The Smart Factory @ Wichita：德勤全新的沉浸式學習中心
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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
顧名思義，智慧工廠就是……智慧。 智慧工廠是一個由機器、通信機制和運算能力組成的互聯網路，是一個網路實體系統，它使用人工智慧 (AI) 和機器學習等先進技術來分析數據、驅動自動化流程並隨其學習。
智慧工廠和智慧製造是被稱為工業 4.0 ，或第四次工業革命的技術變革的一部分。前三次工業革命中的每一次，都源於一項徹底改變了我們工作，和製造產品方式的創新技術：即蒸汽機、裝配線和電腦的能力。今天，第四次革命是由數位化轉型和智慧自動化驅動的。
改變世界的智慧工廠
在過去的幾年裡，企業領導者越來越清楚，數位化轉型是供應鏈和製造業務的當務之急，他們希望在 2020 年代具有競爭力和彈性。大流行進一步暴露了全球供應鏈的弱點和行業脆弱性。《福布斯》雜誌的一篇報導重申了這一點，稱「COVID-19 向世界展示了製造業應該已經知道的東西。傳統的供應鏈和製造生態系統正在失敗，我們需要轉向更具適應性、更敏捷的完全數位化解決方案。」
消費者的期望，也有助於智慧工廠技術和未來工廠的發展。被稱為亞馬遜效應的消費者，對次日送達的需求，一直在穩步快速成長。根據《企業家》雜誌 2019 年的報導，「無論好壞，美國經濟和全球經濟，都處於亞馬遜效應的陣痛之中。 [...] 電子商務供應商，在與亞馬遜的速度和效率相搭配方面，承受著越來越大的壓力，而且沒有證據顯示，消費者的期望正在緩和。」這種趨勢一直是對智慧工廠技術，需求不斷成長的一個主要因素，因為過時的系統已被證明，無法滿足跟上這一現象所需的物流和倉儲能力規模。
製造商和供應鏈經理在努力盡量減少，對國際合作夥伴的依賴時面臨進一步的風險和營運中斷。按需製造和虛擬庫存等智慧工廠解決方案，當然可以最大限度地，減少對海外供應商和製造商的依賴。然而，正如哈佛商業評論在 2020 年的一篇報導中指出的那樣，將製造業帶回美國，說起來容易做起來難。好多其它的。正如世界開始依賴，不同地區的鐵礦石或鋰金屬等自然資源一樣，它也變得依賴這些專家所在的地區。」增加國內製造固然可以降低成本和供應鏈風險，但並不一定會消除對海外合作夥伴的需求，也不一定會減少供應鏈中的環節總數。因此，採用數位化工廠技術來優化效率和可見性，比以往任何時候都更加重要。
智慧工廠如何運作？
我們經常談論自動化流程，就好像它們是智慧工廠所獨有的 —— 但自動化和機器人技術，已經在製造營運中使用了幾十年。許多傳統工廠在其營運的各個部分使用自動化機器，例如條碼掃描機、攝影機和數位化生產設備。但這些設備沒有互連。傳統工廠中的人員、資產和數據管理系統，都是相互隔離的，必須持續手動協調和整合。
智慧數位工廠的工作原理，是將機器、人員和大數據整合到一個數位連接的單一生態系統中。智慧工廠不僅可以管理和分析數據，它實際上還可以從經驗中學習。它解釋並從數據集中獲得洞察力，以預測趨勢和事件，並推薦和實施智慧製造工作流程和自動化流程。智慧工廠不斷進行程序改進，以自我糾正和自我優化 —— 它可以教自己（和人類）變得更有彈性、生產力和安全性。
智慧工廠的結構
智慧工廠的基本結構大致可以概括為三個步驟：
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| 組成智慧工廠的三個主要程序 |
數據採集：人工智慧和現代數據庫技術，允許在整個業務、供應鏈和世界管理和採集不同的有用數據集。透過感測器和 GATEWAY，工業物聯網 (IIoT) 允許連接的機器，將數據收集到系統中。透過無數其他數據門戶，人工智慧驅動的系統可以編譯與性能、市場趨勢、物流，或任何其他潛在相關來源相關的數據集。
