Swiss Smart Factory:
Lighthouse Project – Digital Retrofit
介紹
2020 年第一季初，全球智慧製造和工業 4.0 領域的公司，在經歷了十多年的快速成長之後，預計全球經濟將加速成長，再創輝煌的一年。
2020 年 1 月，市場調查公司 MarketsandMarkets 進行預測，智慧製造市場的同比成長將加速，2020 年總市場價值將達到 2147 億美元，並在 2025 年之前持續強勁成長，預計到 2020 年至 2025 年，總市場價值將達到 3848 億美元，複合年成長率為 12.4％ 。參見下面的圖1。
2020 年第一季 COVID-19 大流行時，對全球經濟的影響是巨大的，智慧製造業在 4 月的美國損失了 130 萬個製造業工作崗位，對此感到震驚。 隨著亞太地區、歐洲和北美洲通過政府提供的不在家訂單關閉其經濟，MarketsandMarkets 和其他行業研究公司開始發布 COVID-19 後的年度同比預測，並修正了對 2020 年的影響， 預測成長率為負，下降 16％。
圖2 顯示了修訂後的預測，市場的成長預計將從 2020 年的 1813 億美元，成長到 2025 年的 2204 億美元，複合年成長率為 4.0％。 雖然這還不到 COVID-19 預測前值的三分之一，但它仍然預測從 2021 年開始會有健康的恢復。
為應對公共衛生危機，對智慧製造產品和服務的需求增加，將帶動進一步的成長。這可能會刺激數位雙胞胎技術的持續發展 - 潛在和實際的實體資產，過程、人員、地方、系統和設備的數位複製品 - 在整個生態系統中維持製造營運，並且在醫療保健和製造業中協作機器人的作用，迅速擴大部門。
儘管一些預測是保守的，但許多行業研究人員和高管都看漲。 研究公司 Keypoint Intelligence 預測，「 COVID-19 會導致全球數以百萬計的，實踐社交距離的工作流程發生根本變化，與自我隔離的建議。
儘管毫無疑問，COVID-19 是一種變革力量，但它並沒有使我們進入工業 5.0。」 Keypoint Intelligence 還預測了以下趨勢：
．COVID-19 正在加速工業 4.0 產品和服務的採用，使各個行業的公司進入基於物聯網（IoT）的技術，和工作流程的更成熟狀態。
．儘管過去企業一直有理由採用數位工作流程，但 COVID-19 提供了另一個強有力的動力，促使其邁向具有智慧製造，或智慧列印流程的智慧工廠。
．儘管傳統觀點認為需要專用的辦公空間，來最大程度地提高生產力，但正如我們所說的那樣，這一理論正在經受最終考驗。
．儘管 COVID-19 大流行尚未觸發工業 5.0，但它帶回了工業 4.0 的現實。 數位化工作流程和自動化不再是目標。 他們是要求。 物聯網設備為組織在大流行期間，保持收入流提供了一條途徑。 未來就在這裡，但是只有最精明的企業，才能充分發揮潛力。
看漲的預測顯示，從 2021 年開始，智慧製造將沿著與 COVID 預測之前的趨勢線，相同的趨勢線開始加速成長，或者與圖3 所示的 ，COVID 預測之前的趨勢線相比更加強勁。下面的圖3 中的綠線表示，從 2021 年到 2025 年的成長可能性。
在回顧和分析了這些市場預測之後，我們認為，即使在今年經濟下滑之後，智慧製造仍將積極反彈。 主要問題是：智慧製造業將反彈多少？ 它會超過 2020 年初 COVID 之前的預測嗎？還是會進一步抑制反彈？
智慧製造的成長將取決於全球經濟，以及 2021 年至 2025 年全球製造業的改組。我們相信智慧製造的成長速度，將與 COVID-19 之前的市場預測相同或更高，如圖3 所示，取決於全球經濟反彈的性質，兩條綠線之間的潛在成長範圍。
智慧製造的採用和趨勢
在過去十年中，智慧製造和工業 4.0 產品和服務的採用率顯著提高。 IoT Analytics 的「物聯網市場洞察」於 2020 年 1 月採訪了全球 150 位高級製造主管，從而驗證了這些採用率。
