什么是智慧工厂？它如何助力制造业升级生产管理呢？
近年来，德国工业4.0与中国制造2025的浪潮席卷全球。众多传统制造业纷纷投身智能工厂建设，以期推动工业制造业迈向数字化、网络化、智能化的新纪元。此举旨在从根本上改变制造业生产方式和资源组织模式，最终实现智能制造的宏伟蓝图。
我国《“十四五”智能制造发展规划》提出，到2025年70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化，建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。
什么是智慧工厂？
智慧工厂，顾名思义，是一种运用了最前沿的科技手段和智能化技术的现代化生产模式。它融合了物联网、大数据、人工智能等先进技术，以实现更高效、更精准、更环保的生产目标。
智慧工厂的核心在于其智能化的生产流程。通过实时数据的采集和分析，工厂能够对生产过程进行精确控制，从而提高生产效率和产品质量。同时，智慧工厂还能够根据市场需求动态调整生产计划，以满足不断变化的市场需求。
此外，智慧工厂还注重环保和可持续发展。通过智能化的能源管理，工厂能够有效降低能源消耗，减少废弃物排放，从而实现绿色生产。
智慧工厂以科技为驱动，以数据为基础，以提高生产效率和产品质量，满足市场需求，保护环境为目标，是传统制造业竞相升级的新型生产模式。
智慧工厂的核心是什么？
智慧工厂的核心是软件，即工业软件。工业软件是制造强国战略的重要组成部分，是智能工厂制造过程的核心。它为企业打造“数字化制造主板”，提供数据驱动的透明化制造运营管理和算法驱动的卓越绩效制造运行管理。
其中，低代码平台以其简化软件开发流程、提高开发效率和质量等诸多优势，成为众多制造业企业打造智慧工厂首选的软件。
低代码平台的关键优势
一、低代码平台通过图形化的用户界面，使得非专业的开发人员也能轻松地进行应用开发，无需编写复杂的代码；
二、低代码平台通常内置了大量的预定义模块和组件，用户可以直接使用这些模块来构建应用，大大减少了从零开始编写代码的工作量；
三、低代码平台还支持快速迭代和部署，用户可以在开发过程中随时修改和测试代码，然后立即看到效果，这大大提高了开发效率；
四、由于低代码平台的应用开发过程更加自动化，因此可以节省大量的人力和物力资源。
青谷科技启效云低代码平台
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产品及服务介绍
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表单是用来填报数据的工具，可通过拖拽的方式添加所需字段,然后编辑字段属性。
表单中提供丰富的表单字段及属性，可根据业务场景及逻辑灵活定义业务规则，搭建出属于符合企业需求的应用场景：如，招聘需求表、员工入职申请表、员工离职表等。
流程BPM（流程引擎）
工作流是将表单和工作流相结合，按某种预定规则自动传递文档、信息或者任务。强大的数据流功能，可以实现不同表单之间的数据互联互通。
流程中能够自定义流程节点，同时可以为每个流程添加负责人，结合待办等消息提醒，轻松实现多种复杂流程的业务场景。
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自定义页,支持多个场景展示,多场景交互设计,快速生成,安全稳定,可轻松实现管理平台,全场景覆盖,轻松制作,让你轻松拥有,全功能可视化网站设计感。
自定义页面，是一个数据可视化的商业分析工具，通过表单填写的数据，都可以在自定义看板能够进行统计和分析，帮助你洞察业务，辅助决策。
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权限引擎
对角色,组以及账户进行不同的授权,将业务应用授权松耦合,集中到统一认证平台上.将资源,角色,权限授权统一组合到一个权限分组中,方便开发者进行管理
接口引擎
支持与大数据平台无缝整合,支持外部API接入,内部API开放和无代码API开发.支持公私钥鉴权授权,并发控制,流量控制,协议转换,调用日志等。