數據分析：機器學習和智慧業務系統使用高級分析，和現代數據管理解決方案，來理解收集到的所有不同數據。IIoT 感測器可以在機器需要維修或修理時發出警告。可以編譯市場和營運數據，以發現機會和風險。可以隨著時間的發展研究工作流程效率，以優化性能並根據需要自動更正。事實上，可以比較和分析的數據集，提供了幾乎無限的組合可能性，為數位工廠優化和供應鏈預測提供資訊。
智慧工廠自動化：一旦數據採集和分析完成，工作流程就會建立起來，指令會發送到系統內的機器和設備。這些設備可能位於工廠的四堵牆內，也可能位於供應鏈中物流或製造環節的遠處。智慧工作流程和流程，不斷受到監控和優化。如果新聞報導警告對某種產品的需求激增，則可以指示 3D 列印機工作流程，提高該產品的生產優先級。如果原材料的裝運延遲，可以將庫存緩衝投入輪換，以消除任何中斷。
智慧工廠的好處
許多企業都在使用幾十年來，基本沒有改變的供應鏈營運和系統。但隨著消費者期望和經濟不確定性處於空前高位，供應鏈經理需要能夠提供可衡量，且顯著收益的解決方案，並且能夠迅速帶來收益。據《福布斯》雜誌報導，2017 年只有 43% 的製造商正在進行智慧工廠計劃。到 2019 年，他們中的 68% 做到了。對於投資於數位化轉型和智慧工廠解決方案的公司而言，可能會帶來巨大的商業利益，包括：
生產力和效率：縱觀其歷史，製造業主要是做出反應 —— 觀察已經發生的事件或趨勢，然後在事後試圖將業務引導到不同的方向。智慧工廠技術目的在減少對被動實踐的需求，並將供應鏈管理轉變為，更具彈性和響應能力的模式。使用預測分析和大數據分析，可以辨識和實施優化的流程。即時庫存管理、準確的需求預測，和更快的上市速度，是智慧工廠提供的一些效率優勢。在數位洞察力的增強下，在智慧工廠工作的人們，也能夠簡化他們的工作，從而提高營運的整體生產力。德勤在其 2019 年智慧工廠研究中告訴我們，「公司在投資智慧工廠計劃後，在製造產出、工廠利用率和勞動生產率等領域，報告了高達 12% 的收益。此外，到 2030 年，擁有智慧工廠的製造商可能會超過傳統工廠，淨勞動生產率提高 30%。」
可持續性和安全性：消費者越來越願意花更多的錢，購買他們知道使用對社會和環境負責的方法採購和製造的產品。現代智慧工廠技術，使企業比以往任何時候，都更容易辨識和實施更環保、安全和對社會負責的製造實踐的機會。智慧工廠經理可以使用區塊鏈和 RFID 感測器等數位創新技術，來確保所有材料和供應品的無可辯駁的來源和品質控制 —— 即使來自供應鏈中最遙遠的環節。在離家更近的地方，國際自動化學會報告稱，機器人和自動化設備可以幫助減少或消除，五種導致工傷的主要原因中的三種。
產品品質和客戶體驗：就像孩子們的電話遊戲一樣，傳統製造商通常很難確保他們的指令，被供應鏈中的下層供應商和製造商，準確接收和遵循。在智慧工廠中，智慧工廠中的雲連接，和端到端可見性為製造過程的所有層級帶來了即時洞察和建議。快速客製化和響應變化趨勢的能力，意味著產品緊跟客戶需求。系統數據的高級分析，可以快速發現弱點或需要改進的地方。這可以提高市場競爭力、更好的產品評論，以及更少的高成本退貨或召回。
智慧工廠技術
智慧工廠技術高度靈活。隨著企業內部數位化轉型計劃的興起，根據需要進行擴展、修改和適應的可能性幾乎是無限的。
雲連接：無論是公共的、私有的還是混合的，雲都是所有數據和資訊在智慧工廠中流動的管道。業務範圍和全球雲連接，確保業務的每個領域都使用即時數據進行營運，並且可以立即查看供應鏈中所有連接的資產和系統。
人工智慧：使用整合 AI 技術的操作系統，具有速度、功能和靈活性，不僅可以收集和分析不同的數據集，還可以提供即時見解和響應建議。智慧工廠內的自動化流程和智慧系統，透過人工智慧不斷優化和通知。
機器學習：機器學習為智慧工廠帶來的最有價值的好處之一，是其先進的預測性維護能力。透過監控和分析製造過程，可以在系統故障發生之前發出警報。根據情況，可以進行自動維護，或者，如果需要，可以推薦人工干預。
