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| 企业如何向智能工厂转型升级？
1/5/2016 2:52:00 PM |
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随着《中国制造2025》的发布， 智能制造迎来前所未有的机遇。近年来企业应用软件、工业自动化等技术不断发展，以及各类物联网相关技术也实现突破，数字化向智能化进化已有了现实的技术基础。政策红利和技术储备让企业智能工厂转型处于一个最好的时代。然而，在这一有利的环境下，企业自身决策就至关重要了，转型路径决策的失误可能错失良机，成为企业最坏的时代。
面对工业4.0，一个最典型的现象就是企业处于不同发展阶段，有些企业IT水平较高，而大量的中小企业信息化水平较低，在工业2.0和3.0并行阶段。在智能工厂转型道路上，企业需要选择一家能够在信息化不同阶段均能够提供相应解决方案的智能制造平台供应商来合作方能推进其智能工厂转型。
为处于不同阶段的企业提供对应的解决方案，需要智能工厂平台具备弹性化的能力组合，更要具备强大生态系统的整合能力。例如，对于仍在工业2.0时代向工业3.0时代转型的企业来说，可通过对核心生产设备互联及数据分析来开启智能工厂步伐；而对于高度自动化生产企业来说，打通研发、生产、销售、服务等环节数据并与企业原有系统同步互动是智能工厂转型所需的。
潜力挖掘，别让企业有用数据睡大觉。云、管、端构成了物联网的三层架构，在工业4.0中也是如此，信息物理系统（CPS）也需要感知系统采集设备信息，通过网络传输至云端进行分析处理，形成智能化应用。数据成为串起“云-管-端”架构的重要因素，此时需要对各类数据进行充分的分析，形成更多的应用，让沉睡数据变成企业资产。
从端到管，智能工厂连接变得更简单
在“端”方面，传统制造业多是在封闭的环境中进行，大量的生产、运营数据仅在企业内部流动，而智能化背景下需要数据走出内部；在“智能制造”方面，各个智能工厂平台将数据分析作为头等大事。工业4.0的环境下，端到端的解决方案为企业带来前所未有的价值，但是，端到端的实现需要借助“管道”的传输，智能制造的供应商若能将其解决方案延伸至“管”的领域，则无疑给传统制造企业智能工厂转型中带来更多增值服务。
逻辑引擎，构建智能工厂最优规则
在一个实现工业4.0的智能工厂中，企业研发、生产、销售、管理、服务等业务流程均发生变革。如生产过程智能化，让原有流水线、标准化生产转变为高度个性定制化成为可能；产品具备智能互联功能后，企业掌握产品位置和实时运行状态数据，让预测性客户服务成为可能，产品即服务成为常态。智能平台需要适应并帮助企业运维管理流程的重构，智能工厂平台的业务逻辑引擎应该根据客户需求、运营规则变化和市场竞争状况而做出迅速反应。
大数据分析，智能工厂激活沉睡数据
资产IBM研究发现，多种互联设备生成的所有数据中，90%的数据从未被进行分析或据此采取任何措施，且这些数据中，多达60%在生成后几毫秒内就开始失去价值。在传统制造业环境下，由于没有实现智能、互联的手段，数据更容易沉睡甚至快速失去价值。智能工厂平台的一大功能正是为了激活沉睡数据资产，智能工业中接入云端的设备、产品持续不断产生大量数据，虽然很多是大量无规则的非结构化数据，但智能工厂平台的强大计算功能可以从这些非结构化数据中挖掘出有用信息并形成应用。
随着工业智能工厂的发展，基于智能制造平台的大数据正成为企业把握市场的关键，只有把握了平台，才不会沦为纯粹的硬件设备制造商，这也是物联智慧工业4.0未来发展的导向。 工业4.0大幕已经拉开，企业向智能工厂转型是不可避免的趋势， 智能工厂系统平台以数字化能力的核心提供者正在助力传统企业的转型。
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