物联网引擎
支持对接硬件设备，为各行业提供可视化的物联网产品开发平台，便于开发者自主、快速接入和调试设备，同时支持第三方物联网平台设备的融合打通。无需自建物联网的基础设施，快速构建自身生态物联网，低成本、高性能、易运维。基于设备接入及云智易标准应用能力，帮助企业客户快速搭建不同领域的解决方案。
针对不同业务场景下，可接入各类硬件产品，目前已支持摄像头、扫码枪、门禁、传感器、智能前台等。
Excel 管理工具
启效云支持对Excel的灵活使用，自定义Excel的导入、导出模板方便用户整理数据。
表单打印
打印是信息系统中非常重要的一个环节，启效云提供便捷的打印工具，可轻松对表格数据和表单数据进行打印操作。
应用市场
提供进销存、供应商管理、项目管理、零售管理、OA等丰富、开箱即用的行业与场景方案;具有专业的ERP、生产工单场景套件功能，由场景通用功能+特色的增值功能构成，能够支持企业根据场景特性开发出垂直标品，解决大部分企业的共性需求
一文读懂什么是智能工厂？
引言
在当今快速变革的制造业中，智能工厂如一盏明灯，照亮着未来生产的道路。它们不仅代表着技术的进步，更是制造业向前迈进的里程碑。智能工厂利用先进的技术和创新方法，将传统工厂转化为高度自动化、数字化和智能化的生产中心。这种转变不仅仅是技术的演进，更是对生产方式和效率的彻底颠覆。
智能工厂的核心在于它们不断学习、自我优化的能力。通过物联网、人工智能、自动化等技术，工厂设备得以实时交互、数据共享，实现了高效的生产过程。智能工厂的建立不仅提升了生产效率和产品质量，更为企业带来了灵活生产和按需定制的能力。
这个全新的制造范式引领着制造业的未来。智能工厂不仅是当下的创新象征，更是制造业向智能、高效、可持续发展的必由之路。因此，探究智能工厂的定义、技术、优势、挑战以及未来的发展趋势，成为了现代制造业中不可或缺的重要议题。
第一部分 智能工厂的发展历程
智能工厂的演进源远流长，其历史可以追溯到工业革命的不同阶段：
1、第一次工业革命：工业革命的初期，人们开始采用机械化生产方式，如蒸汽机和生产线，这标志着工厂开始由手工操作向机械化转变。这一时期主要关注生产效率和工艺的改进。
2、第二次工业革命：在20世纪初，电力和流水线生产技术的发展推动了第二次工业革命。生产过程更加自动化，开始有了集中控制的工厂系统。这些工厂主要侧重于生产的规模化和标准化。
3、计算机和自动化技术的兴起：随着计算机和自动化技术的发展，智能工厂逐渐成为可能。20世纪后期和21世纪初，随着计算机技术的普及和网络技术的进步，智能工厂开始探索物联网、人工智能和大数据分析等先进技术。
4、现代智能工厂：进入21世纪，随着物联网、云计算、人工智能等技术的不断成熟和融合，智能工厂逐渐成为现实。工厂通过实时数据采集和分析，以及智能化的决策，实现了生产过程的高度自动化和智能化。
智能工厂的发展历程反映了人类制造业不断探索和创新的历史。从机械化、电气化到数字化和智能化的转变，智能工厂不断演进，为生产方式和效率带来了翻天覆地的变化，成为制造业的新里程碑。
第二部分 智能工厂的定义
智能工厂是相对于传统工厂而言的概念。它代表着采用了最新科技和创新方法，实现了高度自动化、数字化和智能化的生产中心。与传统工厂相比，智能工厂在生产方式、效率和灵活性上有着显著的区别和优势。
传统工厂通常依赖人工操作和相对简单的机械设备进行生产，生产过程相对固定且难以调整。而智能工厂则利用物联网、人工智能、自动化等先进技术，将生产流程数字化、自动化，并能实时获取并分析数据以做出智能决策。
因此，智能工厂是传统工厂转型和现代化的产物，它们代表着未来制造业的发展方向，致力于提高生产效率、降低成本、实现定制化生产，以及更好地适应市场需求和变化。
第三部分 智能工厂的关键技术
在智能工厂中，物联网、大数据分析、机器学习和云计算等关键技术发挥着重要作用，为工厂的智能化提供支持和优势：
1、物联网（IoT）设备和传感器：物联网设备和传感器在智能工厂中起着关键作用，它们用于收集生产过程中的各种数据，如温度、湿度、压力、运行状态等，从而实现设备间的互联和实时监控。
