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什（shí）麽是智能工廠？

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

什麽（me）是智能工廠？

顧（gù）名思（sī）義，智能工（gōng）廠（chǎng）是（shì）……智能的。智能（néng）工廠是機器、通信機製和計算能力的互連網絡（luò），是一個信息物理（lǐ）係統（tǒng），它使用人工智能 (AI) 和機器學習等先進技術來分析數據、驅動自動化流程並隨時學習。

智能工廠和智能製造（zào）是被稱為工業 4.0 或第四次工（gōng）業革命的技術變革（gé）的一部分。前（qián）三次工業革命（mìng）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（gōng）作和製造商品的（de）方式：即蒸汽機、裝配線和計算機的力量。今天，第四次（cì）革命是由數（shù）字（zì）化轉型和（hé）智（zhì）能自動化驅動的。

適應不斷變化的（de）世界的智（zhì）能工（gōng）廠

在過去幾年中，企業領導者越來（lái）越明顯（xiǎn）地認識（shí）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（hé）製造業務的當務之急。疫情進一步暴露了全球供應鏈薄弱環節和行（háng）業脆弱性。《福布斯》雜誌的一篇（piān）文（wén）章重申了這一點（diǎn），稱“COVID-19 向世界展示了製造（zào）業（yè）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敗（bài），葡萄视频需要轉向（xiàng）適應性更（gèng）強、更敏捷、完全數字化的解決方案（àn）。”

消費者的期望也有助於智能工廠技術和未來工廠的（de）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（zài）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（jīng）濟都處（chù）於亞馬（mǎ）遜效應的（de）陣痛（tòng）之中（zhōng）。電子商務供應商承受（shòu）著與亞馬遜的（de）速度和效率相匹配的越（yuè）來越大的壓力，而且沒有證據表明消費者的期望正在放（fàng）鬆。” 這種趨勢是（shì）對智能（néng）工廠技術需求不斷增長的一個主要因素，因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（chǔ）能力規模。

製造（zào）商和供（gòng）應鏈經理在努力減少對（duì）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（shāng）業（yè）評論（lùn）》在 2020 年的一篇（piān）文章中指出（chū）的那樣，將製造業帶回美國說起來容易做起來難 “製造商已經求助於專家和（hé）分包商，他們（men）隻專注於一（yī）個領域——甚至（zhì）這些專家也不得不依賴許（xǔ）多其他領域。正如世（shì）界已經開始依賴不同地區的鐵礦石或鋰金屬等自然（rán）資（zī）源一樣，它也變得依賴（lài）於這些專家所在的地區。” 增加國內（nèi）製造當然可以降低（dī）成本和供應鏈風險，但並不一定會消除對（duì）海外合作夥伴的需求，也不一（yī）定（dìng）會減少供應鏈中的環節總數。因此，采用數字工廠技術來優化效率和可見性（xìng）比以往任何時候都更加重要。

智能（néng）工廠如何運作（zuò）？

葡萄视频經常談論自動化流程，就好像它們是智能工廠所獨有的——然而自動化和機器人技術已經在製造業務中使用了幾十年。許多傳統工廠在其運營的各個（gè）部分都使用（yòng）自動化機器，例如（rú）條形碼掃描儀、相機（jī）和數字化生產（chǎn）設備（bèi）。但這些設備並（bìng）沒有相互連接。傳統工廠中的人員、資產和數據管理係統都相互隔離運（yùn）行，必須持續進行人工協調和集成。

智能數字工廠通過將機（jī）器、人員和大數據集成到一個數字連接的生（shēng）態係統中來運作。智能工（gōng）廠（chǎng）不僅整理和分析數據，而且實際上從經驗中學習。它解釋數據集並從中獲得（dé）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（hé）自動化流程。智能工（gōng）廠通過不斷的程序改進（jìn）來自我糾正和自我優化——它可（kě）以教會自（zì）己（和人類）變得更有彈性（xìng）、更有生產力和（hé）更安全。

智能工廠的結構

智能工廠的基（jī）本結構可以大致概括為三個步驟：

1.數據采（cǎi）集： 人工（gōng）智能和現代數據庫技（jì）術允許在企（qǐ）業、供應鏈和世界（jiè）範圍內管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（zhōng）。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、物流或任何其他潛在相關來源相關（guān）的數據集。

2.數據分（fèn）析： 機器學習和智能業務係統使用高級分析和現代數據管（guǎn）理解決方案來（lái）理解收集到的所有不同（tóng）數（shù）據。IoT 傳（chuán）感器可（kě）以在機器需要維（wéi）修或保養時發（fā）出警告（gào）。可以匯編市場和運（yùn）營數據以發現機（jī）會和風險。可以（yǐ）隨著時間的推移研究工作流程效率（lǜ），以優化性能（néng）並根據（jù）需要（yào）自動更正。事實上，可以比較和分析的數（shù）據集呈現出幾乎無限的（de）組（zǔ）合可（kě）能性，可為數字工廠優化和供應（yīng）鏈預測提供信息。

