量子技术|想让智能工厂变为现实？把握3大要素就够了！
想象一间传统的工厂 ， 它可能是一栋巨大的建筑 ， 位于工业园区的一个角落 。 然而 ， 这样的工厂就像一座孤岛一样 ， 往往与其它制造企业隔绝开来 。 不仅仅是位置的隔绝 ， 工厂的OT和IT网络层面也是孤立的存在 。
如今 ， 这样的模式已经无法满足制造业的发展趋势 。 特别在不确定的经济环境中 ， 企业急需提升工厂车间的效率和生产力 。
本文插图
同以往相比 ， 消费者越来越关注所购商品的可追溯性 。 相应地 ， 企业也能够在商品之外提供新的附加服务 ， 从而开拓全新的收入来源 。
为了把握这些机遇 ， 制造商纷纷着手将生产运营数字化 ， 并生成可以利用的实时数据 。 换句话说 ， 它们正在打造智能工厂 ， 并将其与整个企业的运营连接起来 。 区块链、量子计算、AI等新兴技术 ， 也将在这一领域创造新的机遇 。
然而 ， 打造智能工厂是一段旅程 ， 企业很难确定最佳的前进路线 。
富士通最新的一项制造业调查报告显示 ， 在当前的经济压力之下 ， 58%的制造企业表示“成本”这一要素成为了智能工厂计划的最大障碍 。 更重要的是 ， 迄今为止 ， 大多数智能工厂项目尚未获得投资回报（56%） ， 这使得进一步投资项目变得难上加难 。
如何运用创新技术把握趋势？如何打造智能工厂？并为企业带来真正的价值？在本文中 ， 富士通的制造业专家为您总结了三大要素 。
01
拉近客户距离
打造一个互联工厂为制造企业提供了向客户提供全新服务的机会 。 事实上 ， 改善客户体验已成为智能工厂项目最受欢迎的外部目标（62%） 。
在消费市场中 ， 个性化定制的趋势越来越明显 。 生产商可以按照不同的需求交付商品 ， 消费者趋之若鹜 。 而连接性与效率将是迈向批量生产的关键 。 调查显示 ， 有将近一半（47%）的制造企业正在实施智能工厂项目 ， 以实现高效的产品定制化生产 。
连接性还能够帮助企业挖掘产品的独特卖点 。 例如 ， 金宾（Jim Beam）是全球知名的波本威士忌品牌之一 ， 它们的每桶威士忌都经历了多年的精心酿造 。 如今 ， 富士通帮助金宾部署了一套工业物联网解决方案 ， 不仅可以追踪并管理每桶威士忌的生产情况 ， 让威士忌的生命周期将变得更加透明 ， 同时还能拉近与消费者之间的距离 ， 为金宾的威士忌品牌注入了新的“生命力” 。
本文插图
在B2B领域 ， 制造企业的竞争优势通常源于服务化：从售后支持到现场服务 ， 乃至“商品即服务”的模式 ， 都是B2B制造企业实现差异化的因素 。
无论是to B还是to C ， 工厂和企业之前的互联都是关键 。 客户可能需要可用性以及物流等详细信息来指导购买决策 ， 而工厂则需要具备交付高度定制化订单的能力 。 只要实施得当 ， 智能工厂将拉近制造企业与客户之间的联系 。
02
提升工厂效率
“效率”是所有制造企业都在关注的重要因素 。 我们的调查显示 ， 智能工厂项目最常见的内部目标就是提高产品质量（50%） ， 其次是提高资产利用率（47%） 。
特别是在高端制造业 ， 传统工厂的检测工序通常由人工完成 ， 这一流程既耗时 ， 又容易出错 。 特别是一些对安全性要求较高的产品 ， 比如风力涡轮机 ， 及时微小的偏差也可能造成灾难性的后果 。
利用图像识别与机器学习技术 ， 就可以让质量控制过程实现自动化 。 包括x光在内的影像数据能够利用算法来进行分析 ， 从而快速识别异常 。 例如 ， 富士通帮助西门子歌美飒公司实施了一套基于AI机器学习的质量控制系统 ， 将他们的风力涡轮机图像扫描时间缩短了60% 。
新兴的计算技术还能够极大地提升工厂的生产效率 。
以往 ， 制造企业会利用普通计算机来处理生产流程中的优化组合问题 ， 例如机器人在喷漆或焊接时的最高效路径计算 ， 这一计算过程往往非常耗时 。 而如今 ， 量子计算系统能够实时为我们提供答案 ， 从而最大化机器人的生产效率 。 在富士通自身的一家工厂当中 ， 量子计算系统让零件分拣作业的行程缩短了45%！
03
可追溯、可持续
如今 ， 消费者比以往任何时候都更加关心产品的来源以及可持续性 。 同样 ， 可追溯性对于满足监管要求也十分重要 。
区块链正逐渐成为一种强大的工具 ， 可以追踪从原材料到最终产品的全生命周期 。 区块链能够安全、分布式地存储产品信息 ， 并且确保在供应链中的任何一个节点都不能随意篡改 ， 因此消费者可以充分信任产品的相关信息 。
以食品为例 ， 区块链可以让消费者对购买的食品进行从农场到餐桌的追踪 ， 从而安心享用 ， 让肉类、大豆、奶制品的生产信息一览无余 。 通过这种方式 ， 智能工厂可以帮助制造商展示其产品质量以及企业的社会责任 。
通往智能工厂之路
智能工厂项目可以为企业带来长期利益 。 但在当今的环境下 ， 企业比以往任何时候都面临着更大的压力 ， 需要尽快实现投资回报 。 因此 ， 制造企业需要从一开始就仔细而清晰地全面定义业务模式 ， 确定那些对业务来说最重要、最有价值的应用场景 。
对于一些大型制造企业来说 ， 这可能意味着要开发一套智能化的解决方案 ， 对技术进行验证 ， 在逐步扩展运用到旗下的大量工厂当中 。
对其它企业来说 ， 它可能意味着进行少量额外的投资 ， 以充分发挥现有系统的价值 。 例如 ， 有一些工厂的OT、IT系统和数据库没有有效整合起来 ， 从而无法发挥最大价值 。 这种情况下 ， 只需要在软件级别进行更好的集成 ， 既可以大大提高生产效率或产品质量 。
无论哪种情况 ， 周密的计划都是关键 。 而从经验丰富的专家那里获得外部支持 ， 能够带来巨大的收益 。 他们不仅了解新兴技术的潜力 ， 更对制造业的各个环节以及发展趋势了如指掌 。
【量子技术|想让智能工厂变为现实？把握3大要素就够了！】— — THE END — —
推荐阅读
- 王者荣耀：软辅不想被嫌弃？除了不能3级辅助装以外，还有这四点
- 科学探索|光电探测器量子效率突破理论极限
- 科学探索|新技术能快速将海水变成饮用水
- 能否改变“996”？“强制休假”,想说爱你不容易
- 梅拉尼娅·特朗普|想拉个小手怎么这么难？美国总统特朗普又被第一夫人拒绝了
- 香烟爱上啤酒|想你，依旧守着那千年的梦!
- 美将38家华为子公司列入实体清单|美将38家华为子公司列入实体清单，限制它们获得某些“敏感技术”
- L娱音袅袅|芈月传：芈月坦诚地对秦王说出自己的梦想，秦王听罢却杀心顿起
- 现代迎来技术“爆发”解读第十代索纳塔动力系统
- 三星galaxy s10|1800元拿下三星S10，拿下的同时，好想把兜里的iPhone XR卖掉