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什麽是智（zhì）能工（gōng）廠？

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

什麽是智能工廠？

顧（gù）名思（sī）義，智（zhì）能工廠是……智能的。智能工廠是機器、通信機製和計算能力的互連網絡，是一個信息物理係統，它（tā）使用（yòng）人工智能 (AI) 和機器學習等（děng）先進技術來（lái）分析數（shù）據、驅動自（zì）動化流程並隨時（shí）學習。

智能工廠（chǎng）和智能製造是被稱為工業 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一次都誕生於（yú）一種（zhǒng）創新的新技術，它徹底改變了我們工作和製造商品的方式：即（jí）蒸汽機、裝配線和計算機的（de）力量。今天，第四次革命是（shì）由數字（zì）化轉型和智能自動化驅動的。

適應不斷變化的世界的智能工廠

在過去幾年中，企業領導（dǎo）者越來越明顯地認（rèn）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鏈和製造業務的當務之急。疫情進一步暴露（lù）了全球供應鏈薄弱環節和行業脆弱性。《福布斯》雜誌的一篇文章（zhāng）重申了這一點，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（liàn）和製造生態係統正在失敗，我們需要轉向適應（yīng）性更強、更（gèng）敏捷、完全（quán）數字化的解決方（fāng）案。”

消費者的期望也有助於智能工廠技術和未來工廠的發展。被稱（chēng）為亞馬遜效應的（de）消費者對次日送達的需求一（yī）直在穩步快速增長。根據《企業家》雜誌 2019 年的報道，“無論好（hǎo）壞，美國經濟和全球（qiú）經（jīng）濟都（dōu）處於亞馬遜效應的陣痛之中。電子商務供應商承受著（zhe）與亞馬遜的速度和效率相匹配的越來（lái）越大的壓力，而且沒有（yǒu）證據表明消費者的（de）期望正在放鬆。” 這種趨勢是（shì）對智能工廠技術需求不斷增長的一個（gè）主要因素，因（yīn）為（wéi）過時的係統證明無法滿足跟上這一現象所需的物流和倉儲能力規模。

製造商和供應（yīng）鏈經理在努力減少對（duì）國際合作（zuò）夥伴的依賴時麵臨進一步的風險和運營中斷。按需製造和虛擬庫存等智（zhì）能工廠解決方案當然（rán）可（kě）以最大限度地減（jiǎn）少對海外供應商和製造商的依賴。然而，正如《哈佛（fó）商業評論》在 2020 年的一篇文章中指出的那樣，將（jiāng）製造業帶回美（měi）國說（shuō）起來容（róng）易做起來難 “製造商已經求助於專家和分包（bāo）商，他們隻專（zhuān）注於一個領（lǐng）域——甚至這些專家也不得不依賴許（xǔ）多其他領域。正如世界已經（jīng）開始依賴不同地區的鐵礦石或鋰金屬等自（zì）然資源一樣，它也變得依賴於這些專家（jiā）所在的地區。” 增加國內製造（zào）當然可以降低成本和供應（yīng）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（jiǎn）少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候都更加重要。

智能工廠（chǎng）如何運作？

我們（men）經常（cháng）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（hé）機（jī）器人技術已經在（zài）製造業務中使用了幾十年。許多傳統工廠在其運營的各個部分都使用自動化機器，例（lì）如條形碼（mǎ）掃描儀、相機（jī）和數（shù）字化生產設備。但（dàn）這些設備並沒有相（xiàng）互連（lián）接。傳統工（gōng）廠中（zhōng）的人員、資產和數據管理係統都相互隔離運行，必須持續進行人工協調（diào）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數字連接的生態係統中來運作。智能工廠（chǎng）不僅整理和分析數據，而且實際上從經驗中學習（xí）。它解釋數據集並從（cóng）中獲得洞察力（lì），以預測（cè）趨勢和事件，並推薦和實施智能製（zhì）造工作流程和（hé）自動化流程。智能工廠通過不斷的程序改進來自我（wǒ）糾正和自我優化——它可以教會自己（jǐ）（和人類）變得（dé）更有彈性、更有生產力和更安全。

智能工廠的結構

智能工廠的基本結構可以大致概括（kuò）為三個（gè）步驟：

1.數據采集： 人工智能和現代數據庫技術允許在企業、供應鏈和世界範圍內（nèi）管（guǎn）理和采集不同的有用數據集。通過傳感器（qì）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（wù）流或（huò）任何其他潛（qián）在相關（guān）來源相關的數據集。

2.數（shù）據分析： 機器學習和智能業務係統使用高級分析（xī）和現代數據管理解決方（fāng）案來理（lǐ）解收集到的所（suǒ）有不（bú）同數據。IoT 傳感器（qì）可以在機器需要維修或保養時發出警告。可以匯編（biān）市場和運營數（shù）據以發現機會和風險。可以隨著時間（jiān）的推移研（yán）究（jiū）工（gōng）作流程效率，以優化性能並根據需要自動更正（zhèng）。事實上（shàng），可以比較和分（fèn）析的數據集呈現出（chū）幾乎無限的（de）組合（hé）可能（néng）性，可為數字工廠（chǎng）優（yōu）化（huà）和供應鏈預（yù）測提供信（xìn）息。