2、自动化设备和机器人：自动化设备和机器人系统实现了生产线的自动化。它们能够执行多种任务，从简单的物料搬运到复杂的装配和生产，提高了生产效率和精确度。
3、人工智能和机器学习技术：人工智能和机器学习技术为智能工厂带来了智能决策能力。通过这些技术，工厂可以分析大量数据、预测生产问题并做出自主决策，从而优化生产流程。
4、大数据和实时分析系统：大数据分析系统用于处理和分析物联网设备和其他传感器收集到的数据。这种实时分析有助于及时发现生产过程中的问题，预测设备故障，并做出智能化决策。
5、云计算和边缘计算：云计算和边缘计算提供了大规模数据存储和处理的能力，使得工厂能够处理海量数据并实现实时性的要求。
6、数字化双胞胎（Digital Twins）：数字化双胞胎是实体工厂的数字化模型，它们可以在虚拟环境中模拟实际工厂的运行情况，帮助预测和优化生产。
这些关键技术相互融合，构成了智能工厂的核心基础。它们通过互联互通、数据分析和智能决策，实现了生产过程的智能化、自动化和优化，为制造业带来了新的生产模式和竞争优势。
第四部分 智能工厂的核心特征
除了关键技术的应用之外，有一些特征和标志可以帮助判断一个工厂是否具备智能工厂的特性：
1、灵活性与定制化能力：智能工厂能够灵活地调整生产线，实现个性化和定制化生产。这种能力使其能够快速响应市场变化和需求。
2、资源优化和能源效率：智能工厂通过数据分析和智能决策，优化资源利用和能源消耗，实现更高效的生产，降低成本和环境影响。
3、整合的供应链和生产系统：智能工厂通常能够与供应链系统无缝整合，实现从原材料供应到成品交付的高效管理。
4、故障预测和预防性维护：智能工厂借助先进技术，能够预测设备故障并采取预防性维护措施，以减少生产中断时间。
5、员工技能与培训：智能工厂通常会对员工进行相关技术培训，以确保他们能够适应新技术和系统的运作。
6、管理层面的智能化：智能工厂在管理方面也会有创新，可能采用智能化的管理系统，通过数据分析和预测做出战略性的决策。
这些特征和标志相互结合，可以帮助评估一个工厂是否具备智能工厂的特性。智能工厂不仅仅是关键技术的运用，更是一种整合各方面资源和系统的高效生产模式。
第五部分 智能工厂的优势与挑战
1、智能工厂带来了许多优势，对制造业和企业都有积极的影响：
（1）提高生产效率：自动化和智能化的生产流程使得生产效率大幅提升。机器人、自动化设备和智能化系统能够更快速、准确地完成任务，降低了生产过程中的时间成本。
（2）降低生产成本：智能工厂通过提高生产效率、减少人工和能源消耗等方式，降低了生产成本，使企业更具竞争力。
（3）灵活生产与定制化能力：智能工厂能够快速调整生产线，实现灵活生产，从而更好地满足客户需求，提供个性化的产品和定制化服务。
（4）质量和可靠性提升：智能工厂利用数据分析和预测技术，可以及时发现生产中的问题并进行调整，提高产品质量和可靠性。
（5）可持续发展：通过节约能源、减少废料和优化资源利用，智能工厂能够更环保地进行生产，有助于企业实现可持续发展目标。
（6）创新和竞争优势：智能工厂能够更快速地应对市场变化和需求，提高企业对市场的灵活性和适应能力，从而获得竞争优势。
（7）数据驱动决策：利用大数据分析和人工智能技术，智能工厂可以更精准地做出决策，优化生产流程，提高效率和产出。
这些优势使得智能工厂成为现代制造业的重要趋势，为企业带来了更高效、更灵活和更具竞争力的生产模式。
2、智能工厂带来了多方面的益处，但也面临着一些挑战：
（1）数据安全与隐私：智能工厂需要大量数据进行分析和决策，但数据的安全性和隐私问题是一个重要挑战。确保数据的安全存储、传输和处理是必须要解决的问题。
（2）技术集成和互操作性：智能工厂中使用多种技术和系统，需要确保这些系统之间能够良好地互相交互和集成，以避免技术壁垒和不兼容性问题。
（3）人力资源培训与适应：新技术的引入需要员工具备相应的技能和知识。培训和适应新技术可能需要一定时间和成本，并且需要持续跟进以适应技术的不断发展。
（4）成本与投资：智能工厂的建设和更新需要大量的资金投入，包括新技术的购置、系统集成和人员培训等，这可能是企业面临的重要成本考量。
