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1、智能工厂 响应度高、适应性强的互联制造 德勤工业4.0、数字化制造企业和数字化供应网络系列报告 德勤咨询有限公司供应链和制造运营服务助力企业了解并把握机遇，推动工业4.0技术的应用实 践，从而实现企业战略目标。我们在增材制造、物联网和数据分析方面的精深洞见，能够协助企 业重新评估人才、流程、技术，以适应先进制造业日新月异的变化发展。 封图：SAM FALCONER 制造系统的新前沿 | 2 智能工厂的定义 | 5 智能工厂的益处 | 10 建设智能工厂需考虑的要素 | 13 着手建设智能工厂 | 15 尾注 | 17 目录 制造系统的新前沿 制 造流程的互联互通已非新鲜事物。然 而，第四次工业
2、革命（工业4.0）的 兴起1以及数字世界和物理世界的融 合包括信息技术和运营技 术正使供应链转型日益成 为可能。从线性序列式的供应 链运营模式转变为互联互通的 开放式供应链体系（又被称 为“数字化供应网络”），能 够为企业的未来竞争奠定基 础。但是，要充分实现数字 化供应网络的转型，制造企业需具备多方面的能 力推动企业运作的众多运营系统间横向整合 的能力；互联制造系统间垂直整合的能力；以及 整个价值链端到端、全面整合的能力。2 本文中，我们探讨了如何融合这些能力实现生产 行为。此等融合俗称为“智能工厂”，意味着在 工厂内和整个供应网络中推动更大的价值。 智能工厂代表了从传统自动化向完全互联和柔
3、性 系统的飞跃。这个系统能够从互联的运营和生产 系统中源源不断地获取数据，从而了解并适应新 的需求。3真正的智能工厂能够整合全系统内的物 理资产、运营资产和人力资本，推动制造、维护、 库存跟踪、通过数字孪生实现运营数字化以及整 个制造网络中其他类型的活动。其产生的结果可 能是系统效率更高也更为敏 捷，生产停工时间更少，对 工厂或整个网络中的变化进 行预测和调整适应的能力更 强，从而进一步提升市场竞 争力。 许多制造企业已开始在多个 领域采用智能工厂的流程方 式，如利用实时生产和库存数据进行先进计划与 排产，或利用虚拟现实技术进行设备维护等。但 是，真正的智能工厂是更为整体性的实践，不仅 仅转变
4、工厂车间，更影响整个企业和更大范围内 的生态系统。智能工厂是整个数字化供应网络不 可分割的一部分，能够为制造企业带来多重效益， 使之更为有效地适应不断变化的市场环境。 采用并实施智能工厂解决方案看起来十分复杂， 甚至难以实现。然而，在技术领域迅猛发展和未 来趋势快速演变的环境下，制造企业要想保持市 场竞争力或颠覆市场竞争格局，向更具弹性、适 智能工厂代表了从传 统自动化向完全互联 和柔性系统的飞跃。 智能工厂 2 应性更强的生产系统转变几乎势在必行。制造企 业须从大处着眼，充分考虑各种可能，从小处着 手进行流程方式的可控调整，并迅速推广扩大运 营，逐步达成智能工厂的建设愿景，实现效益提 升。本
5、文中，我们对智能工厂的概念进行了定义 和描述： 什么是智能工厂 ， 其主要特征， 以及推动其兴起 的相关趋势 构成智能工厂的组成部分和技术， 以及其如何融 入数字化供应网络 智能工厂如何推动价值创造， 并实现其他效益 企业着手建立并向真正的整体智能工厂转型的方 式 响应度高、适应性强的互联制造 3 数字化供应网络简介 在德勤数字化供应网络的崛起4文章中，我们介绍了传统供应链的线性本质，其中依次分布着设 计、计划、采购、生产和交付等流程。但是，如今许多供应链正从这种刻板的序列结构转变成动态互 联的系统数字化供应网络，该系统更易于整合生态系统中的合作伙伴，亦会随时间推移不断优化。 数字化供应网络能
