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

製zhi造zao業ye正zheng處chu於yu一yi場chang轉zhuan型xing浪lang潮chao之zhi中zhong
，消xiao費fei者zhe對dui個ge性xing化hua產chan品pin需xu求qiu的de增zeng長chang
，加jia之zhi疫yi情qing後hou供gong應ying鏈lian危wei機ji催cui生sheng的de產chan業ye回hui流liu趨qu勢shi等deng，成cheng為wei推tui動dong這zhe一yi變bian革ge的de主zhu要yao驅qu動dong力li。而er這zhe些xie，僅jin僅jin是shi眾zhong多duo挑tiao戰zhan中zhong的de冰bing山shan一yi角jiao。與yu此ci同tong時shi
，全quan球qiu各ge國guo政zheng府fu也ye紛fen紛fen出chu台tai相xiang關guan法fa規gui，以yi減jian少shao製zhi造zao業ye的de碳tan排pai放fang，從cong而er實shi現xian溫wen室shi氣qi體ti淨jing零ling排pai放fang目mu標biao。應ying對dui這zhe些xie挑tiao戰zhan將jiang為wei工gong業ye製zhi造zao企qi業ye開kai辟pi全quan新xin的de發fa展zhan賽sai道dao
，企qi業ye可ke借jie此ci契qi機ji引yin入ru前qian沿yan技ji術shu，在zai降jiang低di碳tan排pai放fang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
、可擴展性和靈活性。

在zai如ru今jin既ji有you的de製zhi造zao工gong廠chang內nei，製zhi造zao設she備bei與yu自zi動dong化hua設she備bei曆li經jing多duo年nian反fan複fu部bu署shu與yu擴kuo展zhan，互hu操cao作zuo性xing問wen題ti日ri益yi凸tu顯xian。設she備bei間jian不bu僅jin難nan以yi順shun暢chang協xie同tong運yun作zuo，相xiang互hu間jian的de連lian接jie也ye極ji為wei有you限xian

，導dao致zhi工gong廠chang內nei部bu普pu遍bian缺que乏fa能neng貫guan通tong所suo有you自zi動dong化hua設she備bei的de統tong一yi網wang絡luo。

隨著新產品庫存單位(SKU)shuliangchixupansheng，shengchanxiandeshezhiyuyanzhengshijianbudebuxiangyingzengjia。zaiyiliaoqixiezhizaolingyu，yanzhengliuchengbujinhaoshimanchang，chengbenyeshifengaoang。ciwai，chanpinSKU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)正(zheng)逐(zhu)步(bu)向(xiang)邊(bian)緣(yuan)側(ce)發(fa)展(zhan)
，更(geng)加(jia)靠(kao)近(jin)傳(chuan)感(gan)器(qi)或(huo)執(zhi)行(xing)器(qi)等(deng)生(sheng)成(cheng)數(shu)據(ju)的(de)終(zhong)端(duan)。邊(bian)緣(yuan)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)將(jiang)借(jie)助(zhu)數(shu)據(ju)驅(qu)動(dong)的(de)決(jue)策(ce)方(fang)式(shi)，把(ba)製(zhi)造(zao)數(shu)據(ju)轉(zhuan)化(hua)為(wei)切(qie)實(shi)可(ke)行(xing)的(de)見(jian)解(jie)
，助(zhu)力(li)自(zi)主(zhu)製(zhi)造(zao)實(shi)現(xian)製(zhi)造(zao)業(ye)生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)與(yu)競(jing)爭(zheng)力(li)的(de)躍(yue)升(sheng)（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、材(cai)料(liao)和(he)人(ren)力(li)。在(zai)資(zi)源(yuan)感(gan)知(zhi)型(xing)製(zhi)造(zao)的(de)背(bei)景(jing)下(xia)，未(wei)來(lai)數(shu)字(zi)化(hua)工(gong)廠(chang)亟(ji)待(dai)提(ti)升(sheng)對(dui)這(zhe)些(xie)資(zi)源(yuan)的(de)利(li)用(yong)效(xiao)率(lv)。在(zai)資(zi)金(jin)效(xiao)率(lv)方(fang)麵(mian)
，所(suo)有(you)製(zhi)造(zao)領(ling)域(yu)的(de)資(zi)本(ben)支(zhi)出(chu)都(dou)應(ying)注(zhu)重(zhong)實(shi)現(xian)投(tou)資(zi)回(hui)報(bao)率(lv)(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。

