什麽是智能工廠？

發表時間：2022-12-14

什麽是智能（néng）工廠？

顧名思義，智能工廠（chǎng）是……智能的。智能工（gōng）廠是機器、通信機製和計算能力的互（hù）連網絡，是一個（gè）信息物理係統（tǒng），它使用（yòng）人工智能 (AI) 和機（jī）器學習等先進技術來分析數據、驅（qū）動自動（dòng）化流程並（bìng）隨時學習。

智能工廠和（hé）智能製造是（shì）被稱為（wéi）工業 4.0 或第四次工業革命的技術變（biàn）革的一部分。前三次工業革命中的每一次都誕生於一種創新的新技術，它徹底改變了葡萄视频工作和製造商品的方式：即蒸汽機、裝配（pèi）線和計算機（jī）的力量。今天，第四次革（gé）命是由數字化轉型和智能（néng）自動化驅（qū）動的。

適應不斷變化的世界的智（zhì）能工廠

在過去幾年中，企業（yè）領（lǐng）導者越來越明顯地認識到，數字化轉型是（shì）希望在 2020 年代具有（yǒu）競爭力和彈性的供應（yīng）鏈和（hé）製造業務的當務之急。疫（yì）情進一步暴露了全球供應鏈薄（báo）弱環節和行業脆弱性。《福布斯》雜誌的（de）一篇文章重申（shēn）了這一點，稱“COVID-19 向世界展（zhǎn）示了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（shī）敗，葡萄视频需要轉向（xiàng）適應性更強、更（gèng）敏捷、完全數字化的解決方案。”

消費者的期望也有助（zhù）於智能工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（qiú）一直在穩步快速增（zēng）長。根據（jù）《企業家》雜（zá）誌 2019 年的報道，“無論好壞，美國（guó）經濟和全球經濟都處於亞馬遜效應的陣痛之中。電子（zǐ）商務供應（yīng）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（ér）且沒有證據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（qiú）不斷增（zēng）長的一個（gè）主要因素（sù），因為過時的係（xì）統證明無法滿足跟上這一現象所需的物流和（hé）倉儲能力規模。

製造商和（hé）供應鏈經理在努力（lì）減少對國際合作夥（huǒ）伴的依賴時（shí）麵臨進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（fāng）案當然（rán）可以最大限度地（dì）減少對海外供應商和製造商的依賴。然而，正如《哈（hā）佛商業評論（lùn）》在 2020 年的一（yī）篇文章中指出的那樣，將製造業帶回美國說起來容易做起來難 “製造商已經求（qiú）助於專家和分包商，他們隻專（zhuān）注於一個領域（yù）——甚至這些專家也不（bú）得不依賴許多其他領（lǐng）域。正如世界已經開始依賴（lài）不同地區的鐵礦石或鋰金屬（shǔ）等自然資源一樣，它也變得依（yī）賴於這些（xiē）專家所在的地區。” 增（zēng）加國內製造當然可以降低成本和供應鏈風險（xiǎn），但並不一定會消除對海外合作夥伴的需求，也不一（yī）定會減少供應鏈中（zhōng）的環節（jiē）總數。因此，采用數字（zì）工廠技術來優化效率（lǜ）和可見性比以往任何時候都更加重要。

智能工（gōng）廠（chǎng）如何運作？

葡萄视频經常談論（lùn）自動化流（liú）程，就好像它們是智能工廠所獨有的——然（rán）而自動化和機器人（rén）技術已經（jīng）在製造業（yè）務中使用了幾十年。許多傳統（tǒng）工廠在其運（yùn）營的各個部分都使用自動化機器，例如條形碼掃描儀、相機和數字化生產設備。但這些（xiē）設備並沒有相互連接。傳統（tǒng）工廠中的人員（yuán）、資產和數據管理係統都相互隔離運行，必須持續（xù）進行人工協調和集成。

智（zhì）能數字工廠通過將機器、人員和大數據集成到一個數字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（zhōng）學習。它解釋數據集並從中獲得洞察力，以預測趨（qū）勢和事件，並（bìng）推（tuī）薦和實施智能製造工作流程和自動化流程。智能工廠通過（guò）不斷的程序改進來自我糾正（zhèng）和自我（wǒ）優化——它可以教會自己（和（hé）人類）變得更有彈性、更有生產力（lì）和更安全。

智能工廠的（de）結構

智能工廠（chǎng）的基本（běn）結構可（kě）以大致概括為三個步驟（zhòu）：

1.數據采集： 人工智能和現代數據庫技術允許在企業、供應鏈和世界範圍內管理和采集不同的有用數據集。通過傳感器和（hé）網關，工業物（wù）聯網 (IIoT) 允許連接的（de）機器將數據收集到係統（tǒng）中。通過無數（shù）其他數據門戶，人工智能（néng）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（guān）來源相關的數據集。

