智能工厂既是一个由机器、通信机制和计算能力构成的互联网络，也是一个信息物理系统，该系统能够利用人工智能 (AI) 和机器学习等先进技术分析数据、驱动自动化流程并不断学习。智能工厂和智能制造是工业技术转型的一部分，这场技术转型就是我们所说的工业 4.0，也称为第四次工业革命，第四次工业革命是由数字化转型和智能自动化技术驱动。
一、什么是智能工厂
智能工厂最大的特性就是智能。智能工厂既是一个由机器、通信机制和计算能力构成的互联网络，也是一个信息物理系统，该系统能够利用人工智能 (AI) 和机器学习等先进技术分析数据、驱动自动化流程并不断学习。
智能工厂和智能制造是工业技术转型的一部分，这场技术转型就是我们所说的工业 4.0，也称为第四次工业革命。前三次工业革命都是由相应的创新型技术催生的，分别是蒸汽发动机、装配线和计算能力，这些技术彻底改变了我们的工作方式和商品生产方式。如今，第四次工业革命则是由数字化转型和智能自动化技术驱动。
二、智能工厂是如何运作的
我们经常提到自动化流程，它们就好像是智能工厂所特有的一样。然而实际上，制造运营活动采用自动化和机器人技术已有数十年之久。许多传统工厂在多个运营环节使用了自动化机器，如条形码扫描仪、摄像头和数字化生产设备。但是这些设备没有实现互联。由于传统工厂中的人员、资产和数据管理系统之间没有建立连接，企业必须不断地手动协调和整合这些资源。
而智能数字工厂将机器、人员和大数据整合到统一的数字互联生态体系中。智能工厂不仅能够管理和分析数据，还能从经验中学习。此外，智能工厂还能解读数据集并从中获取洞察，进而预测趋势和事件，并推荐和实施智能制造工作流和自动化流程。智能工厂可以通过持续优化相关程序，实现自我校正和优化。也就是说，智能工厂能够自己学习并为人类提供指导，从而增强韧性，提高生产力和安全性。
智能工厂的基础逻辑大致分为三步：
1、数据采集
利用人工智能和现代数据库技术，管理和获取分散在企业内部、供应链和世界各地的有用数据集。通过利用各种传感器和网关，工业物联网 (IIoT) 支持互联的机器将数据收集到系统中。借由各种其他数据门户，人工智能系统可以整合与绩效、市场趋势、物流或任何其他潜在相关来源有关的数据集。
2、数据分析
机器学习和智能业务系统使用高级分析和现代数据管理解决方案来充分利用收集的所有数据。工业物联网传感器可以在机器需要维修或维护时发出警报。这些系统不仅可以整合市场和运营数据，帮助企业发现机遇和风险，还能持续研究工作流的效率，从而优化绩效，并实施必要的自动校正。事实上，通过比较和分析数据集，系统可以构建无限的组合，为数字工厂优化和供应链预测提供有力支持。
3、智能工厂自动化
一旦数据采集和分析工作完成，系统就会建立起相关的工作流，并将工作说明下发给系统中的机器和设备。这些设备可能位于工厂内部，也可能位于供应链中的物流或制造环节。智能工厂会不断地监控并优化智能工作流和流程。如果新闻报道提醒某产品的需求将激增，系统就可以指示 3D 打印机工作流提高该产品的生产优先级。如果原材料装运延迟，则可以利用库存缓冲来避免任何形式的供应中断。
三、实现智能工厂转型
2020 年，世界各地的企业都面临巨大的业务中断和运营风险。早在 2019 年新冠疫情爆发之前，德勤对 600 多名制造业高管开展了一项调查，结果显示，86% 的受访者认为，未来五年，“智能工厂计划将成为制造业竞争力的主要驱动因素”。如今，对于立志创新和提高竞争力的企业来说，数字化转型和供应链革新已经不再是长期目标，而是当务之急。
开启智能工厂转型的方法取决于企业的业务现状和最重要的业务流程。初始系统审计将帮助企业分析和盘点现有流程、资产和业务系统。在着手实现工作流和制造流程自动化之前，企业需要先评估这些流程当前的情况。
在开启数字化转型之旅时，企业还须谨记，智能工厂中的“智能”源于其高级数据分析和数据管理能力。现代数据库和强大的 ERP 系统是智能工厂的“大脑”，能为驱动系统的高级功能提供支持。要想成功实现智能工厂转型，有一点很关键，那就是现有业务系统必须能够有效管理大数据，并集成人工智能、机器学习和高级分析等技术。
最后，智能工厂转型的一大魅力在于，无需一步到位，也不需要中断或暂停现有的业务活动。企业为了革新和优化数字化系统而开展的每项计划，都会让他们离完全集成的智能工厂更近一步。而且，智能工厂技术的本质是收集和分析数据。这意味着，从安装阶段开始，企业就可以衡量和评估新数字技术的影响和投资回报率。
以上就是关于什么是智能工厂、智能工厂是如何运作的以及实现智能工厂转型的全部内容了，希望对你有所帮助。