（5）监管与法律规定：智能工厂中涉及到大量数据和先进技术的使用，需要遵守复杂的监管和法律规定，尤其涉及到数据隐私和安全方面的法规。
（6）技术更新与快速发展：技术的快速发展意味着智能工厂需要不断更新和升级，以保持竞争力。这可能需要持续的投资和战略规划，以适应技术的迅速变化。
面对这些挑战，智能工厂需要制定合适的策略和计划，同时需要持续的创新和改进，以解决现有问题并应对未来的挑战。
第六部分 实际案例分析
当谈论成功的智能工厂案例时，以下几个例子展示了技术和创新如何改善生产效率和质量：
1、华为智能工厂：华为建立了智能工厂，运用物联网技术、自动化和智能化系统。通过自主研发的智能设备、自动化仓储系统和数据驱动的生产，华为的智能工厂提高了生产效率、降低了成本，并实现了灵活定制化生产。
2、格力智能制造：格力电器是知名的家电制造商，在智能制造方面也有所突破。他们引入了机器人和自动化生产线，利用物联网技术监控设备状态，提高了生产效率和产品质量。
3、TCL智能工厂：TCL集团推行智能制造，利用物联网技术实现设备之间的互联和数据共享，从而提高了生产效率和产品质量。他们的智能工厂致力于数字化、智能化和智慧化生产。
4、长城汽车智能制造：长城汽车引入了机器人和自动化设备，实现了智能化的汽车生产线。通过机器视觉和自动化装配，他们提高了生产效率和产品质量，加速了新车型的研发和上市。
这些案例展示了中国企业在智能工厂建设方面的努力和创新。通过运用物联网、人工智能和自动化等先进技术，这些企业提高了生产效率、产品质量，并在制造业中取得了显著的竞争优势。
第七部分 智能工厂未来的发展趋势
智能工厂在未来有望朝着以下方向发展：
1. 更智能的自主决策能力：未来的智能工厂可能会借助更先进的人工智能和机器学习技术，实现更高级别的自主决策。工厂设备可以通过数据分析、预测模型和算法自主进行调整和优化，实现更快速、精准的反应。
2. 更紧密的供应链整合：智能工厂将更深度地整合供应链，实现生产和物流的无缝连接。通过物联网和数据共享，整个供应链可以实现更高效的协同，实现原材料的准确及时供应，降低库存成本，并实现按需生产。
3. 工业互联网和数字化双胞胎的发展：工业互联网和数字化双胞胎将成为智能工厂发展的重要方向。数字化双胞胎是实体工厂的数字化模型，可以在虚拟环境中进行模拟和优化，帮助实际生产更加智能化和高效化。
4. 更广泛的自动化和机器人应用：未来智能工厂将进一步扩大自动化范围，并广泛应用机器人技术。机器人将承担更多繁重、重复和危险的工作，提高生产线的灵活性和效率。
5. 可持续性和绿色制造：智能工厂将更注重可持续性发展，采用更环保的生产方式和资源利用方式。利用智能化技术优化能源利用效率，减少废物产生，实现更环保的制造。
这些发展趋势将进一步推动智能工厂向着更智能、更灵活、更高效、更环保的方向发展，以满足不断变化的市场需求和挑战。
第八部分 智能化解决方案
确立一个工厂智能化方案需要考虑从规划到销售、物流、售后等多个环节，以下步骤可作为参考：
1、规划与建立阶段：
需求分析与规划：确定智能工厂的目标、范围和需求，包括技术选择、预算、项目时间表等。
技术选择与设备采购：研究和选择物联网、自动化、人工智能等技术，采购相应的设备和系统。
设施建设与系统集成：建立工厂基础设施并将各种系统集成到生产流程中，确保设备和系统之间的互操作性和协调性。
2、生产与销售阶段：
智能生产流程：实施自动化和物联网技术，提高生产效率和产品质量，同时实现灵活生产和定制化能力。
市场销售与定制服务：利用智能化的生产能力，提供更灵活、定制化的产品或服务，满足客户需求。
3、物流管理阶段：
供应链整合与优化：通过物联网技术和智能供应链管理系统，优化原材料采购、仓储和运输等环节。
智能物流与仓储：运用物联网和数据分析优化物流流程，提高物流效率和准确性。
4、售后服务阶段：
数据驱动的售后服务：利用大数据分析技术，对产品使用数据进行分析，提供更精准、个性化的售后服务。
远程监控与维护：利用物联网技术实现设备远程监控和预防性维护，减少生产中断和故障风险。
5、持续优化与创新：
