摘要

本文將審視當今製造業麵臨的核心挑戰
，探索正在席卷行業的變革浪潮。這場變革源於對資源敏感型製造的全新關注
，而人工智能、分散式控製
、混合組網及軟件定義自動化等新技術與能力協同發力，共同為未來數字化工廠的崛起築牢根基。

製造業麵臨的挑戰

zhizaoyezhengchuyuyichangzhuanxinglangchaozhizhong

，xiaofeizheduigexinghuachanpinxuqiudezengchang，jiazhiyiqinghougongyinglianweijicuishengdechanyehuiliuqushideng，chengweituidongzheyibiangedezhuyaoqudongli。erzhexie
，jinjinshizhongduotiaozhanzhongdebingshanyijiao。yucitongshi，quanqiugeguozhengfuyefenfenchutaixiangguanfagui，yijianshaozhizaoyedetanpaifang，congershixianwenshiqitijinglingpaifangmubiao。yingduizhexietiaozhanjiangweigongyezhizaoqiyekaipiquanxindefazhansaidao，qiyekejieciqijiyinruqianyanjishu，zaijiangditanpaifangdetongshi，tigaozhizaoyedeshengchanxiaolv、可擴展性和靈活性。

zairujinjiyoudezhizaogongchangnei，zhizaoshebeiyuzidonghuashebeilijingduonianfanfubushuyukuozhan


，hucaozuoxingwentiriyituxian。shebeijianbujinnanyishunchangxietongyunzuo
，xianghujiandelianjieyejiweiyouxian

，daozhigongchangneibupubianquefanengguantongsuoyouzidonghuashebeidetongyiwangluo。

隨著新產品庫存單位(SKU)數(shu)量(liang)持(chi)續(xu)攀(pan)升(sheng)，生(sheng)產(chan)線(xian)的(de)設(she)置(zhi)與(yu)驗(yan)證(zheng)時(shi)間(jian)不(bu)得(de)不(bu)相(xiang)應(ying)增(zeng)加(jia)。在(zai)醫(yi)療(liao)器(qi)械(xie)製(zhi)造(zao)領(ling)域(yu)，驗(yan)證(zheng)流(liu)程(cheng)不(bu)僅(jin)耗(hao)時(shi)漫(man)長(chang)，成(cheng)本(ben)也(ye)十(shi)分(fen)高(gao)昂(ang)。此(ci)外(wai)
，產(chan)品(pin)SKU的增多還會拉低設備綜合效率(OEE)，yuanyinzaiyuewaitourudeshezhiheyanzhenghuizaochengshengchanshijiandelangfei，jinerdaozhishengchanxiaolvxiahua。zhizaoyemianlindetiaozhanbuzhiyuci
，shuliangongrenduanquewentitongyangyanjun。juyuce，jiezhi2030年，製造業熟練工人缺口將高達約210萬人。1 當下，多數製造活動集中於既有工廠；在zai此ci背bei景jing下xia
，企qi業ye試shi圖tu在zai現xian有you廠chang房fang空kong間jian內nei提ti升sheng產chan能neng時shi，勞lao動dong力li不bu足zu的de問wen題ti便bian成cheng為wei產chan能neng提ti升sheng的de關guan鍵jian製zhi約yue因yin素su。未wei來lai數shu字zi化hua工gong廠chang正zheng是shi為wei攻gong克ke上shang述shu重zhong重zhong挑tiao戰zhan而er生sheng
，致zhi力li於yu推tui動dong製zhi造zao業ye邁mai入ru全quan新xin的de發fa展zhan紀ji元yuan（見圖1）。

