建立智能工廠是所有工業(yè)制造業(yè)企業(yè)的愿景，在工業(yè)4.0大背景下，人工智能、數(shù)字化、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，向企業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營、管理等各個環(huán)節(jié)滲透，顛覆傳統(tǒng)的模式，打造全新的制造業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。如數(shù)字化所帶來的優(yōu)勢，利用創(chuàng)建的數(shù)字孿生，實(shí)現(xiàn)了減少停機(jī)時間的預(yù)測性維護(hù)、加強(qiáng)質(zhì)量控制、需求驅(qū)動生產(chǎn)、優(yōu)化庫存、能源和材料成本得以降低、安全和環(huán)境性能得以改善。智能工廠既然能帶來諸多益處，為何發(fā)展卻受阻？需要怎么做？

　　就預(yù)測達(dá)到量化價值，麥肯錫預(yù)測到2025年，物聯(lián)網(wǎng)所引發(fā)的經(jīng)濟(jì)效益將達(dá)1.2至3.7萬億美元。美國制造商和智能制造商每年的成本將有望降低了570億美元。但事實(shí)上，投資制造業(yè)周期比較長，流程和設(shè)備要達(dá)到數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化程度并非一朝一夕就能出現(xiàn)，所需的這些新技術(shù)還處于探索階段，不夠成熟。還有阻礙制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的障礙需要清理，需要制定標(biāo)準(zhǔn)化，否則難于實(shí)現(xiàn)巨大回報。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、高級分析、信息技術(shù)（IT）、運(yùn)營技術(shù)（OT）被用于智能工廠，使通信設(shè)備實(shí)現(xiàn)實(shí)時決策，優(yōu)化價值創(chuàng)造。從原材料采購到訂單交付、客戶服務(wù)，整個價值鏈中都采用人工智能。

　　目前，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合，提升了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、大量數(shù)據(jù)的激增、計算機(jī)處理能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)世界和數(shù)據(jù)分析結(jié)合，使機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測能力的深度、廣度、準(zhǔn)確性得以提升，生成結(jié)論和預(yù)測性技術(shù)，所以人工智能是催化劑。

　　人工智能也有它的局限性，底層算法的設(shè)計可能會導(dǎo)致漏洞和意外偏差；訓(xùn)練步驟需要大量的數(shù)據(jù)和可能難以獲得的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)來支撐；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練非常長。人工智能決策一旦出錯時，很難確定原因，所以是安全關(guān)鍵系統(tǒng)中的一個主要問題。

　　制造業(yè)工廠為何還采用人工智能？未來，智能工廠的出現(xiàn)是技術(shù)推動和市場拉動的結(jié)果，技術(shù)將是生產(chǎn)力，驅(qū)動并產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，所以大量數(shù)據(jù)的可用性、機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展、云計算、邊緣計算、信息技術(shù)（IT）系統(tǒng)與運(yùn)營技術(shù)（OT）系統(tǒng)結(jié)合。但現(xiàn)實(shí)是，存在全球供應(yīng)鏈日益復(fù)雜、熟練生產(chǎn)工人等問題，所以需要技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、網(wǎng)絡(luò)安全/隱私、頻譜分配三個治理方式。

　　一、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)

　　信息流和系統(tǒng)響應(yīng)能力對智能工廠至關(guān)重要，沒有技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，無法實(shí)現(xiàn)智能工廠。2016年2月，美國NIST指出，設(shè)備級、監(jiān)督控制和數(shù)據(jù)采集（SCADA）級、制造運(yùn)營管理（ MOM ）級、企業(yè)級可視為是組成智能制造生態(tài)系統(tǒng)的金字塔。信息貫穿于每個級別內(nèi)部和之間，數(shù)十個標(biāo)準(zhǔn)已被開發(fā)或正在開發(fā)。還認(rèn)為，雖然建立了通信標(biāo)準(zhǔn)，但系統(tǒng)間的互操作性還有限制，制造商將只能使用單一的供應(yīng)商解決方案。在整個商業(yè)周期中，信息與生產(chǎn)系統(tǒng)互連的程度還是非常有限。

　　除此之外，智能工廠面臨的另外兩個與標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的障礙，就是缺乏對標(biāo)準(zhǔn)和標(biāo)準(zhǔn)采用情況的跟蹤，標(biāo)準(zhǔn)之間的重疊和冗余。所以要解決這些障礙，就需要各個組織之間的協(xié)調(diào)與合作。

　　區(qū)塊鏈是一個數(shù)字分布記賬，能以驗(yàn)證和安全的方式記錄交易。針對產(chǎn)品和知識產(chǎn)權(quán)，美國DHS正在與工業(yè)界進(jìn)行區(qū)塊鏈試點(diǎn)以阻止假冒和侵權(quán)。將需要安全和定義的互操作性標(biāo)準(zhǔn)來促進(jìn)區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用。

　　二、網(wǎng)絡(luò)安全/隱私

　　智能工廠里的設(shè)備之間實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，同時，網(wǎng)絡(luò)攻擊、間諜活動、數(shù)據(jù)盜竊的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險也增加。美國DHS表示，工業(yè)制造業(yè)企業(yè)成為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)攻擊的首要目標(biāo)。因此，智能工廠的安全性至關(guān)重要，包括維護(hù)生產(chǎn)（無停機(jī)或延遲）、防止導(dǎo)致財產(chǎn)或人身傷害/死亡的系統(tǒng)故障、防止間諜活動、保護(hù)客戶和員工隱私。網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)的安全體系結(jié)構(gòu)、通過證明驗(yàn)證軟件完整性（能檢測惡意軟件或非預(yù)期代碼的過程）、安全的設(shè)備管理等方法和系統(tǒng)可保護(hù)智能工廠。

　　政府、智能制造設(shè)備和服務(wù)的供應(yīng)商都需要參與到安全開發(fā)中?；陲L(fēng)險和自愿的網(wǎng)絡(luò)安全框架，美國政府與工業(yè)界合作關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)，用于制造業(yè)企業(yè)在內(nèi)的企業(yè)，還發(fā)布了與智能工廠相關(guān)的智慧城市框架。

　　就個人信息的隱私，歐盟設(shè)立了法律框架，即一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例（GDPR），制定了收集和使用個個人信息指導(dǎo)方針。該項新法律對智能工廠有影響，如測量生產(chǎn)線產(chǎn)量的技術(shù)可能會收集個別工人的數(shù)據(jù)，制造商就得確保符合GDPR要求，同時確保個人信息的透明性。

　　智能工廠的到來，將推動保險行業(yè)變革，即構(gòu)建解決方案來管理風(fēng)險變化的需求。

　　三、頻譜分配

　　在智能工廠中，信息治理的重要因素之一就是設(shè)備數(shù)量，與無線通信連接。目前，在物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)推動下，無線設(shè)備數(shù)量達(dá)數(shù)十億臺，未來，預(yù)計將呈指數(shù)級增長。并且需要頻譜，分為許可頻譜、未許可頻譜、共享頻譜類型，頻帶不同，所使用的頻譜不同，為了實(shí)現(xiàn)智能工廠建設(shè)，政府必須要滿足頻譜需求的增長。如美國聯(lián)邦通信委員會（ FCC ）為消費(fèi)者和商業(yè)用途分配頻譜。

　　政府決策將直接影響智能工廠的頻譜供應(yīng)和質(zhì)量。工業(yè)用途分配頻譜成為其他國家迫在眉睫需要解決的問題，解決方式各不相同，如韓國將頻譜專用于工業(yè)用途。
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