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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
工業 4.0 的下一個挑戰是擴大規模。然而，許多組織都在努力擴大規模，IT 和 OT（營運技術）的融合，以及技能/能力/人才是實現智慧工廠的兩大挑戰。
概述。
到 2023 年，由於透過智慧工廠計劃實現的生產力提高，製造業可以為全球經濟增加 2.2 萬億美元的價值。然而，即使智慧工廠的預期平均附加值也很高，達到 1.9 萬億美元，並且對智慧工廠收益的預期正在上升，在實現該價值之前需要採取一些行動 —— 重點是規模。
隨著「初期」問題的解決，項目變得更加穩定，組織期望在未來從他們的智慧工廠計劃中獲得更大的收益
到目前為止，只有 14% 的組織認為，他們的智慧工廠佈署是成功的，而擴展被證明是困難的。事實上，超過 50% 的受訪者發現，數位平台和技術的佈署和集成是擴大其智慧工廠計劃的重大挑戰。
數據準備和網路安全是製造商在大規模實現智慧工廠績效方面，面臨的第二大挑戰
儘管如此，由於預期的好處、有更多智慧工廠計劃，以及一些（其他）市場動態的事實，製造商打算比以往任何時候，都更多地投資於智慧工廠專案。擴大規模（工業 4.0 的下一個挑戰）的兩個主要挑戰是 1）IT 和 OT 融合，以及 2）推動智慧製造數位化轉型所需的能力和技能，包括跨職能能力、數位人才和軟技能。
這些是凱捷研究所 2019 年 11 月報告中的一些發現。根據該報告，增加正確的智慧工廠投資，以及應對上述挑戰可能會使智慧工廠到 2023 年為全球經濟增加至少 1.4 萬億美元。
那麼，在這成為可能之前需要做什麼，以及如何實現這個價值，因為根據報告，大約三分之二的價值仍然必須完成？讓我們從頭說起：智慧工廠和報告對製造業數字化轉型的一些看法。
智慧工廠 —— 連接性、自動化、數據
為了知道我們在談論什麼，關於智慧工廠的幾句話，因為它並不是一個真正正式定義的術語，儘管我們或多或少都知道它的含義。
設計效率和閉環營運同樣推動智慧工廠收益
智慧工廠是工業 4.0 和智慧製造術語中的典型術語，通常與其使能技術相關聯，主要圍繞工業物聯網、大數據分析、生產技術、連接的實體設備，以及在網路中可以用它做什麼 - 物理範圍：物聯網和感測器、IT 和 OT 的融合、新的製造方式、（基於雲的）平台、支持技術（人工智慧、機器學習、……）可互操作，和高度連接的系統/平台以及分析，以及使用來自包括機器在內的充足來源的數據，轉化為行動和決策（自動化和半自動化），在其中發揮著重要作用。
正如下面報告資訊圖中的圖表所示，網路安全和數據準備，在擴展數位工廠專案中最常被提及的挑戰排名第二。
「智慧」方面也與智慧工廠通常被認為的，智慧和敏捷自動化系統有關，具有根據即時數據進行調整的能力，使製造過程或多或少是自主的，儘管這更多是一種願景，和事實上的手動和半自主決策和優化，將在未來許多年裡仍然必不可少。問問所有那些開始專案，並不得不結束專案的工廠，因為機器還不能（還？）提供與航空業有顯著例子的人相同的品質。
PLM、MES/SCADA 和機器人技術是工業架構的關鍵組成部分。然而，大規模佈署的主要投資領域是物聯網和人工智慧
智慧工廠不僅僅是來自邊緣的技術和數據。它還包括人員、文化、協作供應鏈等方面，最重要的是，所有這些日益可用的數據提供的目標、用例和能力。畢竟，一個沒有透過數據知識實現的智慧（可衡量）目標的工廠很難被稱為智慧，不是嗎？此類目的在這 1.4 萬億美元中，產生了很大一部分，例如，提高了生產力並減少了停機時間。
