來源：信息化協同創新專委會
導 讀
智能工廠是一個柔性系統，能夠自行優化整個網絡的表現，自行適應并實時或近實時學習新的環境條件，并自動運行整個生產流程。智能工廠代表了從傳統自動化向完全互聯和柔性系統的飛躍。
01
制造系統的新前沿
制造流程的互聯互通已非新鮮事物。然而，第四次工業革命(工業4.0) 的興起以及數字世界和物理世界的融合，包括信息技術和運營技術--正使供應鏈轉型日益成為可能。從線性序列式的供應鏈運營模式轉變為互聯互通的開放式供應鏈體系(又被稱為“數字化供應網絡”)，能夠為企業的未來競爭奠定基礎。但是，要充分實現數字化供應網絡的轉型，制造企業需具備多方面的能力-推動企業運作的眾多運營系統間橫向整合的能力，互聯制造系統間垂直整合的能力;以及整個價值鏈端到端、全面整合的能力。
本文中，我們探討了如何融合這些能力實現生產行為。此等融合俗稱為“智能工廠”，意味著在工廠內和整個供應網絡中推動更大的價值。
智能工廠代表了從傳統自動化向完全互聯和柔性系統的“飛躍。這個系統能夠從互聯的運營和生產系統中源源不斷地獲取數據，從而了解并適應新的需求。真正的智能工廠能夠整合全系統內的物理資產、運營資產和人力資本，推動制造、維護、庫存跟蹤、通過數字孿生實現運營數字化以及整個制造網絡中其他類型的活動。其產生的結果可能是系統效率更高也更為敏捷，生產停工時間更少，對工廠或整個網絡中的變化進行預測和調整適應的能力更強，從而進一步提升市場競爭力。
許多制造企業已開始在多個領域采用智能工廠的流程方式，如利用實時生產和庫存數據進行先進計劃與排產，或利用虛擬現實技術進行設備維護等。但是，真正的智能工廠是更為整體性的實踐，不僅僅轉變工廠車間，更影響整個企業和更大范圍內的生態系統。智能工廠是整個數字化供應網絡不可分割的一部分，能夠為制造企業帶來多重效益,使之更為有效地適應不斷變化的市場環境。
采用并實施智能工廠解決方案看起來十分復雜，甚至難以實現。然而，在技術領域迅猛發展和未來趨勢快速演變的環境下，制造企業要想保持市場競爭力或顛覆市場競爭格局，向更具彈性、適應性更強的生產系統轉變幾乎勢在必行。制造企業須從大處著眼，充分考慮各種可能，從小處著手進行流程方式的可控調整，并迅速推廣擴大運營，逐步達成智能工廠的建設愿景，實現效益提升。本文中，我們對智能工廠的概念進行了定義和描述:
●什么是智能工廠,其主要特征，以及推動其興起的相關趨勢
●構成智能工廠的組成部分和技術，以及其如何融入數字化供應網絡
●智能工廠如何推動價值創造，并實現其他效益
●企業著手建立并向真正的整體智能工廠轉型的方式
數字化供應網絡簡介
在德勤《數字化供應網絡的崛起》“文章中，我們介紹了傳統供應鏈的線性本質，其中依次分布著設計、計劃、采購、生產和交付等流程。但是，如今許多供應鏈正從這種刻板的序列結構轉變成動態互聯的系統一數字化供應網絡， 該系統更易于整合生態系統中的合作伙伴，亦會隨時間推移不斷優化。
數字化供應網絡能夠整合來自眾多不同源頭和地點的信息，推動生產和配送的實際運作。
圖1可以看到新數字化供應網絡模型的互聯網格線，數字化是其核心。該網絡中，每個節點至其他各點都具有潛在的互動連線，能夠促進各領域之間產生以前并不存在的更大程度上的互聯互通。在這個模型里，通訊是多向的，在傳統供應鏈中并未建立的連接之間創造了互聯。
02
智能工廠的定義