圖1.工業製造麵臨的挑戰。

工業製造業的轉型

從(cong)技(ji)術(shu)角(jiao)度(du)來(lai)看(kan)
，製(zhi)造(zao)業(ye)已(yi)取(qu)得(de)重(zhong)大(da)進(jin)步(bu)。例(li)如(ru)，通(tong)過(guo)在(zai)製(zhi)造(zao)資(zi)產(chan)和(he)設(she)備(bei)上(shang)增(zeng)加(jia)傳(chuan)感(gan)器(qi)部(bu)署(shu)並(bing)進(jin)行(xing)融(rong)合(he)，可(ke)生(sheng)成(cheng)豐(feng)富(fu)的(de)數(shu)據(ju)集(ji)
，用(yong)於(yu)優(you)化(hua)機(ji)器(qi)並(bing)提(ti)高(gao)設(she)備(bei)綜(zong)合(he)效(xiao)率(lv)(OEE)。軟件定義自動化的部署提升了製造業的生產效率、靈活性和可擴展性，大幅縮短了設置與驗證時間。此外，人工智能(AI)zhengzhubuxiangbianyuancefazhan
，gengjiakaojinchuanganqihuozhixingqidengshengchengshujudezhongduan。bianyuanrengongzhinengjiangjiezhushujuqudongdejuecefangshi，bazhizaoshujuzhuanhuaweiqieshikexingdejianjie
，zhulizizhuzhizaoshixianzhizaoyeshengchanxiaolvyujingzhenglideyuesheng（見圖2）。

圖2.製造業的轉型。

資源感知型製造

下一代製造業需要更全麵地審視資源消耗的各個方麵。製造業所需的四大關鍵資源分別是資金、電力、cailiaoherenli。zaiziyuanganzhixingzhizaodebeijingxia，weilaishuzihuagongchangjidaitishengduizhexieziyuandeliyongxiaolv。zaizijinxiaolvfangmian，suoyouzhizaolingyudezibenzhichudouyingzhuzhongshixiantouzihuibaolv(ROI)，周期可能為一年
、三(san)年(nian)或(huo)五(wu)年(nian)不(bu)等(deng)。未(wei)來(lai)數(shu)字(zi)化(hua)工(gong)廠(chang)的(de)關(guan)鍵(jian)目(mu)標(biao)之(zhi)一(yi)，便(bian)是(shi)以(yi)最(zui)少(shao)的(de)資(zi)本(ben)支(zhi)出(chu)實(shi)現(xian)利(li)潤(run)最(zui)大(da)化(hua)，進(jin)而(er)獲(huo)得(de)最(zui)高(gao)的(de)投(tou)資(zi)回(hui)報(bao)率(lv)。其(qi)次(ci)是(shi)電(dian)力(li)效(xiao)率(lv)，下(xia)一(yi)代(dai)製(zhi)造(zao)業(ye)必(bi)須(xu)以(yi)更(geng)低(di)的(de)能(neng)耗(hao)實(shi)現(xian)更(geng)高(gao)的(de)產(chan)出(chu)
，達(da)成(cheng)減(jian)少(shao)全(quan)球(qiu)碳(tan)排(pai)放(fang)的(de)目(mu)標(biao)。降(jiang)低(di)電(dian)力(li)消(xiao)耗(hao)的(de)關(guan)鍵(jian)舉(ju)措(cuo)包(bao)括(kuo)：部署高效電機驅動器
，將氣動驅動替換為機電驅動
，運用自適應閉環控製技術提升製造效率，等等。

資(zi)源(yuan)感(gan)知(zhi)型(xing)製(zhi)造(zao)的(de)第(di)三(san)個(ge)方(fang)麵(mian)是(shi)材(cai)料(liao)效(xiao)率(lv)。在(zai)提(ti)升(sheng)製(zhi)造(zao)業(ye)可(ke)持(chi)續(xu)性(xing)方(fang)麵(mian)，減(jian)少(shao)材(cai)料(liao)浪(lang)費(fei)與(yu)降(jiang)低(di)能(neng)源(yuan)消(xiao)耗(hao)同(tong)等(deng)重(zhong)要(yao)，發(fa)揮(hui)著(zhe)不(bu)可(ke)或(huo)缺(que)的(de)作(zuo)用(yong)。通(tong)過(guo)最(zui)大(da)限(xian)度(du)地(di)減(jian)少(shao)原(yuan)材(cai)料(liao)的(de)使(shi)用(yong)，再(zai)結(jie)合(he)加(jia)強(qiang)生(sheng)產(chan)質(zhi)量(liang)控(kong)製(zhi)，能(neng)夠(gou)顯(xian)著(zhu)減(jian)少(shao)整(zheng)個(ge)製(zhi)造(zao)流(liu)程(cheng)中(zhong)的(de)材(cai)料(liao)浪(lang)費(fei)，最(zui)終(zhong)朝(chao)著(zhe)零(ling)廢(fei)棄(qi)生(sheng)產(chan)的(de)目(mu)標(biao)邁(mai)進(jin)。最(zui)後(hou)一(yi)個(ge)方(fang)麵(mian)是(shi)人(ren)力(li)效(xiao)率(lv)

