智能工廠被定義為將物理生產(chǎn)過程和操作與數(shù)字技術(shù)、智能計算和大數(shù)據(jù)相結(jié)合的工廠，為專注于制造和供應(yīng)鏈管理的公司創(chuàng)造一個更具機(jī)會主義的系統(tǒng)。智能工廠是工業(yè) 4.0 的一個方面，這是工業(yè)革命的一個新階段，重點關(guān)注實時數(shù)據(jù)、嵌入式傳感器、連接性、自動化和機(jī)器學(xué)習(xí)。

隨著工廠隨著數(shù)據(jù)革命的發(fā)展而發(fā)展，企業(yè)需要重新思考他們?nèi)绾翁幚韽淖詣踊瘧?zhàn)略到勞動力發(fā)展策略的所有事情。在此過程中，制造商將需要現(xiàn)代化的工具，包括作為數(shù)據(jù)和交易支柱的強(qiáng)大、靈活的企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)，以幫助他們在構(gòu)建智能工廠未來時快速適應(yīng)。

智能工廠是什么樣的？

設(shè)想智能工廠的最簡單方法是與更傳統(tǒng)但仍然現(xiàn)代化的生產(chǎn)環(huán)境進(jìn)行比較。隨著制造商在當(dāng)今環(huán)境中接受自動化，許多制造商在其運(yùn)營的各個部分都采用了自動化系統(tǒng)。他們可能擁有自動化供應(yīng)鏈元素的工具，例如在線生產(chǎn)機(jī)器、條形碼掃描儀、幫助揀選的無人機(jī)或類似工具。同時，生產(chǎn)線可能會實現(xiàn)自動化，因此產(chǎn)品可以通過機(jī)器人技術(shù)在無需人工干預(yù)的情況下經(jīng)歷各個制造階段。測試和質(zhì)量控制可以配備攝像頭和傳感器，這些攝像頭和傳感器也可以使那里的大部分工作自動化。

但在許多工廠中，這些自動化流程中的每一個都相互斷開，需要頻繁的人工干預(yù)來處理不同操作階段之間的轉(zhuǎn)換。更重要的是，機(jī)器之間和跨業(yè)務(wù)線之間缺乏連接意味著人類工作人員不斷分析不同的數(shù)據(jù)集和報告，以識別問題和提高效率的潛在領(lǐng)域。在未來的工廠中，這些不同的系統(tǒng)不再孤立。數(shù)據(jù)和流程工作流將跨業(yè)務(wù)線進(jìn)行優(yōu)化，從倉庫到車間和銷售辦公室。

智能工廠通過驅(qū)動更多的智能制造來承載第四次工業(yè)革命。這可以發(fā)揮的一些方式包括：

● 將實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)與預(yù)測性庫存和采購管理系統(tǒng)相結(jié)合，使材料供應(yīng)能夠更好地與生產(chǎn)計劃保持一致。

● 使用機(jī)器學(xué)習(xí)自動分析設(shè)備上的傳感器和監(jiān)控設(shè)備收集的數(shù)據(jù)，并識別提高效率的機(jī)會。從那里，該軟件實際上可以更改機(jī)器用于運(yùn)行的參數(shù)，自動將流程改進(jìn)落實到位。

● 在更深層次上利用機(jī)器人解決方案，例如無人機(jī)來處理以前需要人工干預(yù)的重復(fù)性任務(wù)。

這些只是智能工廠如何形成的三個例子。但這一運(yùn)動歸結(jié)為一個簡單的想法：智能工廠不是通過頻繁人工干預(yù)的孤立自動化，而是消除了所有運(yùn)營階段之間的障礙，從而在一個連接的生態(tài)系統(tǒng)中更深入地自動化數(shù)據(jù)分析和運(yùn)營工作流程。

智能工廠運(yùn)動何去何從？

企業(yè)正在迅速采取行動迎接智能工廠運(yùn)動。很難說未來的智能生產(chǎn)環(huán)境何時會成為新常態(tài)，但企業(yè)已經(jīng)在朝著這個未來努力。根據(jù) MarketsandMarkets 的一項研究，2019 年智能工廠部門的價值將達(dá)到 1537 億美元。該市場將在 2019 年至 2024 年間以 9.76% 的復(fù)合年增長率上升，屆時價值將攀升至 2448 億美元。根據(jù)這項研究，智能工廠市場的快速增長與廣泛的技術(shù)和趨勢直接相關(guān)，這些技術(shù)和趨勢正在共同推動制造業(yè)的顛覆。

這些包括：

● 物聯(lián)網(wǎng)解決方案和工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的使用增加。

● 對行業(yè)監(jiān)管合規(guī)性的高度重視。

● 自動化解決方案的深化部署。

最終，智能工廠運(yùn)動依賴于融合數(shù)字和物理功能的系統(tǒng)，其結(jié)果是對最佳操作環(huán)境的主要強(qiáng)調(diào)。

智能工廠成熟的途徑是什么？

許多企業(yè)一直致力于智能工廠創(chuàng)新，即使這不是他們啟動數(shù)字現(xiàn)代化項目時的初衷。但是，隨著公司努力采取其孤立的數(shù)字和自動化計劃并將其轉(zhuǎn)變?yōu)榫o密集成的系統(tǒng)，這條道路可能很難走。由于需要部署這么多相互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)，因此很難確定最佳的前進(jìn)方向。福布斯就這個問題提供了一些指導(dǎo)，強(qiáng)調(diào)了企業(yè)可以用來指導(dǎo)其智能工廠工作的四階段成熟周期。

據(jù)福布斯報道，智能工廠成熟的第一階段是當(dāng)今許多企業(yè)所處的階段。他們已經(jīng)數(shù)字化和自動化了足夠多的操作，他們正在創(chuàng)建大量關(guān)于操作的數(shù)據(jù)，但這些信息通常被困在孤島中，難以采取行動。

第二個層次涉及從擁有可用數(shù)據(jù)到使該信息可訪問的過程。在這種環(huán)境中，儀表板和可視化工具使來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)更容易獲取。然而，主動處理數(shù)據(jù)仍然需要跳過障礙。

正如福布斯報告中所定義的，成熟度模型的第三個層次涉及積極主動地進(jìn)行運(yùn)營。這意味著采用預(yù)防性方法來解決問題。在許多情況下，實現(xiàn)這一目標(biāo)不僅需要跨運(yùn)營領(lǐng)域的深度數(shù)據(jù)集成，還需要人工智能等工具，以便更輕松地識別模式和預(yù)測可能出現(xiàn)的問題。在此設(shè)置中仍然存在大量人工干預(yù)，因為 AI 的存在是為了通知人類，而不是立即采取行動。

機(jī)器驅(qū)動的行動使福布斯智能工廠模型的第四層脫穎而出。在這一層，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)不僅僅識別模式，它們還與軟件和設(shè)備交互以自動進(jìn)行調(diào)整。