什么是智能工厂

2022-07-10 14:57:24 admin

顾名思义,智能工厂最大的特性就是智能。智能工厂既是一个由机器、通信机制和计算能力构成的互联网络,也是一个信息物理系统,该系统能够利用人工智能 (AI) 和机器学习等先进技术分析数据、驱动自动化流程并不断学习。

智能工厂和智能制造是工业技术转型的一部分,这场技术转型就是我们所说的工业 4.0,也称为第四次工业革命。前三次工业革命都是由相应的创新型技术催生的,分别是蒸汽发动机、装配线和计算能力,这些技术彻底改变了我们的工作方式和商品生产方式。如今,第四次工业革命则是由数字化转型和智能自动化技术驱动。


打造智能工厂,适应不断变化的世界

在过去几年里,企业领导者越来越认识到,要想在未来十年保持供应链和制造运营的竞争力和韧性,当务之急就是要实现数字化转型。新冠疫情进一步暴露了全球供应链的软肋和行业漏洞。《福布斯》杂志上的一篇文章指出,”新冠疫情给全世界带了重大启示,包括一些制造业早就应该明白的道理。传统供应链和制造生态体系已经无法满足当下的需求,我们需要采用适应性更强、更敏捷的全数字化解决方案。”

消费者期望日益高涨。这在一定程度上推动了智能工厂技术和未来工厂的发展。受”亚马逊效应“的影响,消费者纷纷期待企业提供次日达服务,而且这种期望正在快速稳步地上涨。根据 2019 年《企业家》(Entrepreneur) 杂志的报道,“不管怎样,美国经济乃至全球经济都受到了亚马逊效应的冲击。电商面临的压力与日俱增,他们必须奋力追赶亚马逊的速度和效率,而消费者的期望丝毫没有减退的迹象。”这一趋势成为了推动智能工厂技术需求高涨的主要因素,因为事实证明,过时的系统难以满足当前市场对物流和仓储能力规模的需求。

在努力减少对国际合作伙伴的依赖的同时,制造商和供应链管理人员还面临着进一步的风险和运营中断威胁。智能工厂解决方案(如按需制造和虚拟库存)确实能够帮助企业减少对海外供应商和制造商的依赖。然而,《哈佛商业评论》2020 年发布的一篇文章指出,让制造业回归美国这件事说起来容易,做起来难。文中说到,“如今,制造商倾向于选择只专注于一个领域的专业合作伙伴和分包商,但即使是这些专业合作伙伴也必须依赖许多其他合作方。就像我们现在需要从世界不同地区获得铁矿石或锂金属等自然资源一样,我们同样无法摆脱对那些专业合作伙伴所在地区的依赖。”随着国内制造业不断做大做强,企业的制造成本和供应链风险势必会降低,但是并不能完全消除对海外合作伙伴的依赖,也无法减少供应链中的环节。因此,对企业来说,部署数字工厂技术来提高效率和可视性比以往任何时候都更重要。


智能工厂是如何运作的?

我们经常提到自动化流程,它们就好像是智能工厂所特有的一样。然而实际上,制造运营活动采用自动化和机器人技术已有数十年之久。许多传统工厂在多个运营环节使用了自动化机器,如条形码扫描仪、摄像头和数字化生产设备。但是这些设备没有实现互联。由于传统工厂中的人员、资产和数据管理系统之间没有建立连接,企业必须不断地手动协调和整合这些资源。 

而智能数字工厂将机器、人员和大数据整合到统一的数字互联生态体系中。智能工厂不仅能够管理和分析数据,还能从经验中学习。此外,智能工厂还能解读数据集并从中获取洞察,进而预测趋势和事件,并推荐和实施智能制造工作流和自动化流程。智能工厂可以通过持续优化相关程序,实现自我校正和优化。也就是说,智能工厂能够自己学习并为人类提供指导,从而增强韧性,提高生产力和安全性。

智能工厂的结构

 智能工厂的基础逻辑大致分为三步:

数据采集:利用人工智能和现代数据库技术,管理和获取分散在企业内部、供应链和世界各地的有用数据集。通过利用各种传感器和网关,工业物联网 (IIoT) 支持互联的机器将数据收集到系统中。借由各种其他数据门户,人工智能系统可以整合与绩效、市场趋势、物流或任何其他潜在相关来源有关的数据集。

