什麽是智能工廠？

發表時間：2022-12-14

什麽是智能工廠？

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

智能工廠和智能製造是被稱為工業 4.0 或第四次工業革命的技術變革的一部（bù）分。前三（sān）次工業革命中的每一次都誕生（shēng）於一種創新的新技術，它徹底改變了我們工（gōng）作和製造商品的方式：即蒸汽機、裝配線和計算（suàn）機的力量。今天，第四次革命是由數字化轉型和智能自動化驅（qū）動的。

適（shì）應不斷變化的世界的智（zhì）能工廠

在（zài）過去幾年中，企業領導者越來越明顯地認識到，數字化轉型是希望在 2020 年代具（jù）有競爭力（lì）和彈性的供應鏈和（hé）製造業務的當（dāng）務之急。疫情進一（yī）步暴露了全球供（gòng）應（yīng）鏈薄弱環節和行業脆弱性。《福布斯》雜誌的一（yī）篇文章重（chóng）申了這一點，稱“COVID-19 向（xiàng）世界展示了製造業應該已經知道的事（shì）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、更敏捷、完全數字化的解決（jué）方案（àn）。”

消費（fèi）者的期望也有助（zhù）於智能工廠技術和未（wèi）來（lái）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《企業家》雜（zá）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（xùn）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越（yuè）大的壓力，而且（qiě）沒（méi）有（yǒu）證據表（biǎo）明消費者的期望正在放鬆。” 這種趨勢是對智能（néng）工廠技（jì）術需求不（bú）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能力規模。

製造商和供應鏈經理（lǐ）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（hé）運營中斷。按需製造和虛擬庫存等智能工廠解決方（fāng）案（àn）當（dāng）然可（kě）以（yǐ）最大限度地減少對海外供應商和製造（zào）商的依賴。然而（ér），正如《哈佛商業評論》在（zài） 2020 年的一篇文章中指出的那樣，將製造（zào）業帶回（huí）美（měi）國說起來容（róng）易做（zuò）起來難 “製造商已經（jīng）求（qiú）助於專家和分包商，他們隻專（zhuān）注於一個領域（yù）——甚至這些（xiē）專家也不得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或鋰金屬等自然（rán）資源一（yī）樣，它（tā）也變（biàn）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本和供（gòng）應鏈風險，但並不一定會消除對海外合作夥伴（bàn）的需求，也（yě）不一定會減少供應（yīng）鏈中的環節總數（shù）。因此，采用數字工廠（chǎng）技術來優化效率和可見性比以往任（rèn）何時（shí）候都更加重要。

智能工廠如何運作？

我們經（jīng）常談論自動化流程，就好像它們是智能工廠所獨（dú）有的——然而自動化和機器人技術已經在製造業務中（zhōng）使用了幾十年（nián）。許多傳統工廠在其運營的各個部分都使用自動化機器，例如（rú）條形碼掃描儀、相機和數字化生（shēng）產設備。但這些設備並沒有相（xiàng）互連接。傳統工廠中的人員、資產和數據管理係統都相（xiàng）互隔離運行，必須持續進行（háng）人工（gōng）協調和集成。

智能數字工廠通過將機器、人員和大數據集成到一個（gè）數（shù）字連接的（de）生態（tài）係統中來（lái）運作。智能工（gōng）廠不僅整理和（hé）分析（xī）數據，而且（qiě）實際上從經驗中學習（xí）。它解釋（shì）數據集並從中獲（huò）得洞（dòng）察力，以預測趨勢和事（shì）件，並推薦和實施智能製造工作流程和自動化流（liú）程。智（zhì）能工廠（chǎng）通過不（bú）斷的（de）程序改（gǎi）進（jìn）來自我糾正和自我優化——它可以教會（huì）自己（和人類）變得更有彈性、更有生（shēng）產力和更安全。

智能工廠（chǎng）的結構

智能（néng）工廠的基本結構可以大致概括為（wéi）三個步驟：

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（wéi）內管理和采集不同的有用（yòng）數據集。通過傳感器和網（wǎng）關，工業物聯網（wǎng） (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、物流或任何其他潛在相關來源相關的數據集。

