什麼是智慧工廠？
智慧工廠是一個數位化製造設施，使用連線的裝置、機械和生產系統，來持續收集和共享資料。然後，這些資料用於為決策提供資訊，以改善流程，並解決可能出現的任何問題。
智慧工廠使用的智慧製造實踐由各種技術實現，包括人工智慧（AI）、大數據分析、雲端運算和工業物聯網（IoT）。
智慧工廠連線數位和實體世界，以監控整個生產過程，從供應鏈管理到製造工具，甚至工廠生產線個體操作員的工作。
完全整合的協作製造系統為營運業提供了一系列好處，包括允許操作具有適應性和易於最佳化。
內容
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好處
智慧工廠使用連線的裝置和裝置，以進行基於證據的決策，以最佳化整個製造過程中的效率和生產力。
提供靈活、持續更新的生產流程，可以擴充的裝置和員工的能力，從而降低成本，減少停機時間，減少製造業的浪費。
辨識並減少或消除未充分利用或放錯位置的生產能力，在對新資源的投資很少的情況下，可以提高效率和產出。
工廠數位化的好處，包括與規劃、品質控制、產品開發和物流相關的好處，因為每個好處都根據真實回饋，進行評估和最佳化。
透過將機器學習引入該過程，也可以獲得長期的好處。透過收集和分析資料，可以根據準確的現實資訊安排預防性和預測性維護，以避免生產線停機。
智慧工廠的四個層次
有四個級別可用於評估你在改進過程中，成為智慧製造商的旅程：
1. 一級：基本資料可用性
在這個層面上，工廠或設施根本不是真正的「聰明」。有可用的資料，但不容易連線存取或分析。進行資料分析的地方耗時，可能會增加你的生產流程的低效率。
2. 第二級：主動資料分析
在這個層面上，可以以更結構化、更易理解的形式連線存資料。資料將集中提供，並進行視覺化和組織，並顯示協助其處理。這一切都允許進行主動的資料分析，儘管仍將涉及一級的努力。
3. 第三級：活動資料
在這個層面上，可以在機器學習和人工智慧的幫助下分析資料，在沒有太多人類監督的情況下創造洞察力。該系統比第二級更自動化，可以預測關鍵問題或異常，以主動預測潛在的故障。
4. 第四級：面向行動的資料
第四層建立在第三層的積極性質之上，為問題創造解決方案，在某些情況下，採取行動解決問題或改善沒有人為干預的過程。在這個層面上，在生成解決方案之前，會收集和分析資料，並在可能的情況下，以很少的人力投入採取行動。
智慧工廠使用哪些技術？
智慧工廠使用與第四次工業革命（工業4.0）相關的各種不同技術，來最佳化智慧製造流程。
這些技術包括：
感測器
裝置和機器上的感測器在製造過程的特定階段使用，以收集可用於監控過程的資料。例如，感測器可以監控溫度或其他變數，並自行糾正任何問題或提醒員工。 這些感測器可以連線到網路，以提供跨幾台機器的連線監控。
雲端運算
透過雲端運算實現從感測器收集的資料儲存和處理。這比傳統的現場儲存更靈活、更便宜，允許上傳、儲存和評估大量資料，為即時決策提供回饋。
大數據分析
隨著收集到更多資料，可以使用它來深入瞭解生產流程的執行情況。大數據允許發現錯誤模式，並以更高的準確度進行預測品質保證。這些資料可以在不同的工廠甚至組織之間共享，以解決常見問題並進一步最佳化流程。
虛擬和擴增實境
擴增實境是一種數位技術，涉及數位資訊被覆蓋在現實中，並透過智慧手機檢視，而虛擬實境是一個更身臨其境的虛擬世界，需要特殊的眼鏡。這兩種技術都可以幫助智慧工廠操作員組織產品、生產任務，以及裝置的維護和維修。
數位雙胞胎
數位雙胞胎可以用來表示過程或實體物件，並模擬現實世界中的效能。這可以提高效率，同時有助於控制和營運規劃。
什麼是物聯網中的智慧工廠？
物聯網（IoT）是裝置、機器和/或流程，透過網際網路資料通訊系統連線的地方，以便它們可以與其他機器和人共享資訊。
工業物聯網（IIoT）通常使用感測器技術和雲端運算，自動執行追蹤和辨識製造流程改進所需的大量工作。
IIoT 是「工業4.0」的一部分，涉及包括製造業在內的，許多傳統行業的電腦機化。智慧工廠將數位和實體系統，與物聯網結合在一起。這些系統包括無線連線、感測器和資料收集程序。
有效的 IIoT 工作場所提供的持續監控，不僅有助於減少生產流程的成本和時間，還可以透過監測潛在故障，和允許預測性維護來提高生產環境的安全，以及減少對工人的物理需求。使用機器學習來最佳化生產流程，也可以減少能源消耗，也帶來更廣泛的環境效益。
智慧工廠的關鍵原則是什麼？
未來工廠背後的關鍵原則，是連線以及資料分析和診斷；導致更少的停機、改進的流程和最佳化設施。
智慧工廠的基礎，是使用最新技術和連線，來推動流程的改進。
使用物聯網和人工智慧等技術，可以實現響應更靈敏，同時也能預測的線路；充分利用可用資源，提供具有成本效益和高效率的製造。
建立一個智慧工廠
升級工廠使其「聰明」似乎是一項昂貴的工作，但你可以快速有效地進行更改，而無需更換製造鏈中的每台機器。
如果你評估你的製造鏈，並挑選出最重要的部件，你可以快速進行更改，這將有利於整個過程。然後，分析這些關鍵領域，可能會提供關於下一步應該改進的資訊。
這項分析應該由一個多樣化的團隊來進行，包括不同業務領域的專家。你越能讓員工參與改進，變化就越有效。員工可能還需要教育訓練，以確保他們可以使用任何新裝置。事實上，你的員工需要的技能不會減少勞動力，而是隨著他們監控系統、整理資料和行動改進、檢查或維修而改變。
工程師需要與管理層和 IT 系統專家合作，以找到升級的領域，並應制訂計劃，在整個製造過程中最佳化流程、增加銷售、降低成本和節省時間。
智慧工廠和網路安全
由於智慧工廠依賴於運算和數位系統，網路安全需要特別提及。
資料保護和隱私對任何企業都非常重要，一旦行業數位化，就需要解決網路安全問題。在某些情況下，行業會為了每個人的利益與其他公司共享資料，例如，安全問題。然而，你的各項組成、流程和其他資料需要受到保護，以免出現意外錯誤，甚至故意駭客攻擊。
網路安全問題可能會產生進一步的成本，在決定你的智慧工廠收益，是否值得建立時，需要考慮這些成本。
結論
智慧工廠使用一系列不同的技術，來建立互聯製造，能夠收集和評估流程資料，並提高效率、安全等。
這種最佳化可以包括程序改進、檢查和維護改進、物流、時間安排，甚至員工利用。
使用物聯網與資料分析和感測器一起，智慧工廠可以成為向工業 4.0 邁進的積極組成部分，在整個生產過程中都會有所改善。
然而，鑑於升級裝置、建立安全系統和重新訓練員工的成本，並非每個僱主都能從福利中證明費用是合理的。
使工廠智慧化的決定需要吸引公司的所有領域，但最終也需要基於對你的特定設施或商業模式，是否值得的準確比較。
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