一直以來，自動化在某種程度上始終是工廠的一部分，甚至高水平的自動化也非新生事物。然而，“自動化”一詞通常表示單一且獨立的任務或流程的執行。過去，機器自行“決策”的情況往往是以自動化為基礎的線性行為，如基于一套預定的規則打開閥門或開啟或關閉水泵。通過人工智能的應用，以及成熟度不斷深化的信息物理系統將實體機器與業務流程相結合，自動化日益覆蓋了通常由人類進行的復雜優化決策。最后， 也許也是最為關鍵的，“智能工廠 ”一詞，亦表示通過互聯互通的信息技術/運營技術格局，實現工廠車間決策及洞察與供應鏈以及整個企業其他部分的融合。這將從根本上改變生產流程，大大增強與供應商和客戶之間的關系。
通過這個描述，我們可清楚地了解智能工廠并不僅僅是簡單的自動化。智能工廠是一個柔性系統,能夠自行優化整個網絡的表現，自行適應并實時或近實時學習新的環境條件，并自動運行整個生產流程。智能工廠能夠在工廠車間內自動運作，同時與具有類似生產系統的全球網絡甚至整個數字化供應網絡互聯。
需要注意的是，鑒于技術的快速發展趨勢，本文對智能工廠的定義和描述不應視為其“**形態”，相反，其代表的是長期進行的演變，是打造并維持一個柔性學習系統的不斷發展的歷程，而非過去工廠所進行的一次性現代化方式。
智能工廠真正強大之處，在于其根據企業不斷變化的需要發展和成長的能力。無論這些需要是客戶需求的轉變、進入新市場的擴張、新產品或服務的開發，還是預測性更強響應度更高的運行和維護方法、新流程或技術的引入，或是生產流程的準實時變化。由于具備更為強大的計算和分析能力，并擁有更為廣泛的智能互聯資產生態系統，智能工廠能使企業以過去相對困難甚至不可能的方式適應變化。
智能工廠是一個柔性系統,能夠自行優化整個網絡的表現，自行適應并實時或近實時學習新的環境條件,并自動運行整個生產流程。
面對企業或生態系統范圍內的萬千變化，許多制造企業疲于應對，運營狀況面臨巨大的壓力。智能工廠解決方案能夠提供多種方式，助其成功應對部分問題。實時調整并學習數據的能力使得智能工廠擁有更高的響應度，更具前瞻性和預測性，并助企業免受運營停工及其他生產難題的困擾。
某**電子公司采用了一套全自動化的生產系統、三維掃描儀、物聯網技術以及一體化機器控制,作為其在生產空調的過程中實施智能工廠解決方案的舉措之一。這個自動化的益處包括客戶交付時間縮短，整體成本下降，以及產能提升25%，殘次品減少50%。
圖2描述了智能工廠及其部分主要特征:互聯、優化、透明、前瞻和敏捷。這些特征均有助于進行明智的決策，并協助企業改進生產流程。
值得注意的是，世界上沒有兩個一模一樣的智能工廠，制造企業可依據其特定需求，重點發展智能工廠的不同領域和特征。
互聯或許是智能工廠最重要的特征，同時也是其最大的價值所在。智能工廠須確?；玖鞒膛c物料的互聯互通，以生成實時決策所需的各項數據。在真正意義的智能工廠中，傳感器遍布各項資產，因此系統可不斷從新興與傳統渠道抓取數據集，確保數據持續更新，并反映當前情況。通過整合來自運營系統、業務系統、以及供應商和客戶的數據，可全面掌控供應鏈上下游流程，從而提高供應網絡的整體效率。
經過優化的智能工廠可實現高度可靠的運轉，最大程度上降低人工干預。智能工廠具備自動化工作流程，可同步了解資產狀況，同時優化了追蹤系統與進度計劃，能源消耗亦更加合理，可有效提高產量、運行時間以及質量，并降低成本、避免浪費。
智能工廠獲取的數據公開透明:通過實時數據可視化，將從流程與成品或半成品獲取的數據進行處理，并轉變為切實可行的洞見，從而協助人工以及自動化決策流程。透明化網絡還將進一步擴大對設備情況的認識，并通過基于角色的觀點、實時警告與通知以及實時追蹤與監控等手段，確保企業決策更加精準。