，亦(yi)是(shi)重(zhong)中(zhong)之(zhi)重(zhong)。當(dang)前(qian)，製(zhi)造(zao)業(ye)在(zai)招(zhao)聘(pin)熟(shu)練(lian)工(gong)人(ren)方(fang)麵(mian)存(cun)在(zai)諸(zhu)多(duo)挑(tiao)戰(zhan)。製(zhi)造(zao)業(ye)必(bi)須(xu)盡(jin)可(ke)能(neng)地(di)減(jian)少(shao)人(ren)為(wei)介(jie)入(ru)
，可(ke)采(cai)取(qu)的(de)方(fang)式(shi)包(bao)括(kuo)：推廣自主製造模式，應用先進機器人技術，部署具備實時感知能力、能快速響應操作環境與製造需求變化的自動化解決方案（見圖3）。

圖3.資源感知型製造。

未來數字化工廠

ADI公司對未來數字化工廠的願景，聚焦於連接
、控製和解讀這三大核心支柱。連接戰略旨在通過提升製造業生產效率、可ke擴kuo展zhan性xing和he靈ling活huo性xing，同tong時shi降jiang低di碳tan排pai放fang
，來lai達da成cheng未wei來lai工gong廠chang的de發fa展zhan藍lan圖tu。確que保bao所suo有you製zhi造zao資zi產chan和he機ji器qi連lian接jie到dao統tong一yi網wang絡luo
，實shi現xian製zhi造zao數shu據ju的de透tou明ming訪fang問wen
，並bing利li用yong這zhe些xie數shu據ju推tui動dong整zheng個ge製zhi造zao場chang所suo的de工gong藝yi持chi續xu改gai進jin。製zhi造zao環huan境jing須xu借jie助zhu有you線xian和he無wu線xian混hun合he網wang絡luo
，實shi現xian從cong邊bian緣yuan到dao雲yun端duan的de實shi時shi無wu縫feng連lian接jie。對dui於yu有you線xian控kong製zhi連lian接jie，千qian兆zhao位wei工gong業ye以yi太tai網wang正zheng被bei部bu署shu用yong於yu工gong廠chang網wang絡luo以yi提ti供gong更geng高gao的de帶dai寬kuan，同tong時shi搭da配pei時shi間jian敏min感gan型xing網wang絡luo(TSN)來確保實時流量控製的確定性。對於諸如自主移動機器人(AMR)等移動應用，靈活的專用5G網絡起到補充作用
，並且專用5G網絡還可連接難以輕鬆接入有線工業以太網的遠程傳感器和執行器。

dierxiangguanjianzhanlvejujiaoyukongzhilingyu。fensanshizizhukongzhiyituoquanxindemokuaihuazidonghuajiejuefangan，dailaigenggaodelinghuoxing，jinengsuoduanshezhiheyanzhengshijian，younengzhichiriyizengchangdexinchanpinkucundanwei(SKU)。從傳統生產線的集中式可編程邏輯控製器(PLC)轉向分散式PLCkongzhi，xianjindebianyuanjisuanjiangbeizhijiejichengdaojiqizhizhong。jiyubianyuandezizhukongzhirangshengchanxiangengjukezhonggouxing，xianzhutishengzhizaolinghuoxing。meiyitaijiqidouchengweiyigewanzhengdulidemokuaihuazhizaodanyuan，kezaijishaorenweijierudeqingkuangxia，qingsongwanchengpeizhiyuzhongxinbushu。tongguobushugengduolinghuo、模塊化的製造解決方案，並由分散式自主控製予以支持，我們能夠更好地實現未來數字化工廠的目標。

zuihouyixiangzhanlvejujiaoyujiedu。jieduzhanlvezhizaijiangshengchanshujuzhuanhuaweikefuzhushijiandedongchaxinxi，congerzhulishixianweilaigongchangdegexiangmubiao。jugusuan
，zhizaoyemeinianchanshengdeshujuliangyueda1812 PB（拍字節）。2 jieduzhanlvejiangyunyongrengongzhinengjishulaichulizhexiehailiangzhizaoshuju

