数字工厂：智能制造推动工业 4.0

什么是数字工厂？

数字工厂使用技术在整个运营过程中以数字方式自动共享信息，包括来自材料、人员和机器的数据。数字化制造依赖于一个由仿真技术、连接设备和协作工具组成的集成系统。

没有一种技术可以将模拟工厂转变为数字工厂。但是，数字工厂有很多共同的技术和特点，融合多种技术的制造商最有可能被认为是“数字工厂”。

数字化工厂是数字化转型战略的结果，它能够使用来自人员、设备和系统的数据来识别和优先考虑持续改进计划。您可能会在数字工厂中找到的技术包括：

工业物联网 (IIoT)

这由相互连接并相互通信的小型传感器和其他硬件组成。它们可用于资产管理、通过智能 HVAC 和照明降低能源或机器数据收集，尽管工业物联网在制造业中的用例数量几乎是无限的。

大数据

当 IIoT 设备收集数据时，它必须去某个地方。对于制造商通常收集的其他数据（如客户数据、生产数据、供应商数据等）也是如此。大数据只是指制造商可以从中提取的这些海量信息存储，以及对这些信息进行分类和管理以与其他工具一起使用的方法和分析软件。有兴趣了解有关此概念的更多信息吗？阅读我们关于“工业数据运营”的完整文章。

预测分析和机器学习

对于制造业以及其他行业，机器学习和预测分析是上述收集数据的此类用例之一。数据可以组合起来并用于推动机器学习模型，这些模型从信息集中提供决策见解，这些信息可能过于复杂，人类无法单独从中获得价值。机器学习和预测分析可用于预测需求、对机器执行预测性和规范性维护、发现市场上的空缺和机会等等。这是数字工厂的一个非常强大的方面。

自动化

有了智能互联机器，人类就有机会跳出循环，让自动化介入。在许多情况下，机器比人类对手更快、更准确地处理任务。工业自动化使这些人能够专注于其他复杂的认知任务，这些任务比机器思维更适合人类思维（至少在今天）。

一些数字工厂使用熄灯制造技术将自动化提升到一个新的水平，将人类完全从制造过程中移除。该术语来自启动工厂、关灯和离开工厂的能力，并理解工厂将继续生产，甚至一天 24 小时，无需人工干预。

云和边缘计算技术

云技术使数字工厂能够使用他们与他人共享、通过网络访问的安全设备来存储和分析大量数据。云技术为制造商提供了比通常在内部购买和维护的产品更快、更强大的机器和更大的存储容量（具有更大的保护）。

边缘计算从工厂车间获取数据并在附近进行处理，消除了上传到云端、分析信息并将信息重新分发到工厂车间所需的等待时间。边缘计算支持使用数据进行实时分析和超快速决策，非常适合安全机制、预测性维护和类似的时间敏感计算任务。

数字化工厂还有什么共同点？

• 无纸：由于流程已数字化，因此数字工厂不需要纸。一切都以数字格式存储在云端或本地。
• 互联堆栈：如前所述，与其说拥有一种或另一种技术，不如说拥有一个集成技术的系统。这可以包括来自车间的 PLC 信息、与 ERP 数据合并、与 MES 和 SCADA 数据合并等。机器之间的这种信息交换允许在制造过程的各个级别进行快速、数据驱动、机器主导的决策。
• 实时指标：要以数字化工厂所期望的效率类型运营，制造商必须能够访问实时指标，以便他们能够即时调整，以确保继续实现生产目标和其他公司计划——不出意外。
• 大数据分析：拥有大量数据没有用处，除非经过处理和分析。此类分析可帮助数字工厂根据数字做出更明智的决策，从而发现趋势、机会、问题和领域以提高效率。

数字化工厂有什么好处？

数字化工厂最明显的好处之一是大大提高了效率。通过消除效率低下的人类决策过程，这些过程不仅缓慢，而且有偏见或根本不正确，工厂可以用更少的时间、更少的材料资源、更少的故障和报废零件等来生产更多的产品。

尽管许多制造业员工担心自动化和其他数字技术的涌入会使他们失业，但数字制造为更多、新的、高薪工作提供了机会，许多人认为这些工作更具吸引力和成就感。这些高薪工作还吸引了具有新见解和概念的年轻新人才进入该领域，以改善设施。

同样，数字工厂也是创新的温床。由于通过实时分析为系统注入了敏捷性，因此有更多的空间来进行实验、发挥创造力、寻找市场中新问题的解决方案，并在不花费不必要资源的情况下大规模测试想法。

数字工厂甚至看到客户满意度上升，因为成本可以下降，运输时间可以下降，而质量和一致性一直在上升。

数字工厂软件

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