6、够整合来自众多不同源头和地点的信息，推动生产和配送的实际运作。5 图1可以看到新数字化供应网络模型的互联网格线，数字化是其核心。该网络中，每个节点至其他各点 都具有潜在的互动连线，能够促进各领域之间产生以前并不存在的更大程度上的互联互通。在这个模 型里，通讯是多向的，在传统供应链中并未建立的连接之间创造了互联。 Synchronized Planning Connected Customer Dynamic Digital Development Smart Factory Intelligent Supply Figure 1. Shift from traditional supply c
7、hain to digital supply network Deloitte University Press | Source: Deloitte analysis. Traditional supply chain Digital supply networks Develop 3D Printing Quality Sensing PlanSourceMakeDeliverSupport Sensor-driven Replenishment Cognitive Planning 图1：传统供应链向数字化供应网络的转变 传统供应链 三维打印 基于传感器的补充 认知型规划 质量感知 开发
8、计划采购制造交付支持 数字化供应网络 同步规划 互联客户动态执行 数字化开发 智能供应 数字化 核心 智能工厂 资料来源:德勤分析。德勤大学出版社 | 智能工厂 4 智能工厂的定义 一 直以来，自动化在某种程度上始终是 工厂的一部分，甚至高水平的自动化 也非新生事物。然而，“自动化”一 词通常表示单一且独立的任务或流程的执行。过 去，机器自行“决策”的情况往往是以自动化为 基础的线性行为，如基于一套预定的规则打开阀 门或开启或关闭水泵。通过人工智能的应用，以 及成熟度不断深化的信息物理系统将实体机器与 业务流程相结合，自动化日益覆盖了通常由人类 进行的复杂优化决策。6最后，也许也是最为关 键的
9、，“智能工厂”一词亦表示通过互联互通的 信息技术/运营技术格局，实现工厂车间决策及洞 察与供应链以及整个企业其他部分的融合。这将 从根本上改变生产流程，大大增强与供应商和客 户之间的关系。 通过这个描述，我们可清楚地了解智能工厂并不 仅仅是简单的自动化。智能工厂是一个柔性系统， 能够自行优化整个网络的表现，自行适应并实时 或近实时学习新的环境条件，并自动运行整个生 产流程。7智能工厂能够在工厂车间内自动运作， 同时与具有类似生产系统的全球网络甚至整个数 字化供应网络互联。 需要注意的是，鉴于技术的快速发展趋势，本文对 智能工厂的定义和描述不应视为其“终极形态”， 相反，其代表的是长期进行的演变
10、，是打造并维 持一个柔性学习系统的不断发展的历程，而非过 去工厂所进行的一次性现代化方式。 智能工厂真正强大之处在于其根据企业不断变化 的需要发展和成长的能力，无论这些需要是客户 需求的转变、进入新市场的扩张、新产品或服务 的开发，还是预测性更强响应度更高的运行和维 护方法、新流程或技术的引入，或是生产流程的 准实时变化。由于具备更为强大的计算和分析能 力，并拥有更为广泛的智能互联资产生态系统， 智能工厂能使企业以过去相对困难甚至不可能的 方式适应变化。 智能工厂的特征：与众不同之 处在哪？ 面对企业或生态系统范围内的万千变化，许多制 造企业疲于应对，运营状况面临巨大的压力（参 见边栏“智能工
11、厂：为何今时今日？”）。智能 工厂解决方案能够提供多种方式，助其成功应对 部分问题。实时调整并学习数据的能力使得智能 工厂拥有更高的响应度，更具前瞻性和预测性， 并助企业免受运营停工及其他生产难题的困扰。 某领先电子公司采用了一套全自动化的生产系统、 三维扫描仪、 物联网技术以及一体化机器控制， 作 为其在生产空调的过程中实施智能工厂解决方案 的举措之一。 这个自动化的益处包括客户交付时间 缩短， 整体成本下降， 以及产能提升25%， 残次品 减少50%。 8 智能工厂是一个柔性系统， 能够自行优化整个网络的 表现， 自行适应并实时或近 实时学习新的环境条件， 并 自动运行整个生产流程。 响应
