未来工厂设计连接数据、操作

制造工厂转型的主要因素之一是客户需求的变化性质。高精度、安全使用、安全生产、按目的建造、在整个价值链中使用更少材料、环保的产品具有强大的经济动力。虽然目前制造业的重点是生产力和性能，但未来的重点将是精密产品。制造商应该在不降低速度和质量的情况下实现这一目标。这就引出了一些有关植物设计的有趣问题。未来的工厂将如何创建和管理?如何将数据用于生产?未来10年，工厂将如何构建?

根据普华永道(PwC)进行的一项调查，只有33%的制造企业认为自己的生产流程在数字化方面处于领先地位。到2020年，72%的制造商打算提高他们的数字化水平，并期望能够被列为数字化先进企业

这些公司承诺每年投入9070亿美元(约占其收入的5%)用于加强互联互通和智能工厂。工业4.0概念、工业物联网(IIoT)和智能工厂是制造业的未来。制造商越来越多地采用新的生产技术，以提高生产力，提高工厂的生产质量，改善工作条件，所有这些都有助于显著改善业务底线。

定义智能工厂

从本质上讲，智能工厂是制造业的未来蓝图，它以一种有利可图和高效的方式结合了工业4.0的最佳概念和实践。它通过结合数据、分析、智能机器和设备、流程智能和人力，连接数字世界和物理世界。它体现了从简单的传统自动化生产线和供应链到完全连接的灵活制造生态系统的进步，利用认知计算、物联网、传感器和自动化系统，允许工厂本身学习和发展，就像目前正在发生的自动驾驶汽车一样!

开发新的基础设施是这种数据驱动趋势的另一个值得注意的方面，制造商正试图不仅使工厂，而且使整个组织相互连接。智能工厂是一个灵活的环境，从连接的机器、操作和生产系统获得的数据可以被收集和部署，以适应新的和重复的需求。这些工厂最吸引人的地方在于，它们的影响范围超出了工厂的范围，影响着整个供应链，甚至更远。

连接流程、机器和人员

预计到2022年，智能工厂市场价值将达到2050亿美元，2017年至2022年期间以9.3%的年增长率增长。这种指数级增长将受到工业机器人的采用增加、物联网发展以及智能自动化解决方案需求激增的推动。为了适当地保持这种潜力，公司正在拥抱技术使能者，例如将人、流程和机器结合在一起的数字双胞胎。

人工智能和植物数据不仅用于工程和监控目的，还用于沉浸式植物操作模拟训练。

数字双胞胎组合了组织产品、操作环境和用于创建产品的系统的数字版本。当这些模拟对象通过数字通道无缝连接时，就会产生足够的洞察力，以虚拟的方式预测现实世界将会发生什么。这使得公司可以从他们的模拟中学习，然后为新工厂建立相应的实体工厂，最终从长远来看优化它们的性能。数字双胞胎提供的主要优势是能够减少产品缺陷，降低生产成本，缩短上市时间。

使用单一的数字媒介将人员、流程和资产汇集在一起，也推动了集成工厂生命周期管理平台的发展。这些平台嵌入了集中式数据管理系统，使工厂工程师和操作员能够通过一个接口实时评估多个过程的性能。由于这个高效的单一系统，制造公司现在可以为他们的客户提供精确的生产数据，而完全不需要另一个专用系统。这些系统以数字方式记录每一个生产过程和质量检查，以便在将来出现任何问题时，可以利用相关数据进行处理。

由此产生的可操作的智能还可用于为员工创建一个安全的生态系统，巩固人、流程和机器之间的协同作用。这些数据可以帮助避免或预测潜在的设备故障，这些故障可能导致不安全的条件或员工或机器的昂贵停机时间。

通过从传感器收集的数据产生的见解可以远程显示在一个可视化的、基于云的仪表板上，这将定期使工厂经理或车间领导预测不安全的情况，并响应或防止危险的情况。

大修装置设计

当制造商计划对工厂运营的设计和功能进行数字化改造时，通常会为公司提供其他机会，以增加整个流程，将工厂转变为智能工厂。智能工厂的多重业务效益包括更高效、敏捷和透明的制造流程，以及互联的生态系统，从而提高底线效率和更安全的工作场所。

数字化工厂通过减少生产停机时间和实现更强的预测能力，加快了更明智的决策过程，从而使组织能够进行调整，以快速轻松地增长。

此外，与传统制造流程相比，智能制造工厂提供了可持续性的好处，使组织能够减少其环境足迹。机器人等新技术的部署不会没有挑战。这些问题包括初始投资成本、额外的电力消耗、加强网络安全的需求以及更多的劳动力培训。

保护智能工厂

智能工厂的特点是机器对机器通信，产生大量数据，促进高效制造。然而，这些发展伴随着与数据安全和整个工厂的安全有关的新挑战。实施强有力的安全措施是至关重要的，以实现工厂数字工程的好处，而不会对工厂运营、敏感数据、机器甚至劳动力造成严重损害。因此，从智能工厂的初始设计开始，数据安全就必须是管理层的首要任务。

由于网络犯罪、威胁破坏和复杂攻击数量的增加，到2025年，全球网络威胁情报市场预计将达到126亿美元。制造企业可以通过采用某些基本的网络安全实践来解决现有和潜在的安全问题，例如实施有效的访问控制、数据安全、入侵防御机制以及防火墙和垃圾邮件过滤器。

企业还应该对员工进行基本的网络安全和风险管理教育，保持资产库存和场外备份，并对即插即用设备进行彻底检查。

除了网络风险之外，保护智能工厂生态系统免受电力故障的影响也至关重要。这可以通过促进持续的电力备份来实现。智能制造工厂处理大量输出和电源故障导致的停机时间可能会对影响底线的整个过程产生灾难性的后果。因此，企业应确保智能工厂得到充分保障，以确保最佳生产力。

虽然智能工厂设计的采用已经开始获得动力，但一些组织仍然遵守传统的工程方法，这主要是由于基础设施和运营方面的数字准备成熟度较低。组织需要制定一个长期的计划，以提高意识和倡议，从而推断采用数字化制造方式的整体优势，并将目前的可能性转化为未来的切实机会。

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