通往智能工厂未来的六大关键趋势

未来工厂——常称智能工厂——到2022年潜在可为全球经济增值1.5万亿美元。实施数字技术转型工厂运营已成汽车至高科技制造等各行业当务之急。但成功落地非易事。

自动化非制造业新鲜事。但历来聚焦离散运营改进，未来工厂将超越传统自动化，构建全智能连接系统。由业务、运营、生产应用持续数据流驱动，系统快速学习适应新变需求，创造真正智能工厂。

智能工厂模式收益巨大。Deloitte指出其力量在于“随组织变化需求进化成长——无论客户需求转移、新市场拓展、新产品服务开发、更预测响应式运营维护、新流程技术纳入、近实时生产调整”。

Capgemini量化收益：“制造商预期准时交付加速13倍，质量指标改善超1990年以来12倍率；整体生产力与劳动力成本改善分别加速1990年以来7倍与9倍率。”

但咨询公司指出一个虽小但关键问题：制造商尚未从智能工厂驱动中看到成功。虽76%确认已启动或正启动智能工厂举措，仅16%对成果满意。

哪些关键趋势阻碍行业实现未来工厂？

供应链数字化

迄今许多制造商——尤汽车业——已在规划维护等领域落地智能工厂组件。但未来工厂须超越车间四墙，整合供应商与客户。数字化将供应链从线性顺序运营转型为互联开放多层交易伙伴生态系统。制造商需考虑如何融入新数字供应链以获真实成功。

数据变现

数据是未来工厂核心。高级分析与应用AI将驱动每个流程、检测运营错误、提供用户反馈、提升产出质量与量。设想汽车制造商未来：数据识别需求、最小化换型停机、实现“单件流”定制化。制造商将探索如何利用数据创造新数据驱动产品服务，如联网汽车预测性维护能力。

数字化转型

对一些人“数字化转型”意指从纸质到数字流程。未来工厂更进一步。此转型——部分由IoT快速增长驱动——依赖运营技术(OT)与信息技术(IT)融合。这种集成确保工厂运营每方面可连接监控。此场景下，IoT数据可多元应用：单纯输入运营系统提升性能，或与企业其他系统数据融合，开始改变整个工厂与供应链运作。

颠覆性技术

高级分析、AI、无人机、区块链、机器人、3D打印、可穿戴设备……IoT只是制造商面临的众多颠覆性数字技术之一。鉴于每组织生产流程需求不同，不存在“放之四海而皆准”的未来工厂方案。每家公司需自行确定最佳颠覆性技术组合以达成特定业务目标。

技能鸿沟扩大

数字化转型项目成败关键在于人——而非技术。智能工厂未来尤甚。数字化增加不太可能减少人数，但角色职责将随OT与IT深度融合而变化。部分重复任务转为机器人完成的自动化流程，但其他高价值知识型角色将涌现以利用系统数据。敏捷适应性变革管理确保员工有效转岗、获取新技能。

治理、风险与合规

Deloitte强调：传统治理风险合规模型将因智能工厂最宝贵特性——自优化、自适应、自主运行生产流程——根本性改变。

减少人工干预带来更少错误与风险。但治理合规政策要求组织监控审计现在履行此职能的机器。此外，智能工厂连通性延伸至更广交易伙伴生态系统，任何治理风险合规政策流程技术须充分考量这种新型互联协作工作方式。

无疑未来工厂将是智能互联的，但业界对“多久能到达”存疑。但“未来”一词具误导性。收益太巨大无法阻挡行业变革快速到来。智能互联工厂极可能在未来几年出现。

Capgemini建议实施智能工厂路径可带来超100%运营利润率增益。利害攸关，制造商将找到更早实现未来工厂的路径。