構建智能工廠的關鍵要素與技術挑戰
發布時間：
2019-12-31
智能工廠是以工業物聯網為基礎,利用傳感、自動化、數據傳輸、大數據分析及人工智能等技術,通過彼此信息的交換、自行組織，可使整個價值鏈中的流程實現互聯和自動化,實現工廠的辦公、供應鏈管理、廠間協調及生產自動化等目標,整個生產將變得更加高效、敏捷,人與機器可以全新的方式建立聯系。
在中國制造全面升級改造的國家大戰略中,智能工廠是提升工業生產水平,改進工業生產效率的必然選擇,無論是對傳統單一廠,還是全球化的多工廠 體系,智能工廠將是適應全球智能制造和工業物聯網發展的必然要求。未來將致力于在其全球各地的工廠組成一一個虛擬化的 “智能工廠” : 在不同的工廠之間交換工藝信息,持續優化生產,并通過對產業鏈各個環節實時進行優化,從而允許生產商自動根據客戶要求進行更改,或是對原材料供貨發生變化等作出反應,實現龐大的工業物聯網的各種技術指標。
圖1麥肯錫2025物聯網價值預估報告(單位萬億美元)
麥肯錫全球研究院最新預測,到2025年智能工廠帶來的經濟影響價值將達每年1.2萬億美元至3.7萬億美元。埃森哲聯合Frontier Economics ,預估了智能工廠和工業物聯網對中國12個產業的累計GDP影響,在中國當前政策和投資趨勢的助推下,未來15年,僅在制造業,智能工廠和工業物聯網就可創造1960億美元的累計GDP增長, 如果進一步擴 大物聯網的影響,各行業還將創造出更大價值。以制造業為例,物聯網創造的經濟價值將從1960億美元躍升至7360億元,增加276%。
技術革新與全新挑戰
智能工廠是實現智能制造的重要載體,主要通過構建智能化生產系統、網絡化分布生產設施,實現生產過程的智能化。智能工廠已經具有了自主能力,可采集、分析、判斷、規劃;通過整體可視技術進行推理預測,利用仿真及多媒體技術,將實境擴增展示設計與制造過程。系統中各組成部分可自行組成最佳系統結構，具備協調、重組及擴充特性。已系統具備了自我學習、自行維護能力。
智能工廠代表了高度互聯和智能化的數字時代,廠的智能化通過互聯互通、數字化、大數據、智能裝備與智能供應鏈五大關鍵領域得以體現,典型智能工廠包括生產設備互聯、物品識別定位、能耗自動檢測、設備狀態監測、產品遠程運維、配件產品追溯、生產業績考核以及工廠環境監測等目前存在的實際應用。目前智能工廠相比于傳統工業制造,具有幾個明顯的技術革新。首先是智能的感知控制,通過利用智能感知技術隨時隨地對工業數據進行采集;其次是全面的互聯互通,通過多種通信技術標準,將采集到的數據實時準確地傳遞出去;再次是深度的數據應用,利用云計算、大數據等相關技術,對數據進行建模、分析和優化,實現對海量數據的充分挖掘和利用;最后是創始的服務模式,利用信息管理、智能終端和平臺等技術,實現傳統工業智能化改造,提升產業價值、優化服務資源和激發產業創新。在這些技術革新的基礎上,智能工廠將會面對六大技術發展趨勢,即終端智能化,連接泛在化,計算邊緣化,網絡扁平化以及服務平臺化和安全提升化。由此帶來的管理變革包括設備聯接日趨多元化,數據處理向邊緣端傾斜以及企業戰略由產業個體向生態系統轉型，企業運營由設備和資產向產品和客戶轉移。
圖2工業物聯網引領的智能工廠運作流程示意
技術和趨勢的變革帶來了全新的挑戰,比如缺乏統-的技術標準,行業規范化有待加強,再比如中國企業普遍工業信息化程度低,應用推廣有待提速,以及企業發展不均衡,成功模式較難復制等，特別的數據所有權懸而未決,數據安全問題亟待解決。因此,從國家和企業層面上來說,面對這些挑戰,整體的工業物聯網布局標準化任務需要分階段實施,網絡互聯互通和數據異構集成等基本技術問題需要解決,此外還需要規范資源數據的標準化封裝,構建良好的應用創新生態環境,此外還要構建工業物聯網的安全環境,預防控制安全問題。
智能工廠需要解決的問題及技術實現
圖3紛繁復雜的各類工業物聯網標準化組織
伴隨著第四次工業革命的浪潮,新-代信息技術將給傳統制造業帶來深刻的影響。德國倡導的“工業4.0”到智能制造以及最新的工業物聯網,制造業的轉型升級已經不可逆轉的大趨勢。勞動力成本_上升、原材料價格上升逼使工廠必需采用更高效的自動化解決方案,另-方面面對消費者的個性化需求在增長,廠需要建立起快速響應多樣化需求的機制。智能工廠的建立是個龐大的系統化工程,廣大的開發者將是參與這個龐大系統工程中某個部分開發的重要創造者,希望大家都能在2019年上海慕尼電子展上,找到適合您項目開發的技術和系統解決方案。
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