3.智能工廠自（zì）動化： 數據（jù）采集（jí）和分析完成後，工作流（liú）程就會（huì）建立起來（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內，也可（kě）能位（wèi）於供應鏈中物流或製造環節的遠處。智（zhì）能（néng）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，可以輪換庫存緩衝以消除任何中斷。

智能工（gōng）廠的好處（chù）

許多企業的供應（yīng）鏈運營和係統幾十年（nián）來基本沒有改變。但是，由於消費者的期望和經濟不確定性處於曆史最高水平，供應鏈（liàn）經理需（xū）要能夠提供可衡量（liàng）的顯著收益並能夠迅速帶來收益的解決方案（àn）。據《福布斯》雜誌報道，2017 年隻有 43% 的製造商（shāng）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（gōng）廠解決方案（àn）的（de）公（gōng）司而言，有可能獲得顯著的商業利（lì）益，包括：

生產力和（hé）效率： 縱觀其曆史，製造業（yè）一（yī）直主要是（shì）關於反應——觀察已經（jīng）發生的事件或趨勢，然後在（zài）事後嚐試將業務引向不同的方向。智能工（gōng）廠技術旨在減少對（duì）反應性實踐的需求，並將供應鏈管（guǎn）理（lǐ）轉變為更具彈性和響應性的模式。使用預測分析和大（dà）數據分析可以識別和實施優化流程。即時庫存管理，準確的需求預測和（hé）提高上市速度（dù）是智能工廠帶來的一些效率優（yōu）勢。在數字洞察力的增強下，在智能工廠工作的人們（men）也能（néng）夠簡化他們的工作，從而提高運營的整（zhěng）體（tǐ）生產力。在他們 2019 年的智能工廠研究中，德（dé）勤告訴我（wǒ）們， “在投資智能（néng）工廠（chǎng）計劃後，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達 12% 的收益（yì）。此外，到（dào） 2030 年，擁有智能（néng）工廠的製造商的淨勞動生（shēng）產率（lǜ）可能會超過傳統（tǒng）工廠（chǎng） 30%。”

可持續性和安全性：消費者越來越願意為他們（men）知道使用對社會和環境（jìng）負責的方法采購和製造的產品多花（huā）一點錢。現代智能（néng）工廠技術使企業（yè）比以往任何時候都更容易發現和實施更多（duō）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區塊鏈（liàn）和 RFID 傳感器等數字創新來確保所有材料和用品的無可辯駁的來（lái）源和質（zhì）量控（kòng）製——即使來自供應（yīng）鏈（liàn）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除導致工傷的五（wǔ）個主要原因中（zhōng）的三個。

產品質量（liàng）和（hé）客戶體驗： 就像孩子們的電話遊戲一樣，傳統（tǒng）製造商通常很難確保他（tā）們的指令被（bèi）其供應鏈（liàn）中（zhōng）的（de）低級供應商和製造商準確接收和遵循。在智能工廠（chǎng）中，智能（néng）工廠中的（de）雲連接和端到端可見性為製造過程的所有層級帶來實時（shí）洞察和建議。快速定製和（hé）響應不斷變化的趨勢（shì）的能力意味著產（chǎn）品緊跟客戶需求。係統數據的高級（jí）分析可以快速發現弱點或需要改（gǎi）進的地方。這會提高市場競爭力，改善（shàn）產（chǎn）品評論（lùn），並減少代價高昂的退貨或召回。

