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什麽（me）是智能工（gōng）廠（chǎng）？

類別：行業動態文章出處：歐力（lì）克斯發（fā）布時（shí）間（jiān）：2022-12-14 瀏覽人次：字體變大字體變小

什（shí）麽是智能工廠？

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

智能工廠和智能製造是被（bèi）稱為工業（yè） 4.0 或第四次工（gōng）業革命的技術變革（gé）的一部分。前三次工業革命（mìng）中的每一次都誕生於一種（zhǒng）創新的新技（jì）術，它（tā）徹底改變了葡萄视频工作和製造商（shāng）品的方式：即蒸汽（qì）機、裝配線和（hé）計算機的力量。今天，第四次（cì）革命是由數字化轉型和智能自（zì）動化驅動的。

適應不斷變化的世界的智能（néng）工廠

在過（guò）去幾年中，企業領導者越來越（yuè）明顯地認識到，數字化轉型是（shì）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。疫情（qíng）進一步暴露了全球供應鏈薄弱（ruò）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 向世界展示了製造（zào）業應該已（yǐ）經知道的事（shì）情。傳統的供應鏈（liàn）和製造生態係（xì）統正在失敗，葡萄视频需要轉（zhuǎn）向適應性更強、更敏捷、完（wán）全數字化的解決方案。”

消費者的（de）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（yīng）的（de）消費者對次日送達的需求一直（zhí）在穩步快速增長。根據《企業家》雜誌 2019 年的報道，“無論好壞，美國經濟和全球經濟都處於亞馬遜效應的陣痛之中。電子商務供應商承受著與亞馬遜的速度和效（xiào）率相匹配的越來越（yuè）大的壓力，而且沒有證（zhèng）據表明消（xiāo）費者的期望正在放鬆。” 這種趨勢是對智能工（gōng）廠技術需求不斷增長（zhǎng）的一個主要因素，因（yīn）為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（guī）模。

製造商和供應鏈經（jīng）理在努力減少對國際合作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能工廠解決方案當（dāng）然可（kě）以最大限度地減少對海外供應商（shāng）和製造商的依賴。然而（ér），正如《哈佛（fó）商業評論（lùn）》在 2020 年的一篇文章中指（zhǐ）出的那樣，將製（zhì）造業帶回美國說起來容易做起來難 “製（zhì）造商已經求（qiú）助於專家和分包商，他們隻專注於一個領域——甚至這些專家（jiā）也不得（dé）不依賴許多其他領域。正如世界已經開始依賴不同地區的鐵礦石（shí）或鋰金屬等自然資（zī）源一樣，它也變得依賴於這些專家所在的地區。” 增加國內製（zhì）造當然可以降低成本和供應鏈風險，但並不一定會（huì）消除對海外合作夥伴的需（xū）求，也不一定會減少供應鏈中的環節總數（shù）。因此（cǐ），采（cǎi）用（yòng）數字工廠技術來優化效率和可見性比（bǐ）以往任何時候都更加重要。

智能工廠如何運（yùn）作？

葡萄视频經常談論自動化流程（chéng），就（jiù）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（shǐ）用了幾十年。許多（duō）傳（chuán）統工廠在其運營的各個部分都使用自動化機器，例如條形（xíng）碼掃描儀、相機和數字化生產設備。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（shù）據管（guǎn）理係統都相互隔離運行，必須持續進行人工（gōng）協（xié）調和集（jí）成。

智能數字（zì）工廠通過將機器、人員和大數（shù）據集成到一個數（shù）字連接的生態（tài）係統中來運（yùn）作。智（zhì）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（shù）據集並從中獲（huò）得洞察力，以預測趨勢和事件，並（bìng）推薦和實施智能製造工（gōng）作流程和自動化流程（chéng）。智（zhì）能工廠通過不斷的程序改進來自我糾正和自我優化——它可以教會自己（和人類）變得更有彈（dàn）性、更有生產力和更（gèng）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（bù）驟：

1.數據采集： 人工智能和現代數據庫技術允許在企業（yè）、供應鏈和世界範圍（wéi）內管理和采（cǎi）集不（bú）同的有用數據集。通過傳感器和網關，工業物聯（lián）網 (IIoT) 允許連接（jiē）的機器將數據（jù）收（shōu）集（jí）到係統中。通過無數其他數據門戶，人工智能係統可（kě）以編譯與績效、市場趨勢、物（wù）流或任何其他潛在相關來（lái）源相關的數據集。

