什麽是（shì）智能工廠？

發表時間：2022-12-14

什麽是智能（néng）工廠？

顧名思義，智能工廠是……智能的。智能工廠是機器、通信機製和（hé）計算能力的互連網絡，是（shì）一個信息物理係統，它使用人工智能（néng） (AI) 和機器學習等先進技術來分析數據、驅動自（zì）動化流程並隨時學習。

智能工廠和智能（néng）製造（zào）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。前三次工業革命（mìng）中的每一次都誕（dàn）生（shēng）於一種創新的新技術，它徹底改（gǎi）變了葡萄视频工作（zuò）和製造商品的方式：即蒸汽機、裝配線和計（jì）算機的力量（liàng）。今天，第（dì）四次革命是由數字化轉型和智能（néng）自動化驅動的。

適應不斷變化的世界的智能工廠（chǎng）

在過去幾年中，企（qǐ）業領導者（zhě）越來越明顯地認識到，數（shù）字化轉型是希望在 2020 年代具有競爭力和彈性（xìng）的供應（yīng）鏈和製造（zào）業務的當務之急。疫情進一步暴露了全球供應鏈薄弱（ruò）環節和行業脆弱性（xìng）。《福布斯》雜（zá）誌的一篇文章重申了（le）這一點，稱“COVID-19 向世（shì）界展示了製造業應該（gāi）已經知道的事（shì）情。傳統的供（gòng）應鏈和製造生態係統正在失敗，葡萄视频需要轉向適（shì）應性更強（qiáng）、更敏捷、完全數字化的解決（jué）方案。”

消費者的期望也有助於智能工廠技術和未來工廠的發展。被稱為亞馬遜效應的消費者對次日送（sòng）達的需求一直在穩（wěn）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（chù）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（de）速度和效（xiào）率相匹配的越來越大的壓力，而（ér）且沒有證據表明消費者的期望正在放鬆（sōng）。” 這種趨勢是對智能工廠技術需求不斷增長的一個（gè）主要（yào）因（yīn）素，因為過時的（de）係統證明無（wú）法滿（mǎn）足跟上這一現象所需的物流和倉儲能力規模。

製造商和供應鏈經理在努力減少對國際合作夥伴的依賴時麵臨進一步（bù）的風險和運營中斷。按需製造和虛擬庫存等智能工廠解（jiě）決方案當然可以最（zuì）大限度（dù）地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》在 2020 年的一篇文章中指出的那樣，將製造（zào）業帶回美國說起來容易做起來難 “製造商已經求助於專（zhuān）家和分包商，他們隻專注於一個領（lǐng）域（yù）——甚至這些專家（jiā）也（yě）不得不依賴（lài）許多其他領域。正如世界已經開始依賴不同地區的鐵礦石或鋰金屬等自然資源一（yī）樣（yàng），它也變得依賴於這些專家所在的地區。” 增加國內製造當然可以降低成（chéng）本和供（gòng）應鏈風險，但並不一定會消除對海外合作夥伴的需求，也不一定會減少供應鏈中的環節總數。因此，采用數字（zì）工廠技術來優化效率和可見性比以往任何（hé）時候都更加重要。

智（zhì）能工廠如何運作？

葡萄视频經常談論自動化流程，就好像（xiàng）它（tā）們是智能工廠所獨有的——然（rán）而自（zì）動化和機器人技術已經在製造業務中使用了幾十年。許（xǔ）多傳統工廠在其運營的各個（gè）部分都使用自動化機器，例如條形碼掃描儀、相（xiàng）機和數字化生產設（shè）備。但（dàn）這些設備並沒（méi）有相（xiàng）互連接。傳統工廠中的人員、資產和數據管（guǎn）理（lǐ）係統都相互隔（gé）離運行，必須持續進行（háng）人（rén）工協調和集成。

智能數字工廠通過將機器、人員（yuán）和大數據集成到一個數字連接的生態（tài）係統中來運作。智（zhì）能（néng）工廠不僅整理和分（fèn）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自動化流程。智能工廠通過不斷的程（chéng）序改進來（lái）自我糾（jiū）正和（hé）自我優化——它可以（yǐ）教會自己（和人類）變得更有彈性、更有生產力（lì）和更（gèng）安全。

智能工廠（chǎng）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（jù）采集： 人工智能和現代數據庫技術（shù）允許在企業、供應鏈和世界範圍內管（guǎn）理和采集不同的有用（yòng）數據集（jí）。通過傳感器和（hé）網關，工業物聯（lián）網 (IIoT) 允許連接的機（jī）器將數據收集到（dào）係統中。通過無數其他（tā）數據門戶，人工智能係統可以編譯與績效、市場趨勢、物流或（huò）任何其他（tā）潛在相關來源相關的（de）數據集。

