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很多中小型制造企业认为，自己离智能制造还有很远，大部分还在持续观望。别让时代抛弃你！智能制造同样也是中小型企业的未来趋势。那么，究竟中小型企业距离“智能”还有多远？
编译 | 黑湖老黑（blacklake6）
素材来源：见文末
最近几年,智能制造一直是业内专家、咨询公司、决策者们的热门话题。尽管媒体上有很多相关的报道，很多身处一线的制造业人其实并不明确什么是智能制造，或者智能制造为什么和他们的企业存在某种联系。
简而言之，智能制造就是从人和机器上收集实时的数据并做分析。有2个权威组织则给出了更全面的定义。美国国家标准与技术研究院（NIST）提出，智能系统是“完全集成的协作式制造系统，能够实时响应，以满足工厂、供应链、客户的不断变化的条件和需求。”
智能制造领导联盟（SMLC）将智能定义为“通过开放的基础架构来解决现有和未来问题的能力，从而使解决方案能够和业务成单的速度匹配实施，同时创造有利的价值”。
智能制造的概念和成功实施预计将引发第四次工业革命。而且近年来还有许多其他的进步，都与技术连通性和数据访问、处理有关。
毫无疑问，制造业正被卷入这场智能制造的革命，制造业人的业务也需要顺应潮流。 随着制造商将诸如物联网（IoT）、机器人技术、虚拟现实（VR）和人工智能（AI）等新技术融入其商业战略，第四次工业革命已经到来。
麦肯锡全球研究院在其报告《物联网：超越假设的价值》中指出，到2025年，智能制造将产生总计3.9万亿美元到11.1万亿美元的经济影响。报告还指出，预计工厂将对智能制造产生每年高达3.7万亿美元的潜在影响。时代已经到来，如果不前进，你将会被淘汰。
幸运的是，不需要成为一家大企业也可以享受智能制造带来的益处。然而，人员、流程和技术需要保持平衡和协作才能达到更好的效果。智能制造解决方案的其他关键组件包括：
• 设备和连接 • 数据采集 • 信息管理和可视化 • 数据分析和情报 • 商业决策 • 工作流执行
智能制造系统的核心是制造中的数据，这能够帮助企业主鉴定他的商业帝国是否健康运转。 同时，这些数据还可以被用来进行一系列的分析规程，包括：
• 描述性：用于捕捉产品的状况，环境和操作 • 诊断：检查降低产品性能或失败的原因 • 预测性：检测即将发生事件的模式 • 说明性：确定改善结果或纠正问题的措施
关于智能制造的一个常见误解是：它会让企业彻底改变他们目前的业务模式，转而投资先进的技术，而这些技术往往太复杂企业无法适应。虽然对于智能制造来说，除了一些必要的改变之外，真正的“智能”将一切的过程都简化了。
提升企业的能力的关键是——认识到数据的价值：它是发展和管理企业的关键资产。换句话说，对于分析数据的系统来说，关键资产不是分析系统本身，而是数据。用生成的数据来构建和验证分析，对数据关注将使我们重新认知究竟应该在哪里集中投放资源。
对于任何执行主体来说，都需要有其相关的数据源。可以使用传真机、平板电脑或智能手机这样基本的数据源，或复杂的广域传感器网络。数据本身因为执行主体所处的环境而变的更有价值，而不是仅仅因为设立了复杂的传感器系统。
中小型制造商，距离“智能”有多远？
毫无疑问,数字化制造革命已经在发生,那么一个中小型的制造商怎么做才能离智能制造更近一步呢？
首先，让你的网络更安全。
网络安全可以让你成为商业合作伙伴更值得信赖的企业。 依赖制造业的数字平台，对于你的客户、供应商和投资者来说，你将具有更高的安全性。
其次，了解智能制造。 根据国家标准与技术研究院（NIST）和智能制造领导联盟（SMLC）的两个智能制造的官方定义， 从本质上说，智能制造是将所有技术整合在一起进行监控、管理和改进的一种理念。
第三，意识到任何供应链都可能链接智能制造。 Capgemini咨询集团的数据表明，大多数美国乃至全球的大型制造商和零售商都在投资智能技术。他们发现，76％的大型制造商有智能制造计划，而56％的企业在过去的五年投资了1亿美元以上。随着大公司的投资和部署，智能制造业很可能渗透到供应链中，像JIT、精益、ISO 9000一样成为方法论或标准。
第四，列出清单，评估智能状态。 佐治亚州对500多家制造商的调研中，发现了20种重要的技术被广泛使用，用以推进智能制造的发展。包括用于库存和仓库跟踪的RFID，或用于计划、库存控制或采购（如ERP）的软件。 图1 制造商技术实施情况
如图1所示，紧随ERP、CAD之后，预测性维护已经成为制造商优先实施的第三个技术实施选项。
有了四个简单问题，可以帮助企业评估当前状态。更进一步的问题，包括是否在制造过程中安装了传感器，以及是否对这些元素连接和整合，从而进行数据访问和监控，并有效分析。
最大的挑战是人，而不是技术
如果在尝试新科技应用的过程中，发现这些新技术由于难以使用或者对于员工难以操作，不仅没有让线有的工作边的更容易，反而带来了更多的困难的话，那样的“智能制造"将会毫无用处。
所以，对于一项成功的智能改造来说，员工支持非常重要，这也是智能制造实施过程中最大的障碍。
科技让一切变的简单。而不是负担。
*本文编译自Tab Wilkins在NIST网站上的文章“Five Steps to Being a Smarter Manufacturer”以及Steven Brand在CMTC博客上的文章“Don’t Get Left Behind, SMART Manufacturing is the Future for Small and Medium-Sized Manufacturers”，有删节。
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发表于 2018-5-5 19:57:30
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