智能工厂是表达制造业数字化最终目标的概念。
这个术语最常用的方式是，智能工厂是一个高度数字化的车间，它通过连接的机器、设备和生产系统不断收集和共享数据。这些数据随后可由自我优化设备或整个组织使用，以主动解决问题、改进制造流程并响应新需求。
人工智能、大数据分析、云计算、工业物联网（Internet of Things）等多种技术使智能制造实践全面展开。
通过连接物理世界和数字世界，智能工厂可以监控整个生产过程，从制造工具和供应链到车间的个体操作员。
完全实现后，智能工厂将使用完全集成的协作制造系统来使操作灵活、适应性和优化。
智能工厂中的工业4.0技术
智能工厂采用的制造实践-智能制造-是第四次工业革命（称为工业4.0）产生的技术的最优化应用。
智能工厂并不是要在整个车间部署一个软件并立即看到生产过程的改进。各种工业4.0技术的结合有助于优化智能制造。以下是最重要的使能技术：
工业物联网(IIoT)
工业物联网是指通过数据通信系统链接的互连设备、机器和/或过程，以促进人与机器之间的数据交换和使用。通常，这些仪器具有传感器，可在云端或离线数据库中收集有意义的数据点，以跟踪和确定改进制造过程的方法。工业物联网可实现运营效率、控制和对可操作关键指标的可见性。
传感器
连接到设备和机器的传感器有助于在制造过程的特定阶段收集不同的数据点，从而提供对车间各个层面的即时可见性。例如，洁净室中的温度传感器可以跟踪和检测实验室中的气候，并通过物联网网关共享该数据。然后，这些数据可用于通过AI（人工智能）进行自我纠正或提醒相关团队成员进行审查。
云计算
与传统的本地替代方案相比，云计算允许智能工厂以更低的成本更灵活地存储、处理和共享数据。车间中互连的设备和机器受益于能够快速上传大量数据，这些数据可以被提炼以提供反馈并做出近乎实时的决策。
大数据分析
随着时间的推移积累的数据可以深入了解生产过程的效率、关注哪些关键指标以及哪些系统表现不佳。大数据的庞大规模可以发现错误模式并以高精度运行预测性质量保证。大数据分析的呈现和时机——在正确的时间提供正确的信息——使车间能够以最佳方式快速改进。
智能工厂的好处
智能工厂通过扩展制造设备和人员的能力来优化效率和生产力。通过专注于通过数据收集创建敏捷、迭代的生产流程，智能工厂可以用更有力的证据来帮助决策过程。
通过不断提高制造过程的生产率，智能工厂可以降低成本、减少停机时间并最大限度地减少浪费。识别和减少错放或未充分利用的生产能力意味着无需投资额外的货币和/或实物资源即可实现增长的机会。
智能级别：智能工厂的四个级别
这四个级别的数据结构可以帮助您评估您在成为智能工厂方面的进展情况，以及您需要采取哪些步骤才能更上一层楼。
一级：可用数据
这可能是大多数工厂的现状。数据可用，但不可访问。对数据进行分类和分析需要手动操作，并且可能非常耗时，从而使生产改进过程的效率比预期或需要的低。
二级：可访问数据
在此阶段，数据以更易于理解的形式呈现。数据在一个位置进行了结构化组织和正确分类，并使用其他系统帮助可视化数据和显示仪表板。工厂能够进行主动分析，尽管这可能仍需要一些时间和精力。
三级：活动数据
主动数据是指可以使用机器学习和人工智能进行主动分析以在没有太多人工监督的情况下产生洞察力的数据。该系统可以锁定关键问题和异常以高精度预测故障，并在正确的时间将有价值的见解告知相关人员。
四级：面向行动的数据
在此阶段，机器学习可以针对在早期阶段发现的问题生成可操作的解决方案。然后，连接到该模块或系统的制造机器和设备可以在没有人为干预的情况下执行这些更改。收集数据、识别问题和生成解决方案是按顺序进行的，几乎不需要人工输入。
使用Tulip对您的生产设施进行数字化改造
了解如何将整个运营过程中从人员、机器和传感器收集的数据数字化。
开始您的30天免费试用