2.數據分析： 機器（qì）學習和智能業務係統使用高級分析和現代數據管理解決（jué）方案來理解收集到的（de）所有不同數據。IoT 傳感器可以（yǐ）在機器需要維（wéi）修或保養時發出警告。可以（yǐ）匯編市場和運營數據以發現機（jī）會和風險（xiǎn）。可以隨著時間的推移研究工作流程效率，以優（yōu）化性能並根據需要自動更正。事實上，可（kě）以（yǐ）比較和分析的數據（jù）集（jí）呈現出幾乎無限的組合可能性，可為數字工廠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，工作流程（chéng）就（jiù）會（huì）建立起來，指令會發送到係統內的機器和（hé）設備。這些設備可能位於工廠的四壁之內（nèi），也可能位於供應鏈中物流或製造（zào）環節的遠處。智能工作流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（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先級。如果原（yuán）材料運輸延遲，可以輪換庫存緩衝以消除任何中斷。

智（zhì）能（néng）工廠的好處

許多企業的供應（yīng）鏈（liàn）運營和係統幾（jǐ）十年來基（jī）本（běn）沒有改變。但是，由於消費者的期望和經濟不（bú）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（xiǎn）著（zhe）收益（yì）並能夠迅速帶來收益的解決方案。據《福布斯》雜誌報道（dào），2017 年隻（zhī）有 43% 的製造商正在實施智能（néng）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能工廠（chǎng）解決方案的公司而言，有可能獲得（dé）顯著的商業利益，包括：

生產力和（hé）效（xiào）率： 縱觀其曆（lì）史，製造業一直主要是關於反應——觀察已經發生的事（shì）件或趨（qū）勢，然後在（zài）事後嚐試將業務引（yǐn）向不同（tóng）的方向（xiàng）。智能工廠技術旨在減少對反應性實踐的需求，並將供應鏈管理轉變為更具彈性和響應性的模式。使用預（yù）測分析和大數據分析可以識別和（hé）實施優化流程。即時（shí）庫存管理，準確的需（xū）求（qiú）預測和提高上市速度是智能工廠帶（dài）來的一些效率優勢。在數字洞察力的增強下，在智能工廠工（gōng）作的人們也能夠簡化他（tā）們（men）的工作，從而（ér）提高運營的整體生產力。在他們 2019 年的智能工廠研究中，德（dé）勤告訴我們， “在投資（zī）智能工廠計劃後，公司在（zài）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 2030 年，擁有智能工（gōng）廠的製造商的淨勞動生產（chǎn）率可能會超過傳統工廠 30%。”

可持續性和（hé）安全性：消費者越來越（yuè）願意為他們知道使用對社會和環境負責（zé）的（de）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（qǐ）業（yè）比以往任何（hé）時（shí）候都更容易發現和實施更多綠色、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和 RFID 傳感器等數字創（chuàng）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，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（xiāo）除導致工傷的五個主要原因中的三個。

