驚人的汽車前燈批量生產過程。韓國智慧工廠。
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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
智慧工廠 —— 很多廠商都很熟悉的名詞。智能工廠是工業 4.0 的核心，但它們是什麼？智慧製造有哪些優勢？我們在本報導中為你總結了最重要的幾點。繼續閱讀以深入了解與智慧工廠相關的挑戰、技術和流程。
什麼是智慧工廠？
智慧工廠是高度數位化和網絡化的製造工廠。它以智慧製造為基礎，旨在創建完全自組織和優化的生產設施。
它們包括製造工廠以及物流系統、規劃環境和產品開發。這些過程以最少的人工交互發生，運行在人工智慧 (AI)、機器人技術、大數據和物聯網 (IoT) 等技術上。
智慧工廠有什麼好處？
在智慧工廠的核心，製造是它的技術。例如，透過使用感測器和機器人，可以收集和處理智能數據。這些數據為生產設施提供了許多優勢。其中包括：
提高生產力
即時數據顯示當前生產所需的內容。例如，供應商可以根據庫存數據輕鬆調整訂單。這樣，只交付智慧工廠中實際需要的東西。因此，由於缺少零件和浪費而導致的停機時間大大減少，這通常會降低生產成本並通過更快的交貨時間提高客戶滿意度。
提高產品品質
通過優化生產力節省的成本可以投資於產品開發。智慧製造數據分析可幫助您回答以下問題：
- 客戶需求在哪裡？
- 更高質量的新產品有哪些機會？
能源效率
一段時間以來，氣候目標一直是製造業的一個重要問題。透過減少浪費，智慧製造可以減少碳足跡。透過智慧製造獲得的能源節約，也有助於實現更好的能源平衡。減少能源浪費也會對商品價格產生影響，使最終消費者更能負擔得起。
智慧監控維護
一旦設備、電機或軸承需要維護，系統就會發送預防性警告消息。理想情況下，它會直接通知負責維修的維護團隊。因此，可以提前防止重大生產中斷。
使用 SDV（自動駕駛車輛）進行安全高效的運輸
感測器技術使 SDV 在智慧工廠內，運輸產品更安全、更高效。它會自動檢測到意外的障礙物，並立即啟動規避動作。避免事故或不必要的彎路可確保生產以最佳狀態運行。
根據應用的不同，智慧工廠還有更多優勢。
智慧工廠面臨哪些挑戰？
要成功實現智能工廠之路，轉換策略和未來適應性是最重要的要求。除其他外，該戰略應考慮以下挑戰：
數據整合
海量數據的處理是智慧工廠面臨的最大挑戰之一。沒有大數據策略，就無法為機器創造決策依據，也就無法建立理想的網路化工廠，或數位化交付網路。企業 架構可幫助你制訂新策略，因為它提供了公司及其技術的整體概覽。
費用
這一點也可以成為智慧製造成功實施的優勢之一。但要建設智慧工廠，就必須提前對數位技術進行投資。如果成功實施，這些投資將在長期內獲得回報，因為營運將更加可靠和高效，並且能夠更快地對市場變化做出反應。由於最初的成本很高，為了在盡可能短的時間內充分利用智慧製造的潛力，前瞻性策略非常重要。
網路安全
智慧製造中技術使用的增加，也為潛在的攻擊者提供了更多機會。聯網的不僅僅是生產工廠中的機器，還有外包流程、供應商和部門等。這增加了對網路安全的需求。為避免經濟損失，強化網路安全實踐是任何成功的智慧工廠的關鍵基本要求。
智慧工廠內的技術和流程
使用的技術和流程因每個設施而異。 因此，整合和應用沒有黃金法則。 智慧製造中最重要的核心技術包括：
智慧感測器
透過生產商品、機器和其他裝置上的感測器，可以即時監控整個工廠的生產品質。 將中央工藝參數與樣品值進行比較。如果這些值存在偏差 —— 例如在生產期間 —— 則有可能及早干預並啟動對策。
這減少了生產錯誤和由此產生的浪費。在預測性維護方面，感測器提供有關機器何時應維修的精確資料。可以避免因機器故障或高維護成本而導致的生產中斷。
數位雙胞胎
數位雙胞胎代表機器、工具、生產商品、機器人，甚至工廠建築等物理屬性和物體的幾乎即時的數位影像。 基於資料分析，可以使用數位雙胞胎生成可能場景的模擬。
