什（shí）麽是智（zhì）能（néng）工廠？

發表時間：2022-12-14

什麽是智能工廠？

顧名思義，智能工廠是……智能的。智能工廠是機器（qì）、通信機製和計算能力的互連網絡，是一個信息物理係統，它使用人工智能 (AI) 和機器學習等先進（jìn）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是被稱為工業 4.0 或第四（sì）次工業革命的技術變革的（de）一部分。前三次工業革命中的每一次都誕生（shēng）於（yú）一種（zhǒng）創新的新技術，它徹底改變了我（wǒ）們工作和製造商品的方式：即蒸汽機、裝配線和計算機的（de）力（lì）量。今天，第四次革命是由數字（zì）化轉型和（hé）智能自（zì）動化驅動的。

適應不斷變（biàn）化的世界的智能工廠

在過去幾年中，企業領導者越來（lái）越明顯地認識到，數字化轉（zhuǎn）型是希望（wàng）在 2020 年代具有競爭力和彈性的供應鏈和製（zhì）造業務的（de）當務之急。疫情進一（yī）步暴露了全球供（gòng）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 向世界展示了製造業（yè）應該已經知道的（de）事情。傳統的（de）供應鏈和製造生態係統正在失敗，我們需要轉向適應性更強、更（gèng）敏捷、完全數字化的（de）解（jiě）決（jué）方案。”

消（xiāo）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達的需求一直在穩步快速增長。根據（jù）《企業（yè）家》雜誌 2019 年的報道，“無論好壞，美國（guó）經濟和全球經濟都處於亞馬（mǎ）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率相匹配的越來（lái）越大的壓力（lì），而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不斷增長的（de）一個主要因（yīn）素，因為過時的係統證（zhèng）明無法滿（mǎn）足跟上這一（yī）現象所需的物流和倉儲能力規模。

製造商和供（gòng）應鏈經理在努力減（jiǎn）少對國際合作夥伴的依賴時麵臨進一步的風險和運（yùn）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（dì）減少對海外供應商和製造商的依賴。然（rán）而，正（zhèng）如（rú）《哈佛商業（yè）評論》在 2020 年的一篇文章中指出的那樣，將（jiāng）製造業帶回美國（guó）說起來容易做起來難 “製造商已經求助（zhù）於（yú）專（zhuān）家和分包商，他們隻專注於一個領域——甚至這些專家也（yě）不得不依賴許多其他領域。正如世界（jiè）已經開始依賴不同（tóng）地（dì）區的鐵礦石或鋰金屬等自然資源（yuán）一樣，它也變得依賴於這些專（zhuān）家所在的（de）地區。” 增加國內製造（zào）當然可以降低成（chéng）本（běn）和供應鏈風險，但並不一定（dìng）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（zǒng）數。因此，采用數字（zì）工廠技術來優化效率和可見（jiàn）性比以往任何時候（hòu）都更加重要。

智能工廠如何運（yùn）作？

我們經常談論自動化流（liú）程，就好像（xiàng）它們是智能工廠所獨有的——然（rán）而自動化和（hé）機器人技術已（yǐ）經在製造業（yè）務（wù）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（dòng）化（huà）機器（qì），例如條形碼掃描儀、相機和數字化生產設備。但這些設備並沒有相互連接。傳統工廠中的人（rén）員、資產和數據管理係統都相互隔離運行，必須持（chí）續進行人工協調和集成。

智能數字工（gōng）廠通過將機器、人員和大數據集成到一個數字連（lián）接的生態（tài）係統中來（lái）運作。智能工廠不僅整理和分析數（shù）據，而且實際上從經驗中學習。它解釋數據集並（bìng）從中獲得洞察力，以預（yù）測趨勢和事（shì）件，並（bìng）推薦和實施智（zhì）能製（zhì）造（zào）工作（zuò）流程和自動化流程。智能工廠通過不斷的（de）程序改進來自我糾正和自我優化——它可以教會自己（和人類）變得更有彈性、更有生產力（lì）和更安全。

智能工（gōng）廠的結（jié）構

智能（néng）工廠的基本結構可以大致概括為（wéi）三個步（bù）驟：

1.數（shù）據采集： 人（rén）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理和（hé）采（cǎi）集不同的有用數據集。通過傳感器和網關，工業物聯網 (IIoT) 允（yǔn）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（rén）工智能（néng）係統可以編譯與績效、市場趨勢、物（wù）流或任何其他潛在（zài）相關來源相關的數據（jù）集。