產品質量和客（kè）戶體驗： 就像孩子們的電話遊戲（xì）一樣，傳統製造商（shāng）通常很難（nán）確保他們的指令被其供應鏈（liàn）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（zhōng）的雲連接和端到（dào）端（duān）可見（jiàn）性為製造過（guò）程的所有層級帶來實時洞察和建（jiàn）議。快速定（dìng）製和（hé）響應不斷變化的趨勢的能力意味著產品緊跟客（kè）戶需（xū）求。係統數據的高級分析可以快（kuài）速發現弱點或需要（yào）改進的地方（fāng）。這（zhè）會提高市場競爭力，改（gǎi）善產品評論，並減少代價高昂的退貨（huò）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信息（xī）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使用實時數據運行，並且可以立即查（chá）看供應鏈中所有連（lián）接的資產和係統。
人工（gōng）智能（néng）： 使用集成人工智（zhì）能技術的操作係統具有速度、能力和靈活（huó）性，不僅可（kě）以收集和分析不同的數據集，還可以提（tí）供實時洞察和（hé）響應（yīng）性建議。智能工廠內的自動（dòng）化（huà）流程和智能（néng）係統通過人工智能不斷優（yōu）化和通知。
機器（qì）學習：機器學習為智能工廠帶來的最有價值的（de）好處之一是（shì）它進行高級預測性維護的能力。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，可以進行自動維護，或者在必要時建議進行人工幹預。
大數據： 強大（dà）的（de）大型數（shù）據集允許在智能工廠中進行預測和高（gāo）級分析。企業早（zǎo）就了（le）解大數據的戰略價值，但直到最近，還常常缺乏有效利用大數據所必需（xū）的（de）係統。供應鏈和智能工廠的數字（zì）化轉（zhuǎn）型為企業利用大數據洞察力進（jìn）行優化和創（chuàng）新開辟了廣闊的天地。
工業物聯網（wǎng） (IIoT)： 在智能工廠中，當設備和機器配備唯一標識符並能夠發送和接收數（shù）字數據時，它們就構成了 IIoT 網絡。現代機器可（kě）能（néng）已經擁有數字門戶，但即使是（shì）幾十年（nián）前的模（mó）擬機器也（yě）可以安裝 IIoT 網關設備，以加快速度。從本質上講，從設備發送的數據報告其狀態和活動，而發送到設備（bèi）的數據控製和自動化其操作和工作流（liú）程（chéng）。
數字孿生（shēng）：機器或係統的精確虛擬複製品成為其（qí）數字孿生。它（tā）允許以最小（xiǎo）的操作風險實現最大（dà）的創新和創（chuàng）造力（lì）。數字（zì）孿生可以被推到極限，以多（duō）種虛擬方式重新配置，或在現有係統中測試其兼容（róng）性——所有這些都不會在物理世界中（zhōng）產生風險或資（zī）源浪費。
增材打印：也稱（chēng）為（wéi）3D打印，它允許智能工廠使用智能自動化進行按需生產。這在供應鏈意（yì）外中斷或產品需求突然出現時尤為（wéi）重要。但即使是（shì）在照常營業的情況下，虛擬庫存也可（kě）以通（tōng）過允許及時製造而大大減少（shǎo）風險和浪費。
虛擬（nǐ）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中的一些應用描（miáo）述（shù）為“能夠將環境條件、庫存水平、過程狀態、裝配錯誤（wù）數據、利用率聯係起來，以及以上下文相關的方式（你看或走的地（dì）方）的吞（tūn）吐（tǔ）量指標（biāo）。” 這種身（shēn）臨其境的感官體驗讓用戶可以利用來自任（rèn）何地點或時間點的實時數據來增強他們的（de）自然感（gǎn）官——從而暢通無阻地了（le）解工廠狀態（tài）。
區塊鏈： 幸運的是，隨著智能工（gōng）廠技（jì）術的（de）進步（bù），安全解決方案也在與時俱進。區（qū）塊鏈在供應鏈中有（yǒu）許多應用，從與供應商創建“智能合約”到跟（gēn）蹤（zōng）貨物來源和整個供應（yīng）鏈流程的處理。在智能工廠中，區（qū）塊鏈對於管理整個企業對連（lián）接資產和機（jī）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（zhǔn）確性。
現代數（shù）據（jù）庫（kù）： 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案（àn）背後的（de）“大腦”。推動傳統的、基於磁盤的數（shù）據庫——通常遠遠超（chāo）出其（qí）限製（zhì）——以（yǐ）跟上運行智能工廠和現代供應鏈所需（xū）的複雜數據管理和分析功能（néng）。

實現智能工廠轉型

2020 年為全球企業帶來了巨大的顛覆和運營風險（xiǎn）。在 COVID-19 之前，德勤 2019 年對 600 多（duō）名製造業高級管理人員進行的一項（xiàng）調查報告稱，86% 的（de）人認為在未來五年內，“智能（néng）工廠（chǎng）計劃將成為製造業競爭力（lì）的主要（yào）驅動力。” 如今，數字化轉型和供應鏈現代化比以往任何時候都更從長期目標轉變為決心創新和競爭（zhēng）的公司的緊（jǐn）迫和當務之急。

如何開始智能工廠轉型將取決（jué）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（hé）盤點現（xiàn）有流程、資產和業務（wù）係統。在開始自動化工作流程和（hé）製造流程之前，您需要評估它們目前的（de）情況。

在開始數字化轉型之旅（lǚ）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理能力。現代數據（jù）庫和強大的 ERP 係統是智能工廠背後（hòu）的大腦。它們支（zhī）持（chí）驅動係統的高級功能。任何智能工廠轉型成功的（de）一個主要因素將是現有業（yè）務係統管理大（dà）數據和集成人工智能、機器學習和高級（jí）分（fèn）析等技術的能力。

最後，關於智能工廠轉型的最好的事情之一是，要（yào）有效，它（tā）不必一下子發生。它也不需要中斷或暫（zàn）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措都將使他們離（lí）完全集（jí）成（chéng）的智能工廠更（gèng）近一步。此外，就其本質而言，智能工廠技術（shù）會收集和分析數據。這意味著從安裝那一（yī）刻起，任何新數（shù）字技術的（de）影響和投資回報率都（dōu）可以被衡量和評估。

智（zhì）能工廠在行動