3.智能（néng）工廠自動（dòng）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（zhè）些設備可能位於工廠的四（sì）壁之內（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（shòu）到（dào）監控和優化。如果新聞報道警告對某（mǒu）種（zhǒng）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（yōu）先級（jí）。如果原材料運輸延遲，可以（yǐ）輪換庫存緩衝（chōng）以消除任何中斷。

智能（néng）工廠的好處

許多（duō）企業的供應鏈運營和係統幾十年來基本沒有改變。但是，由於消（xiāo）費（fèi）者的期望和經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 2019 年，其中 68% 的人做到了。對於投資於數字化（huà）轉（zhuǎn）型和智能工廠解決方案的公（gōng）司而言，有可能獲得（dé）顯（xiǎn）著的商業利益，包括：

生產力和效率： 縱觀其曆史，製造（zào）業一直主要是關於反（fǎn）應——觀察已經發（fā）生的事件或趨勢，然（rán）後在事後嚐試將業務（wù）引向不同的方向。智能工廠技術（shù）旨在減少對反應性實踐的需求，並將供應（yīng）鏈管理轉變為更具彈性和響應（yīng）性的模式。使用預測分析和大數據（jù）分（fèn）析可以識別和實施優化流程（chéng）。即時庫存管理，準確的需求預測和提高上市速（sù）度是智（zhì）能工（gōng）廠帶來的一些效率優勢。在數字洞察力的增強下，在智能（néng）工廠工作的人們也（yě）能夠簡化他們的工作，從而提高運營的整體生產力。在他們 2019 年的智能（néng）工廠研究中，德勤（qín）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（de）收（shōu）益（yì）。此外，到 2030 年，擁有（yǒu）智能工廠的製造商的淨勞動生產率（lǜ）可能會（huì）超過傳統（tǒng）工廠 30%。”

可持續性和安全（quán）性：消費者越來越願意為他們知道（dào）使用對社會和環境負責的方法采購和製造的產品（pǐn）多花（huā）一點錢。現代智能工廠（chǎng）技術使企業比以往任何時候（hòu）都更容易發現和實（shí）施更多綠色、安全和對社會負責的製造實踐的機會。智能（néng）工廠（chǎng）經理可以使用區塊鏈和 RFID 傳感（gǎn）器等數字創新來確（què）保所有材料和用（yòng）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的環節。在離家更近的地方（fāng），國際自動化學會報告機器（qì）人和自動化設備可以幫助減少或消除導致工（gōng）傷的五個主要原因中（zhōng）的三個。

產品質量和客戶體（tǐ）驗： 就像孩子們的電話遊戲（xì）一樣，傳統製造商通（tōng）常很難確保他（tā）們的指令被其供應鏈中的低級供應商和（hé）製造商準確接收和遵循。在智能工廠中，智能工廠中的雲連接和端到端可見性為（wéi）製造過程的所有層級帶來（lái）實時洞察和建議。快速定製和響應不斷變化的趨勢的能力意味著產品緊（jǐn）跟客戶需求。係統數據的高級分析可以（yǐ）快速發現弱點或需要改進的地方。這會提高市場競爭力（lì），改善產品評論，並減少代價高昂的退（tuì）貨（huò）或召回。

