发展数据驱动的运营文化实现智能工厂落地

随着技术的不断发展，工厂进行智能制造升级的前景越发明朗，企业期望从他们的智能工厂项目中获得更大的收益。而要实现数字化智能工厂的预期，各企业需要设计和实施一个强有力的治理方案，并发展一种数据驱动的运营文化。

智能工厂是“工业4.0”和“智能制造”的一个典型术语，本质上是围绕工业物联网、大数据分析、生产技术、连接的物理设备以及可以在网络物理范围内进行的操作。

主要通过工业物联网传感器，IT和OT的融合，新的制造技术，基于云平台、启用技术(AI、ML、…)可互操作和高度连接的系统/平台，包括机器在内的大量数据的分析和使用，转化为行动和决策，形成信息化和自动化高度融合的生产管理系统。

智能工厂依托的不仅仅是技术和数据边缘，还包括人员、技术、协作供应链的各个方面，最为关键的是，所有这些日益可用的数据所提供的目标、用例和能力。毕竟，一个工厂如果没有智能的、可衡量的、由数据知识实现的目标，就很难被称为智能。

智能工厂能够利用数字平台和技术来提高生产力、质量、灵活性和服务。智能工厂从传统的机器自动化跃进而来，为工业4.0部署智能制造技术。物理机器装有智能传感器，并连接到云网络，在云网络中使用连接的操作和生产系统的数据来学习和适应自发的情况，并做出实时决策。

当然，还有更多有关智能工厂的定义。他们中的大多数人指出，工厂和智能工厂的数字化和连通性是智能制造和工业4.0中的一个演进，以及一系列附加功能和技术，以及其他常见的技术，例如人工智能机器学习、大数据分析AI、数字孪生和仿生等。

对大部分工厂企业来说，支持智能工厂的三项关键技术是：连通性，利用IIoT收集数据；智能自动化，这类技术包括许多东西，比如先进的机器人和无人机，但也包括MES和SCADA；云规模的数据管理和分析。

而PLM，MES(制造执行系统)/SCADA和机器人是工业体系结构的关键组成部分，但大规模智能工厂部署的主要投资领域是物联网和人工智能，支持数据驱动的操作，以及远程和移动能力。

同时生产率的提高、质量和市场份额的提高以及客户服务是智能工厂所能驱动的价值的关键组成部分。通过设计带来的效率和通过闭环操作带来的卓越运营做出了同等贡献。闭环操作涉及操作生成的使用数据，以实时对其进行优化。

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