12、度高、适应性强的互联制造 5 图2描述了智能工厂及其部分主要特征：互联、 优化、透明、前瞻和敏捷。这些特征均有助于进 行明智的决策，并协助企业改进生产流程。值得 注意的是，世界上没有两个一模一样的智能工厂， 制造企业可依据其特定需求，重点发展智能工厂 的不同领域和特征。 互联或许是智能工厂最重要的特征，同时也是其 最大的价值所在。智能工厂须确保基本流程与物 料的互联互通，以生成实时决策所需的各项数 据。在真正意义的智能工厂中，传感器遍布各项 资产，因此系统可不断从新兴与传统渠道抓取数 据集，确保数据持续更新，并反映当前情况。通 过整合来自运营系统、业务系统、以及供应商和 客户的数据，可全面掌控
13、供应链上下游流程，从 而提高供应网络的整体效率。 经过优化的智能工厂可实现高度可靠的运转，最 大程度上降低人工干预。智能工厂具备自动化工 作流程，可同步了解资产状况，同时优化了追踪 系统与进度计划，能源消耗亦更加合理，可有效 提高产量、运行时间以及质量，并降低成本、避 免浪费。 德勤大学出版社 | 资料来源：德勤分析。 图2：智能工厂的五个主要特征 互联 持续推动传统数据集与基于传感器 和位置的新型数据集 与供应商和客户进行实时数据启 用协作 跨部门协作 （如从生产到产品开发 进行反馈） 优化 可靠且可预测的生产能力 资产正常运行时间和生产效率改善 高度自动化的生产和原料处理， 最 低限度的人
14、机交互 质量和生产成本降至最低 透明 实时指标及工具， 助力进行快速一 致的决策 实时连接客户需求预测 透明的客户订单跟踪 前瞻 预测性异常识别和解析 自动化库存进货及补充 及早发现供应商质量问题 实时安全监控 敏捷 灵活及适应能力强的排产与切换 进行产品改造， 实时观测影响 可动态配置的工厂布局和设备 智能工厂 6 智能工厂获取的数据公开透明：通过实时数据可 视化，将从流程与成品或半成品获取的数据进行 处理，并转变为切实可行的洞见，从而协助人工 以及自动化决策流程。透明化网络还将进一步扩 大对设备情况的认识，并通过基于角色的观点、 实时警告与通知以及实时追踪与监控等手段，确 保企业决策更加精
15、准。 在一个前瞻型体系中，员工与系统可预见即将出 现的问题或挑战，并提前予以应对，而非静待问 题发生再作响应。这一特征包括识别异常情况， 储备并补充库存，发现并提前解决质量问题9，以 及监控安全与维修问题。智能工厂能够基于历史 与实时数据，预测未来成果，从而提高正常运行 时间、产量与质量，同时预防安全问题。在智能 工厂中，制造企业可通过创建数字孪生等流程， 实现数字化运营，在自动化与整合的基础上，进 一步培养预测能力。10 智能工厂具备敏捷的灵活性，可快速适应进度以 及产品变更，并将其影响降至最低。先进的智能 工厂还可根据正在生产的产品以及进度变更，自 动配置设备与物料流程，进而实时掌控这些变
16、更 所造成的影响。此外，灵活性还促使智能工厂在 进度与产品发生变更时，最大程度上降低调整幅 度，从而提高运行时间与产量，并确保灵活的进 度安排。 由于具备上述特征，制造企业可更加全面清晰 地了解其资产与系统，有效应对传统工厂所面临 的挑战，最终提高生产率，更加灵活地响应不断 变化的供应商及客户情况。例如，一家服饰鞋品 公司分别在欧洲与北美设立了全新智能工厂，以 求解决制造企业经常面临的一些挑战，包括全球 离散化生产以及日益变化的客户需求（参见边 栏“智能工厂：为何今时今日？”）。传统工厂 和供应链往往面临流行变化趋势所带来的诸多挑 战。新型智能工厂通常设于客户所在地附近，因 此可更快响应新兴趋势，并迅速为消费者提供鞋 品预计不到一周，相较之下，传统工厂则需 两至三个月。两家智能工厂均运用了各种数字化 与物理技术，包括数字孪生、数字设计、增材制 造设备以及自动化机器人等。公司打算汲取最初 两家智能工厂的经验，将这种模式推广至亚洲等 其他地区的更多基地。11 响应度高、