数据驱动的决策：持续收集和分析生产数据，利用人工智能等技术做出智能化决策，持续优化生产流程和管理模式。
技术更新与发展：关注新技术的发展趋势，持续更新和升级工厂系统，以保持竞争力和持续创新。
以上工厂智能化方案，涵盖了从建立工厂到销售、物流、售后服务等方面的过程，通过整合先进技术和智能化管理实现了工厂生产过程的高效、智能和可持续发展。
结语
智能工厂作为现代制造业的引领者，具有巨大的重要性和潜力。它们不仅代表着技术和创新的前沿，更是提高生产效率、降低成本、增强市场竞争力的关键。
智能工厂在现代制造业中扮演着关键的角色。通过自动化、物联网、人工智能等技术的应用，它们实现了生产流程的智能化和高度优化，为企业带来了极大的益处，提高了生产效率、降低了成本，同时也实现了定制化生产、更快速的响应市场需求。
未来，智能工厂的发展前景广阔。随着技术的不断进步和创新，智能工厂将迎来更多的变革和提升。它们有望通过更智能的自主决策、更紧密的供应链整合、更广泛的自动化应用等方面进一步提高生产效率和产品质量。
智能工厂的发展将为制造业带来更多机遇和挑战。尽管面临着数据安全、技术更新、供应链整合等诸多挑战，但智能工厂的未来发展将持续推动制造业迈向更高效、更智能、更可持续的方向，助力产业转型与发展。因此，智能工厂不仅是当下的创新标志，更是制造业持续发展的重要引擎和方向。
什么是智能工厂？
顾名思义，智能工厂是……聪明的工厂。智能工厂是一个由机器、通信机制和计算能力组成的互连网络，是一个网络物理系统，它使用人工智能 （AI） 和机器学习等先进技术来分析数据、推动自动化流程并随时学习。
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技术转型的一部分。前三次工业革命中的每一个都诞生于一项创新的新技术，它彻底改变了我们工作和制造商品的方式：即蒸汽机、装配线和计算机的力量。今天，第四次革命是由数字化转型和智能自动化驱动的。
面向不断变化的世界的智能工厂
在过去几年中，企业领导者越来越明显地认识到，数字化转型是希望在2020年代具有竞争力和弹性的供应链和制造业务的当务之急。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》杂志的一篇文章重申了这一点，称“COVID-19 向世界展示了制造业应该已经知道的东西。传统的供应链和制造生态系统正在失败，我们需要转向适应性更强、更敏捷、完全数字化的解决方案。
消费者的期望也有助于智能工厂技术和未来工厂的发展。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增长。据《企业家》杂志在2019年报道，“无论好坏，全球经济都处于亚马逊效应的阵痛中。电子商务提供商一直面临着越来越大的压力，以匹配亚马逊的速度和效率，并且没有证据表明消费者的期望正在放松。这一趋势一直是智能工厂技术需求不断增长的一个主要因素，因为过时的系统被证明无法满足跟上这一现象所需的物流和仓储能力的规模。
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，面临着进一步的风险和运营中断。按需制造和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 年的一篇文章中指出的那样，将制造业带回美国说起来容易做起来难，“制造商已经转向专家和分包商，他们只专注于一个领域——即使是这些专家也必须依赖许多其他领域。正如世界开始依赖不同地区的铁矿石或锂金属等自然资源一样，它也变得依赖这些专家居住的地区。增加国内制造业当然可以降低成本和供应链风险，但不一定消除对海外合作伙伴的需求，也不一定减少链条中的环节总数。因此，采用数字工厂技术来优化效率和可见性比以往任何时候都更加重要。
智能工厂如何运作？
我们经常谈论自动化流程，就好像它们是智能工厂独有的一样——但自动化和机器人技术已经在制造运营中使用了几十年。许多传统工厂在其运营的各个部分使用自动化机器，例如条形码扫描仪、相机和数字化生产设备。但这些设备没有相互连接。传统工厂中的人员、资产和数据管理系统都彼此隔离运行，必须持续手动协调和集成。
