在过去的两年里，由于新冠疫情的影响，原材料短缺和能源价格上涨产生了明显的连锁反应，迫使制造商重新加倍努力提高效率。
与此同时，制造业正面临着全球超过80万个空缺职位的问题，部分原因是劳动力年龄越来越大，离退休越来越近。制造商面临着满足新工人需求的挑战，这些工人在触摸屏而不是表盘和杠杆中长大。这些人希望能够利用大量最新数据来帮助他们做出决策。
当然，随着机器学习和人工智能更多参与到其他领域的应用决策中，我们为什么不期望同样的情况发生在我们的工厂和更广泛的供应链中？这让员工能够专注于增加价值、推动创新以及更快地将产品推向市场。
不断加速的数字化转型
所有这些都反馈到智能制造的日益采用中。非营利性组织制造企业解决方案协会（MESA）将 "智能制造 "定义为 "对工厂内和整个价值链上的业务、物理和数字流程进行智能实时协调和优化"。
最近被罗克韦尔自动化收购的领先的云原生智能制造平台Plex Systems每年都会编制一份《智能制造报告》。其中最近一次调查了321名业内人士，结果显示，智能制造的采用在2021年增长了50%，而83%的受访者认为智能制造是他们未来成功的关键。
75%的人寄希望于智能制造来帮助解决他们的劳动力问题。80%的人表示他们希望使用软件来连接人、系统、机器和供应链，78%的人期望软件能帮助他们实现流程自动化，77%的人希望获得更好的分析和对业务的洞察力。
该调查还强调了企业在采用智能制造时面临的挑战，包括根据早期采用者的经验，对 "被过度炒作的技术 "感到警惕。尽管如此，24%的受访者认为技术瘫痪是他们整体业务计划的一个 "增长障碍"。
实施智能制造的障碍
采用智能制造的最大障碍仍然是成本，36%的受访者表示。缺乏技能阻碍了32%的受访者，类似的数字凸显了更换或升级遗留系统的困难，以及员工对智能制造采用和实施的抵制。这些障碍与制造企业通常在其他形式的技术应用中面临的问题相差无几，特别是在打破数据孤岛以推动分析和提高可见性方面。
正如罗克韦尔自动化EMEA软件和控制总监Sachin Mathur所解释的那样，智能制造不仅仅是工厂车间发生的事情。这是一个更广泛的问题，包括确保资产（原材料，工厂，人员和数据）得到最大利用，以最大限度地提升生产力。
这意味着制造团队需要使用企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）与IT部门更紧密地合作。他们都需要采用全面的方法来确保信息安全。
图片来源：Plex Systems
高度互联的超智能系统
罗克韦尔自动化帮助他们做到这一点的方法在于其互联企业战略，这是一种整体的系统工程方法，帮助客户将企业的各个层面融合在一起。
技术创新、能力和领域专业知识贯穿于生产系统的设计、运营和维护环节。信息从监控和数据操作设备（SCADA）、可编程逻辑控制器（PLC）和机器人等多个层级收集上来。
"接下来是确保数据通过网络通信基础设施和通过WiFi或5G连接的人机界面安全地进行通信。"Mathur解释说。
然后，将诸如Plex MES这样的平台与供应链规划应用程序一起集成，通过直接连接到组织的ERP系统，MES自动化和协调接管手动任务，甚至分析机器数据以实现决策和工作流程自动化。
"我们的核心战略是通过罗克韦尔自动化基于云的平台Factory Talk Hub，实现信息、数据和工艺参数的上下游流动。这将制造价值链中的所有关键要素汇集在一起，"Mathur说，"然后创建一个高度互联的超智能系统。您就可以构建更新、更好、更有洞察力的数字时代应用。"
但是，拥有由云支撑和连接的全面工具组合是一回事，能够将它们应用于希望加快制造运营速度的工业场景则是另一回事。
因此，罗克韦尔自动化通过五阶段互联企业执行模型来解决客户问题，该模型旨在将IT和OT融合到一个架构中，最终提高企业、运营和供应链绩效。
数据是新的资本
该模型从评估阶段开始，涵盖了IT/OT基础设施和遗留流程和工作流程。这为确保IT/OT网络和控制架构的安全和升级到现代系统奠定了基础，并部署了一个骨干网，以确保运营和企业业务系统之间的连接。然后，企业可以解决工作数据资本，以改善决策和业务流程。
预测性分析可以应用于进一步提高规划和资产管理等领域的运营效益。而采用持续改进的模式来支持协作，有助于提高资产、流程和主题专家的可见性和可访问性。
其目的是帮助客户在管理资产和生产线方面变得更有洞察力。不仅仅是一个简单的基于电子表格的离线决策，客户希望更多地基于应用和可持续性，获得由来自传感器和执行器的数据支持。随着数字化的深入，客户已经能够快速学习并调整和优化这些流程。
当然，每个客户的起点和具体目标都会有所不同，智能制造的实施也不是一蹴而就的。Mathur说，目前大约四分之三的部署涉及现有的棕地项目。因此，这永远不会是一个双击安装那么简单的问题。
AI和5G的部署
虽然罗克韦尔自动化的客户中有许多全球品牌，但也包括Mathur所描述的很多中小型企业。一家只有少数生产线的小型公司可能没有人工智能驱动的制造。"但是，如果他们在生产周期运行时关掉灯，他们希望在出现问题时在手机上能收到通知。"他解释说，熄灯制造现在是一个可以实现的梦想，而且正在成为现实。
一般在大型企业组织中，他们希望拥有工厂范围的仪表板，以进行监控、评估和数据驱动的报告，而不仅仅是获得智能设备和通知。除了通知和警报之外，他们还希望每小时或每天进行报告和分析，以便他们可以定义如何使下一个班次或下个月更好。
"从那里开始，他们可能会开始考虑自主反馈循环。这就是机器学习模型进入画面的地方，它具有基于输入和输出的自我学习能力。"
这为充分利用其他即将推出的技术提供了基础。例如，5G有可能改变整个组织的连接性，实现边缘分析，以及增强现实和虚拟现实（AR / VR）的使用。"5G对我们来说是一个战略领域，我们现在正在与一些行业巨头合作。"Mathur说。
对于那些迫切需要进入制造领域的新兴企业来说，5G和增强体验也是必不可少的，他们往往对如何能够访问信息和管理系统有不同的期望。
"他们不会满足于从设施的一个部分走到另一个部分来解决问题，" Mathur说，相反，他们希望能够访问数据，快速解决问题，并能够动态更新和调整工作流程。用户的期望将是如何把这些整合在一起？因为他们知道技术可以实现这一目标。
