麥肯錫全球研究院最新預(yù)測，到2025年智慧工廠帶來的經(jīng)濟(jì)影響價(jià)值將達(dá)每年1.2萬億美元至3.7萬億美元。埃森哲聯(lián)合Frontier Economics預(yù)估了智慧工廠和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)對中國12個(gè)產(chǎn)業(yè)的累計(jì)GDP影響。在中國當(dāng)前政策和投資趨勢的助推下，未來15年，僅在制造業(yè)，智慧工廠和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)就可創(chuàng)造1960億美元的累計(jì)GDP增長;如果進(jìn)一步擴(kuò)大物聯(lián)網(wǎng)的影響，各行業(yè)還將創(chuàng)造出更大價(jià)值。以制造業(yè)為例，物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)價(jià)值將從1960億美元躍升至7360億美元，增加276%。
技術(shù)革新與全新挑戰(zhàn)
智慧工廠代表了高度互聯(lián)和智能化的數(shù)字時(shí)代，工廠的智能化通過互聯(lián)互通、數(shù)字化、大數(shù)據(jù)、智能裝備與智能供應(yīng)鏈五大關(guān)鍵領(lǐng)域得以體現(xiàn)。典型智慧工廠包括：生產(chǎn)設(shè)備互聯(lián)、物品識別定位、能耗自動檢測、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、產(chǎn)品遠(yuǎn)程運(yùn)維、配件產(chǎn)品追溯、生產(chǎn)業(yè)績考核以及工廠環(huán)境監(jiān)測等目前存在的實(shí)際應(yīng)用。
目前智慧工廠相比于傳統(tǒng)工業(yè)制造具有幾個(gè)明顯的技術(shù)革新。智能的感知控制：通過利用智能感知技術(shù)隨時(shí)隨地對工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集;全面的互聯(lián)互通：通過多種通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，將采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地傳遞出去;深度的數(shù)據(jù)應(yīng)用：利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、分析和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的充分挖掘和利用;創(chuàng)新的服務(wù)模式：利用信息管理、智能終端和平臺等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)工業(yè)智能化改造，提升產(chǎn)業(yè)價(jià)值、優(yōu)化服務(wù)資源和激發(fā)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。
在這些技術(shù)革新的基礎(chǔ)上，智慧工廠將會面對六大技術(shù)發(fā)展趨勢，即終端智能化，連接泛在化，計(jì)算邊緣化，網(wǎng)絡(luò)扁平化以及服務(wù)平臺化和安全提升化。由此帶來的管理變革包括設(shè)備聯(lián)接日趨多元化，數(shù)據(jù)處理向邊緣端傾斜以及企業(yè)戰(zhàn)略由產(chǎn)業(yè)個(gè)體向生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)型，企業(yè)運(yùn)營由設(shè)備和資產(chǎn)向產(chǎn)品和客戶轉(zhuǎn)移。
技術(shù)和趨勢的變革帶來了全新的挑戰(zhàn)，比如缺乏統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，行業(yè)規(guī)范化有待加強(qiáng);再比如中國企業(yè)普遍工業(yè)信息化程度低，應(yīng)用推廣有待提速，以及企業(yè)發(fā)展不均衡，成功模式較難復(fù)制等。
特別的數(shù)據(jù)所有權(quán)懸而未決，數(shù)據(jù)安全問題亟待解決。因此，從國家和企業(yè)層面上來說，面對這些挑戰(zhàn)，整體的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)布局標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)需要分階段實(shí)施，網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)異構(gòu)集成等基本技術(shù)問題需要解決，包括規(guī)范資源數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化封裝，構(gòu)建良好的應(yīng)用創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境。此外，還要構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的安全環(huán)境，預(yù)防控制安全問題。
面臨問題及技術(shù)實(shí)現(xiàn)
作為未來工業(yè)發(fā)展的必然趨勢，面對諸多技術(shù)挑戰(zhàn)，智慧工廠需要解決多個(gè)方面的問題。智慧工廠首當(dāng)其沖面臨要解決的問題就是智能的感知控制，通過隨時(shí)隨地進(jìn)行工業(yè)數(shù)據(jù)的采集來獲取最關(guān)鍵的工業(yè)數(shù)據(jù)。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面，通過各種感知控制技術(shù)可以解決實(shí)際問題，這就涉及包括傳感器、設(shè)備識別、工業(yè)控制等多方面的技術(shù)。
第二個(gè)需要解決的問題是全面的互聯(lián)互通，如何將采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的傳遞出去，并保證信號傳輸?shù)陌踩煽恳约凹嫒莶煌O(shè)備是非常重要的技術(shù)挑戰(zhàn)。應(yīng)對這個(gè)問題需要的技術(shù)包括工業(yè)以太網(wǎng)、短距離無線通信和低功耗的工業(yè)廣域網(wǎng)等技術(shù)和相關(guān)解決方案。有了數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)傳輸，智慧工廠的智能化核心體現(xiàn)來自于對數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用。利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、分析和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的充分挖掘和利用。這方面涉及的數(shù)據(jù)處理技術(shù)除了我們熟知的云計(jì)算等算法和設(shè)備服務(wù)之外，還包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)存儲等。
最后，智慧工廠面臨的最特別的挑戰(zhàn)將是服務(wù)模式的創(chuàng)新，融合信息管理、智能終端和平臺等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)工業(yè)的智能化改造。這方面涉及很多技術(shù)之外的服務(wù)模式創(chuàng)新，而其中最特別的一點(diǎn)是安全管理技術(shù)，特別是加密認(rèn)證、防火墻和入侵檢測等技術(shù)環(huán)節(jié)，保障智慧工廠的全面安全性。通過連接網(wǎng)絡(luò)，客戶可以從工廠內(nèi)部和外部監(jiān)控機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)、交換數(shù)據(jù)、更改生產(chǎn)指令和重新編寫MCU存儲程序來更新設(shè)備的設(shè)置。這就要求系統(tǒng)制造商需要提供一個(gè)更安全、更可靠、更友善人機(jī)界面且可重復(fù)編程的集成解決方案。
伴隨著第四次工業(yè)革命的浪潮，新一代信息技術(shù)將給傳統(tǒng)制造業(yè)帶來深刻的影響。從德國倡導(dǎo)的"工業(yè)4.0"到智能制造以及最新的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級已成不可逆轉(zhuǎn)的大趨勢。勞動力成本上升、原材料價(jià)格上升迫使工廠必須采用更高效的自動化解決方案。另一方面，面對消費(fèi)者的個(gè)性化需求的增長，工廠需要建立起快速響應(yīng)多樣化需求的機(jī)制。智慧工廠的建立是個(gè)龐大的系統(tǒng)化工程，廣大的開發(fā)者將是參與這個(gè)龐大系統(tǒng)工程中某個(gè)部分開發(fā)的重要創(chuàng)造者。