2.數據分析： 機器學習和智能業務係統使用高級（jí）分析和現代數（shù）據管理解決方案（àn）來理（lǐ）解收集到的所有不同數據。IoT 傳感器可以在（zài）機器需要維修或保養（yǎng）時發（fā）出警告。可以匯（huì）編（biān）市場和運（yùn）營數據以（yǐ）發現機會和風險。可以隨著時間的推（tuī）移研究工作流程效率，以優化性能並根據需要自動更正（zhèng）。事實上，可以比較和分析的數據集（jí）呈現出幾乎無限的組合可能性，可為數字工廠優化（huà）和供應鏈預測提供信息。

3.智能工廠自動（dòng）化： 數據采集（jí）和分析完成（chéng）後，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。這些設備可能位於工廠的四壁之內，也可能位於供應鏈中（zhōng）物流或製造環節的遠處。智能工作流（liú）程和流程不斷受到監控和優化（huà）。如果新聞報道警告對某種產品的需求激增，則可（kě）以指示 3D 打印機工（gōng）作流程（chéng）提高該產品的（de）生產優先級。如果原材料運輸（shū）延（yán）遲，可以輪（lún）換庫存緩衝以（yǐ）消除任何中斷。

智能工廠的（de）好處

許多企業的供應鏈運營和係統幾十年來基本沒有（yǒu）改變（biàn）。但是，由於消（xiāo）費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（nián）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（le）。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）顯著的商業利益，包括：

生（shēng）產力和效率： 縱觀其曆史，製造業（yè）一直（zhí）主要是關於反應——觀察已經發生的事件（jiàn）或趨（qū）勢（shì），然後在事後嚐試將業務引向（xiàng）不同的方向。智能工廠技術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（hé）響應性的模式。使用預測分析和大數（shù）據分析可（kě）以識別和實施優化流程。即時（shí）庫存管理（lǐ），準確（què）的需求預測和提（tí）高上市速度是智能工（gōng）廠帶來的一些效率優勢。在數字洞（dòng）察力的增（zēng）強下，在智能工廠工作的人們也能夠簡化他們的工作，從而提高運營的整體生（shēng）產（chǎn）力（lì）。在他們 2019 年的智能工廠研究中，德勤告訴葡萄视频（men）， “在（zài）投資智能工廠計劃後，公司在（zài）製造產出、工（gōng）廠利用率和勞動生產率等領域報（bào）告了高達 12% 的收益。此外（wài），到 2030 年，擁有智（zhì）能工廠的製造（zào）商的淨勞動生產率可能會超過傳統工廠（chǎng） 30%。”

可持續性和安全性：消費（fèi）者越來越願意為他們（men）知道使用對社會和環境負責的（de）方（fāng）法采購和製造的產（chǎn）品多花一點錢。現代智能工廠技術使企業比以（yǐ）往任何時候都更容易發現和實施更多綠色、安全（quán）和對社會負責的製造實踐的機會。智能工廠經（jīng）理可（kě）以（yǐ）使用區塊（kuài）鏈和 RFID 傳感器等數字創新來確保所（suǒ）有材料和用品的無可辯駁的來源和質量控製——即使來自供應鏈中（zhōng）最（zuì）遙遠的環節。在離家更近的地方（fāng），國際自動化（huà）學會報告機（jī）器人和（hé）自動化設備（bèi）可以幫助減少或消除導致工傷（shāng）的五個主要原因中的三個。

產品質量和客戶體驗： 就像孩（hái）子們的電話遊戲一樣，傳統製造商通常很難確保他們的（de）指（zhǐ）令被其供（gòng）應鏈（liàn）中的低級供應商和製造（zào）商準確接（jiē）收（shōu）和遵循。在智能工廠中，智能工（gōng）廠中的雲連接和端到端可見性為製造過程的所有層級帶（dài）來實時洞（dòng）察和建議。快速定製和（hé）響應不斷變（biàn）化的（de）趨勢的能力意味著產品緊跟客戶需求。係統數據的高級分析可以快速發現弱（ruò）點或需要改進的（de）地方。這會提高市場競爭力，改（gǎi）善產（chǎn）品評論，並減少代價高昂的（de）退貨或召回。

