什么是智能工厂及其在制造中的作用？

智能工厂被定义为将物理生产过程和操作与数字技术、智能计算和大数据相结合的工厂，为专注于制造和供应链管理的公司创造一个更具机会主义的系统。智能工厂是工业 4.0 的一个方面，这是工业革命的一个新阶段，重点关注实时数据、嵌入式传感器、连接性、自动化和机器学习。

随着工厂随着数据革命的发展而发展，企业需要重新思考他们如何处理从自动化战略到劳动力发展策略的所有事情。在此过程中，制造商将需要现代化的工具，包括作为数据和交易支柱的强大、灵活的企业资源规划系统，以帮助他们在构建智能工厂未来时快速适应。

智能工厂是什么样的？

设想智能工厂的最简单方法是与更传统但仍然现代化的生产环境进行比较。随着制造商在当今环境中接受自动化，许多制造商在其运营的各个部分都采用了自动化系统。他们可能拥有自动化供应链元素的工具，例如在线生产机器、条形码扫描仪、帮助拣选的无人机或类似工具。同时，生产线可能会实现自动化，因此产品可以通过机器人技术在无需人工干预的情况下经历各个制造阶段。测试和质量控制可以配备摄像头和传感器，这些摄像头和传感器也可以使那里的大部分工作自动化。

但在许多工厂中，这些自动化流程中的每一个都相互断开，需要频繁的人工干预来处理不同操作阶段之间的转换。更重要的是，机器之间和跨业务线之间缺乏连接意味着人类工作人员不断分析不同的数据集和报告，以识别问题和提高效率的潜在领域。在未来的工厂中，这些不同的系统不再孤立。数据和流程工作流将跨业务线进行优化，从仓库到车间和销售办公室。

智能工厂通过驱动更多的智能制造来承载第四次工业革命。这可以发挥的一些方式包括：

● 将实时生产数据与预测性库存和采购管理系统相结合，使材料供应能够更好地与生产计划保持一致。

● 使用机器学习自动分析设备上的传感器和监控设备收集的数据，并识别提高效率的机会。从那里，该软件实际上可以更改机器用于运行的参数，自动将流程改进落实到位。

● 在更深层次上利用机器人解决方案，例如无人机来处理以前需要人工干预的重复性任务。

这些只是智能工厂如何形成的三个例子。但这一运动归结为一个简单的想法：智能工厂不是通过频繁人工干预的孤立自动化，而是消除了所有运营阶段之间的障碍，从而在一个连接的生态系统中更深入地自动化数据分析和运营工作流程。

智能工厂运动何去何从？

企业正在迅速采取行动迎接智能工厂运动。很难说未来的智能生产环境何时会成为新常态，但企业已经在朝着这个未来努力。根据 MarketsandMarkets 的一项研究，2019 年智能工厂部门的价值将达到 1537 亿美元。该市场将在 2019 年至 2024 年间以 9.76% 的复合年增长率上升，届时价值将攀升至 2448 亿美元。根据这项研究，智能工厂市场的快速增长与广泛的技术和趋势直接相关，这些技术和趋势正在共同推动制造业的颠覆。

这些包括：

● 物联网解决方案和工业机器人技术的使用增加。

● 对行业监管合规性的高度重视。

● 自动化解决方案的深化部署。

最终，智能工厂运动依赖于融合数字和物理功能的系统，其结果是对最佳操作环境的主要强调。

智能工厂成熟的途径是什么？

许多企业一直致力于智能工厂创新，即使这不是他们启动数字现代化项目时的初衷。但是，随着公司努力采取其孤立的数字和自动化计划并将其转变为紧密集成的系统，这条道路可能很难走。由于需要部署这么多相互关联的系统，因此很难确定最佳的前进方向。福布斯就这个问题提供了一些指导，强调了企业可以用来指导其智能工厂工作的四阶段成熟周期。

据福布斯报道，智能工厂成熟的第一阶段是当今许多企业所处的阶段。他们已经数字化和自动化了足够多的操作，他们正在创建大量关于操作的数据，但这些信息通常被困在孤岛中，难以采取行动。

第二个层次涉及从拥有可用数据到使该信息可访问的过程。在这种环境中，仪表板和可视化工具使来自不同系统的数据更容易获取。然而，主动处理数据仍然需要跳过障碍。

正如福布斯报告中所定义的，成熟度模型的第三个层次涉及积极主动地进行运营。这意味着采用预防性方法来解决问题。在许多情况下，实现这一目标不仅需要跨运营领域的深度数据集成，还需要人工智能等工具，以便更轻松地识别模式和预测可能出现的问题。在此设置中仍然存在大量人工干预，因为 AI 的存在是为了通知人类，而不是立即采取行动。

机器驱动的行动使福布斯智能工厂模型的第四层脱颖而出。在这一层，机器学习系统不仅仅识别模式，它们还与软件和设备交互以自动进行调整。