工業制造業有眾所周知的好處，隨著時間的推移，作為獨立的功能改進而被采用，例如生產率優化和增加收集的數據以改善運營洞察力。但是，隨著制造業采取更全面的觀點，將信息技術（IT）基礎設施與運營技術（OT）集成以創建智能工廠，制造商可以實現這種“工業物聯網”（IIoT）的全部好處，推動其行業向前發展。

IIoT可以通過多種方式實現智能工廠（還有一些挑戰）。然而，在探索這些之前，值得回顧一下智能工廠與傳統工廠的區別特征。

智能工廠特點

智能工廠最簡單的區別是數字信息和物理資產的融合，從而擴展了制造能力。這些網絡物理系統（CPS）將額外的傳感器和自動控制集成到制造過程中，從而產生三個主要特征：資產連接性，性能/趨勢可見性和操作員自主性。

集成的數字和物理工具將操作員與設備連接起來。這種連接為他們提供了一個實時的，虛擬化的設備狀態在監視器的圖片。通過豐富對流程在操作期間如何運行的洞察，操作員可以更近距離地監控流程，同時花費更少的活動時間觀看機器運行，提高自主性。

智能工廠的另一個特點是數據收集和必要的分析，工程師需要解碼過程操作。此外，必須有現場或基于云的服務器來處理和容納更大量的數據，這是傳統基礎設施所不需要的。

智能工廠的優勢

IIoT由于其諸多優勢，正在推動工業制造業85%的采用率。第一層是制造商從使用人工智能和機器學習作為其流程的一部分中實現的歷史收益：

改進的庫存控制-記錄對生產流程的洞察，實現了降低庫存（歷史上的高優先級關鍵性能指標（KPI））和提高彈性/組件可用性（準時制（JIT）生產的已知缺點）的雙重好處。分析可以優化平衡，同時降低供應風險。這一改進降低了訂單管理和材料處理成本。

通過更高的整體設備效率（OEE）降低生產成本這種方法還優化了資產，以提高生產和能源效率。

提高質量和降低廢品率—在生產過程中收集大量數據，使操作員能夠深入了解設備的生命周期。該視圖使他們能夠發現刀具磨損趨勢并預測下一個（可能的）故障點。此外，預測性維護降低了維修成本和停機時間，這在考慮運行率和通過精益計劃減少流程浪費時具有顯著優勢。

有了這三個明顯的改進，IIoT通過促進去中心化進一步實現了智能工廠。通過最近的全球供應鏈中斷，企業轉向更加垂直整合的模式，以減少供應商資格認證時間，并獲得對質量和組件交付的控制。隨著越來越多的公司在供應鏈中實施IIoT工具，將供應商的資產連接到共享網絡可以使智能工廠受益，而無需垂直整合。

此外，添加此功能可以提高供應商與其他公司合作的能力，使新合作伙伴能夠深入了解流程能力，而無需進行耗時的質量審核或流程審查。在整個制造過程中增加IIoT也有助于創建行業標準，以確保公司的新合作伙伴已經正確采用了新功能。

IIoT還幫助企業創建新的業務流，例如改進的定制產品和產品或制造即服務。增加數據收集和分析將通過在整個制造過程中持續改進來提供質量，無論應用如何。

最后，將IT與OT集成，通過利用虛擬仿真在切割物理部件之前加快迭代更改，簡化了產品開發或流程改進/故障排除計劃。

智能工廠的挑戰

盡管IIoT智能工廠具有眾多優勢，但企業仍面臨一些必須克服的挑戰。

首先是增加數據收集和數字處理工具的初始費用。然而，如前所述，這些改進可以降低制造和供應鏈其他方面的成本，因此業務論證應考慮投資的總體影響，包括數據收集/處理工具模塊化以及減少庫存和停機時間。

另一個挑戰是將新技術與傳統基礎設施集成。雖然構建新的集成架構通常是一個更簡單的過程，但它可能并不實用。使用IIoT工具改造工廠應該考慮連接性、網絡彈性和網絡安全等不可協商的因素，所有這些因素都變得更加重要，因為它們對互聯工廠的依賴程度越來越高。

最后，重要的是增加或收縮技能組合，以適當地實施技術，包括預測網絡使用量的增加和數據處理能力。

結論

雖然企業在實施行業顛覆性轉變時必須始終克服挑戰，但工業制造業正在通過幾乎普遍采用IIoT向工業4.0沖刺。因此，制造商可以通過改進的連接性、可見性和自主性來實現優化的庫存、降低的運營成本和更高的質量。此外，IIoT提供了向標準化、分散化、互聯供應鏈邁進的機會。沿著更快的產品和工藝開發改進，這種最終狀態為工業制造創造了一個令人興奮的拐點。

審核編輯 黃宇