据《NASA技术简报》2019年6月报道，近年来，随着工业4.0的出现，制造行业逐渐向超高科技领域转变。很多公司开始将创新型智能技术融入到制造技术和业务实践中去，例如机器人、人工智能、机器人流程自动化、物联网、传感器、机器视觉等。

无论是从零开始建造全新的智能工厂，还是想把智能技术集成到现有工厂中，以下几点因素都需要考虑在内。最重要的是必须理解智能工厂内部及其组成要素之间的协同互动。

智能工厂的关键特征

智能工厂的核心是利用各种技术将传统自动流程打造成协同生态系统，联通公司的方方面面，比如设备操作、工艺流程、企业、供应链等，最终，形成动态、优化、灵活的系统。

实现智能工厂，首先要理解智能工厂的关键概念：互联互通和持续优化，二者驱动智能工厂数字系统和物理系统的深度融合。

互联互通—从最小的网络节点到最复杂的机器人操作系统，智能工厂都依赖于互联互通。互联是构建所有事情的基石，通过互联互通，数据在工厂、企业和供应链各层级之间无缝传输。

无论是建造新工厂还是改造升级，设计时都应以数据收集和互联为指导方向。记住了这一点，制造企业在设计时还需要关注如何应用传感器、云计算、物联网等。

传感器用途广泛，可用于监控设备，检测工厂内的危险状态，识别能源浪费，跟踪库存。传感器可以全天候（24小时/7天）收集数据，然后将数据输入可视化显现系统，用户可评估数据，形成系统优化结论。

例如，机床配备传感器后能够检测出内部设备是否有损坏，是否需要清洗，生产效率是否下降。制造商根据这些新信息能够实时掌握工厂的运行情况，发现异常时能够做出有依据的决策，优化生产，减少停工期。

当传感器与物联网、云计算等数字技术结合时，能收集工厂各个角落的数据，汇总后提供给制造商，让其全方位掌握工厂信息，及时识别出问题所在。因为互联能实现智能设备端监控，制造商不必亲临其境就能识别问题所在。

优化—优化是指使用分析数字工具，尽力减少人为干预，与此同时还能提高生产力和效率。分析工具增强了数据收集和互联技术的影响力。

考虑到机器学习、人工智能、大数据、数字供应网、采购4.0、机器人流程自动化等平台的潜力，制造商完全可以不需人为干预，自动处理问题，全方位提高生产效率。

制造商在设计智能工厂时必须考虑如何因地制宜地利用这些技术。而且，制造商需要考虑如何提高工艺流程、设备操作、企业、供应链运行效率，形成强大的网络体系。

综合利用这些技术能实现各流程无缝衔接管理，例如，改进规划和进度安排，开展库存分析，提高供应链透明度和可追溯性，自动处理书面工作，进行预测性维护等。这类优化不仅能降本增效，还能显著降低人为错误风险，解放人力，让人去处理更复杂的工作。

数字化的背后

数字化领域有很多技术和实践案例，但基本上都不属于肉眼可见范畴；要想达到最高效率，数字技术还得和实体技术配合使用。在智能工厂里，实体技术通常是指机器人、增材制造，以及最近出现的增强现实技术。

设计智能工厂时，制造商应该考虑如何最好地利用实体技术。大多数公司都在车间配备了机器人，但是智能工厂还可以在库房配备机器人。最重要的是能实现机器人与工厂其余部分的互联互通。工厂内，通过传感器可以收集数据，通过物联网和云计算可在全厂区访问数据，各种数字化技术能够分析数据，从中提取有价值的信息，藉此，机器能够更加精准高效地完成常规加工流程，达到传统方法无法实现的效率。

工业界对机器人并不陌生，但增材制造和增强现实确实是智能制造的新手段。增材制造主要用于快速成型。尽管增材技术本身相当有用，与人工智能等新技术结合后却得到了真正的提升，人工智能可以分析各种变量，例如材料特性、成本限制因素，利用这种分析来生成原型设计。

与此同时，增强现实能实现人与数字互联，基本达到了一体化的最高境界。工人利用数字技术，结合了自动化的精准和人类的细腻，实现真正的优势互补。

下一步发展

设计全新的智能工厂或老厂智能化改造升级看似困难重重，但能够打造出精益、高效的体系，提高生产力，降低成本，改善企业经营，明显利大于弊。

智能技术不仅能提高自动化水平，合理的智能化设计，能够把企业运营与信息技术相融合，实现高度互联、灵活的体系，不仅能提高运营的方方面面，还能实现企业的全方位优化。