如何打造智能工廠的三大要素

01

拉近客戶距離

打造一個互聯工廠為制造企業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%）的制造企業正在實施智能工廠項目，以實現高效的產品定制化生產。

連接性還能夠幫助企業挖掘產品的獨特賣點。例如，金賓（Jim Beam）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物聯網解決方案，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，制造企業的競爭優勢通常源于服務化：從售后支持到現場服務，乃至“商品即服務”的模式，都是B2B制造企業實現差異化的因素。

無論是to B還是to C，工廠和企業之前的互聯都是關鍵。客戶可能需要可用性以及物流等詳細信息來指導購買決策，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與客戶之間的聯系。

02

提升工廠效率

“效率”是所有制造企業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，傳統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，即使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自動化。包括x光在內的影像數據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，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，制造企業會利用普通計算機來處理生產流程中的優化組合問題，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，量子計算系統讓零件分揀作業的行程縮短了45%！

03

可追溯、可持續

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性。同樣，可追溯性對于滿足監管要求也十分重要。

區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的社會責任。

無論哪種情況，周密的計劃都是關鍵。而從經驗豐富的專家那里獲得外部支持，能夠帶來巨大的收益。他們不僅了解新興技術的潛力，更對制造業的各個環節以及發展趨勢了如指掌。