智能制造背景下的智能工廠

　　智能工廠代表著一個高度互聯、智能化的數字時代，智能工廠通過互聯、數字化、大數據、智能設備和智能供應鏈五個關鍵領域得以體現。

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　　互聯是人、物、機器和系統通過CPS系統的連接。在物聯網的基礎上，通過傳感器、RFID、QR碼和無線局域網收集信息。人機界面由PLC與本地和遠程服務器交互，數據讀寫在本地服務器和云存儲服務器上實現，在ERP、PLM、MES和SCADA平臺上實現無縫對接，實現信息暢通，實現人機智能。一方面，通過這些技術，智能工廠可以實時地處理和排除來自訂單、采購、生產和設計的信息；另一方面，相關的設計供應商、采購供應商、服務提供商和客戶可以與智能工廠互聯，以確保生產信息和服務信息的同步，采購供應商可以隨時提取生產訂單信息。客戶可以隨時提交自己的個性化訂單，并可以查詢訂單的生產進度，服務提供商隨時與客戶保持溝通及相關事宜。

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　　數字化包括兩個方面。一方面，它是指在植物規劃設計三維設計和仿真中的應用、工藝設備的發展和物流；另一方面，它消除了設計中存在的問題，找出存在的問題和改進提前降低投資在后期進行NT，從而達到優化設計的成本和質量。數量、實現數字化制造和QCD柔性生產目標，實現真正的精益化，通過仿真使運營成本降低10-30%，勞動生產率提高15-30%。另一方面，借助物聯網的基本數字技術，如傳感器、位置識別和數據庫分析，數字化貫穿于產品創造的價值鏈和智能工廠的制造價值網絡。BOM從研發BOM到采購BOM和制造BOM，甚至到營銷服務的準確性和及時性直接影響到智能化的實現。從研發到運營，甚至商業模式也需要數字化，從某種意義上說，數字化程度已成為智能制造戰略成功的關鍵。

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　　大數據是一個龐大的數據集，在訪問、存儲、管理和分析方面遠遠超過傳統數據庫軟件工具的處理能力。從大數據、物聯網的硬件基礎、與中間數據存儲平臺的連接技術、數據分析平臺形成了整個大數據結構，實現了底層硬件數據采集到頂層數據分析的垂直集成。大數據的戰略意義不在于掌握海量的數據信息，更重要的是使數據處理專業化，從不同的專業中提取、劃分、建模和分析各種類型的數據。深層挖掘數據背后的潛在問題和貢獻價值。毫無疑問，數據采集是很好的，但數據只是以報表的形式，不能直接使用和分析，找出問題并糾正，直接反映數據分析和數據應用人員的不足，特別是當與專業、數據分析專業人員同時了解專業和建模和算法的時候。這也是大數據面臨的一個重要挑戰，迫切需要企業與學校的聯合培訓。而從淘汰手工數據處理開始逐步積累，也反映了IT與制造業的集成與同步不足。

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　　智能供應鏈主要包括供應物流、生產物流、整車物流、物流信息的實時采集、同步傳輸、數據共享和驅動物流設備操作，實現智能物流系統和實現準時化。可視化的目的是確保資源的有效共享和訂單的及時交付。在定單準確的同時，減少了庫存，最大限度地避免了倉儲和二次轉運的成本，降低了生產成本。它也是在主機和供應商緊密合作下的質量和價格優化，以達到雙贏的效果。

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　　智能設備可以通過智能產品、人機接口、RFID射頻技術、插入技術、智能網絡和應用程序等進行感知和連接，形成集群環境。最終形成了“感知、自我記憶、自我認知、自我決策和自我重構”的核心能力。就像谷歌開發的AlphaGo一樣，它具有同樣的深度學習智慧。根據實際情況的輸入，可以進行邏輯分析、判斷和推理。考慮到下一步的下落，人工智能領域已經形成了人類圍棋的絕對優勢，AlphaGo的出現標志著計算機技術已經進入人工智能的新信息技術時代，未來將在醫療等行業進行深入的合作，作為人工智能的代表，也預示著智能設備時代的到來，充分證明了智能設備是智能工廠物聯網和數字化制造的基礎，也是實現物聯網的關鍵要素。