大數據：強大的大型數據集，允許在智慧工廠中進行預測性和高級分析。企業長期以來一直了解大數據的策略價值，但直到最近，它們往往缺乏有意義地使用它所必需的系統。供應鏈和智慧工廠的數位化轉型，為企業利用大數據洞察力進行優化，和創新開闢了廣闊天地。
工業物聯網 (IIoT)：在智慧工廠中，當設備和機器配備唯一標識符，並能夠發送和接收數位數據時，它們就構成了 IIoT 網路。現代機器可能已經擁有數位門戶，但即使是幾十年前的類比機器也可以配備 IIoT Gateway 設備，以使其跟上速度。從本質上講，從設備發送的數據報告其狀態和活動，發送到設備的數據控制，並自動化其操作和工作流程。
數位雙胞胎：機器或系統的精確虛擬副本成為其數位雙胞胎。它允許以最小的營運風險實現最大的創新和創造力。可以將數位雙胞胎推向極限，以多種虛擬方式重新配置，或測試其在現有系統中的相容性 —— 所有這些都不會在實體世界中產生風險或資源浪費。
增材列印：也稱為 3D 列印，它允許智慧工廠使用智慧自動化進行按需製造。這在供應鏈意外中斷或產品需求突然出現時尤其重要。但即使一切照舊，虛擬庫存也可以透過準時製造，來極大地降低風險和浪費。
虛擬實境 (VR) 和擴增實境 (AR)：2019 年，Assembly Magazine 將 VR 可穿戴設備在智慧工廠中的一些應用描述，為「能夠將環境條件、庫存水平、流程狀態、裝配錯誤數據、利用率，以及以上下文相關的方式（你看或走的地方）的吞吐量指標。」這種身臨其境的感官體驗，讓用戶可以使用來自任何位置或時間點的即時數據，來增強他們的自然感官，從而讓他們暢通無阻地了解工廠狀態。
區塊鏈：幸運的是，隨著智慧工廠技術的進步，安全解決方案也在跟上。區塊鏈在供應鏈中有許多應用，從與供應商創建「智慧合約」到追踪商品的來源，和整個供應鏈過程中的處理。在智慧工廠中，區塊鏈對於管理整個企業對連接資產和機器的訪問特別有用 —— 保護系統的安全性和這些設備保存的記錄的準確性。
現代數據庫：內建記憶體數據庫和現代 ERP 系統是工業 4.0 以及所有智能工廠和智能供應鏈解決方案背後的「大腦」。傳統的基於磁碟的數據庫被推動 —— 通常遠遠超出其限制 —— 以跟上運行智慧工廠和現代供應鏈所需的複雜數據管理和分析功能。
實現智慧工廠轉型
2020 年為全球企業帶來了巨大的顛覆和營運風險，在 COVID-19 之前，德勤 2019 年對 600 多名製造業高級管理人員進行的調查報告稱，86% 的人認為，在未來五年內，「智慧工廠計劃將成為製造業競爭力的主要驅動力。」今天，數位化轉型和供應鏈現代化，比以往任何時候都更從長期目標，轉變為決心創新和競爭的公司的緊急和緊迫的優先事項。
你如何開始智慧工廠轉型，將取決於你現在所處的位置，以及哪些流程對你的業務最為關鍵。初始系統審計將幫助你分析和評估現有流程、資產和業務系統。在開始自動化工作流程和製造流程之前，你需要評估它們今天的樣子。
在您開始數位化轉型之旅時，同樣重要的是要記住，智慧工廠的「智慧」來自其先進的數據分析和數據管理能力。現代數據庫和強大的 ERP 系統是智慧工廠背後的大腦。它們支持驅動系統的高級功能。任何智慧工廠轉型成功的一個主要因素，將是現有業務系統管理大數據和整合人工智慧、機器學習和高級分析等技術的能力。
最後，智慧工廠轉型最好的事情之一是，要有效，它不必一次發生。它也不需要中斷或暫停現有的業務活動。企業為實現數位系統現代化和優化，而採取的每一項措施，都將使他們更接近完全整合的智慧工廠。此外，就其本質而言，智慧工廠技術會收集和分析數據。這意味著任何新的數位技術的影響和投資回報率，都可以從安裝的那一刻起進行衡量和評估。
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