到2022年，全球物聯(lián)網(wǎng)（IoT）支出將達到1萬億美元，幾乎是2021年市場規(guī)模的兩倍。然而，令人驚訝的是，連接技術的普及并不是技術發(fā)展所致，甚至也不是基于Web的服務所推動。HFS Research發(fā)現(xiàn)，在受訪企業(yè)中，工業(yè)制造占據(jù)了極高采用率（85%）。

工業(yè)制造的益處家喻戶曉，逐漸作為獨立的功能改進被采用，例如生產(chǎn)率優(yōu)化和增加收集的數(shù)據(jù)以改善運營洞察力。但隨著制造業(yè)以更全面的視角將信息技術（IT）基礎設施與運營技術（OT）相結合打造出智能工廠，制造商就可以充分利用這種“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)”（IIoT）推動其行業(yè)向前發(fā)展所帶來的益處。

IIoT可以通過多種方式實現(xiàn)智能工廠（當然還需要克服一些挑戰(zhàn)）。但是，在探索這些方式之前，有必要回顧一下智能工廠區(qū)別于傳統(tǒng)工廠的一些特征。

智能工廠特征

智能工廠與傳統(tǒng)工廠非常簡單的區(qū)別是它融合了數(shù)字信息和物理資產(chǎn)，從而擴展了制造能力。這些信息物理系統(tǒng)（CPS）將更多的傳感器和自動化控制融合到制造過程中，表現(xiàn)出三個主要特征：資產(chǎn)連接性、性能/趨勢可見性和操作員自主權。

集成的數(shù)字和物理工具將操作員與設備連接在了一起，讓操作員可以通過監(jiān)控器，獲得設備狀態(tài)的實時虛擬圖像。通過更好地掌控流程運轉情況，操作員可以更密切地監(jiān)控流程，同時花更少的時間觀察機器的運轉，提高自動化水平。

智能工廠的另一個特征是為了掌控流程運轉情況，工程師需要完成數(shù)據(jù)收集和必要的分析。此外，必須有本地或云端服務器來處理和存儲大量數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)基礎設施不需要。

智能工廠的優(yōu)勢

憑借眾多優(yōu)勢，IIoT讓連接技術在工業(yè)制造中達到了85%的采用率。第一層是制造商通過在其流程中采用AI和機器學習而獲得的歷史收益：

更先進的庫存控制– 記錄生產(chǎn)流程的相關信息可以實現(xiàn)兩大優(yōu)勢：降低庫存（高優(yōu)先級關鍵績效指標）和提高生產(chǎn)彈性/零部件可用性（即時（JIT）生產(chǎn)的一個已知缺點）。數(shù)據(jù)分析可以優(yōu)化兩者的平衡，同時降低供應風險。這種進步降低了訂單管理和物料處理成本。

通過提高整體設備效率（OEE）降低生產(chǎn)成本– 智能工廠利用收集的數(shù)據(jù)和AI調(diào)整生產(chǎn)流程，從而極大限度延長正常運營時間、識別相關模式并預測需求變化。這種方法還可以優(yōu)化資產(chǎn)以提高生產(chǎn)和能源效率。

提高產(chǎn)品質(zhì)量并減少報廢– 在生產(chǎn)過程中收集大量數(shù)據(jù)使操作員能夠深入了解設備的工作狀況。從而讓他們能夠發(fā)現(xiàn)機床磨損的趨勢并預測下一個（可能的）故障點。此外，預測性維護可減少維修成本和執(zhí)行維修所需的停機時間，這在考慮設備運轉率和通過精益計劃減少流程浪費時具有顯著優(yōu)勢。

借助這三點明顯的進步，IIoT通過促進去中心化進一步使智能工廠成為可能。由于近期的全球供應鏈中斷，企業(yè)轉向更垂直整合的模式，縮短供應商資格認證時間并獲得對產(chǎn)品質(zhì)量和組件交付的控制。隨著越來越多的公司在供應鏈下游部署IIoT工具，將供應商的資產(chǎn)連接到共享網(wǎng)絡可以使沒有垂直整合的智能工廠受益。

此外，增加此功能可以提高供應商與其他公司合作的能力，讓新合作伙伴無需進行耗時的質(zhì)量審核或流程審查即可了解流程功能本身。在整個制造過程中增加IIoT也有助于建立行業(yè)標準，向公司保證新合作伙伴已正確采用新功能。

IIoT還可以幫助公司開辟新的業(yè)務流，例如改進的定制服務和產(chǎn)品—或制造即服務。無論應用如何，增加的數(shù)據(jù)收集和分析都將通過持續(xù)改進整個制造過程來提高質(zhì)量。

而后，將IT與OT整合可以通過利用虛擬模擬在切割物理部件之前加快迭代更改，從而簡化產(chǎn)品開發(fā)或流程改進/故障排除計劃。

智能工廠面臨的挑戰(zhàn)

盡管支持IIoT的智能工廠具有眾多優(yōu)勢，但企業(yè)仍面臨一些必須克服的挑戰(zhàn)。

首先是增加數(shù)據(jù)收集和數(shù)字處理工具的初始成本。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(yè)務案例應考慮投資的總體影響，包括模塊化數(shù)據(jù)收集/處理工具以及減少的庫存和停機時間。

另一個挑戰(zhàn)是將新技術與傳統(tǒng)基礎設施相結合。新建一套集成架構通常會更簡單，但可能不切實際。使用IIoT工具改造工廠應考慮不可協(xié)商的因素，例如連接性、網(wǎng)絡彈性和網(wǎng)絡安全。隨著對互聯(lián)工廠的依賴程度增加，所有這些都變得更加重要。

重要的是增加或縮減技能組合以正確實施各項技術，包括預測網(wǎng)絡使用量的增加和數(shù)據(jù)處理能力。

結語

雖然企業(yè)在實施顛覆性轉變時必須始終克服一些挑戰(zhàn)，但工業(yè)制造正在通過近乎普遍采用的IIoT向工業(yè)4.0沖刺。因此，制造商可以通過更出色的連接性、可見性和自主性來實現(xiàn)優(yōu)化的庫存、更低的運營成本和更高的產(chǎn)品質(zhì)量。此外，IIoT為實現(xiàn)供應鏈的標準化、去中心化、互聯(lián)提供了契機。隨著更快的產(chǎn)品和流程開發(fā)改進，這種狀態(tài)為工業(yè)制造帶來了激動人心的轉折點。