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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
智慧工廠被定義為將實體生產過程和營運與數位技術、智慧運算和大數據相結合的工廠，為專注於製造和供應鏈管理的公司，創建一個更具機會性的系統。智慧工廠是工業 4.0 的一個方面，這是工業革命的一個新階段，重點關注實時數據、嵌入式感測器、連接性、自動化和機器學習。
隨著工廠隨著數據革命的發展而發展，企業需要重新思考他們如何處理從自動化策略，到勞動力發展策略的所有事情。在此過程中，製造商將需要現代化工具，包括強大、靈活的企業資源規劃系統，作為數據和交易主幹，幫助他們在建構智慧工廠未來時快速適應。
智慧工廠是什麼樣的？
設想智慧工廠的最簡單方法，是與更傳統但仍然現代化的生產環境，進行比較。隨著製造商在當今的環境中接受自動化，許多製造商在其營運的各個部分，都擁有自動化系統。他們可能擁有自動化供應鏈元素的工具，例如在線上生產機械、條碼掃描儀、幫助揀貨的無人機或類似工具。同時，生產線可以實現自動化，這樣一個產品就可以在沒有人工干預的情況下，透過機器人技術進行製造的各個階段。測試和品質控制可以配備攝影機和感測器，從而使大部分工作自動化。
但在許多工廠中，這些自動化流程中的每一個都相互脫節，需要頻繁的人工干預，來處理各個運營階段之間的轉換。更重要的是，機器之間和跨業務線之間缺乏連接，意味著人類工作者不斷分析不同的數據集和報告，以辨識問題和提高效率的潛在領域。未來的工廠是這些不同系統，不再孤立的工廠。數據和流程工作流，將在從倉庫到生產線和銷售辦公室的各個業務線中進行優化。
智慧工廠透過推動更多的智慧製造，帶來第四次工業革命。這可以發揮的一些方式包括：
- 將即時生產數據與預測庫存，和採購管理系統相結合，使材料供應可以更優化地與生產計劃保持一致。
- 使用機器學習自動分析設備上的感測器和監控設備收集的數據，並辨識提高效率的機會。從那裡，該軟體實際上可以更改機器用於運行的參數，自動將流程改進落實到位。
- 在更深層次上利用機器人解決方案，例如無人機來處理，以前需要人工干預的重複性任務。
這些只是智慧工廠如何形成的三個例子。但這一運動歸結為一個簡單的想法：智慧工廠不是透過頻繁的人工干預，來實現獨立的自動化；而是消除了所有營運階段之間的障礙，從而在單個連接的生態系統中，更深入地自動化數據分析和營運工作流程。
智慧工廠機芯站在哪裡？
企業正在迅速發展，以擁抱智慧工廠運動。 很難說未來的智慧生產環境何時會成為新常態，但企業已經在為這一未來而努力。根據 MarketsandMarkets 的一項研究，智慧工廠行業在 2019 年將達到 1537 億美元的價值。2019 年至 2024 年期間，市場將以 9.76% 的複合年成長率上漲，屆時將攀升至 2.448 億美元。 根據這項研究，智慧工廠市場的快速成長與廣泛的技術和趨勢直接相關，這些技術和趨勢正在共同推動製造業的中斷。
這些包括：
- 越來越多地使用物聯網解決方案和工業機器人。
- 該行業更加強調監管合規性。
- 自動化解決方案的深化部署。
歸根結底，智慧工廠運動依賴於融合數位和實體能力的系統，其結果是主要強調最佳營運環境。
通往智慧工廠成熟的路徑是什麼？
許多企業一直在努力實現智慧工廠創新，即使這不是他們在啟動數位現代化專案時開始做的事情。但隨著公司努力採取孤立的數位和自動化舉措，並將其轉化為緊密整合的系統，這條道路可能變得很難遵循。 由於需要安裝如此多的互聯系統，可能很難確定最佳前進方向。 《福布斯》就此問題提供了一些指導，強調了企業可用於指導其智慧工廠努力的四階段成熟週期。
根據《福布斯》的說法，智慧工廠成熟的第一級，是當今許多企業所處的位置。他們已經將足夠的操作數位化和自動化，以至於他們正在建立大量有關操作的資料，但這些資訊通常被困在筒倉中，難以採取行動。
第二層涉及從擁有可用資料，到使這些資訊可訪問的進展。在這個環境中，儀表板和視覺化工具，使來自不同系統的資料更容易訪問。然而，積極主動地處理資料仍然需要跳過圈子。
正如《福布斯》報告所定義的，成熟度模型的第三個層面，涉及積極主動地進行操作。這意味著採用預防性方法來解決問題。在許多情況下，實現這一目標不僅需要跨業務領域的深度資料整合，還需要人工智慧等工具，以便更容易辨識模式和預測可能出現的問題。在這個設定中，仍然有很多人類干預，因為人工智慧是為了通知人類，而不是立即採取行動。
機器驅動的動作，使福布斯智慧工廠模型的第四級脫穎而出。在這個層次中，機器學習系統不僅可以識別模式，還會與軟體和裝置互動以自動進行調整。
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