从智慧工厂的痛点看其来的发展趋势分析

　　而作为工业4.0的最大主题，智慧工厂可谓贯穿产业升级全过程。物联界小编通过分析智慧工厂的现状及其痛点，来分析其未来的发展趋势。

　　

　　那么，目前智慧工厂实施的情况如何？未来的发展趋势又是什么？物联界小编通过分析智慧工厂的现状及其痛点，来分析其未来的发展趋势。

　　

　　智慧工厂拥有三个层次的基本架构，分别为顶层的计划层、中间层的执行层以及底层的设备控制层，大致可对应为ERP系统（企业资源计划）、MES系统（制造执行系统）以及PCS系统（过程控制系统）。

　　利用物联网技术实现设备间高效的信息互联，数字工厂向“物联工厂”升级，操作人员可实现获取生产设备、物料、成品灯相互间的动态生产数据，满足工厂24小时监测需求；

　　基于庞大数据库实现数据挖掘与分析，使工厂具备自我学习能力，并在此基础上完成能源消耗的优化、生产决策的自动判断等任务；

　　引入基于计算机数控机床、机器人等高度智能化的自动化生产线，满足个性化定制柔性化生产需求，有效缩短产品生产周期，并同时大幅降低产品成本；

　　配套智能物流仓储系统，通过自动化立体仓库、自动输送分拣系统、智能仓储管理系统等实现仓库管理过程中各环节数据录入的实时性以及对于货物出入库管理的高效性；

　　工厂内配备电子看板显示生产的实时动态，同时，操作人员可远程参与生产过程的修正或指挥。

　　由于各个行业生产流程不同，加上各个行业智能化情况不同，智慧工厂进一步细分为三种建设模式。

　　在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。

　　在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。

　　在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。

　　总体而言，无论是基于何种模式，智慧工厂作为继自动化工厂、信息化工厂、智能化工厂之后一种更加高级的工厂运作模式，在各行业都有着不可估量的影响与作用，国内许多公司均已布局了智慧工厂业务，进行了相关的投资，各行业对智慧工厂的建设热情只增不减。

　　

　　在生产制造领域，目前面对的最大问题不仅仅是生产方式的落伍，在与客户对接、寻找订单、产品交付上，目前的工厂依旧沿用的是传统的寻找经销商、按批量生产。这种经营理念，已经难以适应时代的发展需要了。

　　批量化、规模化得生产方式，只能适用于过去供给不足的情况。然而如今，随着物质供给的不断丰富，工厂如果再经营这种大批量品种，不但难以在市场上做出名堂，同时还要面临激烈的市场竞争。

　　另外，在报价方面，由于这些非标产品鲜有工厂生产，因此原厂家可谓是“一家独大”，完全凭主观判断对产品进行定价。

　　再者，即便是市场上有一些小工厂愿意接单，但是这些工厂的精度难以保证，服务意识也不高。一些小批量的订单客户也不敢催单，生怕被“砍单”。

　　这些，才是如今制造领域的最大痛点。对于智慧工厂建设者来说，这也是一个极为庞大的市场。

　　

　　但是从如今智慧工厂发展的情况来看，自动化、智能化生产是做到了，但是就是接不来订单，这岂不很搞笑?因此，我们前瞻产业研究院认为：智慧工厂发展到当下，需要解决的是工厂与客户的对接问题。

　　利用信息技术，将采购商与工厂对接起来，整合分布广泛的小规模工厂，统一非标领域的供给端与需求端。具体手段，可以打造一个双方对接的互联网平台，采购商、客户随时在平台上下单，后台接单的工厂按照客户要求进行生产。

　　

　　从市场趋势来看，智慧工厂是现代工业、制造业的大势所趋，是实现企业转型升级的一条优化路径。根据当前各行业建设智慧工厂的热情及扩张速度，预计未来几年中国智慧工厂行业仍将保持10%以上的年均增速，到2022年，中国智慧工厂行业市场规模有望突破1万亿元。

　　

　　从产品趋势来看，智慧工厂将大量应用机器人。在智慧工厂中，机器人带来的自动化与智能化又不仅仅是纯粹的自动化和智能化，而是转换成更为智慧化的人机协同，人不再提供单纯劳力，而是做为决策及管理者;机器设备则拥有快速应变及多方沟通能力。除机器人的大量应用之外，智慧工厂的建构中还有自动化检测、数据采集等智能制造设备，设备与设备之间能够实现智慧化互通。

　　从技术趋势方面，得益于新技术的采用，智慧工厂可以建立与导入云端，并进行云端运算与大数据分析。比如CPS技术可进行编程、记忆与储存能力，并可结合感测器和通讯技术，嵌入CPS的实体设备可连结到网路，可让实体设备同时具有通讯、精准控制、远程协同与自主反应运作。