一文搞懂智能工厂的来龙去脉

1. 数据采集：利用人工智能和现代数据库技术，管理和获取分散在企业内部、供应链和世界各地的有用数据集。利用各种传感器和网关，工业物联网 (IIoT) 支持互联的机器将数据收集到系统中。借由各种其他数据门户，人工智能系统可以整合与绩效、市场趋势、物流或任何其他潜在相关来源有关的数据集。
2. 数据分析：机器学习和智能业务系统使用高级分析和现代数据管理解决方案来充分利用收集的所有数据。工业物联网传感器可以在机器需要维修或维护时发出警报。这些系统不仅可以整合市场和运营数据，帮助企业发现机遇和风险，还能持续研究工作流的效率，从而优化绩效，并实施必要的自动校正。事实上，通过比较和分析数据集，系统可以构建无限的组合，为数字工厂优化和供应链预测提供有力支持。
3. 智能工厂自动化：一旦数据采集和分析工作完成，系统就会建立起相关的工作流，并将工作说明下发给系统中的机器和设备。这些设备可能位于工厂内部，也可能位于供应链中的物流或制造环节。智能工厂会不断地监控并优化智能工作流和流程。如果新闻报道提醒某产品的需求将激增，系统就可以指示 3D 打印机工作流提高该产品的生产优先级。如果原材料装运延迟，则可以利用库存缓冲来避免任何形式的供应中断。

很多企业数十年来基本没有更新过供应链运营实践和系统。但是，随着消费者期望和经济不确定性达到前所未有的高度，供应链管理人员需要采用能够快速带来巨大收益的解决方案。根据《福布斯》杂志报道，2017 年，仅 43% 的制造商在实施智能工厂计划。到 2019 年，这一比例达到 68%。通过投资数字化转型和智能工厂解决方案，企业有望获得巨大的业务收益，包括：

• 提高生产力和效率：长久以来，制造业一直是被动做出响应，也就是反思已发生的事件或趋势，尝试在事后调整企业的发展方向。智能工厂技术旨在减少被动响应情况，提高供应链管理的韧性和响应能力。借助预测分析和大数据分析技术，企业可以确定和实施经过优化的流程。智能工厂带来的效率升级体现在诸多方面，包括及时管理库存、准确预测需求，以及加快产品上市等等。在数字化洞察的加持下，智能工厂的员工能够更轻松地完成工作，最终提高企业的整体运营效率。德勤 2019 年的智能工厂研究报告显示，”投资智能工厂计划后，企业的制造产出、工厂利用率和劳动生产率等最高增长了 12%。到 2030 年，相比传统工厂，拥有智能工厂的制造商的净劳动生产率将高出 30%。” 
• 可持续性和安全性：消费者越来越愿意多花一点钱，购买那些寻源和制造方式对社会和环境友好的产品。现代智能工厂技术让企业能够更轻松地发现并把握机会，采用更加绿色、安全和对社会负责的制造实践。智能工厂管理人员可以使用区块链和 RFID 传感器等数字化创新技术，确保所有物料的来源和品控无争议，即使是来自供应链最远端的物料也不例外。值得注意的是，国际自动化学会 (International Society of Automation) 称，机器人和自动化设备能够帮助减少或消除 3/5 的主要工伤事故隐患。
• 产品质量和客户体验：正如孩子们的电话游戏一样，传统制造商往往难以确保他们的指令会被供应链中的下级供应商和制造商准确接收并执行。而在智能工厂中，云连接和端到端可视性能为制造流程的所有层级提供实时的洞察和建议。凭借快速定制和响应趋势变化的能力，企业能够确保产品紧跟客户需求的发展步伐。通过对系统数据执行高级分析，他们还能快速发现薄弱之处或待完善的领域。如此一来，企业就可以提高市场竞争力，获得更积极的产品评价，并减少费时费力的退货或产品召回情况。

智能工厂技术非常灵活。随着数字化转型计划的加速推进，企业将有无限的机会来根据需要进行扩展、修改和调整。 

• 云连接：无论是公有云、私有云还是混合云，云都是所有数据和信息在智能工厂中的流通渠道。通过在整个企业和全球范围内建立云连接，企业能够确保各个业务领域均采用实时数据，并且及时了解供应链内的所有互联资产和系统。  
• 人工智能：采用集成式人工智能技术的运营系统具有快速、灵活、功能强大的特点，不仅能够收集和分析不同的数据集，还能提供实时洞察和响应式建议。智能工厂中的自动化流程和智能系统可以利用人工智能技术，不断优化和学习。  
• 机器学习：机器学习对智能工厂的重要贡献之一就是实现高级预测性维护。通过监控和分析制造流程，高级预测性维护功能可以在系统发生故障之前发送警报，然后，基于当时的情形执行自动维护，或在必要时建议人工干预。 

• 大数据：企业可以基于海量数据集，在智能工厂内执行预测分析和高级分析。企业早已懂得大数据的战略价值，但直到最近，他们大多依旧缺乏必要的系统来有效利用大数据。得益于供应链和智能工厂的数字化转型，企业迎来了巨大的机遇，能够利用大数据洞察实现优化和创新。  

• 工业物联网 (IIoT)：在智能工厂中，如果设备和机器配有唯一的标识符，并且能够发送和接收数字数据，那么这些机器和设备就会构成一张工业物联网网络。现代化机械可能已经拥有数字门户，但即使是有几十年历史的模拟机器也可以通过安装工业物联网网关设备，跟上时代发展步伐。事实上，来自设备的数据能够反映设备的状态和活动，而发向设备的数据则能够用于管控和自动操作设备与工作流。  

• 数字孪生：机器或系统的精确虚拟副本被称为数字孪生。数字孪生能够以尽可能低的运营风险，帮助企业充分发挥创新潜力和创造力。数字孪生可以设置到极限状态，通过多种虚拟方式进行重新配置，或用于测试其在现有系统中的兼容性，而不会在现实世界中引发风险或造成资源浪费。  

• 增材打印：增材打印也称为 3D 打印，支持智能工厂利用智能自动化技术实现按需制造。这项技术尤其适用于应对突如其来的供应链中断或突发性产品需求。但即使在平时，虚拟库存也可以支持准时制 (Just in Time) 生产方式，从而大大降低风险和减少浪费。 

• 虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR)：2019 年，Assembly Magazine 将智能工厂中应用的一些 VR 可穿戴设备描述为“能够基于情境，将环境条件、库存水平、流程状态、装配错误数据、利用率和产量指标结合在一起”。这种沉浸式的感官体验让用户能够使用来自任何位置或时间点的实时数据来增强他们的自然感官，轻松了解工厂状态。  

• 区块链：幸运的是，随着智能工厂技术的进步，安全解决方案也齐头并进。区块链在供应链中的应用很广泛。从创建与供应商之间的“智能合同”，到追踪货物来源和运营整个供应链，区块链的身影无处不在。在智能工厂中，区块链对于管理企业内部互联资产和机器的访问权限尤其有用，能够保护系统的安全性以及这些设备所保存的记录的准确性。  

• 现代数据库：内存数据库和现代 ERP 系统是工业 4.0 以及所有智能工厂和智慧供应链解决方案的“大脑”。而传统磁盘数据库只有突破性能极限，才能勉强支持复杂的数据管理和分析功能，满足智能工厂和现代供应链的运营需求。