什麽是智能工廠？

類別：行業動態文章出處：歐力克斯發布時間：2022-12-14 瀏覽人次：字體變大字體變小

什麽是智能工廠？

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

智（zhì）能工廠和智能製造是被稱為（wéi）工業 4.0 或第四次工業革命的技術變革的一部分（fèn）。前三次工業革命中的每（měi）一次都誕生於一種創新的新技（jì）術（shù），它徹底改變了葡萄视频工作和製造商品的方式：即蒸汽機（jī）、裝配線和計算機的力量。今天，第四次革命（mìng）是由數字化轉型和（hé）智能自動化驅動（dòng）的。

適應不斷變（biàn）化的世界（jiè）的智能工（gōng）廠

在過去幾年中，企業領導者越（yuè）來越明顯地認識（shí）到，數字化（huà）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務的（de）當務之急。疫（yì）情進（jìn）一步暴露了全球供應鏈薄弱環節和行業脆弱性。《福布斯》雜誌（zhì）的一（yī）篇文章重申了這一（yī）點，稱“COVID-19 向世界展示了製造業應該已經知道的事情。傳統的供應鏈和製造生態係統正在失（shī）敗，葡萄视频需（xū）要轉向適（shì）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（jì）術和未（wèi）來工（gōng）廠的（de）發展。被稱為亞馬遜效應的消（xiāo）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（qiú）經濟都處於亞馬遜效應的陣痛之中。電子商（shāng）務供應商承受（shòu）著與亞馬遜的速度和效率相匹配的（de）越來越大的壓力，而且沒有證據表明消費者的（de）期望（wàng）正在放鬆。” 這種（zhǒng）趨勢是對智能工廠技術需求不斷增長的一（yī）個主要因（yīn）素（sù），因為過時的係統證明無法滿足跟上這一現（xiàn）象所（suǒ）需的物流和倉儲能力規模。

製造商（shāng）和供應鏈經理（lǐ）在努力減少對（duì）國際合作（zuò）夥伴（bàn）的依賴時麵臨進一步的風險和運營中斷。按需（xū）製（zhì）造和（hé）虛擬（nǐ）庫存等智能工廠解決方案當然可以最大限度地減少對海外（wài）供應商和製造商的依賴。然而，正如《哈佛商業評論》在 2020 年的一篇文章中指出的那樣，將製造業帶回美國說（shuō）起來（lái）容易做起來難 “製造商已經求助於專家和（hé）分包商，他們隻專注於一個領域——甚至這（zhè）些專家也不得不依賴許多其他領域。正如世界已經開始依賴不同地區（qū）的鐵礦石（shí）或鋰金（jīn）屬等自然資源一樣，它也變得依賴於這些（xiē）專家所在的地區。” 增加國內製造當然可以降低成本和（hé）供（gòng）應鏈風險，但並不一定會（huì）消除對海外合作夥伴的需求，也不一定會減少供應鏈中的環節總數。因此，采（cǎi）用數字工廠技（jì）術來優化效率和可見性比以往任何時候（hòu）都更加重要。

智能工廠如何運作？

我（wǒ）們經常談論自動化流程，就好像它們是智能工廠所獨有的——然（rán）而（ér）自動化和（hé）機器人技術已經在製造業務中使用了幾十年。許多傳（chuán）統工廠在其運營的各個部分都使用自動（dòng）化機器，例如條（tiáo）形碼掃描儀、相機和數字化（huà）生產設備。但這些設備（bèi）並沒有相互（hù）連接。傳統工廠（chǎng）中的（de）人員、資產和數據（jù）管理係統都相互隔離運行，必（bì）須持續進行人工協調和（hé）集成。

智能數字工廠通過將機器（qì）、人員和大數據集成到一個（gè）數字連接的生（shēng）態係統中來運作。智能工廠不僅整理和分析數（shù）據（jù），而且實際上從（cóng）經驗中學習。它解釋數據集並從中獲（huò）得洞察力，以（yǐ）預測（cè）趨勢和事件，並推（tuī）薦和實施智能製造工作流程和自動化（huà）流程。智能工廠通過不斷的程（chéng）序改進來自我糾正和自我（wǒ）優化（huà）——它（tā）可以教會自己（和人類）變得更（gèng）有彈性、更有（yǒu）生產力和更安全。

智能工廠的結構

智能工廠的基本結構可以大致概括為三個步驟：

1.數據采集： 人工智能和現代數據庫技術允許在企業、供應鏈和世界（jiè）範圍內管理和采（cǎi）集不（bú）同（tóng）的有（yǒu）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（jí）到係統中。通過無數其他數據門戶，人工智（zhì）能係統可（kě）以編譯與績效、市場趨勢（shì）、物流或任何其他潛在相關來源相關的數據集。

