智能工厂：向智能工厂转型

在供应链中，工具的演变和转型正推动企业通过自动化和数字化来加强自身。如今，我们有必要了解如何使用互联网来理解从中获取的数据，而不再局限于对其进行最低限度的使用。以前，数据存储在本地，一旦出现问题就会进行分析，但现在工厂必须进行预测并实现智能化。

什么是智能工厂？

智能制造是一种方法，旨在将技术工具和联网机器逐步集成到生产流程和供应链的其他部分。其目标是实现自动化操作，以提高生产率和公司的整体绩效。

现在，大多数操作都由集成了传感器和主动管理软件的机器来控制这些机器依靠人工智能、大数据甚至物联网来预测问题，从而提前做出决策。

数字技术在生产控制和仓库组织中的最新应用，定义了智能工厂的概念。

智能工厂能为贵公司带来什么？

智能工厂倾向于采用一种组织系统，使其能够灵活机动地根据需求预测生产水平 并在不犯错误的情况下满足供应链的需求，避免机器技术性停机，并尽可能少地征求工人的意见。

智能工厂的机器不再局限于简单而死板的操作。现在，它们可以通过多功能融入环境。Cobots 或协作机器人比传统机器人更容易操作，可以代替工人完成统一的重复性任务：将托盘抽出并放入货架、在仓库中移动商品、分拣订单等；

智能传感器和机器人为工厂的运营提供了许多优势。 由于我们可以实时查看完整的数据，因此可以根据库存水平快速调整订单。由于我们可以实时查看完整的数据，因此可以根据库存水平快速调整订单，这加快了向客户交货的时间，从而提高了客户满意度；

随着仓库任务的自动化， 智能工厂通过避免危险任务，为改善工人的健康和安全做出了贡献。即使需要考虑新的风险，如与机器的碰撞，工伤事故和肌肉骨骼疾病也会减少；

流程得到加速和优化，从而尽可能减少错误和维护干预，从而有时间思考产品、客户需求和新机遇。因此，智能工厂真正节省了时间和组织。

为了达到这些效果，这里有一些工具：；

IIoT （工业对象互联网）：通过在供应链中安装智能传感器，对工厂中的对象进行实时监控，从而实现快速和相关的干预、
Digital twins（数字双胞胎）：机器和其他工厂物体，甚至工厂建筑的代表，可以进行模拟和预测，而不涉及真实物体。它既不会浪费时间，又能防止出错、
辅助系统：通过降低日常工作和体力劳动的难度，减轻员工的负担，使他们有更多时间做出决策、
大数据的利用：所使用的服务和机器会产生大量数据，这些数据是保持和提高公司所使用技术水平的基础。

聚焦：智能工厂的数据管理；

如上所述，大数据是提高公司生产力的必要条件。因此，必须对这些数据进行检索、处理和分析，并将其视为决策的关键要素。

要监控供应链的活动、发现错误并进行预测，数据就是一座真正的金矿。要在海量数据中保持相关性，就必须知道如何收集和保存正确的数据。这包括来自整个供应链的数据（文章和客户参考资料、物流网络信息等）、您已经掌握的数据以及外源数据（公司外部，但同样属于您的环境）。

必须对收集到的数据进行诊断，以便通过创建 KPI KPI 精确并最大限度地考虑各种标准来进行供应链分析。这些数据对于在工厂实施新技术，使其实现智能化越来越重要和必要。

转型：如何使工厂智能化

学习如何使用您的数据。在将工厂转变为智能工厂的过程中，大数据是您不可或缺的强大工具。收集、整理和分析您的数据，以预测和组织您的未来行动。
连接您的对象。整个工厂必须连接起来，每台机器和工具都必须实时向您发送信息，这样您就可以与整个供应链交换信息，不会出错，而且非常精确。要做到这一点，需要与技术、新服务和软件结成联盟。
让机器自主。将部分任务委托给机器，让它们做出决策。你的工作流程将发生深刻变化，你将有更多时间做出决策和战略选择，而这些都不是传统或行政任务。
调整工作岗位。由于人工智能、物联网和其他技术被命名为负责新的任务，因此应考虑根据新的能力和职责修订每项工作。
保护您的环境。更多的技术以及工厂内设备和机器之间的连接意味着更多的攻击风险，危险且影响深远。机器、软件和外包流程，所有连接在一起的东西都有可能受到攻击。因此，有必要考虑加强工厂智能转型的安全机制。

作为转型的结果， 工厂有望利用广泛的工业 4.0 技术增强自身能力，并成功把握智能制造的新问题 以提高生产率和绩效。这是一个不断增长的趋势，其原因在于某些实现流程自动化的工具和软件很容易获得。要保持竞争力，如果尚未开始转型，企业绝对必须开始转型，因为智能工厂现在已成为每个人战略中不可或缺的一部分。