2023-07-10 15:40:33 作者：宋均益

智能工厂结合了人类智慧、先进技术与基于数据驱动的洞察力,代表了运营绩效的未来前沿领域,而这一转型的核心是数据及分析。数据是智能工厂的命脉,其指数增长需要一个可行的渠道来确保数据无缝对接。

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智能工厂革命

在工业物联网(IIoT)及人工智能等技术的推动下,智能工厂代表了制造业和供应链职能的模式转变。这些工厂集成了协同制造系统,实时响应不断变化的需求和条件,覆盖了整个生产过程、供应网络和客户需求。它们支持增强可视性、灵活性及弹性,从而实现更为有效的供应链模式及整体业务运营。

数据是智能制造实现优化、弹性、适应性和灵活性背后的驱动力。云连接对于智能工厂的无缝数据流至关重要,它能够提供实时信息和企业整体的可视性。随着运营数据的指数增长,基于云的解决方案可以通过促进数据利用、分析和可扩展性,来进一步确保智能工厂的可行性。

为优化数据并成功踏上这一变革之旅,制造商有必要采用基于云的现代企业资源规划(ERP)系统。

云ERP系统的重要性

云ERP系统是智能工厂迈向成功的基础,它们充当收集、维护、共享运营及财务数据的中央枢纽。通过将现代化ERP系统迁移至云端,企业组织机构可以释放智能工厂的全部潜力。云ERP系统支持将人工智能及机器学习应用于数据运营,为智能工厂规划提供端到端的可视性及可扩展性服务。

智能工厂的工作原理

智能工厂结合了人类创造力、数字连接设备、各类资产和以人工智能为驱动的分析技术。这种集成基于实时数据与洞察,提升了适应性、定制性与生产力。智能工厂借助IIoT、人工智能及分析等技术,来提升整个供应链的可见性、灵活性和弹性,从而确保其效率提升,运营卓越。

智能工厂技术可大致分为三个领域:

1.云规模数据管理和分析:这些技术借助智能预测及预报功能,实现从设计到运营过程中端到端的数字连续性。包括数字孪生和闭环研发设计。

2.连接性:借助IIoT,此领域侧重于从现有设备和新传感器中收集数据,促进实时监控和决策。

3.智能自动化:包括传统的自动化系统,如工厂控制系统和MES,以及支持IIoT的自动化技术,如机器视觉和无人机。

闭环优化模式

闭环优化模式是智能工厂的一个重要内容,它涉及持续的程序改进、自我校正及自我优化,以提高生产力、适应性和安全性。其目标是使工厂能够在实时或接近实时的情况下,自我优化性能,适应不断变化的条件,并自主运行整个生产过程。

智能工厂闭环优化范式包括三个迭代步骤:

1.数据获取:借助IIoT和现代数据库技术,从各类制造及供应链中收集来自各方的有价值数据,包括运营信息、市场趋势、物流信息等。

2.数据分析:通过机器学习与人工智能,对收集的数据进行分析,得出可行性的见解。此类分析支持预测性维护、智能定价、客户体验改善、供应链规划和调度安排。

3.智能工厂自动化:基于数据分析结果,确定优化的工作流程,并将指令发送给机器和工人。这种自动化能够提高生产力,实现工厂整体、物流、售后服务及自适应决策的优化。

云ERP的应用

云ERP系统可以为智能工厂计划带来巨大价值。其核心应用包括:

通过ERP与CAD、PLM、MES及CRM等系统集成,启动智能工厂,实现整体决策;进行综合业务规划,实现企业利润最大化、降本增效并降低风险;将ERP转化为智能自学系统,优化决策与制造流程;利用实时监控、预测性维护、以及向预测性维护模式的过渡,来改善设备性能;依靠IoT、人工智能、机器学习与ERP的集成,弥合智能差距,实现制造业服务化等新业务模式;凭借机器学习所支持的跟踪和溯源功能,提升产品质量,实现闭环产品设计。

智能工厂对制造商来说,代表着一次变革之旅,而云ERP系统是其成功的基石。通过应用云ERP系统同时借助智能工厂技术,可帮助企业组织机构实现有效运营、可扩展性和快速创新。以数据为核心,智能工厂赋予制造商在数字化领域中遨游的能力,并在竞争日益激烈的市场中持续蓬勃发展。

（作者：Infor大中国区商业咨询高级总监 鹿崇）

关于作者

鹿崇先生现任Infor大中国区商业咨询高级总监。他在企业应用软件领域有超过15年的实战经验。鹿崇先生自2003年1月加入Infor至今。加入Infor之前，他曾在KPWOOD公司任系统工程师、SSA上海公司任职商业顾问，还曾在迅达电梯担任过项目负责人。鹿崇先生毕业于清华大学管理信息系统专业。