來源：SAP
智慧工廠是一種網路實體（Cyber-Phiscal）系統，它使用先進技術來分析資料，驅動自動化流程，並隨地學習。
智慧工廠概述
顧名思義，智慧工廠是 ...... 聰明的。智慧工廠是一個由機器、通訊機制和運算能力組成的互聯網路，是一個網路實體系統，使用人工智慧（AI）和機器學習等先進技術來分析資料，驅動自動化流程，並隨地學習。
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轉型的一部分。前三次工業革命中的每一次都誕生於一種創新的新技術，它徹底改變了我們的工作和製造商品的方式：即蒸汽機、裝配線和電腦的力量。今天，第四次革命是由數位化轉型和智慧自動化驅動的
智慧工廠為不斷變化的世界
在過去的幾年裡，商業領袖越來越清楚地看到，數位化轉型是供應鏈和製造業務的當務之急，這些業務希望在 2020 年代具有競爭力和彈性。疫情進一步暴露了全球供應鏈的弱點和行業脆弱性。《福布斯》雜誌的一篇文章重申了這一點，稱「新冠肺炎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，我們需要轉向一個適應性更強、更敏捷、完全數字化的解決方案。」
消費者的期望，也為智慧工廠技術和未來工廠的發展做出了貢獻。被稱為亞馬遜效應，消費者對次日送貨的需求，一直在以穩定而快速的速度上升。根據 2019 年《企業家》雜誌的說法，「無論好壞，美國經濟和全球經濟都處於亞馬遜效應的陣痛中。 [...] 電子商務提供商一直面臨著越來越大的壓力，以匹配亞馬遜的速度和效率，沒有證據顯示消費者的期望正在解決。」這一趨勢一直是對智慧工廠技術，需求上升的一個主要因素，因為過時的系統被證明，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最大限度地，努力減少對國際合作夥伴的依賴時，面臨著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。「製造商轉向了只專注於一個領域的專家和分包商 —— 甚至這些專家也不得不依靠許多其他領域。正如世界開始依賴不同地區獲得鐵礦石或鋰金屬等自然資源一樣，它也變得依賴這些專家居住的地區。」增加國內製造業當然可以降低成本和供應鏈風險，但它不一定消除對海外合作伙伴的需求，也不一定減少鏈條中的環節總數。因此，數位工廠技術到位以最佳化效率和可見性，比以往任何時候都更加重要。
智慧工廠是如何運作的？
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 —— 然而，自動化和機器人技術，在製造操作中已經使用了幾十年。許多傳統工廠在營運的各個部分使用自動機器，如條碼掃描器、攝影機和數位化生產裝置。但這些裝置不是相互連線的。傳統工廠的人員、資產和資料管理系統，都是相互隔離的，必須持續進行人工協調和整合。
智慧數位工廠透過將機器、人和大數據整合到一個單一的、數位連線的生態系統中來工作。智慧工廠不僅策劃和分析資料，而且實際上從經驗中學習。它從資料集中解釋和獲得洞察力，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式改進，以自我糾正和自我最佳化 —— 它可以教導自己（和人類）更有彈性、生產力和更安全。
智慧工廠的結構
智慧工廠的基本結構可以概括為三個步驟
構成智慧工廠的三個主要程式
- 資料採集：人工智慧和現代資料庫技術允許在業務、供應鏈和全世界策劃和獲取不同的有用資料集。透過感測器和閘道器，工業物聯網（IIoT）允許連線的機器將資料收集到系統中。透過無數其他資料門戶，人工智慧驅動的系統可以編譯與效能、市場趨勢、物流或任何其他潛在相關來源相關的資料集。
- 資料分析：機器學習和智慧業務系統，使用高階分析和現代資料管理解決方案，來理解收集的所有不同資料。當機器需要維修或服務時，IIoT感測器可以發出警告。可以彙編市場和營運資料，以發現機會和風險。隨著時間的推移，可以研究工作流程的效率，以最佳化效能，並根據需要進行自動更正。事實上，可以比較和分析的資料集，幾乎有無限的組合可能性，為數位工廠最佳化和供應鏈預測提供資訊。
- 智慧工廠自動化：一旦進行資料採集和分析，就會建立工作流程，並將指令傳送到系統內的機器和裝置。這些裝置可能在工廠的四面牆內，也可能在供應鏈的物流或製造環節中很遠。智慧工作流程和流程不斷受到監控和最佳化。如果新聞報道警告對特定產品的需求激增，可以指示 3D 印表機工作流程，提高該專案的生產優先順序。如果原材料的發貨延遲，可以輪換庫存緩衝區，以消除任何中斷。
智慧工廠的好處
許多企業都與幾十年來，基本上沒有改變的供應鏈營運和系統為生。但隨著消費者期望和經濟不確定性創歷史新高，供應鏈經理需要能夠提供可衡量和顯著利益的解決方案 —— 並且可以迅速帶來它。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，他們中有 68% 做到了。對於投資數位化轉型和智慧工廠解決方案的公司來說，有可能帶來顯著的商業利益，包括：
- 生產力和效率：縱觀其歷史，製造業主要是關於反應 —— 關注已經發生的事件或趨勢，然後在事後試圖將業務引向不同的方向。智慧工廠技術旨在減少對被動實踐的需求，並將供應鏈管理轉移到更具彈性和響應性的模式。使用預測分析和大數據分析，可以辨識和實施最佳化流程。準時庫存管理、準確的需求預測和提高上市速度，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也能夠簡化他們的工作，提高運營的整體生產力。德勤在 2019 年智慧工廠研究中告訴我們，「公司在投資智慧工廠倡議後，在製造業產出、工廠利用率和勞動生產率等領域增長高達12%。此外，到 2030 年，擁有智慧工廠的製造商可能會超過傳統工廠，淨勞動生產率將提高 30%。」