在一個前瞻型體系中，員工與系統可預見即將出現的問題或挑戰，并提前予以應對，而非靜待問題發生再作響應。這一特征包括識別異常情況，儲備并補充庫存，發現并提前解決質量問題，以及監控安全與維修問題。智能工廠能夠基于歷史與實時數據，預測未來成果，從而提高正常運行時間、產量與質量，同時預防安全問題。在智能工廠中，制造企業可通過創建數字孿生等流程，實現數字化運營，在自動化與整合的基礎上，進一步培養預測能力。
智能工廠具備敏捷的靈活性，可快速適應進度以及產品變更，并將其影響降至最低。先進的智能工廠還可根據正在生產的產品以及進度變更，自動配置設備與物料流程，進而實時掌控這些變更所造成的影響。此外，靈活性還促使智能工廠在進度與產品發生變更時，最大程度上降低調整幅度，從而提高運行時間與產量，并確保靈活的進度安排。
由于具備上述特征，制造企業可更加全面清晰地了解其資產與系統，有效應對傳統工廠所面臨的挑戰，最終提高生產率，更加靈活地響應不斷變化的供應商及客戶情況。
例如，一家服飾鞋品公司分別在歐洲與北美設立了全新智能工廠，以求解決制造企業經常面臨的一些挑戰，包括全球離散化生產以及日益變化的客戶需求。傳統工廠和供應鏈往往面臨流行變化趨勢所帶來的諸多挑戰。新型智能工廠通常設于客戶所在地附近，因此可更快響應新興趨勢，并迅速為消費者提供鞋品一預計不到一周，相較之下，傳統工廠則需兩至三個月。兩家智能工廠均運用了各種數字化與物理技術，包括數字孿生、數字設計、增材制造設備以及自動化機器人等。公司打算汲取最初兩家智能工廠的經驗，將這種模式推廣至亞洲等其他地區的更多基地。
自動化與控制發展至今，已達數十年之久。然而，直到最近，智能工廠才獲得關注，并成為制造企業切實追求的目標。以下五大主導趨勢加快了智能工廠的發展:
●突飛猛進的技術能力
●日益復雜的供應鏈與全球離散化生產及需求
●與日俱增的競爭壓力
●基于信息技術與運營技術整合的組織結構調整
●愈演愈烈的人才挑戰
突飛猛進的技術能力
不久之前，鑒于有限的數字技術能力，以及高昂的計算、存儲與帶寬成本，智能工廠的前景仍充滿著不確定性。不過，近年來，由于上述難題迅速得以化解，在廣泛網絡中實現低成本高回報逐漸成為可能。
此外，技術能力本身變得日益復雜:隨著人工智能、認知計算以及機器學習的發展，系統已能夠解讀、調整或學習互聯設備所收集的數據。具備了這種發展和適應的能力，并結合強大的數據處理與存儲性能，制造企業不僅可實現任務自動化，更能處理高度復雜的互聯流程。
日益復雜的供應鏈與全球離散化生產及需求
隨著制造業的全球化進程加速提升，生產日益離散化，生產過程往往涉及不同地區多個設備及供應商。與此同時，區域、本地以及個體的個性化需求漸增，加之不斷變化的需求與日益稀缺的資源，供應鏈變得越加復雜。鑒于上述變化，許多制造企業開始重視提升自身的敏捷、互聯與前瞻能力，以有效應對不斷變化的優先事項。
與日俱增的競爭壓力
智能數字化技術的興起催生了全新競爭者，他們可利用數字化與更低的門檻成本，在其從未涉足的全 新市場與行業占據一席之地，而無須面對困擾既定競爭者的資產損耗以及對人力的依賴。
基于信息技術與運營技術整合的組織結構調整
工廠自動化決策通常圍繞業務單元或廠房層面展開，因此需將整個制造網絡的不同技術與能力加以整合。隨著互聯企業日益突破工廠內部而延伸至外部網絡，對這些差異的認識也進一步加深。在信息技術與運營技術日益融合的背景下，企業得以將之前廠房層面的決策擴大至業務單元或企業層面。這有助于發現效率低下的環節，或某個廠房的變化使其他設備的情況變得復雜。與此同時，這也促使智能工廠的概念更為現實，而不再是一個抽象的目標。
