智能工廠是一種數字化制造設施，它使用連接的設備、機器和生產系統來持續收集和共享數據。然后，這些數據將用于為改進流程以及解決可能出現的任何問題的決策提供信息。

智能工廠使用的智能制造實踐由多種技術實現，包括人工智能 (AI)、大數據分析、云計算和工業物聯網 (IoT)。

智能工廠連接數字世界和物理世界，以監控整個生產過程，從供應鏈管理到制造工具，甚至車間個體操作員的工作。

完全集成的協作制造系統為操作員提供了一系列好處，包括允許操作具有適應性和易于優化。

有四個級別可用于評估您通過改進過程成為智能制造商的旅程：

1. 一級：基本數據可用性

在這個層面上，工廠或設施根本算不上“智能”。有可用數據，但不容易訪問或分析。完成數據分析非常耗時，并且會降低生產過程的效率。

2. 二級：主動數據分析

在此級別，可以以更加結構化和易于理解的形式訪問數據。數據將集中可用并通過可視化和顯示進行組織，以協助其處理。這一切都允許進行主動數據分析，盡管仍然需要一定程度的努力。

3. 第三層：活動數據

在這個層面上，可以在機器學習和人工智能的幫助下分析數據，在沒有太多人工監督的情況下創造洞察力。該系統比二級系統更加自動化，可以預測關鍵問題或異常，以主動預測潛在故障。

4. 第四級：面向行動的數據

第四級建立在第三級的主動性質之上，以創建問題的解決方案，并且在某些情況下，在沒有人為干預的情況下采取行動來緩解問題或改進流程。在這個級別，在生成解決方案之前收集數據并針對問題進行分析，并且在可能的情況下，只需很少的人工輸入即可采取行動。

智能工廠使用與第四次工業革命（工業 4.0 ）相關的各種不同技術來優化智能制造流程。

這些技術包括：傳感器、云計算、大數據分析、虛擬現實和增強現實、數字孿生等。

智能工廠使用連接的設備和設備來做出基于證據的決策，以優化整個制造過程的效率和生產力。

提供敏捷、迭代的生產流程可以擴展設備和員工的能力，從而降低制造行業的成本、減少停機時間和浪費。

識別并減少或消除未充分利用或錯放的生產能力可以提高效率和產出，而無需對新資源進行少量投資。

工廠數字化的好處包括與規劃、質量控制、產品開發和物流相關的好處，因為每個方面都根據真實反饋進行評估和優化。

通過在流程中引入機器學習，還可以獲得長期利益。通過收集和分析數據，可以根據準確的實際信息安排預防性和預測性維護，以避免生產線停工。

物聯網 (IoT) 是通過互聯網數據通信系統連接設備、機器和/或流程的地方，以便它們可以與其他機器和人共享信息。

工業物聯網 (IIoT) 通常使用傳感器技術和云計算，使跟蹤和識別制造過程中的改進所需的大量工作自動化。

IIoT 是所謂的“工業 4.0”的一部分，涉及許多傳統行業的計算機化，包括制造業。智能工廠將數字和物理系統與物聯網結合在一起。這些系統包括無線連接、傳感器和數據收集程序。

有效的支持 IIoT 的工作場所提供的持續監控不僅有助于降低生產過程的成本和時間，還可以通過監控潛在故障和允許預測性維護以及減少物理操作來提高生產環境的安全性對工人的要求。使用機器學習來優化生產流程還可以減少能源消耗，從而帶來更廣泛的環境效益。

未來工廠背后的關鍵原則是連通性以及數據分析和診斷；從而減少停工、改進流程和優化設施。

智能工廠的基礎是使用最新技術和連接性來推動流程改進。

使用物聯網和人工智能等技術可以實現響應速度更快、預測性更強的生產線；充分利用可用資源來提供具有成本效益和高效的制造。

將工廠升級為“智能”似乎是一項昂貴的工作，但您可以進行快速有效的更改，而無需更換制造鏈中的每臺機器。

如果您評估您的制造鏈并挑選出最重要的部分，您可以快速做出有利于整個過程的改變。分析這些關鍵領域可能會提供有關下一步應該改進什么的信息。

這種分析應該由多元化的團隊來推動，包括不同業務領域的專家。您讓員工參與改進的次數越多，變革就越有效。員工可能還需要培訓以確保他們可以使用任何新設備。事實上，您的員工需要的技能不會因為他們監控系統、整理數據和行動改進、檢查或維修而改變，而不是需要更少的勞動力。 

工程師需要與管理人員和 IT 系統專家一起尋找升級領域，并且應該制定計劃來研究優化流程、增加銷售、降低成本和節省整個制造過程的時間。

歐力克斯為有意于打造智能工廠的企業提供一系列 制造支持服務，包括生產流程的開發和優化以及計算機集成解決方案的交付。