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什么是智能工厂?简单解释

智能工厂是一种利用先进技术收集和分析数据、实现流程自动化和实时决策的制造设施。与传统工厂相比,智能工厂的效率更高、生产力更强、可持续发展能力更强。它们能以更低的成本生产出更高质量的产品,并能更快地应对需求的变化。

智能工厂是工业 4.0(第四次工业革命)概念的基本术语,也是数字化转型过程的最终目标。

传统工厂和智能工厂有什么区别?

在标准工厂中,大部分操作都是手工和纸质的。数据的收集和输入都是通过人工完成的,沟通通常缓慢而低效。因此,标准工厂很容易出现错误、延误和浪费。

另一方面,智能工厂利用传感器和其他设备从机器和流程中实时收集数据。然后利用人工智能和机器学习对这些数据进行分析,以确定趋势、模式和潜在问题。然后利用这些信息来优化运营、提高质量,并更快地做出更好的决策。

特点  标准厂房  智能工厂 
数据收集  手册  实时 
交流  速度慢、效率低  高效快捷 
报告  重复  单一真相来源 
指标  不准确  准确性 
文件  纸质  数字 
错误  高  低 
对错误的回应  延迟  即时 
停机时间  常见问题  罕见 
机械控制  有限公司  综合性 
库存管理  次优  高效 
公用事业消耗  不受控制  受控 
温室气体排放  下落不明  已入账 
为变革做好准备  低  高 
可持续性  低  高 
下表说明了标准工厂和智能工厂之间的一些主要区别。在标准工厂中,工人手动收集数据并输入系统。由于工人们需要通过口头或纸质文件相互传递信息,因此沟通速度慢、效率低。这可能会导致错误和延误。
在智能工厂中,传感器和其他设备正在实时收集来自机器和流程的数据。然后利用人工智能和机器学习对这些数据进行分析,以确定趋势、模式和潜在问题。然后利用这些信息来优化运营、提高质量,并更快地做出更好的决策。

工业自动化简介

工业自动化的引入有着悠久而丰富的历史,可以追溯到 19 世纪早期。最早的工业自动化设备是简单的机器,用于自动化重复性工作,如纺织和纺纱。随着技术的进步,人们开发出了更复杂的自动化设备,如 20 世纪 70 年代的可编程逻辑控制器 (PLC)。

PLC 使创建复杂而灵活的自动化系统成为可能,从而彻底改变了工业自动化。PLC 可用于控制各种机器和设备,并可编程执行各种任务。这种灵活性使 PLC 成为世界上应用最广泛的自动化设备。

工业自动化的引入对制造业产生了深远的影响。自动化大大提高了效率和生产率,也有助于提高制成品的质量。此外,自动化还在工程、维护和编程领域创造了新的就业机会。

如今,工业自动化已广泛应用于各行各业,包括制造业、汽车业、食品饮料业、航空航天业和医疗保健业。自动化正在帮助企业提高效率、生产力、质量、供应链管理和竞争力。

智能工厂目前使用哪些技术?

