建立智能工厂可能既复杂又耗时，但专家 Eric Whitley 提供的这些技巧可能有助于将流程划分为多个小阶段。（盖蒂图片）

大多数工厂正在转向智能制造，它使用连接的设备、设备和生产系统来收集和共享数据。然后，管理人员使用这些数据做出明智的决策、改进流程和解决问题中国机械网okmao.com。

根据财富商业洞察 ，2021 年全球智能制造市场价值 2495.6 亿美元。到 2029 年，市场预计将以 13.1% 的复合年增长率增长，达到 6584.1 亿美元。

智能制造提供了许多好处，包括提高生产效率、改进流程和更明智的资产维护。以下是设置智能工厂系统的五个技巧。    

1. 评估需求和目标

当您决定实施智能工厂战略时，确定您的目标和需求至关重要。您应该评估您需要什么以及您想要实现什么，以便您在正确的领域进行投资。

大多数智能制造实施分阶段进行。您必须确定投资正确技术和设备的优先事项。  

但智能工厂并不以正确的技术和设备结束：您需要让您的员工参与进来。先进的自动化和技术可能会吓到工人。他们可能担心自己缺乏在新工艺和设备上工作所需的知识和技能。

消除这种恐惧的理想方法是解释为什么要转向智能工厂。不仅要向您的员工解释公司将如何从这种转变中受益，还要向他们解释他们作为工人将如何受益。让他们成为这个过程的一部分。

评估您的员工拥有哪些技能以及高效运营智能工厂所需的技能。额外的培训是弥补知识差距和向员工灌输信心的最佳方式之一。更重要的是，当员工知道自己具备所需的技能并亲眼目睹新技术如何帮助他们更好地完成工作时，他们将全力支持这种转变。 

2. 利用数据 

数据收集、分析和报告是智能工厂的关键方面。多个设备通过无线连接连接到您的中央数据系统。这些设备收集许多工厂区域的数据，包括您的设备和流程。 

整个过程，从数据收集到分析，有四个层次：

基本数据可用性：工厂在这个层面上并不聪明。数据是可用的，但不容易收集和分析。如果完成数据收集和分析，则很耗时，导致效率低下。 

主动数据分析：数据结构化且更易于访问。数据是有组织的并且集中可用，可视化辅助处理。 

活动数据：分析数据，有时借助人工智能 (AI)和机器学习 (ML)。 

面向行动的数据：在这个级别，管理者可以使用分析的数据创建问题的解决方案。

3. 确定您需要的技术

智能工厂严重依赖与第四次工业革命相关的各种技术——通常称为工业 4.0。这些技术包括：

传感器：安装在各种机器和设备上的传感器在制造过程的特定阶段收集数据并监控过程。例如，他们可以监控某些变量，如温度，并启动自我纠正机制或通知员工。在物料搬运中，传感器有助于控制机器人和机器，使机器可以停止或改变方向。

物联网 (IoT)：多台机器、流程和设备通过互联网数据通信系统连接，以收集信息并与人类和其他设备共享信息。

云计算：通过云计算存储和分析传感器和物联网设备收集的数据。它比传统的现场存储更高效，因为您可以存储大量数据并快速评估它。

3D打印：3D打印让智能工厂能够提供敏捷、灵活、分布式的生产能力。一旦产品得到完善并确保高质量，智能工厂就会使用 3D 打印来扩大生产规模并满足需求。

4.注意网络安全

当多个设备通过互联网连接时，网络攻击成为一个问题。根据身份盗窃资源中心的2021 年数据泄露报告，2021 年有 1,862 起数据泄露事件，比 2020 年增加了 68%。

数据安全已成为智能工厂的重要方面。由于工厂已数字化，管理人员必须解决网络安全问题。管理人员必须确保所有有价值的信息都是安全的。  

培训员工如何识别和处理网络威胁非常重要。您还必须使您的系统和软件保持最新状态。网络犯罪分子不断设计窃取数据的新方法，并且更新系统可确保您领先一步。

备份您的数据、控制对信息的访问以及为您的员工提供受密码保护的个人帐户也有助于阻止攻击。在转向智能工厂之前，需要评估网络安全，因为它会产生额外的成本。 

5、智能工厂系统维护

成功实施智能工厂系统后，需要对其进行持续升级和监控。一旦员工熟悉了新技术和新工艺，将其扩展到其他工厂区域变得更加容易。 

所有设备和装置都需要定期维护，以确保它们按要求工作。智能工厂收集和分析有助于安排预防性和预测性维护的宝贵数据。这种维护有助于避免可能对工厂造成高昂代价的停产。 

监控智能工厂还可以让管理人员确保技术满足其目标。可以调查任何差异并及时采取纠正措施。

向智能工厂系统过渡

向智能工厂过渡可能既耗时又复杂。进行转变的理想方式是将流程划分为多个小阶段，并在每一步之后审查进度——然后您可以在早期发现错误并采取纠正措施。

转向智能制造的决定应该涉及所有公司领域。这将确保每个人都了解其好处并完全支持该决定。最终，您将享受到智能工厂的好处。

Eric Whitley 担任 L2L的智能制造总监， 帮助客户了解 L2L 的企业数字化转型方法。他领导了 Autoliv ASP 的全面生产维护工作，并在俄亥俄州立大学担任管理认证项目的兼职教师。