我们经常提到自动化流程，它们就好像是智能工厂所特有的一样。然而实际上，制造运营活动采用自动化和机器人技术已有数十年之久。许多传统工厂在多个运营环节使用了自动化机器，如条形码扫描仪、摄像头和数字化生产设备。但是这些设备没有实现互联。由于传统工厂中的人员、资产和数据管理系统之间没有建立连接，企业必须不断地手动协调和整合这些资源。
而智能数字工厂将机器、人员和大数据整合到统一的数字互联生态体系中。智能工厂不仅能够管理和分析数据，还能从经验中学习。此外，智能工厂还能解读数据集并从中获取洞察，进而预测趋势和事件，并推荐和实施智能制造工作流和自动化流程。智能工厂可以通过持续优化相关程序，实现自我校正和优化。也就是说，智能工厂能够自己学习并为人类提供指导，从而增强韧性，提高生产力和安全性。
智能工厂的结构
智能工厂的基础逻辑大致分为三步：
智能工厂的三道主要程序
数据采集：利用人工智能和现代数据库技术，管理和获取分散在企业内部、供应链和世界各地的有用数据集。通过利用各种传感器和网关，工业物联网 (IIoT) 支持互联的机器将数据收集到系统中。借由各种其他数据门户，人工智能系统可以整合与绩效、市场趋势、物流或任何其他潜在相关来源有关的数据集。
数据分析：机器学习和智能业务系统使用高级分析和现代数据管理解决方案来充分利用收集的所有数据。工业物联网传感器可以在机器需要维修或维护时发出警报。这些系统不仅可以整合市场和运营数据，帮助企业发现机遇和风险，还能持续研究工作流的效率，从而优化绩效，并实施必要的自动校正。事实上，通过比较和分析数据集，系统可以构建无限的组合，为数字工厂优化和供应链预测提供有力支持。
智能工厂自动化：一旦数据采集和分析工作完成，系统就会建立起相关的工作流，并将工作说明下发给系统中的机器和设备。这些设备可能位于工厂内部，也可能位于供应链中的物流或制造环节。智能工厂会不断地监控并优化智能工作流和流程。如果新闻报道提醒某产品的需求将激增，系统就可以指示 3D 打印机工作流提高该产品的生产**级。如果原材料装运延迟，则可以利用库存缓冲来避免任何形式的供应中断。

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