智能制造已經成為全球制造業的重要趨勢。隨著人口紅利的逐步消失，工廠企業需要找到一種全新的生產模式，以緩解昂貴的勞動力成本和應對快速更新的產品需求。而工業4.0模式的出現，為制造業提供了新的思路。通過物聯網連接產品生命周期的所有階段，從原料采購到生產再到交付和進入客戶家中，整個過程都能可視化管理。

這也是第四次工業革命的場景，物聯網為整個制造過程搭建了橋梁，創造了一個具有凝聚力的制造環境。原料供應商知道何時應該發貨，制造商知道如何保證產品質量，每個客戶反饋的信息讓廠商獲得對產品和市場新的認識，物聯網解決了供應商、制造商和客戶之間信息隔斷的問題，智能工廠將制造業服務能力提升到一個全新的水平。

未來，物聯網將給制造業帶來巨大的價值，潛在價值可能會達數十萬億美元。據估計，在未來五年內以每年6％的速度增長，市場到2020年將接近700億美元。巨大的應用場景包括汽車和運輸、采礦、電子、化工、制藥、石油和天然氣等行業。那么，在新的制造場景將會怎樣變化，工廠企業又將如何迎接趨勢？

制造業供應鏈的變革

消費市場的需求變化如此之快，對于傳統的制造業無疑是一大難題。客戶實時期望不斷上升，供應鏈越來越復雜，通過人力分析或者落后的工具去管理控制制造過程，已經難以滿足當前市場需求。而智能工廠通過智能傳感器和物聯網采集的大量實時數據，再基于云端高算力服務器的分析，以及創造更靈活的生產流程來跟上客戶需求的步伐。

智能制造的模式與傳統制造完全不同，依托于先進的數字化制造技術，工廠可以進行按需生產，從世界各地供應商采購原料，避免了大量庫存的風險，并通過社交媒體管理客戶反饋，實現個性化的制造，達到更快、更靈活、更高效的產品交付水平。

得益于物聯網和數字化技術的發展，智能制造為工廠帶來了新的能力，雖然升級智能工廠并不是必要的，但卻是非常有價值的事。利用優化的供應鏈，不僅可以減少交貨時間和成本，同時基于市場信息的掌握，還可以減少生產過程缺陷產品數量。

產品質量保持一致性

過去的制造業，當工廠收到車間信息或者從客戶調查到數據的時候，產品已經進入了客戶群體，也就是損害已經產生了，給用戶留下了低質量的印象。而新的制造模式，借助于物聯網技術，允許工廠企業實時收集到傳輸數據，可以及時洞察到問題所在，并在產品造成嚴重問題之前進行更改。

未來的產品將放置智能傳感器，這些感知零件將能夠確保每件產品一致性的質量水平，無論是電子消費品、家用電器還是工業類設備，傳感器能夠將產品的異常數據匯報給廠家，然后工廠提供更準時的售后服務。還有，工廠可以從數據中分析產品的不足，在下一件產品上進行優化，最終能夠更好的保證產品的質量。

這種方式避免了客戶投訴和公司品牌的損害，同時可能為公司節省巨大的成本。過去，汽車產品重大問題發生后，大量召回的事件屢見不鮮，不僅導致公司品牌影響力的下跌，還要負出沉重的金錢代價。

物聯網連接制造過程的好處在于，一旦發現問題或者缺陷，可以在錯誤產生嚴重后果之前及時進行自我修復。尤其在人工智能突破的今天，可以快速分析出存在的隱患，以近乎實時的速度完成生產質量的管控，并帶來更好的產品和更少的損失。

預測性維護的重要價值

工廠生產線意外停機事件和計劃外的維護將會給企業帶來巨大損失，每一臺設備和機器都不可能保持不出問題，但停機在計劃之外發生，不僅讓公司蒙受生產損失的打擊，同時也拖低了生產效率。在成本越來越貴的今天，這種意外停機可能需要較長時間去檢查維修，并要支付巨額金錢，對于中小企業更是無法承受的。

在工業4.0的模式里，有一種預測性維護的方法，通過在智能工廠中生產設備上放置各種傳感器，從而能夠實時自動監測機器磨損的情況。再借用于機器學習算法，可以準確跟蹤零件和機器的更換時間。

預測性維護有助于在錯誤發生之前安排更換設備部件，而且可以安排合理的更換時間，例如在機器閑置的時段，就不會占用生產時間。這樣不僅可以保證生產線的效率，同時提高了工廠整體敏捷性。

如何構建智能工廠？

智能工廠是未來制造業發展的必然趨勢，目前已經有一些優秀的案例，例如全球大型制造商包括通用電氣、西門子、霍尼韋爾、三菱電機、羅克韋爾自動化、施耐德電氣、通用動力等都在嘗試新的制造模式。不過，升級智能工廠要結合自身的需要和環境特點，不同的企業應該采用不同的方式，這樣才能達到其想要的效果。

通常企業轉型有幾個目標方向，例如緩解決勞動力成本，降低工廠的整體成本；提升生產線的效率，將產品的交付時間縮短；增加工廠的靈活性，以便于能夠快速響應市場的需求等等。企業可以根據自身的需求，制造完善的升級方案。

首先要構建物聯網將傳感器、電機、開關和其他各種小工具聯網，工業4.0時代的智能工廠包括生產線、機器人、物聯網、遠程自動化等內容。此外，還涉及到生產網絡和定制生產系統、產品的虛擬規劃以及生產和遠程維護等。

還有，智能工廠需要新型工人，引進具有IT知識和OT運行技術的專業人才。工廠里重復性勞動任務會交給機器人，而人們將更多關注在產品設計，以及流程優化和監控等方面。