智能数字工厂的工作原理是将机器、人员和大数据集成到一个数字连接的生态系统中。智能工厂不仅管理和分析数据，实际上还从经验中学习。它解释数据集并从中获得见解，以预测趋势和事件，并推荐和实施智能制造工作流程和自动化流程。智能工厂不断进行程序改进，以实现自我纠正和自我优化——它可以教会自己（和人类）更具弹性、生产力和安全性。
智能工厂的结构
智能工厂的基本结构大致可以概括为三个步骤：
数据采集： 人工智能和现代数据库技术允许管理和获取跨业务、供应链和世界各地的不同有用数据集。通过传感器和**，工业物联网（IIoT）允许连接的机器将数据收集到系统中。通过无数其他数据门户，人工智能驱动的系统可以编译与性能、市场趋势、物流或任何其他潜在相关来源相关的数据集。数据分析： 机器学习和智能业务系统使用高级分析和现代数据管理解决方案来理解收集的所有不同数据。IIoT传感器可以在机器需要维修或保养时发出警告。可以编制市场和运营数据以发现机会和风险。可以随着时间的推移研究工作流程效率，以优化性能并根据需要自动更正。事实上，可以比较和分析的数据集提供了几乎无限的组合可能性，为数字工厂优化和供应链预测提供信息。智能工厂自动化： 一旦进行数据采集和分析，就会建立工作流程，并将指令发送到系统内的机器和设备。这些设备可能位于工厂的四面墙内，也可能位于供应链中的物流或制造环节中。智能工作流程和流程不断受到监控和优化。如果新闻报道警告对某种产品的需求激增，则可以指示3D打印机工作流程提高该项目的生产优先级。如果原材料发货延迟，可以轮换库存缓冲区以消除任何中断。智能工厂的优势
许多企业已经利用了几十年来基本没有改变的供应链运营和系统。但是，随着消费者的期望和经济不确定性空前高涨，供应链经理需要能够提供可衡量的显著利益的解决方案，并且可以迅速带来收益。据《福布斯》杂志报道，2017年只有43%的制造商正在进行智能工厂计划。到2019年，其中68%的人做到了。对于投资于数字化转型和智能工厂解决方案的公司来说，有可能带来巨大的商业利益，包括：
生产力和效率： 纵观其历史，制造业主要是关于反应 - 查看已经发生的事件或趋势，然后在事后试图将业务引向不同的方向。智能工厂技术旨在减少对被动实践的需求，并将供应链管理转变为更具弹性和响应性的模式。使用预测分析和大数据分析可以识别和实施优化的流程。即时库存管理、准确的需求预测和更快的上市速度是智能工厂提供的一些效率优势。在数字洞察力的增强下，在智能工厂工作的人员也能够简化他们的工作，从而提高运营的整体生产力。企业在投资智能工厂计划后，在制造业产出、工厂利用率和劳动生产率等领域的收益高达12%。此外，拥有智能工厂的制造商可能会超过净劳动生产率提高30%的传统工厂。可持续性和安全性： 消费者越来越愿意为他们知道使用对社会和环境负责的方法采购和制造的产品多花一点钱。现代智能工厂技术使企业比以往任何时候都更容易识别和实施更绿色、安全和对社会负责的制造实践的机会。智能工厂经理可以使用区块链和RFID传感器等数字创新来确保所有材料和用品的无可辩驳的来源和质量控制 - 甚至来自供应链中最遥远的环节。离家更近的地方，国际自动化协会报告说，机器人和自动化设备可以帮助减少或消除导致工伤的五大原因中的三种。产品质量和客户体验：传统制造商通常很难确保他们的指令被供应链中的低级供应商和制造商准确接收和遵循。在智能工厂中，智能工厂中的云连接和端到端可见性为制造过程的各个层面带来了实时见解和建议。快速定制和响应不断变化的趋势的能力意味着产品紧跟客户需求。对系统数据的高级分析可快速发现弱点或需要改进的领域。这可以提高市场竞争力，改善产品评论，并减少昂贵的退货或召回。智能工厂技术
智能工厂技术非常灵活。随着数字化转型计划在企业内部的兴起，几乎有无限的可能性根据需要进行扩展、修改和调整。