，yitishengshengchanxiaolv。jieduzhanlvedeguanjianzaiyuzaishujuchanshengdebianyuancebushurengongzhineng。bianyuanrengongzhinengjiangtongguozhudongjuece，jiehechuanganqironghe（包含工業視覺、溫度、壓力/力、測斜儀

、位置
、振動
、濕度等測量方式），實shi現xian製zhi造zao業ye的de自zi主zhu優you化hua。邊bian緣yuan人ren工gong智zhi能neng將jiang通tong過guo自zi動dong執zhi行xing常chang規gui任ren務wu，減jian少shao對dui熟shu練lian勞lao動dong力li的de依yi賴lai，並bing以yi盡jin可ke能neng高gao的de良liang品pin率lv實shi現xian更geng具ju個ge性xing化hua和he複fu雜za性xing的de製zhi造zao。關guan鍵jian應ying用yong包bao括kuo引yin導dao驅qu動dong（移動機器人）、缺陷或異常檢測（機器健康狀況）、持續的工藝改進、模式識別（質量控製）
，最終還將融入自動化控製循環，成為其中重要一環。

圖4.實現未來數字化工廠的幾點關鍵要求。

結論

製造業正在經曆一場變革，朝著更智能、更互聯、yiruanjiandingyiweizhudefangxiangfazhan。shishiwufengdebianyuandaoyunduanlianjie，jiangshixianduixinxingzhizaoshujujidetouminghuafangwen。fensanshikongzhijiezhubianyuanjisuan，jiangkongzhigongnengcongkebianchengluojikongzhiqi(PLC)遷移至機器本身。傳感器融合技術的應用提升了機器的設備綜合效率(OEE)，並(bing)產(chan)生(sheng)豐(feng)富(fu)的(de)數(shu)據(ju)集(ji)，為(wei)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)模(mo)型(xing)的(de)訓(xun)練(lian)與(yu)部(bu)署(shu)提(ti)供(gong)支(zhi)撐(cheng)。邊(bian)緣(yuan)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)將(jiang)使(shi)自(zi)動(dong)化(hua)機(ji)器(qi)完(wan)全(quan)實(shi)現(xian)自(zi)主(zhu)化(hua)。這(zhe)些(xie)新(xin)技(ji)術(shu)的(de)融(rong)合(he)勢(shi)必(bi)將(jiang)徹(che)底(di)改(gai)變(bian)未(wei)來(lai)的(de)數(shu)字(zi)化(hua)工(gong)廠(chang)，在(zai)顯(xian)著(zhu)降(jiang)低(di)能(neng)源(yuan)消(xiao)耗(hao)和(he)材(cai)料(liao)浪(lang)費(fei)的(de)同(tong)時(shi)

，提(ti)高(gao)製(zhi)造(zao)業(ye)的(de)生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)、linghuoxinghekekuozhanxing。duiyuzhizaoshangeryan，chenggongdeguanjianzaiyuruheyushengtaixitongneideqitagongsizhankaihezuo，yinweifengfuduoyangdejingyanhenengliduiyujiasushixianweilaishuzihuagongchangdeyuanjingzhiguanzhongyao。ruxujinyibulejieADI針對未來數字化工廠的可持續自動化解決方案，請訪問

analog.com/industrialautomation。

參考文獻

1 Victor Reyes、Heather Ashton和Chad Moutray
，“Creating Pathways for Tomorrow’s Workforce Today:Beyond Reskilling in Manufacturing”，Deloitte Insights，美國製造業研究所
，2021年5月。

2 “Deloitte Survey on AI Adoption in Manufacturing”，Deloitte，2020年。