智能工廠技（jì）術

智能工廠技（jì）術非常靈活。隨著數字化轉型計劃在（zài）企業中（zhōng）的興起（qǐ），幾乎可以根據需要進行擴展、修改和（hé）調整。

雲連接： 無論是公共雲（yún）、私有雲還（hái）是混合雲，雲都是智能工廠中所有數（shù）據和信息流動（dòng）的管（guǎn）道。業務（wù）範圍和全球雲連接確保業務的每個（gè）領域都（dōu）使用實時數據運行，並且可以立即查（chá）看供應鏈中所有連接的（de）資產和係統。
人工智能： 使用集成人（rén）工智（zhì）能技（jì）術的（de）操作係統（tǒng）具有（yǒu）速度、能力和靈活性，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（hé）響應性建議。智能工廠內的自動化（huà）流程和智（zhì）能係統通過（guò）人工智能不斷優（yōu）化和通（tōng）知。
機器（qì）學習：機器學習為智能工廠帶來（lái）的最有價值（zhí）的（de）好處（chù）之一（yī）是它進行高級（jí）預測性維護的能力。通過監控和分析製造（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（yì）進行人工幹（gàn）預。
大數據： 強大的（de）大型數據集允許在智（zhì）能工廠中（zhōng）進行（háng）預測（cè）和高級分析。企業早（zǎo）就了解大數據的戰略價值，但直到最近（jìn），還（hái）常常缺乏有效利（lì）用大數據所必（bì）需的係統。供應鏈和智能工廠的數字化轉型（xíng）為企業利用（yòng）大數據洞察力進行優化和創新開辟了廣闊（kuò）的天地。
工（gōng）業（yè）物（wù）聯網（wǎng） (IIoT)： 在（zài）智能工廠中，當設備（bèi）和機器配備唯一標識符並能夠發送和接收數字數據（jù）時，它們就構成了 IIoT 網絡。現代機器可（kě）能已經擁有數字門戶，但即使是幾十年（nián）前的模擬機（jī）器也可以安裝 IIoT 網關（guān）設備，以加快速度。從本（běn）質上講，從設備發（fā）送的數據報告其狀態和活（huó）動，而發送到（dào）設備的數據控製和自動化其操作和工作流程。
數字孿生：機器或係統的精確虛擬複製品成為其數字孿生。它允（yǔn）許以最小的操作風險實現最大的創新和創造（zào）力。數字孿生（shēng）可以被推到極限，以多種虛（xū）擬方式重新配置，或在現（xiàn）有係統中測（cè）試其兼容性——所有這些都不會在物理世界中（zhōng）產生風險或資源浪費。
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行按需（xū）生產。這在供應鏈意外中斷或產品需求（qiú）突然（rán）出現時尤為重要（yào）。但即使是在照常營業的情況下（xià），虛擬庫存也可以通過允許（xǔ）及（jí）時製（zhì）造而大（dà）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（chǎng）中的一（yī）些應用（yòng）描述為“能夠將環境條件、庫存（cún）水平、過程狀態、裝配錯誤數據、利用率聯係起（qǐ）來，以及以上下文相（xiàng）關的方式（你看或走的地方）的吞吐量指標。” 這種身臨其（qí）境的（de）感官體驗讓用戶可以利用來自任何地點或時間點（diǎn）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： 幸（xìng）運的是（shì），隨著智能（néng）工廠技術的進步，安全解決（jué）方案也在與時俱進。區塊鏈（liàn）在（zài）供應鏈（liàn）中有許多應用，從與供（gòng）應商（shāng）創建“智能合約”到（dào）跟蹤貨物來源和整個供應鏈流程的處理（lǐ）。在智能工廠中（zhōng），區塊（kuài）鏈對於管理整個（gè）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的準確性。
現代數據庫： 內存數據庫（kù）和現代 ERP 係統（tǒng）是工業 4.0 以及所有智能工（gōng）廠和（hé）智能供應鏈（liàn）解決（jué）方案背後的“大腦”。推動傳統的、基於磁盤的數據庫——通常遠遠超出其限製——以跟上運行智能工（gōng）廠和（hé）現代供（gòng）應鏈所需的複（fù）雜數據管理和分析功能。

實現（xiàn）智能工廠轉型

2020 年為全球企業帶來了巨大的顛覆和運營（yíng）風險。在 COVID-19 之前，德勤 2019 年對 600 多名製造業高級管理人員（yuán）進行的一項調查報告稱，86% 的人認（rèn）為在未來五年內，“智能工廠計劃將成（chéng）為製造業競爭力的主要（yào）驅動力。” 如今，數字化轉型（xíng）和供應鏈現（xiàn）代化（huà）比（bǐ）以往任何時候都更從長期目（mù）標轉變為決心創新和競爭的公司的緊迫和當務之急。

如何開始智能工廠轉型將取決於您現在所處的位置以（yǐ）及哪些流程對（duì）您的業務最關（guān）鍵。初始係統審計將幫助您分析和盤點現有流程（chéng）、資產（chǎn）和業務係統。在開始自動（dòng）化工作流程和（hé）製造流程（chéng）之（zhī）前，您需要評估它們目前的情況。

在開始數字化轉型之旅時，請務必記住，智能工廠的“智能”來自其先進的數（shù）據分析和（hé）數據管理能力（lì）。現代數據庫和強大的 ERP 係統是智能工廠背後的大（dà）腦。它們支持驅動係統的高級功能（néng）。任何智能工廠轉型成（chéng）功（gōng）的一個主要因素將（jiāng）是現有業務係統管理大數據（jù）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（yú）智（zhì）能工廠轉型的最好的事情之一是，要有效，它不必一下子發（fā）生。它也不需要中斷或暫停現有的業務活動。企業為實現數字係統現代化和優化而采取的每一項舉（jǔ）措都將（jiāng）使他們離完全集成的智能工廠（chǎng）更近一步。此（cǐ）外，就其本質而言，智能工（gōng）廠（chǎng）技術會（huì）收集和（hé）分析數據。這意味（wèi）著從安裝那一（yī）刻起，任何新數（shù）字技術的影響和投資回（huí）報率都可以被衡量和評估。

智能工廠在（zài）行動