在其題為「 Smart Factory @ Scale 」 （PDF 下載）的報告公告中，Capgemini 將智慧工廠定義如下：「智慧工廠利用數位平台和技術，在生產力、品質、靈活性和服務方面，獲得顯著改進。 」
施耐德電氣在報告公告中提到，引用公司全球供應鏈營運執行副總裁 Mourad Tamoud 的話，對智慧工廠的定義如下：「智慧工廠從傳統機器自動化飛躍，佈署智慧製造工業 4.0 技術。實體機器配備智慧感測器並連接到雲網路，在雲網路中，它使用來自連接操作和生產系統的數據，來學習和適應自發情況，並做出即時決策」。
當然，還有更多的智慧工廠定義。他們中的大多數人指出，工廠和智慧工廠的數位化和互聯方面，是智慧製造和工業 4.0 的發展趨勢，以及一系列額外的能力和技術，包括上述提到的和其他常見的嫌疑人，如人工智慧和機器學習（在整個系統以及數據和自動化/決策和預測方面無處不在）、大數據分析、先進機器人技術、數位雙胞胎和模擬、增材製造等。
在容量方面，敏捷性、連通性、持續優化和主動能力是一些主要的能力。
對於凱捷來說，實現智慧工廠的三項關鍵技術是 1) 連接性（利用 IIoT 收集數據），2) 智慧自動化（包括許多事物，例如先進的機器人和無人機，以及 MES和SCADA），以及 3)雲規模的數據管理和分析。
投資智慧工廠：展望 2023
是時候從「規模化智慧工廠」報告中總結出一些重要內容了。無論你如何使用它，數據及其支持的功能，尤其是在用於整合目的時，對於智慧工廠來說都是必不可少的。
正如 Capgemini 數位製造總監 Jean-Pierre Petit 所說：「為了釋放智慧工廠的承諾，組織需要設計和實施強有力的治理計劃，並發展數據驅動的營運文化。」 太對了。
關於組織智慧工廠計劃的調查結果及其影響
- 與兩年前的類似報告相比，組織的智慧工廠需求比以往任何時候都更加重要，即使迄今為止很少有人認為智慧工廠佈署是成功的。
- Capgemini 表示，人們對智慧工廠的需求和能力都在增加，組織正在推進轉型之旅，三分之一的工廠已經轉型為智慧設施。
- 在未來五年內，製造商計劃創建 40% 的智慧工廠 —— 與過去三年相比，年度投資增加 1.7 倍。
- 同樣在未來五年內，智慧工廠可以將它們為全球經濟增加的價值，增加至 2.2 萬億美元。如圖所示，凱捷的保守估計價值為 1.4 萬億美元，其樂觀預測為 2.2 萬億美元（到 2023 年，由於智慧工廠生產力的提高，製造業的平均預期附加價值為 1.9 萬億美元）。
- 在過去兩年中，擁有正在進行的智慧工廠專案的組織比例顯著增加：2017 年的報告發現 43% 的受訪者擁有此類項目，而在 2019 年版中，68% 的組織擁有正在進行的專案。
智慧工廠轉型 —— 路線圖以及向表演者和燈塔學習的重要性
Capgemini 還研究了組織如何加速和保護其智慧工廠轉型，並提供智慧工廠路線圖，並在完整報告中進一步詳細說明。除了那些使擴展更加困難，並且明顯重疊的原因之外，它們還可以為計劃做更多事情的組織，提供額外的指導。
回到現在有更多智慧工廠這一事實，人們有機會了解其他人的情況，尤其是那些著名的燈塔：世界經濟論壇幾年前發起的一項倡議，燈塔製造公司和燈塔工廠在列出，作為其他人的信標。