2.數據分析： 機器學習和智能業務（wù）係統使用（yòng）高級分析和現代數據管理解決方案（àn）來理解收集到的所（suǒ）有不同數據。IoT 傳（chuán）感器可以在機器需（xū）要維修或保養時發出（chū）警告。可以（yǐ）匯編市場和運營數據以發現機會和（hé）風險。可以隨著時間的推移研（yán）究工作流程效率，以優（yōu）化性能並根據需（xū）要自動（dòng）更正。事實上，可（kě）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（yù）測提供信息。

3.智（zhì）能（néng）工廠自動化： 數據采集和分析完成後，工作流程就（jiù）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（néng）位於工廠的四壁之內，也可能位於供應鏈（liàn）中物流（liú）或製造環節的遠處。智能工（gōng）作流程和流程不斷受到監控和優化。如果新聞報（bào）道警告對某種產品的需求激增，則可以指示 3D 打（dǎ）印機工作流程提高該產品的生產優先級。如果原材料運輸延遲，可（kě）以輪換庫（kù）存緩衝以消除任何中斷。

智能工廠的好處

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

生產力和效率： 縱觀其曆史，製造業一直主（zhǔ）要是（shì）關於反應（yīng）——觀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。智能工廠技術旨（zhǐ）在減少對反應性實踐的需求，並將供應鏈管理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流程。即時庫存管理，準確的（de）需求（qiú）預測和提高上市速度是智能工廠帶來（lái）的一些效率優勢。在數字洞察力的（de）增強下（xià），在智能工廠工作的人們也能夠（gòu）簡化他（tā）們的工作，從而提高運營的整體（tǐ）生產（chǎn）力。在他（tā）們（men） 2019 年的智能工廠研究中，德勤告訴葡萄视频， “在投資智能工廠計劃後，公司在製造產出、工廠利用率和勞動生產率等領域報告了高（gāo）達 12% 的收益。此外，到（dào） 2030 年，擁有智能工（gōng）廠的製造商的（de）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（yuè）願（yuàn）意為他們知（zhī）道使用對社會和環境負責的方法采購（gòu）和製造的產品多（duō）花一點錢。現代智能（néng）工廠技術使企業比以往任何時候都更容易（yì）發現和實（shí）施更多綠色、安全和對（duì）社會負責的製造實踐的機會。智能工廠經理可以使用區塊（kuài）鏈和 RFID 傳感器等數字創新來確保（bǎo）所有材料和用品的無可辯駁的來源和質（zhì）量控製——即使來自供應鏈中最遙遠的環節（jiē）。在離家（jiā）更近的地方，國（guó）際自動化學會報告機器人和自動化（huà）設備可以幫助減少或消除導致工傷（shāng）的（de）五個主要原因中（zhōng）的三個。

產品質量和客戶體驗： 就像孩子（zǐ）們的（de）電話遊戲一（yī）樣，傳統製造商通常很難確保他（tā）們的（de）指令被其供（gòng）應鏈中的低級供應（yīng）商和製造商準確接收和遵循。在智能工廠中，智能工廠中（zhōng）的雲（yún）連接和端到端可見性為製造過程的所有層級帶來實時洞察和建議。快速定製和響應不斷（duàn）變化的趨勢（shì）的能力意味著產品緊跟客（kè）戶需求。係統數（shù）據（jù）的高級分析可以快速發現弱點或需要改進的地方。這（zhè）會提（tí）高市場競爭力，改善產（chǎn）品評（píng）論，並減少代（dài）價高（gāo）昂的退貨或召回。