2.數據分（fèn）析： 機器學習和智能業務係統使（shǐ）用高級分析和現代數據管理解決方案來（lái）理解收集（jí）到的所有不同數（shù）據。IoT 傳感器可以在機器需要維修或保（bǎo）養（yǎng）時發出警告（gào）。可以匯編市場和運營數據以（yǐ）發現（xiàn）機會和風險。可以隨著時間的推移研究工（gōng）作流程效率，以優化性能並根據需（xū）要自動更正。事實上，可以比較和分（fèn）析的數（shù）據（jù）集呈現出幾（jǐ）乎無限（xiàn）的組合可能（néng）性，可為數字工（gōng）廠優化和供應鏈預測提供信息（xī）。

3.智能工廠自動化： 數據采集和分析完成後（hòu），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（kě）能位於工廠的四壁（bì）之內，也可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（bú）斷受到監控和優化。如果新聞報道警告對某種產品的（de）需求激增，則可（kě）以指示 3D 打印（yìn）機工作流程提高該產品的生產優先級。如果（guǒ）原材料運輸延遲，可以輪換庫存緩衝以消除任何中斷。

智能工廠（chǎng）的好（hǎo）處

許多企（qǐ）業的供應（yīng）鏈運營和係統幾十（shí）年來基（jī）本沒有改變。但是，由於消費者的期望和經濟不確定（dìng）性處於曆（lì）史最（zuì）高水平，供應（yīng）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解決方案。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（dào） 2019 年，其中（zhōng） 68% 的人做到了。對於投資於數字化轉型和智能工廠解決方案的公司而言，有可能獲得（dé）顯著的（de）商業利益，包（bāo）括：

生產力和效率： 縱觀其曆史（shǐ），製造業一直主要是關於（yú）反應——觀（guān）察已經發生的事件或趨勢，然後在事後嚐試將業務引向不同的方向。智（zhì）能工廠技術旨在減少對反應性實踐的（de）需求，並將供應鏈管理轉變為更具彈性和（hé）響應（yīng）性（xìng）的模（mó）式（shì）。使用預測分析和大數據分（fèn）析（xī）可以識別和實施優化流程。即（jí）時庫存管理，準確的需求預測和提高上市速度是智能工廠帶來的一些效率（lǜ）優勢。在數字洞察力的增強下（xià），在智能工廠工作的人們也能（néng）夠簡化他們的工作，從而提高運營的整體（tǐ）生產力。在他們 2019 年的智能工廠研究中，德勤（qín）告訴葡萄视频， “在投資（zī）智能工廠計（jì）劃後，公司在製（zhì）造產出、工廠利用率和勞（láo）動生產率等領（lǐng）域（yù）報告了高達 12% 的收（shōu）益。此外，到（dào） 2030 年，擁有智能工廠的製造商的淨勞動生產率可能會超過傳統工廠 30%。”

可持續性和安全性：消費者越來越願意為他們知道使用對社會（huì）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（jì）術使企（qǐ）業比以往任何時候都（dōu）更容易發現和（hé）實施更多綠色、安全和對（duì）社（shè）會負責的製造實踐的機會。智（zhì）能（néng）工廠經理（lǐ）可以使用區塊鏈和 RFID 傳感（gǎn）器等數字創新來確保所有材料和用品（pǐn）的無（wú）可辯（biàn）駁的來源和（hé）質（zhì）量（liàng）控製——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少或消（xiāo）除導致工傷的五個主要原因中的三個。

產品（pǐn）質（zhì）量和（hé）客戶體驗： 就像孩子（zǐ）們的（de）電話遊戲一樣，傳統製造商通常很難確保他們的指令被其供應鏈中的低（dī）級供應商和製造商準（zhǔn）確接收和遵循。在智能工廠中，智能工廠中的雲連（lián）接和端到端可見性為製造過程的所有層（céng）級帶來實時洞（dòng）察和建議。快速定製和響應不斷變（biàn）化的趨勢的能力意（yì）味著產品緊跟客戶需求。係統數據的高級分析（xī）可以快速發現弱點或需要改進的地方。這會提高市場競爭力，改善產品評論，並減少代價高（gāo）昂的退貨或召回。

智能工廠技（jì）術

智能（néng）工廠技術非（fēi）常靈活。隨著數字化轉（zhuǎn）型（xíng）計劃在（zài）企業中的興起，幾乎可以根據需要進行（háng）擴展、修（xiū）改和調整。