在這個虛擬世界中，可以在不影響智慧工廠實際生產的情況下做出結果預測。這節省了寶貴的時間，並保護物理過程免受可能的錯誤。
援助制度
自主運輸系統或機器人解決方案等輔助系統，已經廣泛用於工業生產。作為精益方法的延伸，它們目的在解決員工的身體和時間壓力，特別是在日常任務中，以便他們能夠專注於更高層次的決策。
大數據分析
在智慧工廠中，有大量的資料流 —— 機器、產品、部門和其他潛在的外部來源，以各種格式生成資料。使用這些資料是上述技術的基礎。因此，處理大數據的策略非常重要。資料必須在決策過程中得到處理、分析和智慧使用。 換句話說：大數據必須轉化為智慧資料。
成功過渡到智慧工廠是什麼樣子？
如前所述，智慧製造的道路因公司而異。同樣，每個智慧工廠的結構也會不同。 然而，如果成功實施，有五個元件對每個人都是一樣的：
1. 資料和演算法
智慧工廠以資料為生。 在數位雙胞胎的幫助下，您可以控制所有流程，做出決策，警告錯誤，並做出主動預測。建立、收集、管理、儲存，最重要的是分析資料流的策略和手段，然後對其做出反應，是智慧製造成功之路的基本要求。隨著時間的推移，這些資料集越來越大，涵蓋了越來越多的流程。
在擴充智慧工廠時，分析、儲存和管理能力應始終適應需求。即時資料視覺化可以透明地呈現捕獲的資料。 這使公司能夠做出更準確的決定。
2. 技術
智慧工廠最重要的特徵之一是連線性。只有這樣，智慧製造才能發揮作用。完整的工廠以及各個機器、產品和其他裝置相互連線，並有一個中央控制系統相互通訊。例如，這可以實現供應商和客戶之間的即時資料交換，或生產和產品開發之間的更有效的合作。
然而，根據應用情況，也應考慮人工智慧、擴增實境或新增劑製造等其他技術。智慧工廠的基礎技術和軟體的數量可以迅速增加。應用程式組合管理可幫助你追蹤。你可以節省投資組合中未使用技術的任何成本，避免可能的法律侵權，並確保應用可以儘可能輕鬆地整合到當前的 IT 環境中。
透過智慧技術風險管理，你還可以確定每個 IT 元件的功能適應性和業務關鍵性，並建立跨區域和跨設施標準。
3. 過程和控制
自我最佳化、自我適應和自主生產營運，是最佳化和敏捷的智慧工廠的核心特徵之一。許多決策是由機器在沒有人類干預的情況下做出的。這從根本上改變了傳統流程和管理任務。 這些必須相應地調整。
與供應商、客戶和其他工廠建立更緊密的網路，還需要新的控制模型和流程最佳化。必須重新思考和重新設計決策過程，以便以最佳方式應對這些變化。業務能力對映為討論和規劃奠定了基礎，顯現需要採取哪些措施，來滿足當前和未來的要求。
4. 員工
即使智慧製造意味著許多流程由機器自動控制，員工仍然是營運的關鍵。然而，角色和職責會改變。一些職位將不再需要，因為它們將被自動化和人工智慧所取代。其他職位可以透過增強現實或資料視覺化等新功能來增強。
員工角色和責任的變化需要適應性變革管理，以激勵、發展和培訓員工，並創造創新的招聘方法。
5. 網路安全
上述網路安全挑戰應從一開始就作為實施智慧工廠策略的優先事項。特別是在擴大到工廠層面之外時，技術安全路線圖極其重要。
始終採用方法：大思維，從小開始，快速擴充。實施可以像概念本身一樣敏捷和靈活。無論你是從單個工廠還是幾個連線點開始，都取決於你。然而，建議從一個系統開始，以便在可管理的測試環境中提前檢查該概念。然後，積極的結果可以轉移到其他工廠。
結論
智慧工廠是未來，如果不是現在的話。為了長期保持競爭力，公司現在應該開始漫長的轉型或重新設計過程。一開始，就有一個願景和從中衍生的策略，它一步一步地通向目標。始終關注對 IT 日益成長的需求很重要。
隨著技術的使用增加，以及生產站點與供應商和客戶的日益聯網，需要一個全面的策略，以最佳方式連線所有元件，並確保系統的未來適應性。
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