雖然工廠內部互聯互通的理念并不新鮮，但許多制造企業卻長期裹足不前，不知道如何處理所收集的數據一換言之， 他們不知道如何從信息中提取洞見并付諸實施。工業4.0推進了數字與物理技術的互聯互通，為這一挑戰提供了解決方案:企業不僅要培養數據收集能力，還須具備分析能力，進而在現實世界中付諸實施。
愈演愈烈的人才挑戰
如今，勞動力結構加速老化，就業競爭愈加激烈，喜愛或熟諳制造業的年輕勞動力日益匱乏，這些人才方面的挑戰意味著傳統制造企業越來越難以招募技術或非技術人才，以維持其有效運轉。德勤估測，未來十年，美國制造業將面臨近200萬的勞動力缺口。許多企業紛紛投資智能工廠，以緩解未來可能普遍存在的勞動力短缺所帶來的相關風險。然而，此舉可能對人才結構產生新的影響，因為自動化資產往往需要專業技術人才進行操作和維護；制造設備選址時也應考慮這些因素。
03
智能工廠的益處
智能工廠建設與擴張決策應與企業的具體需求相契合。企業建設或擴張智能工廠的原因往往千差萬別，無法一概而論。
然而，通過建設智能工廠，企業可大致解決資產效率、質量、成本、安全以及可持續性等廣泛問題。這些問題的解決將帶來諸多益處，最終加快市場響應速度，擴大市場份額，提高利潤率與產品質量，并穩定人才隊伍。且不考慮商業動因，智能工廠建設能否得到采納并持續吸引投資，取決于能否證明智能工廠投資將如何創造價值。
提高資產效率
智能工廠時刻生成海量數據，通過不斷分析,揭示亟待修正與優化的資產績效問題。誠然，自我修正是智能工廠與傳統自動化的區別所在，將進一步提升整體資產效率，同時也是智能工廠最大的優勢之一。資產效率的提升將縮短停工期、優化產能并減少調整時間，還將帶來其他潛在益處。
提升質量
智能工廠具備自我優化的特征，可快速預測并識別質量缺陷趨勢，并有助于發現造成質量問題的各種人為、機器或環境因素。這將降低報廢率并縮短交付期，提升供應率與產量。通過進一步優化質量流程，可打造更加優質的產品，減少缺陷與產品召回。
降低成本
經優化后的流程通常成本更低，可進一步預測庫存要求，促成有效的招聘與人才決策，并減少流程與操作上的變動。更加優質的流程還有助于全面了解供應網絡，迅速及時地響應采購需求，從而進一步降低成本。流程進一步優化后，產品質量亦將提升，同時可降低保修和維修成本。
保障安全與可持續發展
智能工廠還為員工福祉及環境可持續性帶來實質性益處。由于智能工廠可提升操作效率，因此相較于傳統的制造流程，更能降低對環境的影響，促進整體環境的可持續發展。流程自動化程度的進一步提升，將降低人為錯誤的可能性，包括減少行業事故造成的工傷。智能工廠基本能夠自行運轉，將有望取代人力完成部分重復乏味的工作。不過，在智能工廠中，工人將更大程度上承擔判斷與現場決策的職責，這將提升工人的工作滿意度，并降低人員流失率。
智能工廠對制造流程的影響
制造企業可通過各種方法在工廠內外打造智能工廠，并調整配置，以順應不斷變化或全新涌現的優先事項。事實上，敏捷性是智能工廠最重要的特征之一，制造商可根據其特定需求，選擇多種數字化及物理技術。
不同企業將在不同程度上受到智能工廠對其制造流程的影響。德勤已發現部分先進技術能夠促進物理世界與數字世界間的信息流動與傳遞。這些技術推動了數字化供應網絡甚至智能工廠的發展一為生產流程的數字化創造新的契機。表1列示了智能工廠的核心制造流程，以及各種數字與物理技術所帶來的數字化機遇。
值得注意的是，上述數字化應用并不是互相排斥的。企業可以(也很可能會)針對各生產流程的多個領域采用數字化技術。企業也可根據實際需要，分階段采用和停用數字化技術，凸顯了數字化工廠靈活、可重構的特性。