2.數據分析： 機器學習和智能業（yè）務係統使用高級分析和（hé）現（xiàn）代（dài）數據（jù）管理解決方案來理解（jiě）收集到的所有不同數（shù）據（jù）。IoT 傳感器可以在機器需要維修或保養時發出警告（gào）。可（kě）以匯（huì）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究工作流程效率，以優化性（xìng）能並根（gēn）據需要自動更正。事（shì）實上，可以（yǐ）比較（jiào）和分析（xī）的（de）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（yīng）鏈預測提供信息。

3.智能工廠（chǎng）自動化： 數據采（cǎi）集和分（fèn）析完成後，工作流程就會建立起來，指令會發送到係統內的（de）機器和設（shè）備。這些設備（bèi）可能位於（yú）工廠的四壁之內，也可能位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到監（jiān）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 打印機工作流程提高該產品（pǐn）的生產優先（xiān）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（zhì）能工廠的好處

許多企業的供應鏈運營和係（xì）統幾十年來基本沒有改變。但是，由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（jù）《福布斯》雜誌報道，2017 年隻有 43% 的製造商正（zhèng）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）轉型和智能工廠解決方案的公司（sī）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，製造業一直主要是關於反應——觀察（chá）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。智能工廠技術旨在減少對反應（yīng）性實（shí）踐（jiàn）的需求（qiú），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（dà）數據分析可（kě）以識別和實施優化流程（chéng）。即（jí）時庫存管理，準（zhǔn）確的需求預測和提高上市速度是智能工廠帶來的一些效率（lǜ）優勢。在數字洞察力（lì）的增強下，在智能（néng）工廠工作的人們也能夠簡化他們的工作，從而提高運營的（de）整體生產力。在他們 2019 年的智能工廠研（yán）究（jiū）中，德勤告訴我們， “在投資智能工廠計劃後，公（gōng）司在製造產出、工廠（chǎng）利用率和勞動生產率等領域報告了高達 12% 的（de）收益。此外，到 2030 年，擁有智能工廠的製造商的淨勞（láo）動生產率（lǜ）可能會超過傳統工廠 30%。”

可（kě）持（chí）續性和安全性：消費者越來（lái）越願（yuàn）意為他們知道使用對社會和（hé）環境負責（zé）的方法采購和製（zhì）造的（de）產品多花一點錢。現代（dài）智能工廠技術使（shǐ）企業比以往任（rèn）何時候（hòu）都更容易（yì）發現和實施更多綠色、安全和對社（shè）會負責的製造（zào）實踐的（de）機會。智（zhì）能工廠經理可以使用區塊鏈和 RFID 傳感器等數字創新來（lái）確保所有（yǒu）材料和用（yòng）品（pǐn）的無可（kě）辯駁（bó）的來源和質量（liàng）控製——即使來自（zì）供應（yīng）鏈（liàn）中最（zuì）遙（yáo）遠的環節。在離（lí）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個（gè）主要原因中的三個（gè）。

產品質量和客戶體驗： 就像孩子們的電（diàn）話遊戲一樣（yàng），傳統製（zhì）造商通常很難確保他（tā）們的指（zhǐ）令被其供應（yīng）鏈中的低級供應商和製造商準確接收和遵循。在智能工廠中，智能工廠中的雲連（lián）接和端到端可見性為製造過程的所有層級（jí）帶（dài）來實時洞察和建議。快速定製和響（xiǎng）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（tǒng）數據的高級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，改善產品評論，並減少代價高昂的退貨或召（zhào）回（huí）。