2.數據分（fèn）析： 機器學習和智（zhì）能業務（wù）係統使用高級分析和現（xiàn）代（dài）數據管理解決方案來理解收集到的所有不同數據。IoT 傳感器可以在機器需要維修或保（bǎo）養時發出警告（gào）。可以匯編市場和運營數據以發現機（jī）會和風險。可以隨著時間的推移研究工作流（liú）程效率，以（yǐ）優化性能並根據需要自動更正。事實上，可以比較（jiào）和分（fèn）析的數據集（jí）呈現出幾乎無限（xiàn）的組合可能性，可為數（shù）字工廠（chǎng）優化和供應鏈預測提供信息。

3.智能工廠自動化： 數據采集（jí）和分析完成後（hòu），工作流程就會建立起來，指令會發送到（dào）係統內的機器和設備。這些設備可能位於工廠的四壁之內，也可能（néng）位於供應鏈中物流或製造環節的遠（yuǎn）處。智能工作流程和流程不斷受到（dào）監控和優化（huà）。如果新聞報道警告對某種產品的需求激增，則可以指示 3D 打印機工作流程提高該產品的生產優先級。如（rú）果原材料運（yùn）輸延遲，可以輪換庫存緩衝以消除任何中斷。

智能工廠的好處

許多企業的（de）供應鏈運營和係統幾十年來基本（běn）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（jīng）理需要能夠提供可衡量的顯（xiǎn）著（zhe）收益並能夠迅速帶（dài）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（dào） 2019 年，其中 68% 的人做到（dào）了（le）。對於投資於數字化轉（zhuǎn）型（xíng）和智能工廠解決（jué）方案的公司而言，有（yǒu）可（kě）能獲得顯著的商業利益，包括：

生（shēng）產力和效率： 縱觀其曆史，製造業一直主要是關於反應——觀察已經（jīng）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（jì）術旨在減少對反應性實踐的（de）需求，並將供應（yīng）鏈（liàn）管理（lǐ）轉變為更具彈性和響應性的模式。使用預測分析（xī）和大數據分析可以識別（bié）和（hé）實施優化（huà）流程。即時庫存管理（lǐ），準確（què）的需求預測和提高上市速度是智能工廠帶來的一些效率優勢。在數字洞察力的增強下（xià），在（zài）智能工廠工作（zuò）的人們也能夠簡化他們的工作，從（cóng）而提高運營的整體生產力。在他們 2019 年的智能工（gōng）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達 12% 的收益。此外，到（dào） 2030 年，擁有（yǒu）智能工廠的製造商的淨勞（láo）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。現代智能工廠技術使企業比以往任何時候都更容易發現和實施（shī）更多綠色、安全和對社會負責的製造實踐的機會。智能工（gōng）廠經理可以使（shǐ）用區塊鏈和 RFID 傳感器等（děng）數字創（chuàng）新來確保所有材料和用品的無可辯駁的（de）來源和質量控（kòng）製——即使來自供應鏈中最遙遠的環節（jiē）。在離家更近的地方，國際自動化學會報告機器人（rén）和自動化設備可以幫助減少或消除導致工傷的五個主要原因中的三個。

產品（pǐn）質量和客戶體驗： 就像（xiàng）孩子們的電（diàn）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級（jí）供應商和製造商準確接收和遵（zūn）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層級帶來實時洞（dòng）察和建議。快速定製和響應不斷變化的趨勢的能力意味著產品（pǐn）緊跟客戶需求。係統數據的高級分析可以快速發現（xiàn）弱點或需要改進的地方。這會提高市場競（jìng）爭力，改善產品（pǐn）評論，並減少代價高昂的退貨或召回。

