智能工厂：工业 4.0 的制造业革命

制造业不断发展。该行业的许多变化都是渐进的，有时甚至是勉强的。

如今，数字工厂以任何人都无法想象的方式颠覆制造业。这种颠覆的核心是先进的机器数据平台，它使工业物联网在车间成为现实。

下面，我们将讨论数字工厂如何运作、它们如何改变制造业，以及如何开始数字化转型。

什么是数字工厂？

数字工厂（也称为智能工厂）利用技术在整个运营过程中自动共享数字信息，包括来自材料、人员和机器的数据。数字制造依赖于由仿真技术、互联设备和协作工具组成的集成系统。

没有单一技术可以将模拟工厂转变为智能工厂。然而，数字化工厂有许多共同的技术和特征，融合多种技术的制造商最有可能被视为“数字化工厂”。

数字工厂是数字化转型战略的结果，该战略能够使用来自人员、设备和系统的数据来识别持续改进计划并确定其优先级。您可能在智能工厂中找到的技术包括：

工业物联网 (IIoT)

它由相互连接和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 和照明减少能源、机器数据收集等。

大数据

当工业物联网设备收集数据时，数据必须到达某个地方。大数据只是指制造商可以从中提取的大量信息存储以及对这些信息进行排序和管理以与其他工具和分析软件一起使用的方法。有兴趣了解更多关于这个概念的信息吗？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

机器学习和预测分析对于智能工厂至关重要。数据可以组合起来并用于推动机器学习模型，这些模型可以从过于复杂的信息集中提供决策见解，而人类无法从中获取价值。它们可用于预测需求、对机器执行预测性和规范性维护、发现市场空缺和机会等。

自动化

在智能工厂中，联网机器为人类提供了跳出循环并允许自动化介入的机会。在许多情况下，机器能够比人类更快、更准确地处理任务。工业自动化使这些人类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）。

一些数字工厂使用无人值守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消除。这种类型的智能工厂意味着能够在启动工厂、关灯、走出工厂的情况下，了解工厂将继续生产，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与其他人共享的安全设备（通过网络访问）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更快、更强大的机器和更大的存储容量（具有更强的保护）。

边缘计算获取来自智能工厂车间的数据并在附近进行处理，从而消除了上传到云端、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，因此数字工厂中不需要纸张。一切都以数字格式存储在云端或本地。
• 互联堆栈：如前所述，重要的不是拥有一种技术或另一种技术，而是拥有一个集成技术系统。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层面进行快速、数据驱动、机器主导的决策。
• 实时指标：为了以数字化工厂预期的效率运营，制造商必须能够访问实时指标，以便他们能够动态调整，以确保生产目标和其他公司计划持续实现——不会出现意外。
• 大数据分析：拥有大量数据除非经过处理和分析，否则没有任何好处。这种类型的分析可帮助数字工厂根据数字做出更明智的决策，使他们能够发现趋势、机会、问题和提高效率的领域。

数字工厂如何运作？

数字工厂使用先进技术来自动化企业内的制造运营和所有业务实践。智能工厂利用连接性收集并分析机器资产的实时数据。

这些数据与先进的基于云的机器数据平台一起使用，以实现流程改进和自动化，制定新的维护策略，并为操作员和管理人员提供必要的见解。

在此过程中，旧系统也相互关联。此过程包括使用 API 和其他工具以双向实时数据交换方式连接旧软件。连接的机器生成的数据可供软件使用。

设备用于改造模拟设备和机器，以便包含来自任何代设备和任何 OEM 的数据。机器资产、企业软件和其他关键系统的全面连接意味着整个公司及其所有流程都在单一事实版本下运行。

人工智能驱动的分析和先进的机器学习算法可实现生产流程和供应链的完整可视性，并提供自动化和提高生产绩效的机会。

数字工厂如何颠覆制造业

数字工厂将先进的分析置于边缘，将实物资产与数字资源连接起来。这使得自动化和流程改进的规模是使用手动数据收集和分析不可能实现的。

数字工厂还将机器数据平台的功能扩展到供应链管理等其他企业软件。此扩展对于供应链管理特别有用，在整个供应链中还可以实现生产流程的完全可见性。

由于每个人都可以在智能工厂中访问相同的数据，因此所有业务实践都专注于以最低成本、最高质量和最少浪费制造产品。结果立即可见，并且可以为新产品和现有产品提供高级销售和营销见解。