這份名單多年來一直在成長。Capgemini 引用施耐德電氣全球供應鏈營運執行副總裁 Mourad Tamoud 的話並不奇怪，因為該公司在法國 Le Vaudreuil 的工廠，位於首批燈塔工廠名單中，而且自 2019 年以來，其在巴丹島的印尼工廠也是在名單上。
根據該報告，向高績效者學習（佔受訪者樣本的 10%；該報告基於對正在實施智慧工廠計劃的公司的 1,000 名高管的調查，以及與參與智慧工廠或專案的高管進行的 20 次深入討論)，確實建議。
這些高績效者（注意：與凱捷未提及的燈塔不同）在智慧工廠的基礎上投入了大量資金。當然，這些基礎在報告中得到了關注，因為它們回到了凱捷智慧工廠轉型的維度，如下面的資訊圖所示（它們也在擴展挑戰中排名）：
- 數位平台，特別是數位平台和技術的佈署和整合，涉及 IT 和 OT 融合部分。
- 在 IT 和 OT 整合環境中，也提到了數據準備和網路安全，這是一個巨大的挑戰。
- 人才，特別是數位人才，隨著其他提到的技能和能力而擴展，全部歸類為軟能力、數為能力和混合能力。
- 平衡的「設計效率」和「營運效率」方法（卓越營運）。
- 領導力和遠見。
- 治理和利用數據和協作的力量（不是單獨的，而是「一部分」）。
該圖清楚地顯示了領先者，如何在所有提到的方面，都比實驗者和新手做得更好。
除了查看特定的智慧工廠和智慧工廠專案之外，很明顯，在全球大多數國家/地區，現在都有本地和/或區域倡議，製造商、政策制訂者，和其他利益相關者，聚集在一起學習和改變專業知識，更不用說商業計劃和一些供應商的生態系統，只是為了完整，因為你當然知道。
智慧工廠的更多發現和最終建議
下載完整報告（PDF 打開） ，了 解有關各個國家/地區的更多詳細資訊、了解哪些製造部門在智慧工廠層面上做得最多（以及哪些部門將在未來幾年推動投資和努力）、數位化分析和製造商完成和計劃的數位化專案、其他挑戰、關鍵優先事項等。
到 2023 年，由於智慧工廠計劃實現的生產力提高，製造業可能為全球經濟增加 2.2 萬億美元的價值
以下是凱捷在發布報告時強調的一些額外要點：
- 出於各種原因， 5G有望成為智慧工廠的重要推動力，其中包括它的能力將為製造商提供機會，為每個 Capgemini 引入，或增強各種即時和高度可靠的應用。
- 在技能層面上，工程製造、製造維護和安全保障等跨職能配置文件，對於成功非常重要，而解決問題和協作技能等軟技能也是如此。
- PLM、MES（製造執行系統）/SCADA 和機器人技術是工業架構的關鍵組成部分，但大規模智慧工廠佈署的主要投資領域，是支持數據驅動操作的物聯網 ( IoT ) 和人工智慧，以及遠端和行動功能。
- 生產力的提高、品質和市場佔有率的提高，以及客戶服務是智慧工廠可以驅動的價值的關鍵組成部分。設計效率和閉環營運的卓越營運，做出同等貢獻。閉環操作涉及使用操作生成的數據，來即時優化它們。
最後，下面是資訊圖的最後一部分，根據調查/訪談總結了關於組織如何在擴展的基礎和挑戰的基礎上，加速和保護其智慧工廠轉型的觀點。
加速和保障智慧工廠轉型
- 實施強有力的治理，以及評估進度的指標和方法（如前所述，智慧工廠也與智慧目標有關；智慧還代表具體、可衡量、可實現、現實和即時）。
- 開發用於在製造業務中佈署和整合數位平台的程序。
- 培養數據驅動的營運文化。如此多的智慧工廠用例、平台和專案以及智慧工廠的本質，以及最終的工業 4.0 數據密集型端到端整合模型的本質。
- 透過跨職能的職業道路、技能提升和招聘，培養混合技能和軟技能。
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