智能工廠技術

智能工廠技術非常靈活。隨著數字化轉型計劃在企業中的（de）興起，幾乎可以根據（jù）需要進行擴（kuò）展、修改和調整。

雲連接（jiē）： 無論是公共雲、私有雲還是混合雲，雲都是智能工廠中所有數據和信息流動的管道。業務範圍和全（quán）球（qiú）雲連接確（què）保業務的每個領域（yù）都使用（yòng）實（shí）時數據運行，並且可以立即查看供應鏈中（zhōng）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統具有（yǒu）速度、能力和靈活性，不僅可以收（shōu）集和分析不同的數據集，還可以提供實時洞察和響（xiǎng）應性建議。智能工廠內的自動化流程和智能係統通過人工智能不斷優化和通知。
機器學習：機器學習為智（zhì）能工廠帶來的最有（yǒu）價值的好處之一（yī）是（shì）它進行高級預測性維護的能力。通過（guò）監控和分析製造過程（chéng），可以在係統（tǒng）故障發生之前（qián）發出（chū）警報。根據情況，可以進行自動維護，或者在必要時建議進行（háng）人工幹預。
大數據： 強大的大型數據集允許（xǔ）在智能工廠中進行預測和高級分析。企業早就了（le）解大數據的戰略價值，但（dàn）直（zhí）到最（zuì）近，還常常缺乏有效利用（yòng）大（dà）數據所必需的係統。供應鏈和智能（néng）工廠的數字（zì）化轉型為企業利用大數據洞察力進行優化和創新開辟了廣闊的天地。
工業物聯網（wǎng） (IIoT)： 在智能工（gōng）廠中，當設備和機器配備唯一標識符並能（néng）夠發送和接（jiē）收數字數據（jù）時，它們就構成了 IIoT 網絡。現代機器可能已（yǐ）經擁有數字門戶，但即使是幾十（shí）年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（bèi）發送的數據報（bào）告其（qí）狀態和活（huó）動，而發送（sòng）到設（shè）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（de）精（jīng）確虛擬複製品成為其數（shù）字孿生。它允許以最小的操作風險實現（xiàn）最大的（de）創新和創造力。數字孿生可以被推（tuī）到極限，以多種虛擬方式重新配置，或在現有係統中測試其兼容性——所有這（zhè）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（néng）工廠使用（yòng）智能自動化進行按需生產。這在供應鏈意外中斷或產品需求突然出現時尤為重要（yào）。但即使是在照常營業的情況下，虛擬（nǐ）庫存也可以通過允許及時製造而大大減（jiǎn）少風險和浪費。
虛擬現實（shí） (VR) 和增（zēng）強現實 (AR)： 2019 年，Assembly Magazine 將 VR 可穿戴設備在智能工廠中的（de）一（yī）些應用描述（shù）為“能夠將環境條件、庫存（cún）水平、過程（chéng）狀態、裝配錯（cuò）誤數據、利用率（lǜ）聯係起來（lái），以及以上下文相關的方式（你看（kàn）或走的（de）地方）的吞吐量指標（biāo）。” 這種身臨其境的感官體驗讓用戶可（kě）以利用來自任何（hé）地點或時間點的實時數據來增強他們的自然感官——從而（ér）暢通無（wú）阻地了解工廠（chǎng）狀態。
區塊鏈： 幸運的是，隨著（zhe）智（zhì）能工廠（chǎng）技（jì）術的進（jìn）步，安全解決方案也在與時俱進。區塊鏈在供應鏈中有許（xǔ）多應用，從與供應商創建“智能合約”到跟蹤貨物來源和整個供應鏈流程的處理。在（zài）智能工廠中，區塊鏈對於管（guǎn）理整個企（qǐ）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（xiē）設備所持有記錄的準確性。
現代數據庫： 內存（cún）數據庫和現代 ERP 係統是工業 4.0 以及所有（yǒu）智能工（gōng）廠和智能供應鏈解決方（fāng）案背後的“大腦”。推動傳統的、基於磁盤的數據（jù）庫——通常遠遠超出其限製——以跟上運行智能工廠和現代供應鏈所需的複雜數據管理和分析功能。

實現智能工廠轉型

2020 年為全球企業帶來了巨大的（de）顛覆和運營風險。在 COVID-19 之前，德勤 2019 年對（duì） 600 多名製造業高級（jí）管理人員進行的一項調查報告稱，86% 的（de）人認為在未來五年內，“智能工廠計劃將（jiāng）成為製（zhì）造（zào）業競爭力的主要（yào）驅動力。” 如今，數字化（huà）轉型和供應鏈現代化比以往任（rèn）何時候都更從長期目（mù）標轉變（biàn）為決心創新和競爭（zhēng）的公司的緊迫和當務之急。

如何開始智能工廠轉型將取（qǔ）決於您現在所處的（de）位置以及哪些流程對您的業務最關（guān）鍵。初始係統審（shěn）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（dòng）化工作流程和製造（zào）流程之前，您需要評估它們目前的情況。

在開始數字化轉型之旅時（shí），請（qǐng）務必記住，智能（néng）工（gōng）廠的“智能”來自其先進的數據（jù）分析和數據管理能力。現代數據庫和強大（dà）的 ERP 係統是智（zhì）能工廠背後的大腦。它們支持驅動（dòng）係統（tǒng）的高級功能。任何智能工廠轉（zhuǎn）型成功的一個主要因素將（jiāng）是現有（yǒu）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（xī）等技術的能力。

最後，關於智能工廠轉型的最好（hǎo）的事情之（zhī）一是，要有（yǒu）效，它不（bú）必一下子發生。它也不需要中（zhōng）斷或暫停現有的（de）業務活動（dòng）。企（qǐ）業為實現數字係統現代化和優化而采取的每一項舉措都將使他們離完全（quán）集成的智能工廠更近一步。此外，就其（qí）本質（zhì）而言，智能工廠技術會收集和分（fèn）析數據。這意味著（zhe）從安裝那一刻起，任何新數字（zì）技術的影（yǐng）響和（hé）投資回報率都可以被衡量和評估。

智能工廠在（zài）行動