这些改进和节省推动了对其他业务流程的重新审查。例如，工业物联网技术显着提高了效率、生产力和设备利用率，并且由于释放了产能，许多公司可以重新评估其资本支出策略并修改其成本模型。

数字工厂有哪些好处？

最明显的好处之一是效率的大幅提高。通过消除缓慢、有偏见或不正确的低效人类决策流程，智能工厂可以用更少的资源生产更多的产品。

数字化制造为更多、新的、高薪工作提供了机会，许多人发现这些工作更具吸引力和成就感。这些高薪工作还吸引了年轻的新人才来到该领域，他们拥有新的见解和理念，以改善设施。

智能工厂也是创新的温床。通过实时分析实现的敏捷性意味着有更多的空间进行实验、发挥创造力、找到市场中新问题的解决方案以及大规模测试想法，而无需花费不必要的资源。

数字工厂甚至可以看到客户满意度的提高，因为成本可以下降，运输时间可以缩短，而质量和一致性却可以提高。

如何实施数字工厂

以下是开始数字化转型和实施数字化工厂运营模式的几种方法：

连接

第一步是连接机器资产。使用 IIoT 技术的机器数据平台允许公司连接来自不同 OEM 和同一 OEM 不同代的机器，包括数字和传统模拟设备。

评估当前制造

企业必须彻底评估他们的现状以及他们计划实现数字化工厂的步伐。变化是渐进的还是“全部”？如何实现“买入”？

这些问题必须得到回答，并且必须对当前绩效进行基准测试，以了解公司所处的位置以及如何实现其想要的目标。

选择正确的解决方案提供商

许多公司通过临时解决方案开始了智能工厂的数字化之旅。但这可能会导致某些设备、平台和边缘设备之间的互操作性问题。

像 MachineMetrics 这样全面的、人工智能驱动的机器数据平台提供了一个交钥匙的机会。它包括平台分析、边缘设备和整个系统的强大客户支持。

创建数字工厂文化

随着数字化工厂团队的不断发展以及实时机器数据的影响变得越来越明显，创建数字化文化变得更加易于管理。在数字文化中，沟通和协作基于数据驱动的见解。流程改进变得更容易完成，并且任何有权访问数据的员工都可以识别。

数字化工厂实施的挑战与解决方案

以下是实施数字工厂的一些挑战以及如何克服这些挑战：

IT 技能

许多中小型企业缺乏先进的 IT 技能，这增加了实施成本。因此，选择一个具有良好客户服务记录的值得信赖的解决方案提供商。 MachineMetrics 等提供商提供的系统安装直观，可在几分钟内启动并运行。

缺乏规划

在不完全理解其含义以及您希望其做什么的情况下，很容易开始向智能工厂进行数字化转型。解决方案是尽早深入了解流程，以了解您所处的位置以及哪些解决方案提供商最适合您的组织。

高管可能担心成本

许多解决方案都很昂贵。但通过正确的规划和选择，正确的解决方案提供商将提供远远超出投资回报率预期的系统。试点计划可以很快让持怀疑态度的高管成为信徒。

数字工厂软件

MachineMetrics 支持各个实施层面的数字化工厂计划。从我们以 1kHz（比大多数工业传感器上可用的 1hZ 速度快 1000 倍）直接从源收集机器数据的高速数据连接器，到我们的数据标准化软件，确保您收集的信息能够很好地结合在一起，并可以立即为您提供结果。

我们的云和边缘计算功能支持云上的深度分析和长期存储以及近乎即时的实时分析，以促进边缘的快速决策。

我们的可定制仪表板提供多种数据视图，每个人都可以在需要时以简单易懂的颜色编码格式访问所需的信息。对于车间工人，我们直接在机器上提供平板电脑，以便他们可以使用我们收集的数据覆盖人类背景。所有这些加上工业级安全性让我们的客户在短短五天内就看到了投资回报。