很多公司因為全球新冠疫情的爆發而陷入了困境。他們既要保護工人的健康和安全，還要在一個顛覆性的經濟格局中參與競爭，而在“智能工廠”中實施的數字化升級可以為此提供幫助。在保持員工安全的同時，競爭推動力加速了工業物聯網 (IIoT)、云、人工智能 (AI) 和其它技術等專業應用的實施。 

       過去，這些技術被認為是“錦上添花”， 而現在它們對于智能制造業務的連續性和彈性至關重要。實施數字化升級帶來的收益包括能源成本的大幅降低，平均維修時間（MTTR） 的減少，以及消除了 90% 的文書工作等。

變革性技術提升制造業彈性 

       工業物聯網等技術在幫助制造商準備、響應和預測運營事件的能力方面，帶來了變革性 的影響，即使在全球疫情期間，供應鏈和勞動力中斷的情況下也是如此。這些技術也是最有彈性的智能制造工廠不可或缺的內在要素。

       智能工廠幫助企業做出明智的、數據驅動的決策，以提高盈利能力、資產管理績效、運營和生產效率，同時保持運營安全、敏捷和環境可持續。智能工廠使用數字化技術和連接性， 來創建一個靈活的系統，可以實時或近乎實時地從新工況中學習。智能工廠可以自主運行整個生產過程。在一個充滿不確定性的時代，這意味著即使在充滿挑戰的情況下，生產也不會中斷。

       由于智能工廠高效且有彈性，各種指標顯示在后疫情時代它們仍然會持續受到歡迎。例如，位于美國肯塔基州 Lexington 的施耐德電氣智能工廠，被世界經濟論壇評為了“燈塔工 廠”。作為已建工廠創新的典范，這個有著 60 多年歷史的工廠通過集成基于 IIoT 的解決方案 及增強現實（AR）、遠程監控和預測性維護等 最新數字化工具，實現了能效和可持續性的提升和總體成本的節約，同時也提高了運營敏捷性和抗壓性。

       隨著工廠的數字化轉型，制造商可以看到一個功能齊全的智能工廠帶來的好處，以及應用新工具優化工作環境后帶來的能效提升。

讓工廠更具彈性和智能化的4種方式  

       以下是適用于最終用戶、機器制造商和合作伙伴的 4 種最佳實踐和技術，有助于制造企業將傳統、老舊的設施轉變為未來的智能工廠。

       1部署和啟用敏捷的遠程運維

       智能工廠打破了傳統模式，經常會帶來操作程序的變化，例如敏捷方法。敏捷可以使公司對客戶的反應更加迅速，并在市場上更具競爭力。然而，正如德勤在《通往敏捷企業的進階之路》一文中所指出的，采用敏捷原則是一 個持續的、循序漸進的過程。

       敏捷原則打破了傳統軟件的開發方法，要求采用一種增量、迭代的方法來交付高質量的軟件。它需要頻繁交付，以確保從過程中獲益，并高度重視個人、協作的價值和響應變化的能力。

       雖然這個過程是連續的，但開發周期中的每次迭代都會在現有基礎上進行改進。因為敏捷依賴于員工的投入，需要經理和員工之間相互信任，因此在嘗試敏捷原則之前，應該得到管理者的支持。

       一種策略是每天舉行現場會議。在施耐德電氣的智能工廠和智能配送中心每天都會舉行這樣的現場會。會議采用短期間隔管理 (SIM) 會議形式，遵循敏捷原則，旨在通過分析績效 數據、規劃工作和協調團隊來提高生產力。 

       由于疫情期間員工無法聚集在工廠車間，因此會議是通過數字化軟件進行，這些軟件在疫情前已部署在現場。這些應用連接相關性能信息并觸發運營工作流，以保持制造的性能水平，同時確保社交距離。

       2通過實時資產和過程信息優化性能

       并沒有一個特定的時刻，讓工廠一下子變成“智能工廠”。任何智能工廠的核心都有一個支持物聯網的架構和平臺，它允許組織利用所有相互連接的設備和傳感器。

       物聯網平臺的設計易于實施和擴展，可以滿足不同用戶的需求。一個開放的、支持 IIoT 的架構，允許企業利用連接的設備和傳感器來提高生產力并節省開支。

       物聯網平臺上的機器軟件應用，可用于檢測并生成預測性維護報警和建議。在疫情期間， 員工可以在家中監控機器性能，并在問題導致故障之前進行補救。 

       諸如此類的技術，可以促進制造企業在全球范圍內工廠之間更好的協調。例如，企業在新加坡的工程團隊，可以與歐洲的合作伙伴合作，在菲律賓智能工廠的生產線上遠程部署預測性維護。

       3使用 IIoT 平臺來減少能耗和浪費

       傳統工廠會定期監控能源使用情況并進行相應調整。能源管理是追溯性的。能源效率改進點并不容易發現，除非通過反復試驗。在智能工廠中，創新和可持續性齊頭并進：由于采集的數據是實時的，因此能源管理也是實時的。 

       收集的實時數據是透明的，可以自動或手動轉換為可操作的見解。透明的數據訪問，意味著可以更清楚地了解在從電機到 HVAC 系統的整個設施中，哪些地方可以提升能源效率。 

       例 如， 自2012年以來， 施 耐德電氣 Lexington 工廠通過對能源使用情況進行監測和分析以推動節能，每年的同比節能率達 3.4%，累計節省了 660 萬美元。采用 AVEVA 離散精益管理軟件提高生產運營的可見性，使計劃外的設備停機時間減少了近 6% ；此外，文書工作也減少了 90%。通過 EcoStruxure  Power 智能配電和 EcoStruxure Building 智能樓宇解決方案進行整體優化，使能耗減少了 26%，二氧化碳排放量減少了 78%，用水量 減少了 20%。

       4利用 IIoT 驅動的預測分析來提高過程效率

       智能工廠允許操作人員使用增強現實（AR）工具和預測性維護等數字化工具來提升運營和維護效率，從而提高生產力。 

       通過 AR 軟件，工作人員可以掃描二維碼，并在智能手機或平板電腦上查看實時運營數據。工作人員可以在問題成為故障、報警或安全問題之前進行檢查。 

       AR 還可以讓工人在面板上查看電氣問題，并將維修機器所需的時間減少 20%。借助 AR 工具也可以收集機器性能信息，讓工人在維護周期之間，在出現故障時采取主動而不是被動措施。AR 驅動的過程還有助于訓練分析模型，使機器隨著時間的推移表現得更好。 

       隨著對于遠程工作的持續需求，制造商必須努力適應并用一個面向未來且有彈性的工廠或設施來武裝自己。盡管早在疫情出現之前，數字化基礎設施就已經在不斷發展，但顯然 COVID-19 疫情對這些企業投資的工具、技術和過程產生了重大影響，并加速了智能工廠時代的到來。

作者 | Ken Engel