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充分利用收集的所有数据。工业物联网传感器可以在机器需要维修或维护时发出警报。这些系统不仅可以整合市场和运营数据,帮助企业发现机遇和风险,还能持续研究工作流的效率,从而优化绩效,并实施必要的自动校正。事实上,通过比较和分析数据集,系统可以构建无限的组合,为数字工厂优化和供应链预测提供有力支持。

智能工厂自动化:一旦数据采集和分析工作完成,系统就会建立起相关的工作流,并将工作说明下发给系统中的机器和设备。这些设备可能位于工厂内部,也可能位于供应链中的物流或制造环节。智能工厂会不断地监控并优化智能工作流和流程。如果新闻报道提醒某产品的需求将激增,系统就可以指示 3D 打印机工作流提高该产品的生产优先级。如果原材料装运延迟,则可以利用库存缓冲来避免任何形式的供应中断。


智能工厂的优势

很多企业数十年来基本没有更新过供应链运营实践和系统。但是,随着消费者期望和经济不确定性达到前所未有的高度,供应链管理人员需要采用能够快速带来巨大收益的解决方案。根据《福布斯》杂志报道,2017 年,仅 43% 的制造商在实施智能工厂计划。到 2019 年,这一比例达到 68%。通过投资数字化转型和智能工厂解决方案,企业有望获得巨大的业务收益,包括:

提高生产力和效率:长久以来,制造业一直是被动做出响应,也就是反思已发生的事件或趋势,尝试在事后调整企业的发展方向。智能工厂技术旨在减少被动响应情况,提高供应链管理的韧性和响应能力。借助预测分析和大数据分析技术,企业可以确定和实施经过优化的流程。智能工厂带来的效率升级体现在诸多方面,包括及时管理库存、准确预测需求,以及加快产品上市等等。在数字化洞察的加持下,智能工厂的员工能够更轻松地完成工作,最终提高企业的整体运营效率。德勤 2019 年的智能工厂研究报告显示,”投资智能工厂计划后,企业的制造产出、工厂利用率和劳动生产率等最高增长了 12%。“到 2030 年,相比传统工厂,拥有智能工厂的制造商的净劳动生产率将高出 30%。”

可持续性和安全性:消费者越来越愿意多花一点钱,购买那些寻源和制造方式对社会和环境友好的产品。现代智能工厂技术让企业能够更轻松地发现并把握机会,采用更加绿色、安全和对社会负责的制造实践。智能工厂管理人员可以使用区块链和 RFID 传感器等数字化创新技术,确保所有物料的来源和品控无争议,即使是来自供应链最远端的物料也不例外。值得注意的是,国际自动化学会 (International Society of Automation) ,机器人和自动化设备能够帮助减少或消除 3/5 的主要工伤事故隐患。

产品质量和客户体验:正如孩子们的电话游戏一样,传统制造商往往难以确保他们的指令会被供应链中的下级供应商和制造商准确接收并执行。而在智能工厂中,云连接和端到端可视性能为制造流程的所有层级提供实时的洞察和建议。凭借快速定制和响应趋势变化的能力,企业能够确保产品紧跟客户需求的发展步伐。通过对系统数据执行高级分析,他们还能快速发现薄弱之处或待完善的领域。如此一来,企业就可以提高市场竞争力,获得更积极的产品评价,并减少费时费力的退货或产品召回情况。


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的加速推进,企业将有无限的机会来根据需要进行扩展、修改和调整。

云连接:无论是公有云、私有云还是混合云,都是所有数据和信息在智能工厂中的流通渠道。通过在整个企业和全球范围内建立云连接,企业能够确保各个业务领域均采用实时数据,并且能够及时了解供应链内的所有互联资产和系统。

人工智能:采用集成式人工智能技术的运营系统具有快速、灵活、功能强大的特点,不仅能够收集和分析不同的数据集,还能提供实时洞察和响应式建议。智能工厂中的自动化流程和智能系统可以利用人工智能技术,不断优化和学习。