智能工廠（chǎng）技術

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

雲連（lián）接： 無論是公共（gòng）雲、私有雲還是混合雲（yún），雲都是智能工廠中所有（yǒu）數（shù）據和信息流動的管道。業務範圍和全球雲連接確保業務的每個領（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接的資產和係統。
人工智能： 使用集成人工智能技術的操作係（xì）統具（jù）有速（sù）度（dù）、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（xiǎng）應性建議。智能工廠內的自動化流程和智能係統通（tōng）過人工智能不斷優化和通知。
機器學習：機器學習為智能工廠帶來的最有價值的好處之一是它進行高級預測（cè）性維護的能力。通過監控和（hé）分析製造過程，可以在係（xì）統故障發生之前發（fā）出警報。根據情況，可以進行自（zì）動維（wéi）護，或者在必要時建議進行人工幹（gàn）預（yù）。
大數（shù）據： 強大的大型數據集允（yǔn）許在智能工廠中進（jìn）行預測和高級分析。企業早就了解大數據的戰略價值，但直到最近，還常常缺乏有效利用大數據所必需的係統。供應鏈和智能工廠（chǎng）的數字化轉型為企業利用（yòng）大數據洞（dòng）察力進（jìn）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，當設備（bèi）和機器（qì）配備唯（wéi）一（yī）標識符並能夠發送和接（jiē）收數字數據時，它們就構成了 IIoT 網絡。現（xiàn）代機器可（kě）能已經擁有數字門戶（hù），但即使是幾十年前的模擬機器（qì）也可以安裝 IIoT 網關設（shè）備，以加快速（sù）度。從本質上講（jiǎng），從設備發送的數據報告其狀態和（hé）活動，而發送到設備的（de）數據控製和自動化其操作（zuò）和工作流程。
數（shù）字孿生：機（jī）器或係統的精（jīng）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（xiàn）最大的創新和創造（zào）力。數字（zì）孿生可以被推到極限，以多種虛（xū）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（shì）界中產（chǎn）生風險或資源（yuán）浪費。
增材打印：也（yě）稱為（wéi）3D打印，它允許智能工廠使用智能自動化進行按需生產。這在供應鏈意外中斷或產品（pǐn）需求突（tū）然出（chū）現時尤為重要。但即使是在照常營業（yè）的情況下，虛擬庫存也可（kě）以通過允許及時製（zhì）造而大（dà）大減少（shǎo）風險和浪費。
虛擬現實 (VR) 和增強現（xiàn）實 (AR)： 2019 年，Assembly Magazine 將 VR 可穿戴（dài）設備在智能工廠中的一些應用（yòng）描述為“能（néng）夠將環境條件、庫存（cún）水平（píng）、過程狀態、裝配錯誤數據、利用率聯係起來，以（yǐ）及以上下文相關（guān）的方式（你看或走的（de）地方）的（de）吞吐量指標。” 這種身臨其（qí）境的感官體驗讓用戶可以（yǐ）利用來自任何地（dì）點或時（shí）間點的實時數據來增強他們的自（zì）然感（gǎn）官——從而暢通無阻地了解工廠狀態。
區（qū）塊鏈： 幸（xìng）運的是，隨著智能（néng）工廠技術的進步，安全解決方案也在（zài）與時（shí）俱進。區塊鏈在供應（yīng）鏈中有許（xǔ）多應用（yòng），從與供應商創建“智能合（hé）約”到跟蹤貨物來（lái）源和整個供應鏈流程的處（chù）理（lǐ）。在智能工廠中（zhōng），區塊鏈對於管理整個企業對連接資產和機器的訪問特別有用——保護係統的安全性和這些設備所持有記錄（lù）的準（zhǔn）確性（xìng）。
現代數據庫： 內（nèi）存數據庫和現代 ERP 係統是（shì）工業 4.0 以及所有智（zhì）能工廠（chǎng）和智能（néng）供應鏈解決方案背後的“大腦”。推動（dòng）傳統的、基於磁盤的數據庫——通常遠遠超出其限製（zhì）——以跟上運行智（zhì）能工廠和（hé）現（xiàn）代供應鏈所需的複雜數（shù）據管理和分（fèn）析功能。

實現智（zhì）能工（gōng）廠轉（zhuǎn）型

2020 年為全球企業帶來了巨大的顛覆和運營風險（xiǎn）。在 COVID-19 之前（qián），德勤 2019 年對 600 多名製造業高級管（guǎn）理（lǐ）人員進行（háng）的一項調查報告稱，86% 的人認為在未來五年內，“智（zhì）能工廠計劃將成為製造業競（jìng）爭力（lì）的主要驅（qū）動力。” 如今，數字化轉型和供應鏈現（xiàn）代化比以往任何（hé）時候都更（gèng）從長期目標（biāo）轉變為決（jué）心創新和競爭的公司的緊迫和當務（wù）之急。

如（rú）何（hé）開始智能工廠轉型將取決（jué）於您現在所處的（de）位置以及哪些流程對（duì）您（nín）的業務最（zuì）關鍵（jiàn）。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（shǐ）自動化工作流程和製造流程之前，您需要評估（gū）它們目前的情況。

在開始數字化轉型之旅時，請務必記住，智能工（gōng）廠的（de）“智能”來自其先進的數據（jù）分析和數據管理（lǐ）能力。現代數據庫（kù）和強大的 ERP 係統是智能工廠背（bèi）後的（de）大腦。它（tā）們支持（chí）驅動係統的高級功能。任何（hé）智能工廠轉（zhuǎn）型成功的一個主要因素將是現有業務係統管理大數據和集成人工智能、機器（qì）學習和高級分析等技術（shù）的能力。

最後，關於（yú）智能工廠轉型的最好的事情之一是，要有效，它不必一下子發生。它也不需要中斷或暫停（tíng）現有的業務活動。企業為實現數字係統（tǒng）現代化和優化而采取的每一項（xiàng）舉措都將使他們離（lí）完全集成（chéng）的智能工廠更近一步。此外，就其本質而言（yán），智能工廠（chǎng）技術會收集和分析數據。這意味著從安裝那一刻起，任（rèn）何新數字技術的影響和投（tóu）資回（huí）報率都可以（yǐ）被衡量和評估。

智能工廠在（zài）行動