正如名称“智能工厂”是“智能化”的。它是一个由设备、通信机制和计算能力组成的互联网络。智能工厂是一个信息物理系统（ CPS：cyber-physical system），使用人工智能（AI）和机器学习等先进技术来分析数据，驱动自动化流程，并在运营中学习进化。
智能工厂和智能制造是被称为工业4.0或第四次工业革命的一部分。前三次工业革命每一次都由一种创新技术驱动，进而彻底改变了人类工作和生产商品的方式。之前是蒸汽机、流水线、计算机。今天，第四次革命是由“数字化转型和智能自动化”驱动的。
世界变局中的智能工厂
最近，企业领导者越来越明显地意识到，对于希望在2020年代具有竞争力和复原力的供应链和制造业务，数字化转型已是当务之急。这次疫情进一步暴露了全球供应链的弱点和行业脆弱性。《福布斯》杂志最近的一篇文章重申了这一点，称 “COVID-19向世界展示了制造业早已预期的一些事情。传统的供应链和制造生态系统正在失效，我们要转向一个适应性更强、更敏捷的解决方案，完全实现数字化。”
消费者预期也在促进智能工厂技术的发展。被称为 “亚马逊效应”的消费者对次日送达的需求一直在稳步快速上升。《企业家》杂志在2019年报道：”无论好坏，美国经济和全球经济都处于亚马逊效应的阵痛之中。电子商务厂家面临着越来越大的压力，要求他们与亚马逊的速度和效率相匹配，而且消费者的期望不会缓解。” 这种趋势是智能工厂技术需求上升的主要因素，因为过时的系统无法满足与此同步的物流和仓储能力。
制造商和供应链经理在努力减少对国际合作伙伴的依赖时，也面临着进一步的风险甚至运营中断。按需制造、虚拟库存等智能工厂解决方案当然可以最大限度地减少对海外供应商和制造商的依赖。然而，正如《哈佛商业评论》在2020年的一篇文章中所指出的那样，要将制造业带回美国，说起来容易做起来难。“制造商们已经转型为只专注于某一领域的专家和分包协作商，并且即使是这些专家也必须依赖其他许多人。就像世界已经依赖不同地区的铁矿石或金属锂等自然资源一样，世界依赖着这些专家所在的地区。” 增加国内制造业可以一定程度降低成本和供应链风险，但并不一定能消除对海外合作伙伴的需求，也不会减少产业链中的总环节。因此，通过智能工厂技术来优化效率和可视性的需求极为迫切。
智能工厂是如何工作的？
我们经常谈论自动化流程，仿佛它们是智能工厂才独有的——实际上自动化和机器人技术在生产运营中已经使用了几十年。许多传统工厂在运营的各个环节都使用了自动化的机器，如条码扫描仪、摄像头和数字化生产设备。但这些设备并没有相互连接。传统工厂中的人员、设备/资产和数据管理系统都是在相互孤立的情况下运行的，必须不断地进行人工协调和整合。
智能工厂的工作原理是将机器、人员和大数据整合到一个单一的、数字化连接的生态系统中。智能工厂不仅策划和分析数据，它还能从经验中学习。它从数据集中理解和获得洞察力，以预测趋势和事件，并建议和触发实施智能制造工作流程和自动化流程。智能工厂进行持续的程序改进，以进行自我修正和自我优化–它可以教自己（和人类）变得更有弹性、更有生产力和更安全。
智能工厂的基本结构大致可以归纳为三个程序步骤
- 数据获取。人工智能和现代数据库技术允许在企业、供应链和全世界范围内策划和获取不同的有用数据集。通过传感器和网关，工业物联网（IIoT）让设备数据收集到系统中。通过各种数据门户，人工智能驱动的系统可以对绩效、市场趋势、物流或其它相关的数据编译转换后使用。
- 数据分析。机器学习和智能商业系统使用先进的分析和现代数据管理解决方案来理解收集到的数据。例如：IIoT传感器可以在设备需要维修或服务时发出警告。市场和运营数据以被分析以发现机会和风险。随着时间的积累，工作流程效率可以被优化，并按规则自动纠正。事实上，数据为智能工厂优化和供应链预测提供了各种可能性。