- 永續性和安全：消費者越來越願意花更多的錢購買，他們知道的產品是使用對社會和環境負責的方法採購和製造的。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，以確保所有材料和供應品的無可辯駁的來源和品質控制 —— 甚至來自供應鏈中最遙遠的環節。離家更近的地方，國際自動化學會報告稱，機器人和自動化裝置可以幫助減少或消除，工作場所傷害的五個主要原因中的三個。
- 產品品質和客戶體驗：就像孩子們的電話遊戲一樣，傳統製造商往往很難確保他們的指令被準確地接受，並被供應鏈中的低層供應商和製造商遵循。在智慧工廠中，智慧工廠的雲連線和端到端可見性，為製造過程的所有層次，帶來了即時的見解和建議。快速客製化和應對不斷變化的趨勢的能力，意味著產品嚴格滿足客戶需求。系統資料的高階分析，可以快速發現弱點或需要改進的領域。這提高了市場競爭力，改善了產品評論，減少了昂貴的回報或召回。
智慧工廠技術
智慧工廠技術非常靈活。隨著數位化轉型計劃在企業中不斷增加，根據需要進行擴充、修改和適應的可能性幾乎是無限的。
- 雲連線：無論是公共、私有還是混合，雲都是所有資料和資訊在智慧工廠中流動的管道。業務範圍和全球雲連線確保業務的每個領域，都使用即時資料執行，並立即可見供應鏈中所有連線的資產和系統。
- 人工智慧：使用整合人工智慧技術的作業系統具有速度、力量和靈活性，不僅可以收集和分析不同的資料集，還可以提供即時洞察力和響應建議。智慧工廠內的自動化流程和智慧系統，不斷受到人工智慧的最佳化和資訊。
- 機器學習：機器學習給智慧工廠帶來的最寶貴的好處之一，是其高階預測性維護能力。透過監控和分析製造流程，可以在系統故障發生前發出警報。根據情況，可以進行自動維護，或者，如有必要，可以建議人為干預。
- 大數據：強大而龐大的資料集允許在智慧工廠中，進行預測和高階分析。企業長期以來一直瞭解大數據的策略價值，但直到最近，往往缺乏有意義地利用大數據所需的系統。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，進行最佳化和創新開闢了一個潛力世界。
- 工業物聯網（IIoT）：在智慧工廠中，當裝置和機器配備唯一的辨識符號，以及傳送和接收數位資料的能力時，它們構成一個 IIoT 網路。現代機器可能已經有了數位門戶，但即使是幾十年前的類比機器，也可以安裝 IIoT 閘道器裝置，以加快速度。從本質上講，從裝置傳送的資料報告其狀態和活動，以及傳送到裝置的資料控制，並使其操作和工作流程自動化。
- 數位雙胞胎：機器或系統的精確虛擬複製品，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。數位雙胞胎可以被推到極限，以多種虛擬方式重新配置，或在現有系統內測試其相容性 —— 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。在供應鏈意外中斷或產品需求突然出現時，這一點尤為重要。但即使一切照舊，虛擬庫存也可以透過允許及時製造，來大大降低風險和浪費。
- 虛擬實境（VR）和擴增實境（AR）：2019 年，《裝配雜誌》將虛擬實境可穿戴裝置，在智慧工廠中的一些應用，描述為「能夠以與上下關聯（你觀看或行走的地方）的方式，將環境條件、庫存水準、過程狀態、裝配錯誤資料、利用率和吞吐量指標聯絡起來。」 這種身臨其境的感官體驗，讓使用者透過來自任何位置，或時間點的即時資料增強他們的自然感官 —— 以提供對工廠狀態的無障礙意識。
- 區塊鏈：幸運的是，隨著智慧工廠技術的進步，安全解決方案也與之同步。區塊鏈在供應鏈中有許多應用，從與供應商建立「智慧合同」到追蹤貨物的來源，和整個供應鏈旅程的處理。在智慧工廠中，區塊鏈對於管理對整個業務的連線資產，和機器的連線訪問特別有用 —— 保護系統的安全性，以及這些裝置持有的記錄的準確性。
- 現代資料庫：記憶體資料庫和現代 ERP 系統是工業 4.0 和所有智慧工廠和智慧供應鏈解決方案背後的「大腦」。傳統、基於磁碟的資料庫被推送 ——通 常遠遠超出其極限 —— 以跟上執行智慧工廠和現代供應鏈所需的複雜資料管理和分析功能。
實現智慧工廠轉型
2020 年給世界各地的企業，帶來了巨大的破壞和營運風險。在新冠疫情之前，德勤對 600 多名製造業高管，進行的 2019 年調查報告稱，86% 的人認為，在未來五年內，「智慧工廠倡議，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迫和眼前的優先事項。
你如何開始智慧工廠轉型，將取決於你現在的位置，以及哪些流程對你的業務最關鍵。初始系統審查，將幫助你分析和評估現有流程、資產和業務系統。在你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。
在你的數位化轉型之旅之一開始，同樣重要的是要記住，智慧工廠中的「智慧」來自其先進的資料分析和資料管理能力。現代資料庫和強大的 ERP 系統是智慧工廠背後的大腦。他們支援驅動系統的高階功能。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、機器學習和高階分析等技術的能力。
最後，智慧工廠轉型最好的一點是，要有效，它不必一下子發生。也不要求中斷或暫停現有業務活動。企業為實現數位系統現代化和最佳化，而採取的每一項措施，都將使他們更接近一個完全整合的智慧工廠。此外，就其性質而言，智慧工廠技術收集和分析資料。這意味著從安裝的那一刻起，任何新 數位技術的影響和投資報酬率，都可以被測量和評估。
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