云连接：无论是公共、私有还是混合，云都是所有数据和信息在智能工厂中流动的渠道。业务范围和全球云连接可确保业务的每个领域都使用实时数据运行，并且可以立即查看供应链中的所有连接资产和系统。人工智能： 使用集成 AI 技术的操作系统具有速度、功能和灵活性，不仅可以收集和分析不同的数据集，还可以提供实时见解和响应建议。智能工厂中的自动化流程和智能系统不断通过人工智能进行优化和通知。机器学习：机器学习为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的能力。通过监控和分析制造过程，可以在系统故障发生之前发出警报。根据情况，可以进行自动维护，或者在必要时建议人工干预。大数据：强大的大型数据集允许在智能工厂中进行预测和高级分析。企业早就了解大数据的战略价值，但直到最近，往往缺乏有意义地利用它所需的系统。供应链和智能工厂的数字化转型为企业利用大数据洞察进行优化和创新开辟了一个充满潜力的世界。工业物联网 （IIoT）：在智能工厂中，当设备和机器配备唯一标识符以及发送和接收数字数据的能力时，它们构成了IIoT网络。现代机械可能已经有了数字门户，但即使是几十年前的模拟机器也可以配备IIoT**设备，以使其跟上速度。从本质上讲，从设备发送的数据报告其状态和活动，发送到设备的数据控制和自动化其操作和工作流。数字孪生： 机器或系统的精确虚拟副本成为其数字孪生。它允许以最小的运营风险实现最大的创新和创造力。数字孪生可以达到极限，以多种虚拟方式重新配置，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： 也称为3D打印，它允许智能工厂使用智能自动化进行按需制造。这在供应链意外中断或产品需求突然出现时尤其重要。但是，即使一切照旧，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，《装配杂志》将VR可穿戴设备在智能工厂中的一些应用描述为“能够以上下文相关的方式（你看或走的地方）将环境条件、库存水平、过程状态、装配错误数据、利用率和吞吐量指标联系在一起。这种身临其境的感官体验使用户能够使用来自任何位置或时间点的实时数据来增强他们的自然感官，从而畅通无阻地了解工厂状态。区块链： 幸运的是，随着智能工厂技术的进步，安全解决方案也跟上了它的步伐。区块链在供应链中有许多应用，从与供应商创建“智能合约”到跟踪货物的来源和整个供应链旅程中的处理。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特别有用，从而保护系统的安全性以及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、基于磁盘的数据库被推动 - 通常远远超出其极限 - 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，世界各地的企业面临着巨大的颠覆和运营风险。在COVID-19之前，对600多名制造业高管的调查显示，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”。如今，数字化转型和供应链现代化比以往任何时候都更加从长期目标转变为决心创新和竞争的公司的紧迫和直接优先事项。
如何开始智能工厂转型将取决于您现在所处的位置以及哪些流程对您的业务最关键。初始系统审核将帮助您分析和评估现有流程、资产和业务系统。在开始自动化工作流程和制造流程之前，您需要评估它们今天的样子。
在数字化转型之旅开始时，同样重要的是要记住，智能工厂中的“智能”来自其先进的数据分析和数据管理能力。现代数据库和强大的ERP系统是智能工厂背后的大脑。它们支持驱动系统的高级功能。任何智能工厂转型成功的主要因素将是现有业务系统管理大数据和集成人工智能、机器学习和高级分析等技术的能力。
最后，关于智能工厂转型的最好的事情之一是，为了有效，它不必一次发生。它也不需要中断或暂停现有的业务活动。企业为现代化和优化其数字系统而采取的每一项举措都将使他们更接近完全集成的智能工厂。此外，就其本质而言，智能工厂技术收集和分析数据。这意味着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起就被衡量和评估。