制造企業須了解如何在競爭中脫穎而出，實現數字化和智能工廠投資的有效結合。例如，部分制造企業可能計劃在速度、質量和成本方面爭取競爭優勢，在智能工廠投資方面著眼于以更快的速度向市場推出全新產品(以及實施產品改造)，提升質量，降低單位成本。而其他一些制造企業則可能側重于“最小生產批量”產品的定制和完成模式，通過投資其他技術實現上述目標。
04
建設智能工廠需考慮的要素
智能工廠沒有唯一結構。同樣，成功打造智能工廠也沒有唯一途徑。由于生產線布局、產品、自動化設備等方面的差異性，每家智能工廠看起來都可能不盡相同。然而，雖然各項設施本身可能存在差異，但促成一家智能工廠獲得成功的必要元素卻大致相同，而且每個都很重要，包括數據、技術、流程、人員和安全。制造企業可根據所設定的目標確定重點投資領域。
數據與算法
數據是智能工廠的命脈?；谙到y性分析，數據將有助于推動各流程順利開展，檢測運營失誤，提供用戶反饋。當規模和范圍均達到一定水平時，數據便可用于預測運營和資產利用效率低下的問題，以及采購量和需求量的變動。
智能工廠內部數據可以多種形式存在，且用途廣泛，例如與環境狀況相關的離散信息，包括濕度、溫度或污染物。數據的收集和處理方式，以及基于數據采取相應行動才是數據發揮價值的關鍵所在。要實現智能工廠的有效運作，制造企業應當采用適當的方式持續創建和收集數據流，管理和儲存產生的大量信息，并通過多種可能比較復雜的方式分析數據，且基于數據采取相應行動。
要建立更加成熟的智能工廠，所收集的數據集可能會隨著時間的推移涉及越來越多的流程。例如，如果要對某一次實踐結果加以利用，就需要收集和分析一組數據集。而如果要對更多的實踐結果加以利用或從某一次實踐操作上升至整個行業，就需要收集和分析更多不同的數據集和數據類型(結構化相對非結構化) , 還需考慮數據分析和存儲，以及數據管理能力。
數據也可能代表數字孿生，這是高度成熟的智能工廠結構具備的特征。數字孿生通過數字化形式，以較高的水平呈現某對象或流程過去及當前的行為。數字孿生需針對生產、環境和產品情況持續開展實際的數據測量?；趶姶蟮奶幚砟芰?，數字孿生可從產品或系統情況中獲取重要信息，反映現實世界中設計與流程的變化。
技術
智能工廠的有效運作，有賴于各類資產的相互關聯和中央控制系統的集中控制。工廠資產即工廠設備，如原料處理系統、工具、泵、閥門等。制造執行系統或數字化供應網絡堆棧均屬中央控制系統。數字化供應網絡堆棧是一個多層次集成樞紐，是全面獲取智能工廠和廣泛的數字化供應網絡數據的唯一入口。該系統通過收集和綜合信息，為決策制定提供支持。但各企業也需考慮其他技術，包括交易和企業資源規劃系統、物聯網以及分析平臺，同時也應當考慮邊緣加工和云存儲等需求。
這就需要企業運用工業4.0時代所特有的各類數字化和物理技術一包括分析技術、 增材制造、機器人技術、高性能計算、人工智能、認知技術、高級材料以及增強現實一將不同資產和設備關聯起來，對數據加以處理，實現經營活動的數字化。
流程與管理
智能工廠最重要的特征之一是其自優化、自適應以及生產過程自動化的能力。該特征能夠從根本上改變傳統流程和管理模式。自主系統能夠在沒有人工參與的情況下制定并實施許多決策，并在諸多情況下將制定決策的責任從人工轉移到了機器，或者說僅由少數人制定決策。此外，智能工廠的互聯范圍也將有可能擴展到工廠以外，工廠與供應商、客戶以及其他工廠的關聯度將進一步增強。
該等類型的協作也可能會引發新的流程和管理模式問題。隨著對工廠更加深入和全面的了解，以及生產和供應網絡的擴大，制造企業也可能面臨各種不同的新問題。企業可能需要考慮和重新設計決策制定流程，以適應新的轉變。
