智能工廠被定義為將物理生產過程和操作與數字技術、智能計算和大數據相結合的工廠，為專注于制造和供應鏈管理的公司創造一個更具機會主義的系統。智能工廠是工業 4.0 的一個方面，這是工業革命的一個新階段，重點關注實時數據、嵌入式傳感器、連接性、自動化和機器學習。

隨著工廠隨著數據革命的發展而發展，企業需要重新思考他們如何處理從自動化戰略到勞動力發展策略的所有事情。在此過程中，制造商將需要現代化的工具，包括作為數據和交易支柱的強大、靈活的企業資源規劃系統，以幫助他們在構建智能工廠未來時快速適應。

智能工廠是什么樣的？

設想智能工廠的最簡單方法是與更傳統但仍然現代化的生產環境進行比較。隨著制造商在當今環境中接受自動化，許多制造商在其運營的各個部分都采用了自動化系統。他們可能擁有自動化供應鏈元素的工具，例如在線生產機器、條形碼掃描儀、幫助揀選的無人機或類似工具。同時，生產線可能會實現自動化，因此產品可以通過機器人技術在無需人工干預的情況下經歷各個制造階段。測試和質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化。

但在許多工廠中，這些自動化流程中的每一個都相互斷開，需要頻繁的人工干預來處理不同操作階段之間的轉換。更重要的是，機器之間和跨業務線之間缺乏連接意味著人類工作人員不斷分析不同的數據集和報告，以識別問題和提高效率的潛在領域。在未來的工廠中，這些不同的系統不再孤立。數據和流程工作流將跨業務線進行優化，從倉庫到車間和銷售辦公室。

智能工廠通過驅動更多的智能制造來承載第四次工業革命。這可以發揮的一些方式包括：

● 將實時生產數據與預測性庫存和采購管理系統相結合，使材料供應能夠更好地與生產計劃保持一致。

● 使用機器學習自動分析設備上的傳感器和監控設備收集的數據，并識別提高效率的機會。從那里，該軟件實際上可以更改機器用于運行的參數，自動將流程改進落實到位。

● 在更深層次上利用機器人解決方案，例如無人機來處理以前需要人工干預的重復性任務。

這些只是智能工廠如何形成的三個例子。但這一運動歸結為一個簡單的想法：智能工廠不是通過頻繁人工干預的孤立自動化，而是消除了所有運營階段之間的障礙，從而在一個連接的生態系統中更深入地自動化數據分析和運營工作流程。

智能工廠運動何去何從？

企業正在迅速采取行動迎接智能工廠運動。很難說未來的智能生產環境何時會成為新常態，但企業已經在朝著這個未來努力。根據 MarketsandMarkets 的一項研究，2019 年智能工廠部門的價值將達到 1537 億美元。該市場將在 2019 年至 2024 年間以 9.76% 的復合年增長率上升，屆時價值將攀升至 2448 億美元。根據這項研究，智能工廠市場的快速增長與廣泛的技術和趨勢直接相關，這些技術和趨勢正在共同推動制造業的顛覆。

這些包括：

● 物聯網解決方案和工業機器人技術的使用增加。

● 對行業監管合規性的高度重視。

● 自動化解決方案的深化部署。

最終，智能工廠運動依賴于融合數字和物理功能的系統，其結果是對最佳操作環境的主要強調。

智能工廠成熟的途徑是什么？

許多企業一直致力于智能工廠創新，即使這不是他們啟動數字現代化項目時的初衷。但是，隨著公司努力采取其孤立的數字和自動化計劃并將其轉變為緊密集成的系統，這條道路可能很難走。由于需要部署這么多相互關聯的系統，因此很難確定最佳的前進方向。福布斯就這個問題提供了一些指導，強調了企業可以用來指導其智能工廠工作的四階段成熟周期。

據福布斯報道，智能工廠成熟的第一階段是當今許多企業所處的階段。他們已經數字化和自動化了足夠多的操作，他們正在創建大量關于操作的數據，但這些信息通常被困在孤島中，難以采取行動。

第二個層次涉及從擁有可用數據到使該信息可訪問的過程。在這種環境中，儀表板和可視化工具使來自不同系統的數據更容易獲取。然而，主動處理數據仍然需要跳過障礙。

正如福布斯報告中所定義的，成熟度模型的第三個層次涉及積極主動地進行運營。這意味著采用預防性方法來解決問題。在許多情況下，實現這一目標不僅需要跨運營領域的深度數據集成，還需要人工智能等工具，以便更輕松地識別模式和預測可能出現的問題。在此設置中仍然存在大量人工干預，因為 AI 的存在是為了通知人類，而不是立即采取行動。

機器驅動的行動使福布斯智能工廠模型的第四層脫穎而出。在這一層，機器學習系統不僅僅識別模式，它們還與軟件和設備交互以自動進行調整。