智能制造已经成为全球制造业的重要趋势。随着人口红利的逐步消失，工厂企业需要找到一种全新的生产模式，以缓解昂贵的劳动力成本和应对快速更新的产品需求。而工业4.0模式的出现，为制造业提供了新的思路。通过物联网连接产品生命周期的所有阶段，从原料采购到生产再到交付和进入客户家中，整个过程都能可视化管理。

这也是第四次工业革命的场景，物联网为整个制造过程搭建了桥梁，创造了一个具有凝聚力的制造环境。原料供应商知道何时应该发货，制造商知道如何保证产品质量，每个客户反馈的信息让厂商获得对产品和市场新的认识，物联网解决了供应商、制造商和客户之间信息隔断的问题，智能工厂将制造业服务能力提升到一个全新的水平。

未来，物联网将给制造业带来巨大的价值，潜在价值可能会达数十万亿美元。据估计，在未来五年内以每年6％的速度增长，市场到2020年将接近700亿美元。巨大的应用场景包括汽车和运输、采矿、电子、化工、制药、石油和天然气等行业。那么，在新的制造场景将会怎样变化，工厂企业又将如何迎接趋势？

制造业供应链的变革

消费市场的需求变化如此之快，对于传统的制造业无疑是一大难题。客户实时期望不断上升，供应链越来越复杂，通过人力分析或者落后的工具去管理控制制造过程，已经难以满足当前市场需求。而智能工厂通过智能传感器和物联网采集的大量实时数据，再基于云端高算力服务器的分析，以及创造更灵活的生产流程来跟上客户需求的步伐。

智能制造的模式与传统制造完全不同，依托于先进的数字化制造技术，工厂可以进行按需生产，从世界各地供应商采购原料，避免了大量库存的风险，并通过社交媒体管理客户反馈，实现个性化的制造，达到更快、更灵活、更高效的产品交付水平。

得益于物联网和数字化技术的发展，智能制造为工厂带来了新的能力，虽然升级智能工厂并不是必要的，但却是非常有价值的事。利用优化的供应链，不仅可以减少交货时间和成本，同时基于市场信息的掌握，还可以减少生产过程缺陷产品数量。

产品质量保持一致性

过去的制造业，当工厂收到车间信息或者从客户调查到数据的时候，产品已经进入了客户群体，也就是损害已经产生了，给用户留下了低质量的印象。而新的制造模式，借助于物联网技术，允许工厂企业实时收集到传输数据，可以及时洞察到问题所在，并在产品造成严重问题之前进行更改。

未来的产品将放置智能传感器，这些感知零件将能够确保每件产品一致性的质量水平，无论是电子消费品、家用电器还是工业类设备，传感器能够将产品的异常数据汇报给厂家，然后工厂提供更准时的售后服务。还有，工厂可以从数据中分析产品的不足，在下一件产品上进行优化，最终能够更多的保证产品的质量。

这种方式避免了客户投诉和公司品牌的损害，同时可能为公司节省巨大的成本。过去，汽车产品重大问题发生后，大量召回的事件屡见不鲜，不仅导致公司品牌影响力的下跌，还要负出沉重的金钱代价。

物联网连接制造过程的好处在于，一旦发现问题或者缺陷，可以在错误产生严重后果之前及时进行自我修复。尤其在人工智能突破的今天，可以快速分析出存在的隐患，以近乎实时的速度完成生产质量的管控，并带来更好的产品和更少的损失。

预测性维护的重要价值

工厂生产线意外停机事件和计划外的维护将会给企业带来巨大损失，每一件设备和机器都不可能保持不出问题，但停机在计划之外发生，不仅让公司蒙受生产损失的打击，同时也拖低了生产效率。在成本越来越贵的今天，这种意外停机可能需要较长时间去检查维修，并要支付巨额金钱，对于中小企业更是无法承受的。

在工业4.0的模式里，有一种预测性维护的方法，通过在智能工厂中生产设备上放置各种传感器，从而能够实时自动监测机器磨损的情况。再借用于机器学习算法，可以准确跟踪零件和机器的更换时间。

预测性维护有助于在错误发生之前安排更换设备部件，而且可以安排合理的更换时间，例如在机器闲置的时段，就不会占用生产时间。这样不仅可以保证生产线的效率，同时提高了工厂整体敏捷性。

如何构建智能工厂？

智能工厂是未来制造业发展的必然趋势，目前已经有一些优秀的案例，例如全球大型制造商包括通用电气、西门子、霍尼韦尔、三菱电机、罗克韦尔自动化、施耐德电气、通用动力等都在尝试新的制造模式。不过，升级智能工厂要结合自身的需要和环境特点，不同的企业应该采用不同的方式，这样才能达到其想要的效果。

通常企业转型有几个目标方向，例如缓解决劳动力成本，降低工厂的整体成本；提升生产线的效率，将产品的交付时间缩短；增加工厂的灵活性，以便于能够快速响应市场的需求等等。企业可以根据自身的需求，制造完善的升级方案。

首先要构建物联网将传感器、电机、开关和其他各种小工具联网，工业4.0时代的智能工厂包括生产线、机器人、物联网、远程自动化等内容。此外，还涉及到生产网络和定制生产系统、产品的虚拟规划以及生产和远程维护等。

还有，智能工厂需要新型工人，引进具有it知识和ot运行技术的专业人才。工厂里重复性劳动任务会交给机器人，而人们将更多关注在产品设计，以及流程优化和监控等方面。

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