ziyuanganzhixingzhizaodedisangefangmianshicailiaoxiaolv。zaitishengzhizaoyekechixuxingfangmian，jianshaocailiaolangfeiyujiangdinengyuanxiaohaotongdengzhongyao，fahuizhebukehuoquedezuoyong。tongguozuidaxiandudijianshaoyuancailiaodeshiyong
，zaijiehejiaqiangshengchanzhiliangkongzhi，nenggouxianzhujianshaozhenggezhizaoliuchengzhongdecailiaolangfei，zuizhongchaozhelingfeiqishengchandemubiaomaijin。zuihouyigefangmianshirenlixiaolv
，yishizhongzhongzhizhong。dangqian
，zhizaoyezaizhaopinshuliangongrenfangmiancunzaizhuduotiaozhan。zhizaoyebixujinkenengdijianshaorenweijieru，kecaiqudefangshibaokuo：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。

第di二er項xiang關guan鍵jian戰zhan略lve聚ju焦jiao於yu控kong製zhi領ling域yu。分fen散san式shi自zi主zhu控kong製zhi依yi托tuo全quan新xin的de模mo塊kuai化hua自zi動dong化hua解jie決jue方fang案an，帶dai來lai更geng高gao的de靈ling活huo性xing，既ji能neng縮suo短duan設she置zhi和he驗yan證zheng時shi間jian，又you能neng支zhi持chi日ri益yi增zeng長chang的de新xin產chan品pin庫ku存cun單dan位wei(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。

最(zui)後(hou)一(yi)項(xiang)戰(zhan)略(lve)聚(ju)焦(jiao)於(yu)解(jie)讀(du)。解(jie)讀(du)戰(zhan)略(lve)旨(zhi)在(zai)將(jiang)生(sheng)產(chan)數(shu)據(ju)轉(zhuan)化(hua)為(wei)可(ke)付(fu)諸(zhu)實(shi)踐(jian)的(de)洞(dong)察(cha)信(xin)息(xi)
，從(cong)而(er)助(zhu)力(li)實(shi)現(xian)未(wei)來(lai)工(gong)廠(chang)的(de)各(ge)項(xiang)目(mu)標(biao)。據(ju)估(gu)算(suan)，製(zhi)造(zao)業(ye)每(mei)年(nian)產(chan)生(sheng)的(de)數(shu)據(ju)量(liang)約(yue)達(da)1812 PB（拍字節）。2 解(jie)讀(du)戰(zhan)略(lve)將(jiang)運(yun)用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)技(ji)術(shu)來(lai)處(chu)理(li)這(zhe)些(xie)海(hai)量(liang)製(zhi)造(zao)數(shu)據(ju)，以(yi)提(ti)升(sheng)生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)。解(jie)讀(du)戰(zhan)略(lve)的(de)關(guan)鍵(jian)在(zai)於(yu)在(zai)數(shu)據(ju)產(chan)生(sheng)的(de)邊(bian)緣(yuan)側(ce)部(bu)署(shu)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)。邊(bian)緣(yuan)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)將(jiang)通(tong)過(guo)主(zhu)動(dong)決(jue)策(ce)，結(jie)合(he)傳(chuan)感(gan)器(qi)融(rong)合(he)（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、以(yi)軟(ruan)件(jian)定(ding)義(yi)為(wei)主(zhu)的(de)方(fang)向(xiang)發(fa)展(zhan)。實(shi)時(shi)無(wu)縫(feng)的(de)邊(bian)緣(yuan)到(dao)雲(yun)端(duan)連(lian)接(jie)
，將(jiang)實(shi)現(xian)對(dui)新(xin)型(xing)製(zhi)造(zao)數(shu)據(ju)集(ji)的(de)透(tou)明(ming)化(hua)訪(fang)問(wen)。分(fen)散(san)式(shi)控(kong)製(zhi)借(jie)助(zhu)邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)，將(jiang)控(kong)製(zhi)功(gong)能(neng)從(cong)可(ke)編(bian)程(cheng)邏(luo)輯(ji)控(kong)製(zhi)器(qi)(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
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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。