下面的圖4 展示了調查的結果，顯示了今天，有 28％ 的被詢問的 Industry 4.0 技術，已完全佈署或廣泛用於製造商，而 IoT Analytics 所詢問的 25％ 的 Industry 4.0 應用案例，已被完全廣泛地推出或使用。圖4 還列出了受訪者採用的頂級工業 4.0 技術和用例。
最受歡迎的前三大智慧製造技術，與網路安全（調查中被調查的 74％ 的技術被廣泛或完全佈署），雲端計算（佔調查的 65％ 的技術）和物聯網（佔 48％）相關）。最常見的三個用例包括基於狀態的監視（其中 37％ 的用例在日常操作中，被廣泛或完全使用），無線更新（其中 32％ 的用例被推廣）和遠端服務（（其中有 31％ 推出）。
圖5a、5b 和 5c 顯示了調查的進一步結果，包括全球區域採用智慧製造，使用最多的前五項技術，使用最多的前三項
案例，前三大挑戰，最受歡迎的前三大技術供應商和領先的市場採用者。
北美在全球總體技術採用率方面領先，歐洲領先 9 個百分點，亞太地區領先 16 個百分點。全球最重要的技術仍然是網路安全，與物聯網和工業物聯網（IIoT）計劃相關的安全威脅越來越多。雲和物聯網技術，繼續擴大其在工業和營運領域的覆蓋範圍。儘管增值應用案例的數量持續成長，但當前採用的主要應用案例是條件監視、遠端服務、預測性維護和凌空中更新（OTA，over- the-air ）。
此外，公司在採用工業 4.0 技術時，面臨的三大最常見挑戰，包括難以獲得頂尖人才、技能和經驗豐富的資源。接下來的兩個最常見的挑戰，是技術與不成熟技術的互操作性。領先的技術供應商因地區而異。
微軟、IBM 和 AWS 是北美最受歡迎的技術供應商。 ABB、西門子和 SAP 是歐洲領先的供應商。華為、阿里巴巴集團和發那科在亞太地區最受歡迎。按地區領先採用工業 4.0 產品和服務的製造商，包括北美的 GE、波音和Tesla。在歐洲是西門子、ABB和寶馬；以及亞太地區的豐田、華為和富士康。
ISG 認為製造業趨勢可分為三類：
1）COVID 之前的製造業；
2）COVID 之前的其他製造業務和技術；
3）COVID 之後的製造業。
COVID 前製造行業中存在的趨勢包括：
．工業 4.0 全球越來越多地被採用
．隨著政府的支持，在製造過程中越來越重視工業自動化
．越來越重視合規性
．供應鏈的越來越增加複雜性和整合
．對軟體系統的需求激增，這些軟體系統可減少時間和成本，並提高總體設備效率（OEE）
．隨著物聯網設備的顯著成長，對營運技術（OT）的網路威脅，以及與 IT 網路的互連性網路威脅的數量，和嚴重性呈指數級成長
．隨著遷移到中層和前端辦公室，破壞工作場所的工作和技能要求，安全服務的人工智慧（AI）的發展，以及機器人流程自動化（RPA）的應用，越來越多的人採用智慧自動化 AI、機器學習、光學字符辨識（OCR）和高級分析等工具。
COVID 之前的製造操作和技術趨勢，可以分為兩類：
1）破壞 ISA-95 的趨勢，和
2）其他破壞性趨勢。
破壞 ISA-95 的趨勢包括：
．將應用和數據遷移到雲端
．ERP 和 MES 層，以及 MES 和 SCADA 層的融合崩潰
．邊緣計算與雲之間的連通性。
圖6顯示了破壞ISA-95水平的三種趨勢的演變。
之前擾亂其他製造營運和技術領域的趨勢
COVID-19大流行包括：
．提高應用分析與數位化生產轉型和供應鏈之間的一致性
．越來越多地使用虛擬和增強實境（VR / AR）技術來模擬製造業生產和虛擬原型，並使用數位孿生來優化產品生命週期
．使用即時 5G 網路，將工廠自動化與本地無線電網路連接起來，並實現無延遲的機器人對等通信等場景
．將可編程邏輯控制器（PLC）虛擬化為軟體程序
．越來越多地採用「服務即銷售」的製造方式
．「越來越多地採用「服務式」出售的機器
．增加生產設置的靈活性
．增加價值鏈的整合
．透過新的發行方式，增加了對網際網路的使用。
COVID-19 大流行立即帶來了重大變化，並引入了一系列新趨勢，這些趨勢正在加速和抑制智慧製造的採用和成長。在 COVID-19 之後會發生什麼？我們相信先前列出的所有 COVID-19 之前的趨勢將仍然有效，並對智慧製造的成長和採用，產生一些波動的影響。