- 智能的工厂自动化。一旦数据采集和分析完成，就建立工作流程，并向系统内的机器和设备发出指令。这些设备可能在工厂内，也可能远在供应链的物流或制造环节。智能工作流和工序被持续的监控和优化。如果有消息证实某种产品的需求量激增，3D打印机工序就提高对应产品的生产优先级。如果原材料的装运被延迟，库存缓冲区会及时介入，以避免原料中断。
智能工厂的好处
许多企业的供应链运营和系统几十年来基本没有变化。但随着消费者预期和经济的不确定性达到历无前例的高点，供应链管理者必须拿出可量化度量、效益显著的方案。根据《福布斯》杂志的数据，2017年只有43%的制造商正在开始实施智能工厂计划。到2019年，有68%。对于投资于数字化转型和智能工厂解决方案的公司来说，有可能带来显著的商业利益，包括。
- 生产力和效率。过去，制造业主要是响应式的——关注已发生的事件或趋势，然后在事后将业务引导到相应的方向。智能工厂技术旨在减少对被动，使供应链管理进入更有弹性和快速响应。利用预测分析和大数据分析，可以发现优化的流程，并落实到位。及时的库存管理、准确的需求预测和改善的市场投放速度是智能工厂带来的一些效率优势。在数字洞察力的加持下，在智能工厂中的工作人员也能够简化他们的工作，从而提高整体运营的生产力。德勤在2019年智能工厂研究报告中说，“企业报告说，在他们投资智能工厂计划后，在制造产量、工厂利用率和劳动生产率等方面的收益高达12%。此外，到2030年，拥有智能工厂的制造商相比传统工厂，净劳动生产率会提高30%。”
- 可持续性和安全性。在2019年尼尔森的一项调查中，66%的消费者表示，他们愿意多花10%的钱，去购买那些采用了对社会和环境负责的方法采购和制造的产品。现代智能工厂技术使企业更容易识别和实施绿色、安全、对社会负责的方案。智能工厂管理者可以利用区块链和RFID传感器等数字创新技术，确保对所有材料和供应品进行来源和质量控制–即使是来自供应链中最遥远的环节。而国际自动化协会报告称，工伤的五个主要原因中的三个可以由机器人和自动化设备来减少或消除。
- 产品质量和客户体验。就像孩子们的传话游戏一样，传统制造商往往很难确保他们的指令被供应链末端供应商和制造商准确地接收和遵循。在智能工厂中，云连接和端到端可视性为制造过程的各个层级带来了实时的洞察和建议。带来了快速定制和响应变化的能力，产品可以紧跟客户的需求。对系统数据的高级分析能迅速发现弱点和改进方向。这就提高了市场竞争力，改善了产品评价，减少了退货或召回的代价。
智能工厂技术
智能工厂技术是高度敏捷的。随着数字化转型举措在企业内部升温，几乎有无限的发展的可能。
- 云端连接。无论是公有云、私有云还是混合云，云成为智能工厂中数据和信息流动的渠道。业务范围内、甚至全局化的云连接可确保业务中每个领域都能以实时数据运行着，并且供应链内所有连接的设备/资产和系统实时可见性。
- 人工智能（AI）。通过人工智能技术的加持的运营系统，更有效率、能力和灵活性，不仅可以收集和分析不同的数据集，还可以提供实时的洞察力和针对性建议。智能工厂内的自动化流程和智能系统会通过人工智能不断优化和补充信息。
- 机器学习（ML）。机器学习给智能工厂带来的最有价值的好处之一是其高级预测性维护。通过监控和分析制造过程，可以在故障发生之前发出警报。根据不同的情况，自动派发维护，或者在必要时建议进行人工干预。