智能工廠技術（shù）

智能（néng）工廠技術非常靈活。隨著數字（zì）化轉型計劃在企業中的（de）興（xìng）起，幾乎可以根據需要進行擴展（zhǎn）、修改（gǎi）和調整。

雲連接： 無論是公共（gòng）雲、私有雲還是混合雲，雲都是智能工廠中所有數據和（hé）信（xìn）息流動的管道。業務範圍和全球雲連接確保業務的每個領域都（dōu）使用（yòng）實時數（shù）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（jí）成人工智能技術的操作係統具有速度、能力和靈活性，不僅可（kě）以收集和分析不同的數據集，還可（kě）以提供實時洞察和響應性（xìng）建議。智能工廠內（nèi）的自動化流程和智能（néng）係統（tǒng）通過人工智能不斷優化和通知。
機器學習：機器（qì）學習為智能（néng）工廠帶來（lái）的最有價值的好處之一是它進行高級預（yù）測性維護的能力。通過監（jiān）控（kòng）和分析製造過程，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（dòng）維護，或者在必要時建議進行人工（gōng）幹預。
大數（shù）據： 強大的大型數據集允許在智能（néng）工廠中進行預測和高級分析。企業早就了解大（dà）數據的戰略價值，但直到（dào）最近，還（hái）常常缺乏有效利（lì）用（yòng）大數據所必需的係統。供應（yīng）鏈和智能工廠的數字化轉型為企業利用大數據洞（dòng）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，當設備和（hé）機器配備唯一標識符並能夠發（fā）送和接收數字數據時，它們就構成了 IIoT 網絡。現代（dài）機器可能已經擁有數字門戶，但即使是幾十年（nián）前的模擬機器也可以安裝 IIoT 網關設備，以加快速度。從（cóng）本質上講，從設備發送的數據（jù）報告其（qí）狀態和活動，而（ér）發送到設備的數據控製和自動化（huà）其操作和工作流程。
數字孿生：機器或係統的（de）精確虛擬複製品成（chéng）為（wéi）其數字孿生（shēng）。它（tā）允許以最小的操（cāo）作風險實現最大的創新和創造力（lì）。數字孿生可以被（bèi）推到極（jí）限，以多種虛擬方式重新配置，或在現（xiàn）有係統中測試其（qí）兼容性——所有這些都不會在物理世界中產生風險或資源浪（làng）費。
增材打印（yìn）：也稱為3D打印，它允（yǔn）許智能工廠使用智能（néng）自動化進行（háng）按需生產。這在（zài）供應鏈意外中斷或產品（pǐn）需求（qiú）突然出現時（shí）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（jí）時製造而大大減少風險和浪費。
虛擬現（xiàn）實 (VR) 和增強現實（shí） (AR)： 2019 年，Assembly Magazine 將 VR 可穿戴設（shè）備在智能（néng）工廠中的一些應用描述為“能夠（gòu）將環境條件、庫存水平、過程狀態、裝配（pèi）錯誤數（shù）據、利用率聯係起來，以及以上下文相關的方式（你看或走的地方）的吞吐量指標。” 這種（zhǒng）身臨其境的感（gǎn）官體驗讓用戶可以利用來自任何地點或時間點的實時數據（jù）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（suí）著智能工廠技術的進步，安全解決方（fāng）案也（yě）在與時俱進。區塊鏈在供應鏈中有許多應用（yòng），從與供應商（shāng）創建（jiàn）“智能合約”到跟蹤貨物來源和整個（gè）供應鏈流（liú）程的處理（lǐ）。在（zài）智能工（gōng）廠中，區塊鏈對於管（guǎn）理（lǐ）整個企業對連接資產和機器的訪（fǎng）問特別有用——保護係統的（de）安全性和這些（xiē）設備所（suǒ）持有記錄的準確性。
現（xiàn）代數據庫： 內存數據庫和（hé）現代 ERP 係統是工業 4.0 以（yǐ）及（jí）所有智能工廠和智（zhì）能供應鏈解決方案背後的“大腦”。推動傳統的、基於（yú）磁盤的數據庫——通常遠遠超（chāo）出其限製——以跟上運行智能工廠和現代供（gòng）應鏈所需的複雜數（shù）據（jù）管理和分析功能。

實現智能工廠轉型

2020 年為全球企業帶來了巨大的（de）顛覆和（hé）運營（yíng）風險。在 COVID-19 之前，德勤 2019 年對 600 多名（míng）製造業高級管理人員進行的一（yī）項調查報告稱，86% 的人認為在未來五年內，“智能工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（zhuǎn）型和供應鏈現代化比以往任何時候（hòu）都更從長期目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（zài）所處的位置以（yǐ）及哪些流程對（duì）您（nín）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（chéng）、資產和業務係統。在開始自動化（huà）工作流程和製造流程之前，您需要評（píng）估它們目前的情況。

在開（kāi）始數字化轉（zhuǎn）型之旅時，請務（wù）必記（jì）住，智能工廠的“智能”來自其先進的數（shù）據分（fèn）析和數據（jù）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（qū）動（dòng）係統的高級功能。任何智能工廠轉型成功的一個（gè）主要因素將是（shì）現有業務係統（tǒng）管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力。

最後，關（guān）於智能工廠轉型（xíng）的最好的事情（qíng）之一是，要有（yǒu）效，它不必一下子發生。它也不需要（yào）中斷或（huò）暫停現有的業務活動。企業為實現數字（zì）係統現代（dài）化和優化而采取的每一項舉措都將使他們離完全（quán）集成的智能（néng）工廠更近一步。此外，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，任何新數字技術的影（yǐng）響和投資回報率都可（kě）以被衡量和評估。

智能工（gōng）廠（chǎng）在行（háng）動（dòng）