以下是 COVID-19 之後的趨勢，這些趨勢綜合了MarketsandMarkets、Keypoint Intelligence、MarketWatch 和 ISG 的研究結果。
．加速工業 4.0 的採用，使各個行業的公司進入基於 IoT 的技術流程，和工作流程的更成熟狀態
．加快企業運動速度，並致力於建立智慧工廠產品組合
．對智慧製造產品和解決方案的需求不斷成長
．數位孿生在維護製造生態系統，和產品開發中的營運方面越來越重要
．新興和擴大協作機器人的作用，以解決社交距離需求期間的人力短缺問題
．修復來自中國的 COVID-19 破裂的供應鏈，特別是在武漢和湖北省
．將製造供應鏈轉移回美國和歐洲，以獲取與國家安全相關的產業和產品，新建的綠地工廠和擴大的棕地工廠
．資訊技術中製造系統的成長，以監控即時生產和工廠營運，並減少工廠現場員工的數量，以響應 COVID-19 社交距離要求
．製藥行業複合年成長率的成長，以及製造業從中國和印度轉移到其他國家，以使供應鏈多樣化，並降低對最終市場的風險。
隨著世界範圍內解除 COVID-19 的影響，並向新的未來發展，製造商將需要在設計，其智慧製造採用策略和路線圖時，考慮這些趨勢。應該考慮以下策略。
智慧製造採用策略
智慧製造卓越中心（CoE）
製造商已使用多種方法來構建智慧製造計劃。常見的方法是建立高級或智慧製造 CoE。這些依靠集中的孵化器，來培育智慧製造思想和應用案例，在實驗室環境中設計和驗證這些想法，然後將其出售給其公司旗下的製造部門或公司，甚至出售給各個工廠的營運或產品線。使用了智慧製造 CoE 的概念遍布全球的製造公司，尤其是北美的製造公司。
這種方法的問題在於思想太小，回報率低使用較少的應用案例和計劃，並採用不理想的方法進行投資。智慧製造 CoE 的概念是有效且良好的，但是其操作佈署通常過於戰術化，並且對於許多智慧製造程序而言，其生成的結果都不理想，而 ROI 卻低於預期。
智慧製造應用案例
在過去的五年中，許多製造商透過預測價值和 ROI，來開發智慧製造應用案例策略，但是案例並不總是很好地定義的，並且 ROI 很難預測。如今，具有可預測的成功歷史的使用案例，在許多製造商中得到了更好的定義和驗證。
下面的圖7 給出了八個領先的智慧製造應用案的研究結果，顯示 37％ 的受訪者，已將基於狀態的監視，廣泛或完全佈署到了日常操作中；在接受調查的人中，有 12％ 的人表示製造即服務，已廣泛或完全佈署到日常營運中。
智慧工廠
智慧工廠是重大策略投資，其中包括技術、用例和產品線。智慧工廠的好處，包括顯著的營運價值和效率，可轉化為可觀的 ROI。一些更成功的佈署智慧製造的製造商，使用智慧工廠策略。這些製造商看到了透過明智的製造計劃，而大膽思考並擴大規模的價值。
智慧工廠的傑出例子，是世界經濟論壇（WEF）的燈塔工廠，它們是世界上最先進的工廠，它佈署了廣泛的工業 4.0 技術和案例以進行擴展。
2017年，隨著許多製造商啟動試點計劃，或啟動其智慧製造CoE，WEF（世界經濟論壇，World Economic Forum） 開始認可先進的製造技術和用例。
2018年，首批 16 個燈塔工廠獲得認可。到 2020 年 1 月，世界經濟論壇將 18 家新的智慧工廠納入先進製造商的全球燈塔網路，在工業 4.0 的應用中，證明了其在全球的領先地位。當前，全球燈塔網路的一部分，為全球 44 家智慧工廠做出了傑出貢獻。
下面的圖8 列出了 WEF 所確定的關鍵性能指標（KPI），以及端到端（E2E）燈塔，和燈塔工廠所展示的性能改進，和百分比影響。
關鍵績效指標包括生產力、可持續性、敏捷性、上市速度和客製化。 E2E 燈塔在所有類別和 KPI 上，均顯示出了從 5％ 到 5％ 的顯著積極改進，相較於他們過去的表現，整個規模達到200％。
隨著工廠產量的增加和品質成本的降低，生產率類別中的 KPI 表現出最大的改善。敏捷性指標代表第二高的改進，在交付時間減少，轉換縮短和庫存減少方面，表現出顯著優勢。 第三個最強的指標是產品上市速度，在降低上市速度和設計更代方面表現出色，減少時間。
圖9 提供了來自全球不同地區的四個示例，這些案例因其在工業 4.0 應用中的進步而被 WEF 認可。
