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)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、sannianhuowunianbudeng。weilaishuzihuagongchangdeguanjianmubiaozhiyi，bianshiyizuishaodezibenzhichushixianlirunzuidahua，jinerhuodezuigaodetouzihuibaolv。qicishidianlixiaolv，xiayidaizhizaoyebixuyigengdidenenghaoshixiangenggaodechanchu
，dachengjianshaoquanqiutanpaifangdemubiao。jiangdidianlixiaohaodeguanjianjucuobaokuo：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(da)1812 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、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)、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(jie)ADI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。