雲連接： 無（wú）論是公（gōng）共雲、私有雲還是混（hún）合雲，雲都是智能工廠（chǎng）中所有數據和信息流動的（de）管道。業務範圍和全球雲（yún）連接確保業務的每個領域都（dōu）使用實時數據運行，並且（qiě）可（kě）以立即查看供應（yīng）鏈中所有連接的資產和係統。
人工智能： 使用集成人工智能技術（shù）的操（cāo）作係統具有速度、能力和靈活（huó）性（xìng），不僅可以（yǐ）收集和分析不同的數據集，還可以提供實（shí）時洞察和響（xiǎng）應性（xìng）建議。智能工廠內的自動化（huà）流程和智能係統通過人工智（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（de）最有價值的好處之（zhī）一是（shì）它進行高級預測性維護的能（néng）力。通過監（jiān）控和分析製造過程，可以在（zài）係統（tǒng）故障發生之前發出（chū）警報。根據情況，可以進行自動維護（hù），或者在必要時建議（yì）進行人工幹預。
大數據： 強（qiáng）大的大型數據集允許在智能工廠中進行（háng）預測和高級分析。企業早就了解大數據的戰略價值，但直（zhí）到最近，還（hái）常常缺乏有效（xiào）利用大數據所必需的係統。供應鏈和智（zhì）能工廠的數字化轉型為企業利用大（dà）數據洞察（chá）力進行優化和（hé）創新開辟了廣闊的天地（dì）。
工業物聯網 (IIoT)： 在智能工廠中，當設（shè）備和機（jī）器（qì）配備唯（wéi）一標識（shí）符並能夠發送和接收數（shù）字數據時，它（tā）們就構成了 IIoT 網絡。現代（dài）機器可能已經擁有數字門戶，但即使（shǐ）是幾十年前的模擬機器也可以安裝 IIoT 網關設備，以加快速度（dù）。從本質（zhì）上講，從設備發送的數據報告其狀（zhuàng）態和活動，而發送到設（shè）備（bèi）的數據控製和自（zì）動化其操作和工作流程。
數字（zì）孿生：機器或係（xì）統的（de）精確虛擬複製品（pǐn）成為其數字（zì）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（shù）字孿生可以被推到（dào）極限，以多種虛擬方式重（chóng）新配置，或在現有係統（tǒng）中測試（shì）其兼容性——所有這些都不會在物理世界中產生風險或資源浪費。
增材（cái）打印：也稱為3D打印，它允許智能工廠使用智能自動化（huà）進行按需生產。這在供應鏈（liàn）意外中斷或產品需求突（tū）然出現時尤為重要。但即使是在照常營業的情況下，虛擬庫存也可以通過允許及時製（zhì）造而（ér）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（miáo）述為“能夠將環境條件、庫存水平、過（guò）程狀態、裝配（pèi）錯誤數據（jù）、利用率聯係起來，以及以上下文相關的方式（你看或走（zǒu）的地方）的吞吐量指標。” 這種身臨其境的感官體驗讓用戶（hù）可以利用（yòng）來自任何地點或時間點的（de）實（shí）時數據來（lái）增強他們的自然感官——從（cóng）而暢通無阻地了解工廠狀態。
區塊鏈： 幸運的是，隨著智能工廠技（jì）術的進步，安全解決（jué）方案也（yě）在與時俱進。區塊鏈在供應鏈中（zhōng）有許多（duō）應用（yòng），從與供應商（shāng）創建“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（gōng）廠中，區塊鏈對於管理（lǐ）整個企業對連接資產和機器的訪問（wèn）特（tè）別有用——保（bǎo）護係統的安全性和這些設備所持有記錄的準確性。
現代數據庫： 內存數據庫和現代 ERP 係統是工業 4.0 以及所有智能工廠和智能供（gòng）應鏈解決方（fāng）案背後的“大腦”。推動傳（chuán）統的（de）、基於磁盤的數據庫——通常遠遠超出其限製——以跟上（shàng）運行智能工廠和現代供應鏈（liàn）所需的複（fù）雜數據管理和分析功能。

實現智能工廠轉型

2020 年為全（quán）球企（qǐ）業帶來了巨大的顛覆和運營風險（xiǎn）。在 COVID-19 之前，德勤 2019 年對 600 多名製造業高級管理人員進行的一項（xiàng）調查（chá）報告稱，86% 的人（rén）認為在未來五年（nián）內（nèi），“智能工廠計劃將成為製造業競爭力（lì）的主要驅動力。” 如今，數字化轉型和供應鏈現代化比以往任何時候都更從長期目標轉變為決心創新和競爭的（de）公司的緊迫和當（dāng）務之急。

如何（hé）開始智能（néng）工（gōng）廠轉型將（jiāng）取（qǔ）決於您現在所（suǒ）處的位置以及（jí）哪些流程對您的業務最關（guān）鍵。初始係統審計將幫助您分析和（hé）盤點現有流（liú）程、資（zī）產和業務係統。在開始自動化工（gōng）作（zuò）流程和製（zhì）造流程之前，您需要評估它們目（mù）前的情況。

在開始數字化轉型之旅時（shí），請務必記住，智（zhì）能工廠的“智能”來自其先進的數據分析（xī）和數據管理能力。現代數據（jù）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（xì）統的高級（jí）功能。任（rèn）何智能工廠轉型成功的（de）一個主要因素（sù）將是現有業務係統管（guǎn）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（néng）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（xià）子發生。它也不需要中斷或暫停現有的業務活動。企業為（wéi）實現數字係統現代化和優化而采取（qǔ）的每（měi）一項（xiàng）舉措都將使他們離完（wán）全集成的智能工廠更近一步。此外，就其本質而言，智能工廠技術會收集（jí）和分析數（shù）據。這意味著從安裝那一刻起，任何新數字技術的影響和投資回報率都可以被（bèi）衡量和評估。

智能（néng）工廠在行動