德國的 AGCO 燈塔透過數位解決方案和智慧生產線設計，在其各種拖拉機產品組合的生產中，證明了生產力的顯著提高。該公司透過將週期時間減少了 60％，並將生產率提高了 24％，實現了 KPI 的改進。它還將運輸成本降低了 28％，將發現現場品質問題的時間減少了 30％，並將按時交付時間縮短了 20％。實現此性能值的主要案例，包括數位化可變節拍時間（這是開始生產一個單元到下一個單元的平均時間），用於設計製造和線平衡的虛擬版本，智慧轉換管理，用於品質監控的高級分析，以及數位供應商績效管理。
日本的 GE Healthcare Lighthouse，在其精益生產工藝文化和歷史基礎上，採用了工業 4.0 技術，從而將削減成本的目標提高了 30％，將週期時間減少了 46％，將人工減少了 33％，
並將庫存揀選的步行距離減少了 43％。這些案例包括生產線上，基於應用程序的 eAndon 通知，操作員的生物特徵辨識，具有可視化的即時性能監控，RFID eKanban 物料移動和 eSpaghetti 可視化，以優化在工廠中的步行路線。
美國強生視力保健燈塔，將其價值鏈從供應商端到端數位化連接到消費者，並重新配置製造業務，以實現兩位數的成本降低和銷售成長。對性能的影響還包括客戶的兩位數轉換率提高，開發和發佈時間表減少 30％，庫存水平減少 13％ 和 FTE 勞動力減少。領先的案例包括數位客戶協作，用於快速重新配置生產線的模組化平台，支持 IIoT 的高級流程自動化，端到端供應鏈可視性平台，以及視覺引導的機器人訂單履行。
巴西的雷諾燈塔集團（Groupe Renault Lighthouse）運用了工業 4.0 技術，來改善員工責任感和 E2E 連通性，並在包括經銷商、客戶和工人在內的價值鏈，參與者之間建立一個互聯的生態系統。性能改進包括，無需投入資金即可提高 18％ 的生產率。
其他積極的績效影響包括：使用一種型號的銷售量增加 10％，非增值活動減少 19％，每單位成本減少 10％，交貨時間減少 30％，以及交付量減少 20％，減少填補藍領勞工職位的時間。 貢獻最大的案例，包括客戶連接性 B2C 電子商務平台，連接的員工隊伍，以提高駕駛性能，自動導引車和協作機器人的靈活自動化，端到端車輛交付跟蹤，和量身訂製的數位招聘平台。
ISG 認為全球燈塔網路的成員，是智慧工廠的典範，製造商可以將其用作智慧工廠策略的一部分，和卓越營運的典範。
建立智慧工廠的六項核心舉措
ISG 建議如圖10 所示的以下六個核心舉措，以啟動建立智慧工廠的轉型路線圖。
1.個性化產品即服務：提供客製化的消費即服務，以增強客戶對擁有產品或共享服務（如共享使用）的體驗。
2.更快地響應變化：在生產線和單位之間使用靈活的製造，數位孿生和 AI 技術來提高靈活性，並透過自我修復，顯著提高對變化的反應能力。
3.完全網路化的工廠：透過連接的和完全數位化的供應鏈，提高透明度，靈活性和個性化程度。
4.透過技術進行生產創新：進行創新以實現績效轉變。 佈署 5G 網路，增材製造和 AI，來改變製造面貌，並進行創新以改變性能。
5.中央指揮和控制結構：使用單個指揮和控制中心，來監視和引導本地生產單位，以快速做出反應。
6.合併的營運業務視圖：創建整個製造環境中，關鍵商業和營運 KPI 的基於軟體的中央視圖。
增材製造、人工智慧、雲端計算、大數據、分析和 IIoT 等新數位技術的使用，使製造商能夠提高靈活性和創新性，從而可以更快地響應客戶，合作夥伴和員工的需求。
最大化價值和投資回報率（ROI）
智能製造計劃的挑戰之一，是實現 ROI 目標，但是製造商對 ROI 的認識，和實現在過去幾年中有所改善。
下面的圖11 展示了 IoT 分析調查的結果，該調查顯示 78％ 的智慧製造計劃，可產生正的 ROI 結果，而 27％ 的攤銷，將在一年內進行。 這是一個積極的結果，只有隨著製造商在其用例，計劃和智慧工廠計劃中，獲得越來越高的投資回報率，它才會繼續改善。
