认识达内从这里开始

智能工厂就是从四项能力去建设。第一个是全面感知，第二个是预警预测，第三个是分析优化，最后是协同共享。感知会用到IoT技术，还包括数据分析、规则引擎等;预警也会用到深度学习、强化学习、机器学习相应算法;分析优化也会用像CN、RN等相应的算法;协同会用云技术帮助企业实现数据的自动流转，然后达到这种智能化的转变。

智能工厂不是一个个体，一定是一个生态，有上游、有下游。从整个生态来看，工厂不仅要关注自身，还要关注上下游协作。因为有了上下游的交互，就有了生产方案的一种弹性。比方说订单的排期、增加、删减等，会让企业本身要做一些变革。所以，智能工厂不是一个技术的堆叠，而是关系到产业链自身、业务智能化、人员组织结构等多维度建设。智能工厂是一个管理与技术的深度融合，同时也是管理和技术的一种变革和创新。

数据流动下的智能工厂这个业务场景会给传统工厂带来运营方式的转变。首先是工厂技术专家、工程人员的知识积累、直觉经验很难用数字去表述，通过数据的手段去探究、反映或者具体化这种经验和知识，一些原来靠直觉去判断的东西，可以转化成科学决策。第二工厂可以实时获取OT/IT数据，打通数据孤岛，形成数据共享，达到扁平协作目的。第三最早大部分的维护维修，是计划型的模式，现在通过数据积累、统计、算法，能够去预测未来的设备变化，实现从被动的事后反应向主动的预知反应转变。

基于CPS的智能工厂包含OT和IT两个大的层面。从左边去看，传统方式都是从设备去获取相应的数据，然后通过SCADA的这种上位机来对数据进行监控，然后再到MES层进行相应的操作，把相应的结果反馈给经营管理层。新一代智能工厂通过建设云平台在边缘层、生产层把数据抽取上来形成统一，再利用机器学习等算法能力，实现像产品质量、设备运营效率等微服务的应用，并能够快速在厂内各个层级复用。

数据流转下的智能工厂典型的应用场景可以概括如下：车间控制塔是必备的，也可以称之为运营管控中心，通过它可以一目了然的去管控全局，包括产线设备间、工人工作、业务运营等状况。第二通过数据获取、总结，可以形成综合计划和数字调度，同时可以对机器进行网联，然后对库存、物料做数字化实时监控、自动评估，并基于此实现数字化的智联管理，以及根因分析等。

我们通过国外某能源公司来了解智能工厂，该工厂通过流程、人员、技术三个层面的协作，使工厂业务实现灵活和敏捷。这种效果建立在智能操作、智能资产管理、数字化产品及供应链、数字化的工作及互联工人等微服务应用基础上，而一个统一的、敏捷的数字化架构是承载这些应用的根本。

这种数字化架构涉及到很多技术：

首先就是数字主线，实时反馈物理场景跟虚拟平台之间的关系;可以仿真各个工艺流程的各种应用;基于机器学习对产品性能做预测，包括质量调优等;实时应用包括对设备和生产状态进行监控、缺陷提取等;同时可以对过程中的数据做优化和一些实时计算。

第二个会用到工业物联网技术。对物理资产做全生命周期的管控，在全过程能实现数据优化的闭环。

第三个是数据科学，用大数据的方式去找到数据规律，找到为什么出现这个问题，如何用数据去解决问题，数据还要支撑为何如此决策。用宽数据分析我怎么样去改变它。通过业务洞察力和客户洞察力，找到需求的交叉点，洞察力是解开隐藏在业务和客户需求交叉点中的价值的关键。

最后是5G，它让整个通讯变得更容易、更快，因此远程协同研发会变得更容易。在低时延之下，可以实现毫秒级的扫描预警;同时可以实现装备的大批量数据回传，帮助企业实现生产方式和服务方式的变革。

学习向来不是件易事，但无论过程多么艰难，希望你依然热爱生活，热爱学习！永远记得，达内将与你一同前行！现在填写表单，立即领取万元课程礼包，助力0基础快速入行，为你梳理行业必备技能，全方位了解岗位发展前景！

【免责声明】本文系本网编辑部分转载，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请在30日内与管理员联系，我们会予以更改或删除相关文章，以保证您的权益!更多内容请添加3216764521学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。