在當(dāng)前智能制造的熱潮之下，很多企業(yè)都在規(guī)劃建設(shè)智能工廠。眾所周知，智能工廠的規(guī)劃建設(shè)是一個(gè)十分復(fù)雜的系統(tǒng)工程。數(shù)據(jù)是智能工廠建設(shè)的血液，在各應(yīng)用系統(tǒng)之間流動(dòng)。在智能工廠運(yùn)轉(zhuǎn)的過程中，會(huì)產(chǎn)生設(shè)計(jì)、工藝、制造、倉儲(chǔ)、物流、質(zhì)量、人員等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能分別來自ERP、MES、APS、WMS、QIS等應(yīng)用系統(tǒng)。生產(chǎn)過程中需要及時(shí)采集產(chǎn)量、質(zhì)量、能耗、加工精度和設(shè)備狀態(tài)等數(shù)據(jù)，并與訂單、工序、人員進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的全程追溯。

　　傳統(tǒng)的模式已經(jīng)無法滿足制造業(yè)的發(fā)展趨勢。特別在不確定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，企業(yè)急需提升工廠車間的效率和生產(chǎn)力。

　　同以往相比，消費(fèi)者越來越關(guān)注所購商品的可追溯性。相應(yīng)地，企業(yè)也能夠在商品之外提供新的附加服務(wù)，從而開拓全新的收入來源。

　　為了把握這些機(jī)遇，制造商紛紛著手將生產(chǎn)運(yùn)營數(shù)字化，并生成可以利用的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。換句話說，它們正在打造智能工廠，并將其與整個(gè)企業(yè)的運(yùn)營連接起來。區(qū)塊鏈、量子計(jì)算、AI等新興技術(shù)，也將在這一領(lǐng)域創(chuàng)造新的機(jī)遇。

　　然而，打造智能工廠是一段旅程，企業(yè)很難確定最佳的前進(jìn)路線。

　　富士通最新的一項(xiàng)制造業(yè)調(diào)查報(bào)告顯示，在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)壓力之下，58%的制造企業(yè)表示“成本”這一要素成為了智能工廠計(jì)劃的最大障礙。更重要的是，迄今為止，大多數(shù)智能工廠項(xiàng)目尚未獲得投資回報(bào)（56%），這使得進(jìn)一步投資項(xiàng)目變得難上加難。如何打造智能工廠的三大要素

　　個(gè)性化定制

　　打造一個(gè)互聯(lián)工廠為制造企業(yè)提供了向客戶提供全新服務(wù)的機(jī)會(huì)。事實(shí)上，改善客戶體驗(yàn)已成為智能工廠項(xiàng)目最受歡迎的外部目標(biāo)（62%）。

　　在消費(fèi)市場中，個(gè)性化定制的趨勢越來越明顯。生產(chǎn)商可以按照不同的需求交付商品，消費(fèi)者趨之若鶩。而連接性與效率將是邁向批量生產(chǎn)的關(guān)鍵。調(diào)查顯示，有將近一半（47%）的制造企業(yè)正在實(shí)施智能工廠項(xiàng)目，以實(shí)現(xiàn)高效的產(chǎn)品定制化生產(chǎn)。

　　連接性還能夠幫助企業(yè)挖掘產(chǎn)品的獨(dú)特賣點(diǎn)。例如，金賓（JimBeam）是全球知名的波本威士忌品牌之一，它們的每桶威士忌都經(jīng)歷了多年的精心釀造。如今，富士通幫助金賓部署了一套工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案，不僅可以追蹤并管理每桶威士忌的生產(chǎn)情況，讓威士忌的生命周期將變得更加透明，同時(shí)還能拉近與消費(fèi)者之間的距離，為金賓的威士忌品牌注入了新的“生命力”。

　　在B2B領(lǐng)域，制造企業(yè)的競爭優(yōu)勢通常源于服務(wù)化：從售后支持到現(xiàn)場服務(wù)，乃至“商品即服務(wù)”的模式，都是B2B制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)差異化的因素。

　　無論是toB還是toC，工廠和企業(yè)之前的互聯(lián)都是關(guān)鍵?？蛻艨赡苄枰捎眯砸约拔锪鞯仍敿?xì)信息來指導(dǎo)購買決策，而工廠則需要具備交付高度定制化訂單的能力。只要實(shí)施得當(dāng)，智能工廠將拉近制造企業(yè)與客戶之間的聯(lián)系。