如圖12 所示，工業 4.0 技術對 ROI 的進一步細分，顯示了機器視覺（前 12 個月的攤銷額為 43％），數位孿生（前 12 個月的攤銷額為 38％），自動引導車輛（AGV）（攤銷了 37％） 在前 12 個月內），協作機器人（在前 12 個月內攤銷 35％）和 3D 列印（在前 12 個月內攤銷 32％）是用於投資回報率的五大領先工業 4.0 技術。
要最大限度地提高，智慧製造計劃的價值和投資回報率，首先要瞭解關鍵的成功因素，並精心計劃執行這些因素。
圖13 列出了實現智慧製造的十大工業 4.0 成功關鍵要素。
物聯網分析調查最常引用的內容，包括：
1）人員投資和教育訓練；
2）開發業務案例，並準確預測 ROI 和總價值；
3）問題的定義，客戶需求，案例和價值主張；
4）變更管理和溝通策略。 製造商應審查 IoT Analytics 確定的前十名，並關注最能提高，其成功實現智慧製造實施可能性的因素。
保持靈活性，適應性和敏捷性，並投資於領先的智慧製造技術的製造商，更有可能成功地，度過大流行的影響，並在經濟復甦時脫穎而出。次案例優化不足和投資回報率不足的風險確實存在，但是智慧製造 CoE 孵化器，可以驗證針對更大案例和智慧製造計劃的技術創新。
無論在 COVID-19 大流行之後的幾年中，智慧製造的成長和採用率有多大，我們都建議製造商最大程度地，實現智慧製造的價值交付和 ROI。以下方法將幫助製造商，成功實現智慧製造和佈署，並獲得更大的價值。
這始於製定涵蓋整個已定義程序（包括範圍內的工廠、程序、項目和案例）的智慧製造願景，策略和多年佈署路線圖。在概念級別上，使用自上而下的策略性整體方法，對於開發可實現最大價值交付和 ROI 的總體願景，策略和目標非常重要。從下至上建構業務案例，以透過詳細的成本/收益分析，來證明和驗證案例，以確保可以實現所需的投資回報。
下一步是建立或改造智構製造 CoE，以支持更大的智構工廠計劃。在目標程序中，創新和驗證新概念。計劃和案例應相互補充並相互依靠，以在整個智構製造計劃中，全面實現價值和 ROI 最大化。努力透過避免和消除，次優的小規模使用案例來優化，這些案例返回的投資回報不足，並朝著更大的整體價值和累積的投資回報邁進。
借助基於更大，經過驗證的案例建構的，具有更高 ROI 的智慧工廠程序，實現更大的發展。專注於經過驗證的高價值案例，例如增材製造、數位產品工程、優化營運，數據分析驅動的工廠績效營運，基於狀態的監控、預測性維護和遠端智慧服務。審查並選擇一個或多個，世界經濟論壇全球燈塔網路的智慧工廠，然後對您的智慧製造程序進行建模，並將其關鍵績效成果用作目標。繼續學習和修改基於 Lighthouses 的智慧工廠程序，並在將其添加到網路中時，產生新的想法和創新。
開發隨時間變化的智慧製造框架參考架構，並提供跨企業，工廠營運和邊緣的基礎架構，以整合工業 4.0 製造技術，包括應用程序、解決方案、產品、IoT、IIoT平台、智慧閘道器、網路服務、連接性、數據儲存、分析、智慧設備、工具、計算和設備資產、安全性、門禁控制、隱私和合規性管理。
智慧製造框架體系結構的主要價值，是為解決方案和產品的智慧製造整合，提供基礎標準體系結構。
為產品、解決方案和服務提供商的功能，開發智慧製造目錄，並隨時間進行維護。設計解決方案以擴展 IT 和 OT 企業。
開發並執行組織變更管理（OCM）轉換，基於最適合的組織執行模型，優化的領導力，以及強大的治理和計劃溝通。設計和實施框架，以按原樣擴展和擴展目標操作模式和路線圖。然後致力於不斷改善智慧製造和工業 4.0 操作環境。
結論
儘管 COVID-19 大流行已經嚴重影響了全球經濟，並伴隨著智慧製造產品和服務的成長和採用率，但我們預計該行業將在 2021 年強勁復甦。而 COVID-19 之前的強勁趨勢，將持續並加速發展。未來幾年，隨著智慧製造的成長，COVID 後的趨勢也將實現。製造商必須充分利用 COVID 前後的趨勢，抓住機會、把握機會，把握 2021 年至 2025 年之間不斷發展的機會。正確的採用策略，將為製造商帶來不同，因為他們可以減輕當今的動盪，並準備最大程度地利用價值和創造價值。投資回報率新的未來。
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