使工厂智能化——制造软件的 7 个标准

工业 4.0 正在引领制造业发生翻天覆地的变化。未来的工厂自主运营：它可以组织自身及其流程并解决任何故障或问题，而无需人工干预。

智能工厂的基础在于所有相关实体（机器、产品等）的智能，而这个基础是通过软件实现的。通过持续评估机器的上下文——即所有可能对机器行为产生影响的信息——软件能够决定机器在每种特定情况下应该采取或启动什么行动。这种上下文评估基于大量的生产和机器数据，其中大部分数据在某种程度上已经在当今的制造环境中生成。

将知识转化为软件

在每种特定情况下需要采取什么行动的知识通常取决于为生产过程定义过程和规则的制造专家。如果这些流程和规则可以自动化，那么它们也可以由机器本身执行。为此，必须在软件中明确建模流程和规则，以实现自主决策。将生产助理的知识转化为软件是一个进化过程。正如生产不断发展和优化一样，机器每天需要执行的任务的数量和复杂性也在稳步增加。因此，任务必须随着时间的推移而教授——换句话说，知识必须不断地被翻译。

人类专业知识的重要作用

机器独立执行所有任务的前景通常被认为意味着人们将在明天的制造业中变得过时。实际上，人们只会在明天的工厂中扮演不同的角色。一方面，他们将成为未来工厂的创造者。另一方面，他们将负责监测和控制任务，其中许多已经成为他们工作的一部分——例如处理硬件和软件之间的复杂接口。这些任务的数量将继续增加，并且在未来将占人们工作的最大份额。

需要注意的是，将知识转化为软件不是一次性的任务，而是一个持续的过程。随着机器、流程和制造本身的不断发展，新的挑战将定期出现——在许多情况下，这些挑战的解决方案本身需要实现自动化。这意味着生产助理将继续在开发过程中发挥积极和重要的作用，因为他们将是最能识别优化产出、质量和成本的潜力的人。他们拥有了解机器如何工作的每一个细节的专业知识——他们确切地知道什么时候达到临界状态，哪些参数表明已经达到这种状态，以及如何解决机器或生产线面临的问题.他们永远是真正的制造专家。

制造专家的软件

一般来说，就学历和经验而言，制造专家不一定是合格的程序员。虽然未来工作要求可能会发生变化，但当前的这种差异不太可能延迟智能工厂的发展，因为制造专家在使用正式方法对规则和流程建模方面经验丰富。推动智能制造发展所需要的只是支持其活动的定制软件。

资料来源：Bosch.IO 为制造专家设计的软件的七项标准

合适的软件可以为制造专家将他们的知识转化为软件提供最佳支持。以下是为满足制造专家的需求而专门定制的软件工具应满足的七个标准：

1.能够访问来自多个来源的数据

每天在生产环境中生成大量数据。数据可以揭示生产过程是否符合质量标准、计划产出是否可实现，或者机器是否出现故障。

来源：Bosch.IO 能够访问来自多个来源的数据

2.能够直观地翻译知识

将知识转化为软件是一个复杂的过程，目前仅靠制造专家是无法完成的。如果制造专家有机会自己创建程序代码，那么他们就可以自行开发、测试和应用代码，并有效地处理结果。

3.常用模型模板

制造环境使用多种不同的方法来评估测试数据、识别异常和预测趋势。为了使软件能够为制造专家量身定制，它必须结合领域专业知识来支持制造专家的工作。

4.能够将知识应用于实时数据并对其进行验证

一旦制造专家的专业知识转化为可执行软件，就可以将其应用于实时数据。这允许专家在面对真实数据时检查指定的知识是否产生预期的结果，并在必要时调整软件。

5.同事的参与

人们在创建过程本身和所有后续阶段保持对高度自动化过程的控制非常重要。创建过程的关键之一是确保相关人员也能收到任何自动评估的信息。

6.新机器和数据源的整合

发展未来工厂是一个进化过程。旨在支持制造专家的软件应考虑到这一持续的开发过程。因此，将新机器、传感器和数据源集成到系统中应该很容易，以促进智能工厂的持续发展。

7.其他机器和生产线可用的知识

一旦知识被转化为软件并在生产线上展示其能力，就应该可以通过适当的流程、工作流程等将这些知识转移到同一工厂和其他工厂的其他机器和生产线上，以从中受益可重用性。

为了创建和发展未来的工厂，制造专家需要根据他们的需求量身定制的软件。阅读我们的免费白皮书“基于规则的生产数据分析——工业 4.0 核心的制造专家”了解更多信息，并获得以下问题的详细答案：

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