智（zhì）能工廠技術

智能工廠技術非（fēi）常靈活。隨著數字化轉型計劃在企業中的興起，幾乎可（kě）以根據需（xū）要進行擴展、修改和調整。

雲連接： 無論是（shì）公共雲、私有雲還（hái）是混合雲，雲都（dōu）是智能工廠中所有數據和信息流動的管道。業務（wù）範圍（wéi）和全球雲連接確保業務的每個領域都使用實時數據運行（háng），並且可以立即查看供應鏈中所有連接（jiē）的資產和係統（tǒng）。
人工（gōng）智（zhì）能： 使用集（jí）成人工智能技術的操作係統具有速（sù）度、能力和靈活性，不僅可以收集和分析不同（tóng）的數（shù）據集，還（hái）可以（yǐ）提供實時洞（dòng）察和響應性建議。智能工（gōng）廠內的自動化流程和智能係統（tǒng）通過人（rén）工智能不斷優化和通知。
機器（qì）學習：機器學習（xí）為智能工（gōng）廠帶來的最有價值的好處之一是它進行高級預（yù）測性維護的能（néng）力。通（tōng）過監控和分析製（zhì）造過程，可以在係統故障發（fā）生之前發出（chū）警報。根據情況，可以進行自（zì）動維護（hù），或者在必要時建議（yì）進行人工幹預。
大數據： 強大的大型（xíng）數據集允許在智能工廠中進行預（yù）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，還常常缺乏有效利用大數據所必需的係統。供應鏈和智能（néng）工廠的數字化轉型為企（qǐ）業利用大數據洞察力進行優化（huà）和創新開辟了廣闊的天地。
工業物聯網 (IIoT)： 在智（zhì）能工廠中，當設備和機器配備（bèi）唯一標識符（fú）並能夠發送和接（jiē）收數字數據時，它們就構成了 IIoT 網絡。現代機器可能已經擁（yōng）有（yǒu）數字門戶，但（dàn）即使是幾十年前的模擬機器也（yě）可（kě）以安裝 IIoT 網關設備，以加快速度。從（cóng）本質上講，從（cóng）設備發送的數（shù）據報告其（qí）狀（zhuàng）態和活動，而發送到設備的數據控製和自動化其（qí）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。它允許（xǔ）以最小的操（cāo）作風險實現最大的（de）創新和創造力。數字孿生可以被推到極（jí）限，以多種（zhǒng）虛擬方式（shì）重新配置，或（huò）在現有（yǒu）係（xì）統中測試其兼容性——所有這些都不會在（zài）物理世界中產生風險或資源浪費。
增材打印：也稱為3D打印（yìn），它允許智能工廠使用智（zhì）能自動化進行按需（xū）生產。這在供應鏈意（yì）外中斷或（huò）產品（pǐn）需求（qiú）突然出現時尤為重要。但即（jí）使是在照常營業的情況下（xià），虛擬庫存也可（kě）以通（tōng）過允許及時製造而大（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（néng）工廠中的一些應用描（miáo）述為“能夠將環境（jìng）條件、庫存水（shuǐ）平、過程狀態、裝配錯誤數據、利用率（lǜ）聯（lián）係起來，以及以上下文相關的（de）方式（你看或走的地（dì）方）的吞吐（tǔ）量指（zhǐ）標。” 這種身臨其（qí）境的感官體驗讓用戶可以利用來自任何（hé）地點或時間點的（de）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（zhuàng）態。
區塊鏈： 幸運的是，隨著智能工（gōng）廠技術的進步，安全解決方案也在與時俱（jù）進。區塊鏈在供應鏈中有許多應（yīng）用，從與（yǔ）供應（yīng）商創建“智能合約”到跟蹤貨物來源和整個供應鏈流程的處理。在智能工廠中，區塊鏈對於（yú）管理整個企業對連（lián）接資產和機器的訪問特別有（yǒu）用（yòng）——保護係統（tǒng）的安全性和這些設備所持有記（jì）錄的準確性。
現（xiàn）代數據庫： 內存數（shù）據庫和現代 ERP 係統（tǒng）是工業 4.0 以及所有智能工廠和智能供應鏈解決方案（àn）背後的“大腦”。推（tuī）動傳統的、基於磁盤的數據庫——通常遠遠超出其限製——以跟上運（yùn）行智（zhì）能工廠和現代供應鏈所需的複雜數據管理（lǐ）和（hé）分析功能。

實現智能工廠（chǎng）轉型

2020 年為全球企業帶來了巨（jù）大的顛覆和運（yùn）營風險。在 COVID-19 之前，德勤 2019 年對 600 多名製造業（yè）高級管理人員（yuán）進行的一項調查報告稱（chēng），86% 的人認為在未來（lái）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，數字化轉型和供應鏈現代（dài）化比以往（wǎng）任何時候都（dōu）更從長期目標轉變為決心創（chuàng）新和競爭的公司的緊迫（pò）和當務之（zhī）急。

如（rú）何開始智能工（gōng）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（de）業務最關鍵。初始係統審計將幫助您分析和盤點現有流程、資（zī）產和業務係統。在開始自動化工作流程和製（zhì）造流程之前，您需要（yào）評估它們（men）目（mù）前的情況。

在開始（shǐ）數字化轉型之旅時，請務必記住，智能工廠的“智能”來自其先進的數據分析和數據管（guǎn）理能力。現代數（shù）據庫和強（qiáng）大的 ERP 係統是智（zhì）能工廠背後的大腦。它們（men）支持驅動係統的高級功能。任何智能工廠（chǎng）轉型成功的一（yī）個主要（yào）因（yīn）素將是現有業務係統管理大數據和集成人工智能、機器學習和高級分析等技術（shù）的能力（lì）。

最後，關於智能工廠（chǎng）轉型的（de）最好的事情之一是，要有效，它不必一下子發生（shēng）。它也（yě）不（bú）需要中斷或暫停現有的業務活動。企業為實（shí）現數字係統現代化和優化而采取的每（měi）一項舉措都（dōu）將使他們離完全集成的智能工廠更近一步。此外（wài），就其本質而言，智能工廠技術會收集和分（fèn）析數據。這意味著從安裝（zhuāng）那一刻起（qǐ），任何新數字（zì）技術的影響和投資回報率都可以（yǐ）被衡量和評估。

智能工廠在行動