智能工厂：用最新信息技术重塑制造业

智能工厂：用最新信息技术重塑制造业

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https://www.sohu.com/a/833743023_601778

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https://monstock.net/zh_cn/blog/what-is-the-industry-of-the-future-and-what-are-its-challenges

智能工厂是融合信息技术和制造技术的现代化工厂，涵盖产品设计、生产制造、物流配送、销售服务等各个环节，旨在提高生产效率、降低成本、提升产品质量和服务水平。智能工厂利用各种现代化技术，实现工厂办公、管理及生产自动化。其系统组成丰富多样，包括楼宇自控系统、生产过程监控系统、工业电视监视及保安电视监视系统、防盗报警系统、停车场管理系统、一卡通智能化管理系统、公共广播系统、综合布线系统、计算机网络系统、系统综合以及测控技术与仪器专业系统集成等。

智能工厂具有五大核心特征：

1. 互联：通过整合来自多渠道的数据，企业能够全面掌控供应链的上下游流程，从而显著提高供应网络的整体效率。例如，在智能制造工厂的实现过程中，消息传递成为关键环节之一。工厂管理系统可以利用自动化的方法，及时通知工作人员生产中出现的任何问题，减少停机时间并降低故障率。企业将所有生产数据放入一个数据库中，与制造订单和供应链信息合并，使生产计划具有更多的实时信息，这充分体现了智能工厂的互联性。同时，像生物制药厂的未来建设中，连接性作为智能工厂的关键特征，整合运营、业务系统、供应商和客户数据，提高上下游工艺的透明度，进而提升效率。

2. 优化：智能工厂实现高度可靠运转，极大地降低了人工干预。具备自动化工作流程，能够同步了解资产状况，优化追踪系统与进度计划，合理进行能源消耗，提高产量、运行时间和质量，降低成本、避免浪费。例如，智能工厂战略应涵盖数字化基础，所有平台、应用和工具都应稳定和标准化，以便能共享重要信息或交易。通过不断分析智能工厂时刻生成的海量数据，揭示亟待修正与优化的资产绩效问题，实现自我修正，提升整体资产效率。此外，在生物制药厂的转变中，最优化特征通过工艺流程自动化及资产同步化，几乎无需人工干预就能实现可靠运行。

3. 透明：在智能工厂中，获取的数据公开透明。通过实时数据可视化处理，这些数据转变为可行洞见，协助人工及自动化决策流程，确保企业决策更精准。例如，数据实时可视化使整个网络更具透明性，有助于进行更明智的决策。基于角色的视图、预警和通知以及实时跟踪和监视都是行之有效的手段。在光伏产业标准化智能工厂中，透明化被创造性地提出，通过自动化设备和数据透明化的配合，实现数据处理的透明化，采集、分析、自主决策和执行的能力得以体现。同时，在制造业智能化转型中，利用可视化工厂，通过数字化生产现场管理平台、虚拟现实技术、视频技术、可视化平台，实现生产的研发设计、采购、生产等过程的完全透明化。

4. 前瞻：智能工厂中的员工与系统可预见问题或挑战并提前应对。包括识别异常情况、储备库存、解决质量问题、监控安全与维修问题，基于历史与实时数据预测未来成果。例如，智能工厂可以根据历史数据和实时数据预测未来结果，赋予从业人员预测与响应能力，做到未雨绸缪。在生物制药厂的建设中，预见性表现为智能工厂可以根据历史数据和实时数据预测未来结果，这也是从业人员能够预测与响应，从而防患于未然，减少生产故障时间的价值体现。

5. 敏捷：智能工厂是柔性系统，能自行优化网络表现，适应并实时或近实时学习新环境条件，自动运行生产流程，根据企业变化需求发展和成长。例如，在智能制造的灵活性和敏捷性中，通过灵活的生产线配置和模块化设计，智能制造能够快速切换生产不同型号、规格的产品，缩短产品上市时间。智能工厂系统能够实时收集和分析市场数据，快速识别市场需求变化，从而调整生产计划和产品配置，满足消费者需求。同时，不同企业将在不同程度上受到智能工厂对其制造流程的影响，制造商可根据其特定需求，选择多种数字化及物理技术，凸显了智能工厂灵活、可重构的特性。

智能工厂的关键技术包括物联网、大数据、云计算等。通过这些技术，智能工厂能够实现设备互联、数据采集与分析、智能决策等功能，从而优化生产流程和效率。

智能工厂已经在多个行业展现出其强大的应用价值：

1. 汽车制造：某汽车制造公司引入智能制造技术，将传感器和物联网技术应用于整个生产过程中。通过实时监测和分析生产线各个环节的数据，他们能够准确预测设备的维护需求，并及时采取措施，从而避免生产线停工。此外，智能制造还帮助他们优化了物料管理、减少了库存积压和运输成本，并提升了产品质量。

2. 家电制造：某家电制造公司采用了智能制造解决方案，实现了自动化生产线管理和优化。通过集成各种先进的自动化设备和机器人技术，他们能够实现产品的高速生产和一致性质量控制。此外，他们还通过大数据分析，优化了生产计划和供应链管理，以及实现了预测性维护。

3. 医药制造：某医药制造公司引入智能制造技术，实现了生产过程的监控和优化。通过与供应商和合作伙伴的信息共享，他们能够更好地控制供应链并实时调整生产计划。同时，利用物联网和大数据技术，他们提高了生产线的安全性和效率，并减少了错误和废品的产生。

这些案例充分说明了智能工厂在提升生产效率、降低成本、优化供应链管理等方面的显著优势。

智能工厂带来的技术革新主要体现在以下几个方面：

1. 智能感知控制：通过智能感知技术随时随地对工业数据进行采集。

2. 全面互联互通：通过多种通信技术标准，将采集到的数据实时准确地传递出去。

3. 深度数据应用：利用云计算、大数据等相关技术，对数据进行建模、分析和优化，实现对海量数据的充分挖掘和利用。

4. 创新服务模式：利用信息管理、智能终端和平台等技术，实现传统工业智能化改造，提升产业价值、优化服务资源和激发产业创新。

然而，智能工厂也面临一些挑战：

1. 技术标准缺失：目前缺乏统一的技术标准，行业规范化有待加强。

2. 信息化程度低：中国企业普遍工业信息化程度低，应用推广有待提速。

3. 数据安全问题：数据所有权悬而未决，数据安全问题亟待解决。

4. 企业发展不均衡：企业发展不均衡，成功模式较难复制。

智能工厂作为工业4.0的重要组成部分，其发展前景广阔。麦肯锡全球研究院预测，到2025年智慧工厂带来的经济影响价值将达每年1.2万亿美元至3.7万亿美元。在中国当前政策和投资趋势的助推下，未来15年，仅在制造业，智慧工厂和工业物联网就可创造1960亿美元的累计GDP增长；如果进一步扩大物联网的影响，各行业还将创造出更大价值。以制造业为例，物联网创造的经济价值将从1960亿美元跃升至7360亿美元，增加276%。

面对这些挑战，从国家和企业层面上来说，整体的工业物联网布局标准化任务需要分阶段实施，网络互联互通和数据异构集成等基本技术问题需要解决，包括规范资源数据的标准化封装，构建良好的应用创新生态环境。此外，还要构建工业物联网的安全环境，预防控制安全问题。

智能工厂的建立是个庞大的系统化工程，广大的开发者将是参与这个庞大系统工程中某个部分开发的重要创造者。随着技术的不断进步和应用的深入，智能工厂将为制造业带来更深远的变革。