- 大数据。强大的大型数据集可以在智能工厂中进行预测和高级分析。企业早已了解大数据的战略价值，但即使是最近，大数据也缺乏有效分析利用的系统。供应链和智能工厂的数字化转型为企业利用大数据洞察力进行优化和创新开辟了一个潜力无穷的世界。
- 工业物联网（IIoT）。在智能工厂中，当设备和机器被建立为唯一的ID，并具有发送和接收数字数据的能力时，它们就构成了一个工业物联网络。现代化的新设备可能已经有了数字门户，但即使是有几十年前的机械设备也可以安装IIoT网关设备，以使它们跟上时代的步伐。从本质上讲，从设备发送的数据报告其状态和活动，向设备发送的数据能控制其行动或将工作流程自动化。
- 数字孪生。一台机器或系统的精确虚拟复制品成为它的数字孪生。它允许以最小的操作风险实现最大的创新和创造力。数字孪生体可以被极限测试，以虚拟方式模拟配置，或在现有系统中测试其兼容性 – 所有这些都不会在物理世界中产生风险或资源浪费。
- 增材打印。也就是3D打印，它可以让智能工厂利用智能自动化实现按需制造。这在供应链意外中断或突发产品需求时尤为关键。但即使在一切如常的情况下，虚拟库存也可以通过允许及时制造来大大降低风险和浪费。
- 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）。2019年，《Assembly Magazine》将VR可穿戴设备在智能工厂中的一些应用描述为：”能够以一种基于情境（你所看到或走着的地方）将环境条件、库存水平、工艺状态、装配误差数据、利用率和吞吐量指标联系在一起。” 这种沉浸式的感官体验让用户可以用来自任何地点或时间点的实时数据来增强他们的自然感官–让人们无障碍地了解工厂状态。
- 区块链。随着智能工厂技术的进步，安全解决方案也在与之同步。区块链在供应链上有很多应用，从与供应商创建 “智能合同 “到追踪整个供应链旅程中货物的来源和处理。在智能工厂中，区块链对于管理整个企业对连接资产和机器的访问尤为有用–保护系统的安全性和这些设备所持有记录的准确性。
- 现代数据库。内存数据库和现代ERP系统是工业4.0以及所有智能工厂和智能供应链解决方案背后的 “大脑”。传统的、基于磁盘的数据库往往已远远超出了它们的极限，他们将被现代数据库技术淘汰，以跟上运行智能工厂和现代供应链所需的复杂数据管理和分析功能。
实现智能工厂转型
2020年，全球企业迎来了巨大的颠覆和经营风险。 在COVID-19之前，2019年德勤对600多名制造业高级管理人员的调查报告显示，86%的人认为，在未来五年内，”智能工厂计划将成为制造业竞争力的主要驱动力”。 今天，对于决心创新和竞争的企业来说，数字化转型、供应链现代化已从长期目标变为迫切和直接的优先事项。
如何开始智能工厂转型？这将取决于您当前的基础，以及哪些流程对您的业务最为关键。您应当通过系统审计来帮助您分析和盘点现有的流程、资产和业务系统。在开始自动化工作流和制造流程之前，评估它们当前的样子。
在您的数字化转型之旅之初，同样重要的是要记住，智能工厂中的 “智能 “来自于其先进的数据分析和数据管理能力。现代化的数据库和ERP系统是智能工厂背后的大脑。它们支持驱动系统的先进功能。任何智能工厂转型成功的一个主要因素，都将是现有业务系统中管理的大数据和新的AI、机器学习和高级分析等技术相整合。
最后，智能工厂转型最好的一点是，要想取得成效，它并不一定要一步到位。它也不需要中断或暂停现有的业务活动。企业为实现数字化、现代化而采取的每一项举措，都将使其向全面整合的智能工厂更近一步。 此外，智能工厂技术可以开启新的收集和分析数据。因此，任何新的数字技术的影响和投资回报率都可以（从安装的那一刻开始）进行测量和评估。