机器学习:机器学习对智能工厂的重要贡献之一就是实现高级预测性维护。通过监控和分析制造流程,高级预测性维护功能可以在系统发生故障之前发送警报,然后,基于当时的情形执行自动维护,或在必要时建议人工干预。

大数据:企业可以基于海量数据集,在智能工厂内支持预测分析和高级分析。企业早已懂得大数据的战略价值,但直到最近,他们大多依旧缺乏必要的系统来有效利用大数据。得益于供应链和智能工厂的数字化转型,企业迎来了巨大的机遇,能够利用大数据洞察实现优化和创新。

工业物联网 (IIoT):在智能工厂中,如果设备和机器配有唯一的标识符,并且能够发送和接收数字数据,那么这些机器和设备就会构成一张工业物联网网络。现代化机械可能已经拥有数字门户,但即使是有几十年历史的模拟机器也可以通过安装工业物联网网关设备,跟上时代发展步伐。事实上,来自设备的数据能够反映设备的状态和活动,而发向设备的数据则能够用于管控和自动操作设备与工作流。

数字双胞胎:机器或系统的精确虚拟副本被称为数字双胞胎或数字孪生。数字双胞胎能够以尽可能低的运营风险,帮助企业充分发挥创新潜力和创造力。数字双胞胎可以达到极限状态,通过多种虚拟方式进行重新配置,或用于测试其在现有系统中的兼容性,而不会在现实世界中引发风险或造成资源浪费。

增材打印:增材打印也称为 3D 打印,支持智能工厂利用智能自动化技术实现按需制造。这项技术尤其适用于应对突如其来的供应链中断或突发性需求。但即使在平时,虚拟库存也可以支持准时制 (Just in Time) 生产方式,从而大大降低风险和减少浪费。

虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR):2019 年,Assembly Magazine 将智能工厂中应用的一些 VR 可穿戴设备描述为“能够基于情境,将环境条件、库存水平、流程状态、装配错误数据、利用率和产量指标结合在一起”。这种沉浸式的感官体验让用户能够使用来自任何位置或时间点的实时数据来增强他们的自然感官,轻松了解工厂状态。

区块链:幸运的是,随着智能工厂技术的进步,安全解决方案也齐头并进。区块链在供应链中的应用很广泛。从创建与供应商之间的“智能合同”,到追踪货物来源和运营整个供应链,区块链的身影无处不在。在智能工厂中,区块链对于管理企业内部互联资产和机器的访问权限尤其有用,能够保护系统的安全性以及这些设备所保存的记录的准确性。

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慧供应链解决方案的“大脑”。而传统磁盘数据库只有突破性能极限,才能勉强支持复杂的数据管理分析功能,满足智能工厂和现代供应链的运营需求。

实现智能工厂转型

2020 年,世界各地的企业都面临巨大的业务中断和运营风险。早在 2019 年新冠疫情爆发之前,德勤对 600 多名制造业高管开展了一项调查,结果显示,86% 的受访者认为,未来五年,“智能工厂计划将成为制造业竞争力的主要驱动因素”。如今,对于立志创新和提高竞争力的企业来说,数字化转型和供应链革新已经不再是长期目标,而是当务之急。 

开启智能工厂转型的方法取决于企业的业务现状和最重要的业务流程。初始系统审计将帮助企业分析和盘点现有流程、资产和业务系统。在着手实现工作流和制造流程自动化之前,企业需要先评估这些流程当前的情况。

在开启数字化转型之旅时,企业还须谨记,智能工厂中的“智能”源于其高级数据分析和数据管理能力。现代数据库和强大的 ERP 系统是智能工厂的“大脑”,能为驱动系统的高级功能提供支持。要想成功实现智能工厂转型,有一点很关键,那就是现有业务系统必须能够有效管理大数据,并集成人工智能、机器学习和高级分析等技术。

最后,智能工厂转型的一大魅力在于,无需一步到位,也不需要中断或暂停现有的业务活动。企业为了革新和优化数字化系统而开展的每项计划,都会让他们离完全集成的智能工厂更近一步。而且,智能工厂技术的本质是收集和分析数据。这意味着,从安装阶段开始,企业就可以衡量和评估新数字技术的影响和投资回报率。 

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