智能工厂利用各种技术来提高效率、生产力和质量。其中最常见的技术包括

物联网:物联网设备从整个工厂的机器、传感器和其他设备收集数据。这些数据可用于跟踪生产进度、识别潜在问题并做出更好的决策。

光学传感器图像
智能制造中使用的物联网设备示例中的光学传感器

人工智能(AI):人工智能用于分析来自物联网设备和其他来源的数据,以确定模式和趋势。这些信息可用于预测问题、优化生产和做出更好的决策。

机器人和自动化:机器人和自动化被用来执行重复性、危险或人类难以完成的任务。这可以让工人腾出时间从事更复杂的工作,并提高工厂的整体效率。

大数据分析:大数据分析用于处理和分析来自物联网设备和其他来源的大量数据。这些信息可用于识别人工难以发现的趋势、模式和见解。

数字双胞胎:数字双胞胎是实体工厂的虚拟代表。它们可用于模拟生产流程,并在潜在问题发生前加以识别。

快速成型制造(3D 打印):3D 打印用于创建原型和定制部件。这可以减少产品开发和制造的时间和成本。

边缘计算:边缘计算是一种分散的计算方法,它使处理能力和存储更接近数据源。这可以提高智能工厂的性能并减少延迟。

方舟边缘装置
边缘设备在云端进行数据分析方面越来越受欢迎。

云计算:云计算为存储和处理来自物联网设备和其他来源的数据提供了一个平台。它还提供了可用于分析数据和管理生产的软件应用程序。

制造软件:信息技术解决方案是现代数字化工厂的支柱。它们可以将数据从物理世界无缝传输到数字世界,跟踪进度并确保端到端的可追溯性。

配备现代制造软件的操作面板使工厂成为真正的智能工厂。

增强现实(AR):AR 用于为工人提供有关他们正在操作的机器和产品的实时信息。这可以提高效率和质量。

工厂在地方和全球层面都面临诸多挑战

当地的挑战

全球挑战

    • 设备整体效率(OEE)低

    • 过程控制不足

    • 效率低下的人机和
      机机通信

    • 资源利用效率低下

    • 不明停机时间和故障

    • 机器可用性降低

    • 数据分散,缺乏数据驱动
      问题分析

    • 车间缺乏能见度

    • 系统之间缺乏整合

    • 缺乏机器信息

    • 实施概述的战略
      欧盟在下列文件中提出的建议
      o 到 2050 年实现气候中和经济
      欧洲绿色交易
      o 需要消除消极因素
      工业对气候的影响
      采取行动减少温室气体排放
      气体排放

    • 使用户能够访问和利用数据
      基于新技术的设备和物联网
      数据法政策

    • 能源和材料成本上升

    • 员工队伍问题

您的工厂是否存在这些问题?

如果是这样,那你的工厂就不聪明了。

智能工厂是一种利用数字技术提高生产流程的效率、生产力和质量的制造设施。智能工厂利用数据和分析做出更好的决策、自动执行任务并预测问题。

上图中列出的问题都是制造企业面临的共同挑战。智能工厂技术可以帮助解决这些问题,提高工厂的整体绩效。

例如,智能工厂技术可用于:

    • 通过预测和预防机器故障,减少停机时间。

    • 通过实时识别和纠正缺陷来提高质量。

    • 提高生产进度的能见度,以便管理人员做出明智决策。

    • 自动执行人工任务,让员工腾出时间从事更复杂的工作。

    • 提高产品和材料的可追溯性,使企业能够满足客户要求和监管合规性。

如果您面临上述问题中的任何一个,那么现在就应该考虑投资智能制造实践和工厂技术。智能工厂可以帮助您提高盈利能力,并在当今的全球市场中保持竞争力。

智能工厂如何提高效率和生产力?

从传统工厂到智能工厂的转变不仅是技术上的飞跃,也是制造商、员工、供应链甚至最终消费者的潜在优势。下面我们将深入探讨智能工厂的优势:

  • 提高生产力:
  • 智能工厂可优化流程,最大限度地减少停机时间,实现日常任务自动化,从而提高生产水平。
  • 先进的机器人技术和人工智能驱动系统可全天候无疲劳运行,确保不间断的生产周期。
  • 高效利用资源:
  • 先进的分析技术可以更准确地预测材料需求,减少浪费。
  • 通过智能电网和传感器优化能源消耗,从而实现可持续运营并节约成本。

  • 提高灵活性:
  • 智能工厂可以轻松适应产品设计或产量的变化。
  • 它们可以在不同的任务之间无缝切换,使产品种类更加多样化,而无需重新配置整个设备。

  • 高质量生产:
  • 始终如一的监控和实时反馈机制确保产品符合严格的质量标准。
  • 有缺陷的产品可被快速识别和隔离,从而减少召回并提高品牌声誉。

  • 预测性维护:
  • 数据分析可以预测何时需要维护,从而减少意外停机时间,而不是等待机器发生故障。
  • 这种积极主动的方法延长了机器的使用寿命,降低了长期维护成本。

  • 节约成本:
  • 随着效率的提高和浪费的减少,从长远来看,智能工厂往往能节省大量资金。
  • 通过准时化生产和优化供应链动态,最大限度地降低库存成本。

  • 改善工人安全:
  • 自动化减少了对潜在危险任务的人工干预需求。
  • 实时监控可检测出不安全状况,并立即采取预防措施。
  • 实时决策:
  • 管理人员和利益相关者可以根据来自工厂车间的实时数据做出明智的决策。
  • 通过即时访问这些数据,可以对市场变化、供应链中断或生产问题做出更快的反应。

