鴻富華智能 | 2021-09-09
智能工廠被定義為將物理生產(chǎn)過程和操作與數(shù)字技術(shù)、智能計(jì)算和大數(shù)據(jù)相結(jié)合的工廠,為專注于制造和供應(yīng)鏈管理的公司創(chuàng)造一個(gè)更具機(jī)會(huì)主義的系統(tǒng)。智能工廠是工業(yè) 4.0 的一個(gè)方面,這是工業(yè)革命的一個(gè)新階段,重點(diǎn)關(guān)注實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、嵌入式傳感器、連接性、自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)。
隨著工廠隨著數(shù)據(jù)革命的發(fā)展而發(fā)展,企業(yè)需要重新思考他們?nèi)绾翁幚韽淖詣?dòng)化戰(zhàn)略到勞動(dòng)力發(fā)展策略的所有事情。在此過程中,制造商將需要現(xiàn)代化的工具,包括作為數(shù)據(jù)和交易支柱的強(qiáng)大、靈活的企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng),以幫助他們?cè)跇?gòu)建智能工廠未來時(shí)快速適應(yīng)。
設(shè)想智能工廠的最簡(jiǎn)單方法是與更傳統(tǒng)但仍然現(xiàn)代化的生產(chǎn)環(huán)境進(jìn)行比較。隨著制造商在當(dāng)今環(huán)境中接受自動(dòng)化,許多制造商在其運(yùn)營(yíng)的各個(gè)部分都采用了自動(dòng)化系統(tǒng)。他們可能擁有自動(dòng)化供應(yīng)鏈元素的工具,例如在線生產(chǎn)機(jī)器、條形碼掃描儀、幫助揀選的無人機(jī)或類似工具。同時(shí),生產(chǎn)線可能會(huì)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,因此產(chǎn)品可以通過機(jī)器人技術(shù)在無需人工干預(yù)的情況下經(jīng)歷各個(gè)制造階段。測(cè)試和質(zhì)量控制可以配備攝像頭和傳感器,這些攝像頭和傳感器也可以使那里的大部分工作自動(dòng)化。
但在許多工廠中,這些自動(dòng)化流程中的每一個(gè)都相互斷開,需要頻繁的人工干預(yù)來處理不同操作階段之間的轉(zhuǎn)換。更重要的是,機(jī)器之間和跨業(yè)務(wù)線之間缺乏連接意味著人類工作人員不斷分析不同的數(shù)據(jù)集和報(bào)告,以識(shí)別問題和提高效率的潛在領(lǐng)域。在未來的工廠中,這些不同的系統(tǒng)不再孤立。數(shù)據(jù)和流程工作流將跨業(yè)務(wù)線進(jìn)行優(yōu)化,從倉庫到車間和銷售辦公室。
智能工廠通過驅(qū)動(dòng)更多的智能制造來承載第四次工業(yè)革命。這可以發(fā)揮的一些方式包括:
● 將實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)性庫存和采購(gòu)管理系統(tǒng)相結(jié)合,使材料供應(yīng)能夠更好地與生產(chǎn)計(jì)劃保持一致。
● 使用機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)分析設(shè)備上的傳感器和監(jiān)控設(shè)備收集的數(shù)據(jù),并識(shí)別提高效率的機(jī)會(huì)。從那里,該軟件實(shí)際上可以更改機(jī)器用于運(yùn)行的參數(shù),自動(dòng)將流程改進(jìn)落實(shí)到位。
● 在更深層次上利用機(jī)器人解決方案,例如無人機(jī)來處理以前需要人工干預(yù)的重復(fù)性任務(wù)。
這些只是智能工廠如何形成的三個(gè)例子。但這一運(yùn)動(dòng)歸結(jié)為一個(gè)簡(jiǎn)單的想法:智能工廠不是通過頻繁人工干預(yù)的孤立自動(dòng)化,而是消除了所有運(yùn)營(yíng)階段之間的障礙,從而在一個(gè)連接的生態(tài)系統(tǒng)中更深入地自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析和運(yùn)營(yíng)工作流程。
企業(yè)正在迅速采取行動(dòng)迎接智能工廠運(yùn)動(dòng)。很難說未來的智能生產(chǎn)環(huán)境何時(shí)會(huì)成為新常態(tài),但企業(yè)已經(jīng)在朝著這個(gè)未來努力。根據(jù) MarketsandMarkets 的一項(xiàng)研究,2019 年智能工廠部門的價(jià)值將達(dá)到 1537 億美元。該市場(chǎng)將在 2019 年至 2024 年間以 9.76% 的復(fù)合年增長(zhǎng)率上升,屆時(shí)價(jià)值將攀升至 2448 億美元。根據(jù)這項(xiàng)研究,智能工廠市場(chǎng)的快速增長(zhǎng)與廣泛的技術(shù)和趨勢(shì)直接相關(guān),這些技術(shù)和趨勢(shì)正在共同推動(dòng)制造業(yè)的顛覆。
這些包括:
● 物聯(lián)網(wǎng)解決方案和工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的使用增加。
● 對(duì)行業(yè)監(jiān)管合規(guī)性的高度重視。
● 自動(dòng)化解決方案的深化部署。
最終,智能工廠運(yùn)動(dòng)依賴于融合數(shù)字和物理功能的系統(tǒng),其結(jié)果是對(duì)最佳操作環(huán)境的主要強(qiáng)調(diào)。
許多企業(yè)一直致力于智能工廠創(chuàng)新,即使這不是他們啟動(dòng)數(shù)字現(xiàn)代化項(xiàng)目時(shí)的初衷。但是,隨著公司努力采取其孤立的數(shù)字和自動(dòng)化計(jì)劃并將其轉(zhuǎn)變?yōu)榫o密集成的系統(tǒng),這條道路可能很難走。由于需要部署這么多相互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng),因此很難確定最佳的前進(jìn)方向。福布斯就這個(gè)問題提供了一些指導(dǎo),強(qiáng)調(diào)了企業(yè)可以用來指導(dǎo)其智能工廠工作的四階段成熟周期。
據(jù)福布斯報(bào)道,智能工廠成熟的第一階段是當(dāng)今許多企業(yè)所處的階段。他們已經(jīng)數(shù)字化和自動(dòng)化了足夠多的操作,他們正在創(chuàng)建大量關(guān)于操作的數(shù)據(jù),但這些信息通常被困在孤島中,難以采取行動(dòng)。
第二個(gè)層次涉及從擁有可用數(shù)據(jù)到使該信息可訪問的過程。在這種環(huán)境中,儀表板和可視化工具使來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)更容易獲取。然而,主動(dòng)處理數(shù)據(jù)仍然需要跳過障礙。
正如福布斯報(bào)告中所定義的,成熟度模型的第三個(gè)層次涉及積極主動(dòng)地進(jìn)行運(yùn)營(yíng)。這意味著采用預(yù)防性方法來解決問題。在許多情況下,實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)不僅需要跨運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的深度數(shù)據(jù)集成,還需要人工智能等工具,以便更輕松地識(shí)別模式和預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的問題。在此設(shè)置中仍然存在大量人工干預(yù),因?yàn)?AI 的存在是為了通知人類,而不是立即采取行動(dòng)。
機(jī)器驅(qū)動(dòng)的行動(dòng)使福布斯智能工廠模型的第四層脫穎而出。在這一層,機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)不僅僅識(shí)別模式,它們還與軟件和設(shè)備交互以自動(dòng)進(jìn)行調(diào)整。