工業(yè)4.0大幅變革傳統(tǒng)生產(chǎn)線，新時代智能工廠應(yīng)運(yùn)而生。智能工廠將面對終端智能化、連接泛在化、計(jì)算邊緣化、網(wǎng)絡(luò)扁平化、服務(wù)平臺化及安全提升化等技術(shù)發(fā)展趨勢，需要解決智能感知控制、全面的互聯(lián)互通等多個方面的問題。本文將傳感器比作智能工廠的感覺器官，將機(jī)器人比作智能工廠的四肢，將AI系統(tǒng)比作計(jì)算大腦，介紹了實(shí)現(xiàn)智能工廠所需的關(guān)鍵技術(shù)，并指出邊緣和云端的數(shù)據(jù)安全性將是智能工廠面對的最大挑戰(zhàn)。

隨著“工業(yè)4.0”和“中國制造2025”等國家戰(zhàn)略的推進(jìn)，智能制造逐漸從概念宣傳發(fā)展到實(shí)施執(zhí)行階段，而工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）、人工智能、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人、云計(jì)算和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等先進(jìn)技術(shù)也不斷出現(xiàn)，數(shù)字和物理領(lǐng)域的融合進(jìn)一步促進(jìn)了智能制造的興起和發(fā)展。

“智能制造的主線是智能生產(chǎn)，而智能生產(chǎn)的主要載體是智能工廠?！敝袊こ淘涸洪L周濟(jì)先生簡潔明了地闡述了智能生產(chǎn)、智能制造和智能工廠三者之間的關(guān)系。智能工廠是一個完全連接的靈活的制造系統(tǒng)，能根據(jù)動態(tài)市場需求整合供應(yīng)鏈和生產(chǎn)線，并在需要時生產(chǎn)出個性化的定制產(chǎn)品。

根據(jù)權(quán)威市場機(jī)構(gòu)的預(yù)測，到2025年全球智能制造市場規(guī)模將達(dá)到3952億美元。Altizon的2017年智能制造報(bào)告指出，在工業(yè)制造業(yè)中，智能制造有可能將直接人工成本和間接成本降低5~10％。由此可見，智能制造的價值和未來市場發(fā)展都很有潛力。那么，實(shí)現(xiàn)智能工廠需要哪些技術(shù)呢？

智能工廠的實(shí)現(xiàn)需要六大關(guān)鍵技術(shù)

建設(shè)智能工廠的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)智能制造，而智能制造的關(guān)鍵技術(shù)也就是搭建智能工廠這個載體的核心技術(shù)。來自Vero Solutions的信息圖示出了驅(qū)動和實(shí)現(xiàn)智能制造的六項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)。

1. 3D打印

2.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)及可穿戴設(shè)備

3.云計(jì)算平臺

4.偽造檢測技術(shù)

5.位置檢測技術(shù)

6.智能傳感器

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）構(gòu)成智能工廠的神經(jīng)系統(tǒng)

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展給制造自動化及智能化提供了新的機(jī)遇。智能工廠追求人、機(jī)、料、法、環(huán)的智能化的高度協(xié)調(diào)及高效利用。除了智能設(shè)備和智能生產(chǎn)及執(zhí)行系統(tǒng)，還需要考慮環(huán)境、廠務(wù)設(shè)施等因素，大量的傳感器用來控制或監(jiān)控水、電、氣、塵埃顆粒、溫度、濕度等。但各種傳感器分散、異構(gòu)、數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，甚至是移動的，利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)進(jìn)行智能化協(xié)調(diào)是一個很好的途徑。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺是將具有感知、監(jiān)控能力的各類采集或控制傳感器或控制器，以及泛在技術(shù)、機(jī)器對機(jī)器（M2M）通信、機(jī)器學(xué)習(xí)和基于云的分析等技術(shù)不斷融入到工業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，通過收集、分析來自新增和原有設(shè)備的數(shù)據(jù)，提高效率并獲得競爭優(yōu)勢。通過強(qiáng)大的管理運(yùn)算功能，能夠：

改善生產(chǎn)過程透明度。利用數(shù)據(jù)記錄和通信功能，使設(shè)備狀態(tài)一目了然，從而提高生產(chǎn)力；

延長設(shè)備壽命，降低成本；

拓展控制功能。用設(shè)備端的控制功能替代中控室的中央控制，實(shí)現(xiàn)分散化控制。

例如，AI工程和自動化系統(tǒng)方案提供商BISTel公司的Cloud IoT平臺便結(jié)合了軟件和硬件，可以提供存儲、計(jì)算、安全、開發(fā)工具及其它許多常見功能，提高了質(zhì)量和工程生產(chǎn)力，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)營效率的提升。

AI系統(tǒng)是智能工廠的計(jì)算大腦

在未來的智能工廠中，AI將無處不在、無所不在和無形而在。AI將用于管理整個輸入和輸出，運(yùn)行機(jī)器人，并通過利用率管理和預(yù)測性維護(hù)使裝配線滿載運(yùn)行。

在智能工廠中，數(shù)字化是關(guān)鍵，但其目的不是產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，而是利用海量數(shù)據(jù)，英飛凌半導(dǎo)體（無錫）有限公司信息技術(shù)總監(jiān)曹翃認(rèn)為，數(shù)字化就是通過數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和分析來獲取知識，從而作出預(yù)測和自動化決策，達(dá)到制造的人、機(jī)、料、法的高效利用，降低運(yùn)營成本，最大化價值鏈效益。

有了大數(shù)據(jù)的支撐，通過AI分析方法和算法，例如機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測分析或多變量統(tǒng)計(jì)，一切會變得更為精準(zhǔn)。例如，設(shè)備的報(bào)警內(nèi)容通常是NON-SQL數(shù)據(jù)，AI集合生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)，處理結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化及海量分布的實(shí)時信息，實(shí)現(xiàn)智能的預(yù)測性維護(hù)，并通過自動的X光圖像識別來提高產(chǎn)品質(zhì)量，釋放勞動力。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，它在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中無處不在，特別是在智能工廠中。重復(fù)性的人工任務(wù)最終將由智能機(jī)器來處理，而不再要求員工之間建立深厚的情感聯(lián)系。

AI技術(shù)正在將更多的智能和數(shù)據(jù)分析推向邊緣。目前AI對聲音及人類語言的處理更加類似人類的功能，而在基于云和網(wǎng)絡(luò)的軟件領(lǐng)域也將出現(xiàn)更多的AI應(yīng)用。一些新的AI應(yīng)用正在物聯(lián)網(wǎng)中開拓和創(chuàng)造一個新的利基，但并非所有終端節(jié)點(diǎn)都需要高級功能。

Silicon Labs（亦稱“芯科科技”）亞太區(qū)區(qū)域營銷高級經(jīng)理陳雄基說明，Silicon Labs在混合信號處理、低功耗技術(shù)和無線連接方面的專長可能帶來更多益處。許多應(yīng)用將繼續(xù)利用網(wǎng)關(guān)和云資源來處理類似AI的任務(wù)。系統(tǒng)架構(gòu)師需要在特性、成本、性能、延遲、安全性以及客戶對這些功能的整體價值取向等各個方面進(jìn)行全面的評估。