  • 定制功能:
  • 智能工厂可以高效处理定制订单,让企业在不影响生产速度的情况下满足客户的特定需求。
  • 这不仅提高了客户满意度,还开辟了新的细分市场。

  • 供应链优化:
  • 集成系统可深入了解供应链的每一个环节,确保及时交付原材料和成品。
  • 最大限度地减少延误和低效,使生产流程更顺畅、更可靠。

  • 环境效益:
  • 减少浪费、优化能源消耗和可持续发展实践意味着智能工厂的碳足迹更少。
  • 它们更加符合全球可持续发展目标,提升了品牌形象,履行了企业社会责任。

智能工厂如何影响人们的工作?

智能工厂对人们工作的影响是复杂和多方面的。一方面,智能工厂可能导致失业,因为目前由人类完成的一些任务可以实现自动化。另一方面,智能工厂也可以创造新的就业机会,因为设计、实施和操作智能工厂解决方案和技术需要新的技能。

总体而言,从长远来看,智能工厂对人们工作的影响可能是积极的。智能工厂可以提高制造业整个生产过程的效率和生产力,从而促进经济增长,创造就业机会。不过,在短期内,随着智能工厂技术的实施,一些工人可能会被淘汰。

以下是智能工厂影响人们工作的一些具体方式:

    • 自动化: 智能工厂正在将许多目前由人类完成的任务自动化,如装配线工作、质量控制和材料处理。这可能会导致工作岗位流失,但也能让工人腾出手来,从事更复杂、更熟练的工作。

    • 新技能: 智能工厂需要新的技能来设计、实施和运行智能工厂技术。这为工程师、数据科学家和其他技术工人创造了新的就业机会。

    • 提高技能和再培训: 许多被智能工厂技术淘汰的工人需要进行技能提升或再培训,以学习智能工厂环境下的新技能。这可能是一项挑战,但必须确保所有工人都有机会从向智能制造的过渡中受益。

在帮助工人向智能工厂经济转型方面,政府和企业都可以发挥作用。政府可以为技能提升和再培训计划提供支持。企业可以投资培训工人掌握新技能,并为被自动化淘汰的工人创造新的工作岗位。

智能工厂如何提高效率和生产力?

智能工厂可以通过多种方式提高效率和生产力:

    • 实时数据收集和分析: 智能工厂技术实时收集来自机器、传感器和其他设备的数据。这些数据可用于跟踪生产进度、识别潜在问题并做出更好的决策。例如,机器学习算法可用于在机器故障发生前进行预测,这有助于减少停机时间并提高效率。

    • 人工任务自动化: 智能工厂可以将许多目前由人工完成的任务自动化。这可以解放工人,让他们从事更复杂、更熟练的工作,从而提高生产率。例如,机器人可以用来完成流水线作业,让工人腾出手来排除故障和提高质量。

    • 提高可视性和可追溯性: 智能工厂技术可实时了解生产进度以及产品和材料的可追溯性。这有助于识别和解决瓶颈问题,减少浪费,提高质量。例如,RFID 标签可用于跟踪产品在生产过程中的移动,这有助于识别和解决延误问题。

    • 人机协作 智能工厂技术可用于在人类和机器之间创造一个更具协作性的环境。例如,可利用增强现实技术(AR)为工人提供有关机器和产品的实时信息。这可以帮助工人更高效、更准确地完成任务。

企业从工厂数字化中获得/期望获得哪些益处?

实施智能工厂有哪些潜在风险和挑战?

