智能工厂如何运作？
我们经常谈论自动化流程，就好像它们是智能工厂所独有的——然而自动化和机器人技术已经在制造业务中使用了几十年。许多传统工厂在其运营的各个部分都使用自动化机器，例如条形码扫描仪、相机和数字化生产设备。但这些设备并没有相互连接。传统工厂中的人员、资产和数据管理系统都相互隔离运行，必须持续进行人工协调和集成。
智能数字工厂通过将机器、人员和大数据集成到一个数字连接的生态系统中来运作。智能工厂不仅整理和分析数据，而且实际上从经验中学习。它解释数据集并从中获得洞察力，以预测趋势和事件，并推荐和实施智能制造工作流程和自动化流程。智能工厂通过不断的程序改进来自我纠正和自我优化——它可以教会自己（和人类）变得更有弹性、更有生产力和更安全。
智能工厂的结构
智能工厂的基本结构可以大致概括为三个步骤：
1,数据采集：人工智能和现代数据库技术允许在企业、供应链和世界范围内管理和采集不同的有用数据集。通过传感器和网关，工业物联网(IIoT)允许连接的机器将数据收集到系统中。通过无数其他数据门户，人工智能系统可以编译与绩效、市场趋势、物流或任何其他潜在相关来源相关的数据集。
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理解收集到的所有不同数据。IIoT传感器可以在机器需要维修或保养时发出警告。可以汇编市场和运营数据以发现机会和风险。可以随着时间的推移研究工作流程效率，以优化性能并根据需要自动更正。事实上，可以比较和分析的数据集呈现出几乎无限的组合可能性，可为数字工厂优化和供应链预测提供信息。
3,智能工厂自动化：数据采集和分析完成后，工作流程就会建立起来，指令会发送到系统内的机器和设备。这些设备可能位于工厂的四壁之内，也可能位于供应链中物流或制造环节的远处。智能工作流程和流程不断受到监控和优化。如果新闻报道警告对某种产品的需求激增，则可以指示3D打印机工作流程提高该产品的生产优先级。如果原材料运输延迟，可以轮换库存缓冲以消除任何中断。
智能工厂的好处
许多企业的供应链运营和系统几十年来基本没有改变。但是，由于消费者的期望和经济不确定性处于历史最高水平，供应链经理需要能够提供可衡量的显着收益并能够迅速带来收益的解决方案。据《福布斯》杂志报道，2017年只有43%的制造商正在实施智能工厂计划。到2019年，其中68%的人做到了。对于投资于数字化转型和智能工厂解决方案的公司而言，有可能获得显着的商业利益，包括：
生产力和效率：纵观其历史，制造业一直主要是关于反应——观察已经发生的事件或趋势，然后在事后尝试将业务引向不同的方向。智能工厂技术旨在减少对反应性实践的需求，并将供应链管理转变为更具弹性和响应性的模式。使用预测分析和大数据分析可以识别和实施优化流程。即时库存管理，准确的需求预测和提高上市速度是智能工厂带来的一些效率优势。在数字洞察力的增强下，在智能工厂工作的人们也能够简化他们的工作，从而提高运营的整体生产力。在他们2019年的智能工厂研究中，德勤告诉我们，“在投资智能工厂计划后，公司在制造产出、工厂利用率和劳动生产率等领域报告了高达12%的收益。此外，到2030年，拥有智能工厂的制造商的净劳动生产率可能会超过传统工厂30%。”
可持续性和安全性：消费者越来越愿意为他们知道使用对社会和环境负责的方法采购和制造的产品多花一点钱。现代智能工厂技术使企业比以往任何时候都更容易发现和实施更多绿色、安全和对社会负责的制造实践的机会。智能工厂经理可以使用区块链和RFID传感器等数字创新来确保所有材料和用品的无可辩驳的来源和质量控制——即使来自供应链中最遥远的环节。在离家更近的地方，国际自动化学会报告机器人和自动化设备可以帮助减少或消除导致工伤的五个主要原因中的三个。
产品质量和客户体验：就像孩子们的电话游戏一样，传统制造商通常很难确保他们的指令被其供应链中的低级供应商和制造商准确接收和遵循。在智能工厂中，智能工厂中的云连接和端到端可见性为制造过程的所有层级带来实时洞察和建议。快速定制和响应不断变化的趋势的能力意味着产品紧跟客户需求。系统数据的高级分析可以快速发现弱点或需要改进的地方。这会提高市场竞争力，改善产品评论，并减少代价高昂的退货或召回。
智能工厂技术
智能工厂技术非常灵活。随着数字化转型计划在企业中的兴起，几乎可以根据需要进行扩展、修改和调整。
云连接：无论是公共云、私有云还是混合云，云都是智能工厂中所有数据和信息流动的管道。业务范围和全球云连接确保业务的每个领域都使用实时数据运行，并且可以立即查看供应链中所有连接的资产和系统。
人工智能：使用集成人工智能技术的操作系统具有速度、能力和灵活性，不仅可以收集和分析不同的数据集，还可以提供实时洞察和响应性建议。智能工厂内的自动化流程和智能系统通过人工智能不断优化和通知。
机器学习：机器学习为智能工厂带来的最有价值的好处之一是它进行高级预测性维护的能力。通过监控和分析制造过程，可以在系统故障发生之前发出警报。根据情况，可以进行自动维护，或者在必要时建议进行人工干预。
大数据：强大的大型数据集允许在智能工厂中进行预测和高级分析。企业早就了解大数据的战略价值，但直到最近，还常常缺乏有效利用大数据所必需的系统。供应链和智能工厂的数字化转型为企业利用大数据洞察力进行优化和创新开辟了广阔的天地。
工业物联网(IIoT)：在智能工厂中，当设备和机器配备唯一标识符并能够发送和接收数字数据时，它们就构成了IIoT网络。现代机器可能已经拥有数字门户，但即使是几十年前的模拟机器也可以安装IIoT网关设备，以加快速度。从本质上讲，从设备发送的数据报告其状态和活动，而发送到设备的数据控制和自动化其操作和工作流程。
数字双胞胎：机器或系统的精确虚拟副本成为其数字双胞胎。它允许以最小的操作风险实现最大的创新和创造力。可以将数字孪生推到极限，以多种虚拟方式重新配置，或测试其在现有系统中的兼容性——所有这些都不会在物理世界中产生风险或资源浪费。
增材打印：也称为3D打印，它允许智能工厂使用智能自动化进行按需制造。这在供应链意外中断或突然出现产品需求时尤为重要。但即使业务照常进行，虚拟库存也可以通过准时制制造极大地降低风险和浪费。
虚拟现实(VR)和增强现实(AR)：2019年，Assembly Magazine将VR可穿戴设备在智能工厂中的一些应用描述为“能够将环境条件、库存水平、过程状态、装配错误数据、利用率联系起来，以及以上下文相关的方式（你看或走的地方）的吞吐量指标。”这种身临其境的感官体验让用户可以利用来自任何地点或时间点的实时数据来增强他们的自然感官——从而畅通无阻地了解工厂状态。
区块链：幸运的是，随着智能工厂技术的进步，安全解决方案也在与时俱进。区块链在供应链中有许多应用，从与供应商创建“智能合约”到跟踪货物来源和整个供应链流程的处理。在智能工厂中，区块链对于管理整个企业对连接资产和机器的访问特别有用——保护系统的安全性和这些设备所持有记录的准确性。
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能供应链解决方案背后的“大脑”。推动传统的、基于磁盘的数据库——通常远远超出其限制——以跟上运行智能工厂和现代供应链所需的复杂数据管理和分析功能。