　　提高質(zhì)量和效率

　　“效率”是所有制造企業(yè)都在關(guān)注的重要因素。我們的調(diào)查顯示，智能工廠項(xiàng)目最常見的內(nèi)部目標(biāo)就是提高產(chǎn)品質(zhì)量（50%），其次是提高資產(chǎn)利用率（47%）。

　　特別是在高端制造業(yè)，傳統(tǒng)工廠的檢測工序通常由人工完成，這一流程既耗時(shí)，又容易出錯(cuò)。特別是一些對(duì)安全性要求較高的產(chǎn)品，比如風(fēng)力渦輪機(jī)，及時(shí)微小的偏差也可能造成災(zāi)難性的后果。

　　利用圖像識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，就可以讓質(zhì)量控制過程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。包括x光在內(nèi)的影像數(shù)據(jù)能夠利用算法來進(jìn)行分析，從而快速識(shí)別異常。例如，富士通幫助西門子歌美颯公司實(shí)施了一套基于AI機(jī)器學(xué)習(xí)的質(zhì)量控制系統(tǒng)，將他們的風(fēng)力渦輪機(jī)圖像掃描時(shí)間縮短了60%。

　　新興的計(jì)算技術(shù)還能夠極大地提升工廠的生產(chǎn)效率。以往，制造企業(yè)會(huì)利用普通計(jì)算機(jī)來處理生產(chǎn)流程中的優(yōu)化組合問題，例如機(jī)器人在噴漆或焊接時(shí)的最高效路徑計(jì)算，這一計(jì)算過程往往非常耗時(shí)。而如今，量子計(jì)算系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)為我們提供答案，從而最大化機(jī)器人的生產(chǎn)效率。在富士通自身的一家工廠當(dāng)中，量子計(jì)算系統(tǒng)讓零件分揀作業(yè)的行程縮短了45%！

　　可追溯、可持續(xù)

　　如今，消費(fèi)者比以往任何時(shí)候都更加關(guān)心產(chǎn)品的來源以及可持續(xù)性。同樣，可追溯性對(duì)于滿足監(jiān)管要求也十分重要。

　　區(qū)塊鏈正逐漸成為一種強(qiáng)大的工具，可以追蹤從原材料到最終產(chǎn)品的全生命周期。區(qū)塊鏈能夠安全、分布式地存儲(chǔ)產(chǎn)品信息，并且確保在供應(yīng)鏈中的任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)都不能隨意篡改，因此消費(fèi)者可以充分信任產(chǎn)品的相關(guān)信息。

　　以食品為例，區(qū)塊鏈可以讓消費(fèi)者對(duì)購買的食品進(jìn)行從農(nóng)場到餐桌的追蹤，從而安心享用，讓肉類、大豆、奶制品的生產(chǎn)信息一覽無余。通過這種方式，智能工廠可以幫助制造商展示其產(chǎn)品質(zhì)量以及企業(yè)的社會(huì)責(zé)任。

　　通往智能工廠之路

　　智能工廠項(xiàng)目可以為企業(yè)帶來長期利益。但在當(dāng)今的環(huán)境下，企業(yè)比以往任何時(shí)候都面臨著更大的壓力，需要盡快實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)。因此，制造企業(yè)需要從一開始就仔細(xì)而清晰地全面定義業(yè)務(wù)模式，確定那些對(duì)業(yè)務(wù)來說最重要、最有價(jià)值的應(yīng)用場景。

　　實(shí)現(xiàn)智能工廠乃至工業(yè)4.0，推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)MES應(yīng)用，最重要的基礎(chǔ)就是要實(shí)現(xiàn)M2M，也就是設(shè)備與設(shè)備之間的互聯(lián)，建立工廠網(wǎng)絡(luò)。

　　企業(yè)應(yīng)該對(duì)設(shè)備與設(shè)備之間如何互聯(lián)，采用怎樣的通信方式、通信協(xié)議和接口方式等問題建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。在此基礎(chǔ)上，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控，機(jī)床聯(lián)網(wǎng)之后，可以實(shí)現(xiàn)DNC（分布式數(shù)控）應(yīng)用。設(shè)備聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)采集是企業(yè)建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)。