    • 费用 智能工厂技术的实施和维护成本可能很高。这可能会成为中小型企业的障碍。

    • 复杂性: 智能工厂是一个复杂的系统,需要精心规划和实施。其中存在出错的风险,这可能会带来高昂的成本和破坏性影响。

    • 安全: 智能工厂与互联网相连,因此很容易受到网络攻击。必须采取强有力的安全措施来保护智能工厂系统和数据。

    • 变革管理: 实施智能工厂可能需要对现有流程和工作流程进行重大调整。重要的是要谨慎管理这种变化,以确保员工接受并顺利过渡。

    • 技能差距: 拥有设计、实施和操作智能工厂技术的技能和知识的熟练工人短缺。这导致很难找到合适的人才来实施智能工厂。

工厂互联互通的实施和延续所面临的问题

描述智能工厂实施过程中的问题的饼图
饼状图显示了制造商在实施和维护工厂互联互通方面的顾虑。饼图分为四块,每块代表不同的关注点。最大的一块是 "安全",代表了 45% 的担忧。第二大块代表 30% 的问题,是 "成本"。代表 20% 关注点的第三大关注点是 "复杂性"。占 5% 的最小部分是 "其他"。

衡量智能工厂的成功与投资回报率

定义关键绩效指标 (KPI),以衡量智能工厂实施的影响

在智能工厂实施和现代 IT 系统集成领域,测量
成功率和投资回报率(ROI)在决定以下方面的有效性和重要性方面起着举足轻重的作用
这些举措的价值。定义关键绩效指标(KPI)可为组织提供
用切实可行的指标来评估其智能工厂工作的影响。以下是一些例子
这方面的关键绩效指标包括生产量、机器停机时间、质量指标和能耗。
消耗。通过监控生产量,企业可以评估生产效率和生产成本。
产品的生产速度,确保资源的最佳利用,以及
最大限度地减少瓶颈。跟踪机器停机时间有助于识别以下机会
优化维护,减少代价高昂的生产中断。质量指标能够
组织衡量产品缺陷、返工和客户满意度,从而确保
提供高质量的产品。最后,监测能源消耗有助于识别
节能机会,从而降低成本,实现环境的可持续发展。通过
通过定义和分析这些关键绩效指标,企业可以获得有关成功和投资回报率的宝贵见解。
智能工厂的实施,推动持续改进和增长。

值得注意的是,用于衡量成功率和投资回报率的具体关键绩效指标和衡量标准
智能工厂的实施会因每个工厂的独特性而有所不同。
工厂和所采用的特定 IT 系统。行业、产品类型等因素、
生产流程和客户要求在决定相关的
针对特定情况的关键绩效指标。例如,一家专注于精益生产的工厂可能会优先考虑
指标,如缩短交货时间、提高库存周转率和减少浪费。另一方面
注重客户响应能力的工厂可能会优先考虑与以下方面相关的关键绩效指标
准时交货、订单执行准确性和客户满意度。通过定制
根据工厂、组织的具体目标和要求选择关键绩效指标
可确保对其智能工厂的影响和成功进行全面评估
执行。

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总之

智能工厂代表着传统制造设备在技术和数字化方面的发展。通过利用人工智能、物联网、数据分析和自动化等先进技术,智能工厂可带来一系列好处:

    • 提高生产力:这些工厂通过人工智能驱动的系统和机器人技术优化运营,可全天候运行,最大限度地减少人为因素造成的停机时间。

    • 高效利用资源和能源:预测分析减少浪费,传感器优化能源消耗,从而实现可持续发展并节约成本。

    • 灵活性和定制化:智能工厂能够迅速适应设计变更或不同的产量,并能高效处理定制订单,使企业能够在不影响生产速度的情况下满足特定客户的需求。

    • 质量和预测性维护:持续监控可确保高质量生产,快速识别缺陷。预测性维护可减少机器的意外停机时间,从而延长机器的使用寿命并节约成本。

    • 提高安全性和实时决策:自动化和实时监控提高了工人的安全,并有助于即时做出以数据为导向的决策。

    • 供应链优化与环境效益:集成系统简化了整个供应链,减少了对环境的影响,符合全球可持续发展目标。

然而,转型也带来了挑战,例如自动化可能导致的工作岗位流失。虽然某些岗位可能会被淘汰,但数据科学家和工程师等技术工人的新机会将会出现。智能工厂的实施需要大量投资,企业面临着网络安全威胁、集成问题以及员工技能提升需求等潜在风险。然而,通过跟踪关键绩效指标,企业可以衡量和优化数字化转型计划的投资回报。

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