德勤-智能工厂-响应度高、适应性强的互联制造-2018.1-24页-2mb

智能工厂总结

核心内容

智能工厂是工业4.0背景下，制造企业通过融合信息技术与运营技术，构建的高响应度、高适应性、互联互通的制造系统。它不仅仅是传统自动化的延伸，而是具备自我优化、自我适应、实时学习能力的柔性系统，能够自动运行整个生产流程，并与整个数字化供应网络实现深度融合。

主要观点

• 智能工厂的定义：智能工厂是一个能够自动运作、自我优化、并整合物理资产、运营资产和人力资本的系统，它代表了从传统自动化向完全互联和柔性系统的转变。
• 智能工厂的特征：包括互联性、优化性、透明性、前瞻性和敏捷性。这些特征使得智能工厂能够实时响应变化，预测问题，并提升生产效率和质量。
• 智能工厂的益处：能够提高资产效率、产品质量、降低成本、保障安全与可持续发展，同时增强企业对市场变化的响应速度和灵活性。
• 智能工厂的建设：需要考虑数据、技术、流程、人员和安全等多个要素。数据是智能工厂的命脉，技术包括物联网、数据分析、人工智能、数字孪生等，流程与管理需要适应新的自动化和自适应模式，人员则需在智能工厂中承担新的角色和职责。
• 智能工厂的演变性：智能工厂不是“终极形态”，而是一个持续演进的过程，企业应采取灵活、分阶段的方式推进智能工厂建设，以适应不断变化的市场需求和技术环境。

关键信息

智能工厂的组成部分与技术

• 生产运营：增材制造、先进计划与排产、认知与自主机器人、数字孪生。
• 仓储运营：增强现实、自主机器人。
• 库存跟踪：传感器、数据分析。
• 质量：光学分析、实时设备监控。
• 维护：增强现实、预测性维护。
• 环境、健康与安全：传感器、实时监测。

智能工厂的益处

• 提高资产效率：通过数据分析和优化流程，提升设备利用率和生产效率。
• 提升质量：利用实时监控和预测分析，快速识别并解决质量问题。
• 降低成本：优化库存和生产流程，减少浪费和运营成本。
• 保障安全与可持续发展：降低人为错误，减少环境影响，提高安全性和可持续性。

智能工厂的建设要素

• 数据与算法：智能工厂依赖于数据的持续收集、处理和分析，以实现自适应和自优化。
• 技术：包括物联网、人工智能、数字孪生、增强现实、自动化机器人等。
• 流程与管理：需要重新设计决策流程，以适应智能工厂的自动化和自适应特性。
• 人员：人员在智能工厂中仍为关键，但角色和职责将发生变化，需关注变革管理和员工适应。
• 网络安全：智能工厂的高度互联性增加了网络安全风险，需将其纳入整体架构设计。

智能工厂的实施建议

• 大处着眼、小处着手：从具体机遇出发，逐步推进智能工厂的建设，实现价值的逐步释放。
• 立足实际需求：根据企业的生产策略和环境，确定智能工厂建设的重点和方向。
• 跳出思维局限：智能工厂建设应从整体视角出发，考虑供应链合作伙伴和客户，实现全链条的协同与整合。
• 灵活调整与扩展：智能工厂的建设应具备灵活性，可分阶段进行，以适应不同的业务需求和市场变化。

智能工厂的未来趋势

• 技术能力提升：人工智能、机器学习等技术的发展使得智能工厂能够处理更复杂的数据和流程。
• 供应链复杂化：全球离散化生产和个性化需求促使制造企业必须提升供应链的互联性与敏捷性。
• 人才挑战加剧：年轻技术人才短缺，推动企业投资智能工厂以缓解人力依赖。
• 持续演进：智能工厂并非一次性建设，而是持续演进的解决方案，强调灵活性、互联性和透明度。

尾注

本报告由德勤咨询有限公司发布，旨在帮助企业了解并把握工业4.0带来的机遇，推动智能工厂的建设与应用。德勤大学出版社为德勤提供了一个平台，分享原创见解、报告和期刊，助力企业、公共部门和非政府组织应对数字化挑战。