在當前智能制造的熱潮之下，很多企業(yè)都在規(guī)劃建設智能工廠。眾所周知，智能工廠的規(guī)劃建設是一個十分復雜的系統(tǒng)工程。數(shù)據(jù)是智能工廠建設的血液，在各應用系統(tǒng)之間流動。在智能工廠運轉的過程中，會產生設計、工藝、制造、倉儲、物流、質量、人員等業(yè)務數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能分別來自ERP、MES、APS、WMS、QIS等應用系統(tǒng)。生產過程中需要及時采集產量、質量、能耗、加工精度和設備狀態(tài)等數(shù)據(jù)，并與訂單、工序、人員進行關聯(lián)，以實現(xiàn)生產過程的全程追溯。

　　傳統(tǒng)的模式已經無法滿足制造業(yè)的發(fā)展趨勢。特別在不確定的經濟環(huán)境中，企業(yè)急需提升工廠車間的效率和生產力。

　　同以往相比，消費者越來越關注所購商品的可追溯性。相應地，企業(yè)也能夠在商品之外提供新的附加服務，從而開拓全新的收入來源。

　　為了把握這些機遇，制造商紛紛著手將生產運營數(shù)字化，并生成可以利用的實時數(shù)據(jù)。換句話說，它們正在打造智能工廠，并將其與整個企業(yè)的運營連接起來。區(qū)塊鏈、量子計算、AI等新興技術，也將在這一領域創(chuàng)造新的機遇。

　　然而，打造智能工廠是一段旅程，企業(yè)很難確定最佳的前進路線。

　　富士通最新的一項制造業(yè)調查報告顯示，在當前的經濟壓力之下，58%的制造企業(yè)表示“成本”這一要素成為了智能工廠計劃的最大障礙。更重要的是，迄今為止，大多數(shù)智能工廠項目尚未獲得投資回報（56%），這使得進一步投資項目變得難上加難。如何打造智能工廠的三大要素

　　個性化定制

　　打造一個互聯(lián)工廠為制造企業(yè)提供了向客戶提供全新服務的機會。事實上，改善客戶體驗已成為智能工廠項目最受歡迎的外部目標（62%）。

　　在消費市場中，個性化定制的趨勢越來越明顯。生產商可以按照不同的需求交付商品，消費者趨之若鶩。而連接性與效率將是邁向批量生產的關鍵。調查顯示，有將近一半（47%）的制造企業(yè)正在實施智能工廠項目，以實現(xiàn)高效的產品定制化生產。

　　連接性還能夠幫助企業(yè)挖掘產品的獨特賣點。例如，金賓（JimBeam）是全球知名的波本威士忌品牌之一，它們的每桶威士忌都經歷了多年的精心釀造。如今，富士通幫助金賓部署了一套工業(yè)物聯(lián)網解決方案，不僅可以追蹤并管理每桶威士忌的生產情況，讓威士忌的生命周期將變得更加透明，同時還能拉近與消費者之間的距離，為金賓的威士忌品牌注入了新的“生命力”。

　　在B2B領域，制造企業(yè)的競爭優(yōu)勢通常源于服務化：從售后支持到現(xiàn)場服務，乃至“商品即服務”的模式，都是B2B制造企業(yè)實現(xiàn)差異化的因素。

　　無論是toB還是toC，工廠和企業(yè)之前的互聯(lián)都是關鍵?？蛻艨赡苄枰捎眯砸约拔锪鞯仍敿毿畔碇笇з徺I決策，而工廠則需要具備交付高度定制化訂單的能力。只要實施得當，智能工廠將拉近制造企業(yè)與客戶之間的聯(lián)系。

　　提高質量和效率

　　“效率”是所有制造企業(yè)都在關注的重要因素。我們的調查顯示，智能工廠項目最常見的內部目標就是提高產品質量（50%），其次是提高資產利用率（47%）。

　　特別是在高端制造業(yè)，傳統(tǒng)工廠的檢測工序通常由人工完成，這一流程既耗時，又容易出錯。特別是一些對安全性要求較高的產品，比如風力渦輪機，及時微小的偏差也可能造成災難性的后果。

　　利用圖像識別與機器學習技術，就可以讓質量控制過程實現(xiàn)自動化。包括x光在內的影像數(shù)據(jù)能夠利用算法來進行分析，從而快速識別異常。例如，富士通幫助西門子歌美颯公司實施了一套基于AI機器學習的質量控制系統(tǒng)，將他們的風力渦輪機圖像掃描時間縮短了60%。

　　新興的計算技術還能夠極大地提升工廠的生產效率。以往，制造企業(yè)會利用普通計算機來處理生產流程中的優(yōu)化組合問題，例如機器人在噴漆或焊接時的最高效路徑計算，這一計算過程往往非常耗時。而如今，量子計算系統(tǒng)能夠實時為我們提供答案，從而最大化機器人的生產效率。在富士通自身的一家工廠當中，量子計算系統(tǒng)讓零件分揀作業(yè)的行程縮短了45%！

　　可追溯、可持續(xù)

　　如今，消費者比以往任何時候都更加關心產品的來源以及可持續(xù)性。同樣，可追溯性對于滿足監(jiān)管要求也十分重要。

　　區(qū)塊鏈正逐漸成為一種強大的工具，可以追蹤從原材料到最終產品的全生命周期。區(qū)塊鏈能夠安全、分布式地存儲產品信息，并且確保在供應鏈中的任何一個節(jié)點都不能隨意篡改，因此消費者可以充分信任產品的相關信息。

　　以食品為例，區(qū)塊鏈可以讓消費者對購買的食品進行從農場到餐桌的追蹤，從而安心享用，讓肉類、大豆、奶制品的生產信息一覽無余。通過這種方式，智能工廠可以幫助制造商展示其產品質量以及企業(yè)的社會責任。

　　通往智能工廠之路

　　智能工廠項目可以為企業(yè)帶來長期利益。但在當今的環(huán)境下，企業(yè)比以往任何時候都面臨著更大的壓力，需要盡快實現(xiàn)投資回報。因此，制造企業(yè)需要從一開始就仔細而清晰地全面定義業(yè)務模式，確定那些對業(yè)務來說最重要、最有價值的應用場景。

　　實現(xiàn)智能工廠乃至工業(yè)4.0，推進工業(yè)互聯(lián)網建設，實現(xiàn)MES應用，最重要的基礎就是要實現(xiàn)M2M，也就是設備與設備之間的互聯(lián)，建立工廠網絡。

　　企業(yè)應該對設備與設備之間如何互聯(lián)，采用怎樣的通信方式、通信協(xié)議和接口方式等問題建立統(tǒng)一的標準。在此基礎上，企業(yè)可以實現(xiàn)對設備的遠程監(jiān)控，機床聯(lián)網之后，可以實現(xiàn)DNC（分布式數(shù)控）應用。設備聯(lián)網和數(shù)據(jù)采集是企業(yè)建設工業(yè)互聯(lián)網的基礎。