智能工廠技術

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

雲連接： 無論是公（gōng）共雲、私有雲還是混合雲，雲都是智能工廠中所有數據和（hé）信息流動的管（guǎn）道。業務範圍和全球雲連接確保業務的每個領域都（dōu）使用實時數據運行，並且可以（yǐ）立即查看供應鏈中所有連接的資產和（hé）係統。
人工智能： 使用集（jí）成人工智（zhì）能技術的操作係統具有速（sù）度、能力（lì）和靈活性（xìng），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（néng）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（hǎo）處之一是它進行高級預測性維護的（de）能（néng）力。通過監控和分析製造過程，可以在係（xì）統故障發生之前發出警報。根據情況（kuàng），可以進行（háng）自動維護，或（huò）者在必要時建議（yì）進行人工幹預。
大數據： 強大的大型數據集允許在智能工（gōng）廠中進行預測和高級分析（xī）。企業早就了解大數據的戰略價值（zhí），但（dàn）直到最近（jìn），還常常缺乏有效利用大數據所必需的係（xì）統。供應鏈和智能工廠的數字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 (IIoT)： 在智（zhì）能工廠中，當設備和機器配備唯一標識符並能夠發送和接收數字數據時，它們就構成了 IIoT 網絡。現代機器可能已經（jīng）擁有（yǒu）數字門戶，但即（jí）使是幾十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，從設備發（fā）送的數據（jù）報告其狀態和活動，而發送（sòng）到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（chéng）為其數字孿生（shēng）。它允許以最小的操作風險實現最（zuì）大的創新和（hé）創造力。數字孿生可以被推到極限，以（yǐ）多種虛擬方式重（chóng）新配置，或在現（xiàn）有係統中測試其兼容性——所有這（zhè）些都（dōu）不會在物理世界中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（néng）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。但即使是在（zài）照常營業的情況下，虛擬庫存也可以通過允許及時製（zhì）造而大大減少風險和浪費。
虛擬現實 (VR) 和增強現實 (AR)： 2019 年，Assembly Magazine 將（jiāng） VR 可穿戴設備在智（zhì）能工廠中的一些應用描述為“能夠將環境條件、庫存水平、過程狀態、裝配錯誤數（shù）據、利用率聯係起來，以及以（yǐ）上下文相關的方式（你看或走的地方）的吞吐量指標。” 這（zhè）種身臨（lín）其（qí）境的感官體驗（yàn）讓用戶可以利用來自任何地點或時（shí）間點的實時數據（jù）來增強（qiáng）他們的自然感官（guān）——從而暢通無阻地了解工廠狀態。
區塊鏈： 幸運的是，隨（suí）著智能工廠技術的進步，安全解決方案也在與時（shí）俱（jù）進。區塊鏈在供應鏈中有許多應用，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（lǐ）。在智（zhì）能工廠中，區塊鏈對於管理整個（gè）企業對連（lián）接資產和機器的訪問特別有（yǒu）用（yòng）——保護係統的安全性和這些設備所（suǒ）持有記錄的準確性。
現（xiàn）代數據（jù）庫： 內存數據庫和現代 ERP 係統是工業 4.0 以及所有智能工（gōng）廠和智能供應鏈解決方（fāng）案背後的（de）“大腦”。推動傳統的、基於磁盤的數據（jù）庫——通常遠遠超（chāo）出其限製——以跟上運行智（zhì）能工廠和現代供應鏈所需的複雜數據（jù）管（guǎn）理和分（fèn）析功能（néng）。

實現智能工廠轉型

2020 年為全球企業帶來了巨大的顛（diān）覆和運營風險。在 COVID-19 之前，德勤（qín） 2019 年對 600 多（duō）名製造業高級管理人員進行的一項調查報告稱，86% 的人認為在未來五年內，“智能工廠計劃（huá）將成為製造業競爭（zhēng）力的（de）主要（yào）驅動力。” 如今，數（shù）字化轉型（xíng）和供（gòng）應鏈現代（dài）化比（bǐ）以往任何（hé）時（shí）候都更從長期目標轉變為（wéi）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（chǎng）轉型將取決於您現在所處的位置以及（jí）哪些流程對您的業務最關鍵。初始係統審計將幫助您分析和盤點現有流程、資產和業務係統。在開始自（zì）動化工作流程和製造流程之前，您（nín）需要評估它們目前（qián）的情況。

在開始數字化轉（zhuǎn）型之旅時，請務必（bì）記住，智能工廠的“智（zhì）能”來自其先進的數據分析和數據管理能力（lì）。現代數據庫和強大的 ERP 係統是智（zhì）能工廠背後的大腦。它們支持驅動係統的高級功能。任何智（zhì）能工廠轉型成功的一個主（zhǔ）要因素將是（shì）現有業務係統管（guǎn）理大數據和（hé）集成人工智能、機器學習和高級分（fèn）析等技（jì）術的能力（lì）。

最後，關於智能工廠轉型的最好的事情（qíng）之一是，要有效（xiào），它不必一下子發生（shēng）。它也不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一項舉措都將（jiāng）使他們離（lí）完全集成的智能工廠更近（jìn）一步。此外，就其本質而言（yán），智能工廠技（jì）術會收集和分析數據。這意味著從安裝那一（yī）刻起，任何新數字技術的影響（xiǎng）和投資（zī）回報率都可以被衡量和評估。

智能工廠在行動