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。

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pinSKU的增多還會拉低設備綜合效率(OEE)，原(yuan)因(yin)在(zai)於(yu)額(e)外(wai)投(tou)入(ru)的(de)設(she)置(zhi)和(he)驗(yan)證(zheng)會(hui)造(zao)成(cheng)生(sheng)產(chan)時(shi)間(jian)的(de)浪(lang)費(fei)，進(jin)而(er)導(dao)致(zhi)生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)下(xia)滑(hua)。製(zhi)造(zao)業(ye)麵(mian)臨(lin)的(de)挑(tiao)戰(zhan)不(bu)止(zhi)於(yu)此(ci)
，熟(shu)練(lian)工(gong)人(ren)短(duan)缺(que)問(wen)題(ti)同(tong)樣(yang)嚴(yan)峻(jun)。據(ju)預(yu)測(ce)，截(jie)至(zhi)2030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
；zaicibeijingxia，qiyeshituzaixianyouchangfangkongjianneitishengchannengshi
，laodonglibuzudewentibianchengweichannengtishengdeguanjianzhiyueyinsu。weilaishuzihuagongchangzhengshiweigongkeshangshuzhongzhongtiaozhanersheng，zhiliyutuidongzhizaoyemairuquanxindefazhanjiyuan（見圖1）。

圖1.工業製造麵臨的挑戰。

工業製造業的轉型

congjishujiaodulaikan
，zhizaoyeyiqudezhongdajinbu。liru，tongguozaizhizaozichanheshebeishangzengjiachuanganqibushubingjinxingronghe，keshengchengfengfudeshujuji，yongyuyouhuajiqibingtigaoshebeizonghexiaolv(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
、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。

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。

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da1812 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
、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、靈ling活huo性xing和he可ke擴kuo展zhan性xing。對dui於yu製zhi造zao商shang而er言yan
，成cheng功gong的de關guan鍵jian在zai於yu如ru何he與yu生sheng態tai係xi統tong內nei的de其qi他ta公gong司si展zhan開kai合he作zuo，因yin為wei豐feng富fu多duo樣yang的de經jing驗yan和he能neng力li對dui於yu加jia速su實shi現xian未wei來lai數shu字zi化hua工gong廠chang的de願yuan景jing至zhi關guan重zhong要yao。如ru需xu進jin一yi步bu了le解jieADI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。