人員
智能工廠并不一定都會成為“黑燈工廠”， 人員仍將是工廠運營的關鍵。但智能工廠可能會在運營以及信息技術/運營技術組織架構方面發生重大變化，導致人員職位出現變動，從而適應新的流程和功能。
正如前文所說，一些職位由于可能被機器人(物理和邏輯)、流程自動化以及人工智能取代，因此已沒有存在的必要。而其他一些職位的功能可能會因虛擬/增強現實以及數據可視化等新技術的加持而得以增強。人員和流程管理變革離不開靈活、適當的變革管理方案。
組織變革管理將對采用智能工廠解決方案發揮重要作用。員工能夠保持積極的工作狀態，相信自己能夠通過所在職位創造更大價值;工廠能夠采取創新的招聘方式，并且重視跨部門職位，這都是打造成功智能工廠的必備條件。
網絡安全
互聯互通是智能工廠的本質特征。因此，相比傳統的生產設施，智能工廠面臨更大的網絡安全風險。智能工廠應將網絡風險納入整體架構設計考慮范圍內。在一個全面互聯的環境中，由于連接點眾多，網絡攻擊的影響范圍將會擴大，預防難度也會增加。通常只有在智能工廠規模擴大，互聯范圍擴展到工廠以外，覆蓋到供應商、客戶以及其他工廠之時，網絡安全風險才會增加。制造企業從一開始就應該將網絡安全視為智能工廠戰略的首要考慮因素之一。
05
著手建設智能工廠
踏出最初的第一步可能會很艱難。智能工廠幾乎可以采用任何結構，因此打造智能工廠也會有許多不同的途徑。企業可根據自身情況以及所面臨的挑戰或機遇制定和實施計劃。制造企業在著手打造智能工廠時可參考以下步驟:
大處著眼、小處著手、迅速推廣
智能工廠投資往往始于對特定機遇的關注。一旦確定機遇，便可實施數字化，制定發展戰略，并據此采取行動，進而創造新的價值。但智能工廠的建立和規模的擴大都如智能工廠本身的概念一樣靈活。制造企業可在其網絡的任一層次開始建造真正的智能工廠，價值創造可以從單個資產開始，并逐步擴展，同時采用靈活的方法產生更大的價值。
事實上，從小處著手，在可控環境下檢測理念，并推廣所獲得的經驗，可達到更加理想的效果。一旦實踐成功，便可將解決方案推廣到其他資產、生產線和工廠，從而有機會創造巨大價值(圖3)。
立足工廠的實際需求
企業的生產策略和環境決定該企業需要解決哪些具體問題，以及從智能工廠方案中釋放價值的方式。根據不同的情景和狀況調整方法，有助于確保所建立的智能工廠符合制造企業的需求。
不可局限于技術層面
要建設智能工廠，僅實現資產之間的互聯還不夠。制造企業還需開發存儲、管理、分析數據以及根據數據采取行動的方法。此外，企業還需合適的人才推動智能工廠建設，同時也需確立適當的流程。智能工廠建設需要獲得解決方案設計、技術以及變革管理層面的轉型支持。
跳出思維局限
正如上文所說，智能工廠解決方案是一套整體方案，結合了工廠內部和整個數字化供應鏈的相關要素。因此，為了達成最佳效果，開展智能工廠建設的企業應當從一開始就將各方供應鏈合作伙伴和客戶納入考慮范圍。在某一節點或針對某一利益相關方采取的行動可能會影響到其他節點或利益相關方。
從較高層面來看，智能工廠具有動態特性，因此建設智能智能工廠還遠未達到“**形態”,而是一個不斷演變的解決方案一個不斷挖掘靈活性、互聯性和透明度等眾多特性的解決方案。
工廠需要一直保持創造性思維:構想智能工廠解決方案中貌似合理的無數結構的可能性。通過投建智能工廠，制造企業可以在一個更加復雜和快速變化的生態體系中脫穎而出，并實現效率效能的提升。
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