智能工厂是一种数字化制造设施，它使用连接的设备、机器和生产系统来持续收集和共享数据。然后，这些数据将用于为改进流程以及解决可能出现的任何问题的决策提供信息。

智能工厂使用的智能制造实践由多种技术实现，包括人工智能 (AI)、大数据分析、云计算和工业物联网 (IoT)。

智能工厂连接数字世界和物理世界，以监控整个生产过程，从供应链管理到制造工具，甚至车间个体操作员的工作。

完全集成的协作制造系统为操作员提供了一系列好处，包括允许操作具有适应性和易于优化。

有四个级别可用于评估您通过改进过程成为智能制造商的旅程：

1. 一级：基本数据可用性

在这个层面上，工厂或设施根本算不上“智能”。有可用数据，但不容易访问或分析。完成数据分析非常耗时，并且会降低生产过程的效率。

2. 二级：主动数据分析

在此级别，可以以更加结构化和易于理解的形式访问数据。数据将集中可用并通过可视化和显示进行组织，以协助其处理。这一切都允许进行主动数据分析，尽管仍然需要一定程度的努力。

3. 第三层：活动数据

在这个层面上，可以在机器学习和人工智能的帮助下分析数据，在没有太多人工监督的情况下创造洞察力。该系统比二级系统更加自动化，可以预测关键问题或异常，以主动预测潜在故障。

4. 第四级：面向行动的数据

第四级建立在第三级的主动性质之上，以创建问题的解决方案，并且在某些情况下，在没有人为干预的情况下采取行动来缓解问题或改进流程。在这个级别，在生成解决方案之前收集数据并针对问题进行分析，并且在可能的情况下，只需很少的人工输入即可采取行动。

智能工厂使用与第四次工业革命（工业 4.0 ）相关的各种不同技术来优化智能制造流程。

这些技术包括：传感器、云计算、大数据分析、虚拟现实和增强现实、数字孪生等。

智能工厂使用连接的设备和设备来做出基于证据的决策，以优化整个制造过程的效率和生产力。

提供敏捷、迭代的生产流程可以扩展设备和员工的能力，从而降低制造行业的成本、减少停机时间和浪费。

识别并减少或消除未充分利用或错放的生产能力可以提高效率和产出，而无需对新资源进行少量投资。

工厂数字化的好处包括与规划、质量控制、产品开发和物流相关的好处，因为每个方面都根据真实反馈进行评估和优化。

通过在流程中引入机器学习，还可以获得长期利益。通过收集和分析数据，可以根据准确的实际信息安排预防性和预测性维护，以避免生产线停工。

物联网 (IoT) 是通过互联网数据通信系统连接设备、机器和/或流程的地方，以便它们可以与其他机器和人共享信息。

工业物联网 (IIoT) 通常使用传感器技术和云计算，使跟踪和识别制造过程中的改进所需的大量工作自动化。

IIoT 是所谓的“工业 4.0”的一部分，涉及许多传统行业的计算机化，包括制造业。智能工厂将数字和物理系统与物联网结合在一起。这些系统包括无线连接、传感器和数据收集程序。

有效的支持 IIoT 的工作场所提供的持续监控不仅有助于降低生产过程的成本和时间，还可以通过监控潜在故障和允许预测性维护以及减少物理操作来提高生产环境的安全性对工人的要求。使用机器学习来优化生产流程还可以减少能源消耗，从而带来更广泛的环境效益。

未来工厂背后的关键原则是连通性以及数据分析和诊断；从而减少停工、改进流程和优化设施。

智能工厂的基础是使用最新技术和连接性来推动流程改进。

使用物联网和人工智能等技术可以实现响应速度更快、预测性更强的生产线；充分利用可用资源来提供具有成本效益和高效的制造。

将工厂升级为“智能”似乎是一项昂贵的工作，但您可以进行快速有效的更改，而无需更换制造链中的每台机器。

如果您评估您的制造链并挑选出最重要的部分，您可以快速做出有利于整个过程的改变。分析这些关键领域可能会提供有关下一步应该改进什么的信息。

这种分析应该由多元化的团队来推动，包括不同业务领域的专家。您让员工参与改进的次数越多，变革就越有效。员工可能还需要培训以确保他们可以使用任何新设备。事实上，您的员工需要的技能不会因为他们监控系统、整理数据和行动改进、检查或维修而改变，而不是需要更少的劳动力。 

工程师需要与管理人员和 IT 系统专家一起寻找升级领域，并且应该制定计划来研究优化流程、增加销售、降低成本和节省整个制造过程的时间。

欧力克斯为有意于打造智能工厂的企业提供一系列 制造支持服务，包括生产流程的开发和优化以及计算机集成解决方案的交付。