bèi）推到（dào）極限，以多種虛擬方式重新配置，或在現有係統中測試（shì）其兼容性——所有這（zhè）些都不會（huì）在物理世界中產生風險或（huò）資源浪費。
增材打印：也稱為3D打印，它允許智能工廠使用智能自動化進（jìn）行按需生產。這在供應鏈意外中斷或產品需求突然出現時尤為重要。但即使是在照（zhào）常營業的情況（kuàng）下（xià），虛擬庫存也可以通過允（yǔn）許及時製造而大大減少風險和（hé）浪費。
虛擬（nǐ）現實 (VR) 和增（zēng）強現實 (AR)： 2019 年，Assembly Magazine 將 VR 可穿戴設備在（zài）智能工廠中的一些應用描述為“能夠將環境條件、庫存水平、過程狀態、裝配錯誤數據、利用率聯係起來，以及以上下文相關的方式（你看或走的（de）地方）的吞（tūn）吐量指標。” 這種身臨其境的感官體驗讓（ràng）用戶可以利用來自任何地點或時間點的實時數據來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（liàn）： 幸運的是，隨著智能工廠技（jì）術的（de）進步，安全解決方案也在與時俱進。區塊鏈在供應鏈中有許（xǔ）多應用，從與（yǔ）供（gòng）應商創建“智能合約”到跟蹤貨物來源和整個供應鏈流程（chéng）的處理。在智能工廠中，區塊鏈對於管理（lǐ）整個企（qǐ）業對連接資產和機器（qì）的訪問特別有用——保護係統的安全性和這些設備所持有記錄（lù）的準確性。
現代（dài）數據庫（kù）： 內存數（shù）據庫和現代 ERP 係（xì）統是工業 4.0 以及所有智能工廠和智能供應鏈解決方案背後的“大腦”。推（tuī）動傳統的、基於磁盤的數據庫——通常遠遠超出其限（xiàn）製——以跟上運行智能工廠和（hé）現代（dài）供應鏈（liàn）所需的（de）複雜數據管理和分析功能。

實現智能（néng）工廠轉型

2020 年為全球企業帶來了巨大（dà）的顛覆和運營（yíng）風險。在 COVID-19 之前，德勤 2019 年對 600 多名製造業高級管理（lǐ）人員進行的一項（xiàng）調查報告稱（chēng），86% 的人認為在未來五年內，“智能工（gōng）廠計劃將成為製造業競爭力的主要驅動力。” 如今（jīn），數字化轉型和（hé）供（gòng）應鏈（liàn）現（xiàn）代化比以往任何時候都更從長期目標轉變（biàn）為決心創新和競爭的公司的緊迫和（hé）當務之急（jí）。

如何開始智能工廠轉型（xíng）將取決於您現在所處的位置以及哪些流程對您的業務最關鍵。初始（shǐ）係統審計將幫助您分析和盤點（diǎn）現有流程、資產和業務係統。在（zài）開始自動化（huà）工作（zuò）流程和製造流程之前，您需要評估它們目前的情況。

在開始數字化轉型之旅時，請務（wù）必記住，智能工廠（chǎng）的“智能”來自其先進的數據分（fèn）析（xī）和數（shù）據管理能力。現代數據庫和強大的 ERP 係統（tǒng）是智能工廠背後的大腦（nǎo）。它（tā）們支持驅動係統的高級功能。任何智能工廠轉型成功的一個主要因素將（jiāng）是現有業務係統（tǒng）管（guǎn）理大數據和集（jí）成人工智能、機器學（xué）習和（hé）高級分（fèn）析等技術的能力。

最後，關於智（zhì）能工廠轉（zhuǎn）型的最好的事情之一是，要有效，它（tā）不必一下子發（fā）生。它也不需要中斷或（huò）暫停現有的業務活動。企業為實現數字係統現代（dài）化（huà）和優化而采取（qǔ）的每一項（xiàng）舉措都將使他們離完全集成的智能工廠更近一步。此（cǐ）外，就其本質而言，智能工廠技術會收集和分析數據。這意（yì）味著從安裝那一刻起，任何新數字（zì）技術（shù）的影（yǐng）響和投資回報率都可以被衡量和評估（gū）。

智（zhì）能工廠在行動