xiangxiangyijianchuantongdegongchang，takenengshiyidongjudadejianzhu，weiyugongyeyuanqudeyigejiaoluo。raner
，zheyangdegongchangjiuxiangyizuogudaoyiyang，wangwangyuqitazhizaoqiyegejuekailai。bujinjinshiweizhidegejue，gongchangdeOT和IT網絡層麵也是孤立的存在。

如今

，這樣的模式已經無法滿足製造業的發展趨勢。特別在不確定的經濟環境中，企業急需提升工廠車間的效率和生產力。

同以往相比，消費者越來越關注所購商品的可追溯性。相應地
，企業也能夠在商品之外提供新的附加服務，從而開拓全新的收入來源。

為了把握這些機遇，製造商紛紛著手將生產運營數字化
，並生成可以利用的實時數據。換句話說
，它們正在打造智能工廠，並將其與整個企業的運營連接起來。區塊鏈、量子計算、AI等新興技術，也將在這一領域創造新的機遇。

然而，打造智能工廠是一段旅程，企業很難確定最佳的前進路線。

富士通最新的一項製造業調查報告顯示
，在當前的經濟壓力之下，58%的製造企業表示“成本”這一要素成為了智能工廠計劃的最大障礙。更重要的是，迄今為止，大多數智能工廠項目尚未獲得投資回報（56%）
，這使得進一步投資項目變得難上加難。

如何運用創新技術把握趨勢？如何打造智能工廠？並為企業帶來真正的價值？在本文中，富士通的製造業專家為您總結了三大要素。

拉近客戶距離

打造一個互聯工廠為製造企業提供了向客戶提供全新服務的機會。事實上
，改善客戶體驗已成為智能工廠項目最受歡迎的外部目標（62%）。

在(zai)消(xiao)費(fei)市(shi)場(chang)中(zhong)，個(ge)性(xing)化(hua)定(ding)製(zhi)的(de)趨(qu)勢(shi)越(yue)來(lai)越(yue)明(ming)顯(xian)。生(sheng)產(chan)商(shang)可(ke)以(yi)按(an)照(zhao)不(bu)同(tong)的(de)需(xu)求(qiu)交(jiao)付(fu)商(shang)品(pin)，消(xiao)費(fei)者(zhe)趨(qu)之(zhi)若(ruo)鶩(wu)。而(er)連(lian)接(jie)性(xing)與(yu)效(xiao)率(lv)將(jiang)是(shi)邁(mai)向(xiang)批(pi)量(liang)生(sheng)產(chan)的(de)關(guan)鍵(jian)。調(tiao)查(zha)顯(xian)示(shi)
，有(you)將(jiang)近(jin)一(yi)半(ban)（47%）的製造企業正在實施智能工廠項目，以實現高效的產品定製化生產。

連接性還能夠幫助企業挖掘產品的獨特賣點。例如，金賓（Jim Beam）是(shi)全(quan)球(qiu)知(zhi)名(ming)的(de)波(bo)本(ben)威(wei)士(shi)忌(ji)品(pin)牌(pai)之(zhi)一(yi)，它(ta)們(men)的(de)每(mei)桶(tong)威(wei)士(shi)忌(ji)都(dou)經(jing)曆(li)了(le)多(duo)年(nian)的(de)精(jing)心(xin)釀(niang)造(zao)。如(ru)今(jin)，富(fu)士(shi)通(tong)幫(bang)助(zhu)金(jin)賓(bin)部(bu)署(shu)了(le)一(yi)套(tao)工(gong)業(ye)物(wu)聯(lian)網(wang)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)，不(bu)僅(jin)可(ke)以(yi)追(zhui)蹤(zong)並(bing)管(guan)理(li)每(mei)桶(tong)威(wei)士(shi)忌(ji)的(de)生(sheng)產(chan)情(qing)況(kuang)，讓(rang)威(wei)士(shi)忌(ji)的(de)生(sheng)命(ming)周(zhou)期(qi)將(jiang)變(bian)得(de)更(geng)加(jia)透(tou)明(ming)，同(tong)時(shi)還(hai)能(neng)拉(la)近(jin)與(yu)消(xiao)費(fei)者(zhe)之(zhi)間(jian)的(de)距(ju)離(li)
，為(wei)金(jin)賓(bin)的(de)威(wei)士(shi)忌(ji)品(pin)牌(pai)注(zhu)入(ru)了(le)新(xin)的(de)“生命力”。

在B2B領域
，製造企業的競爭優勢通常源於服務化：從售後支持到現場服務，乃至“商品即服務”的模式
，都是B2B製造企業實現差異化的因素。

無論是to B還是to C，gongchangheqiyezhiqiandehuliandoushiguanjian。kehukenengxuyaokeyongxingyijiwuliudengxiangxixinxilaizhidaogoumaijuece，ergongchangzexuyaojubeijiaofugaodudingzhihuadingdandenengli。zhiyaoshishidedang，zhinenggongchangjianglajinzhizaoqiyeyukehuzhijiandelianxi。

提升工廠效率

“效率”是所有製造企業都在關注的重要因素。我們的調查顯示
，智能工廠項目最常見的內部目標就是提高產品質量（50%），其次是提高資產利用率（47%）。

特(te)別(bie)是(shi)在(zai)高(gao)端(duan)製(zhi)造(zao)業(ye)
，傳(chuan)統(tong)工(gong)廠(chang)的(de)檢(jian)測(ce)工(gong)序(xu)通(tong)常(chang)由(you)人(ren)工(gong)完(wan)成(cheng)，這(zhe)一(yi)流(liu)程(cheng)既(ji)耗(hao)時(shi)，又(you)容(rong)易(yi)出(chu)錯(cuo)。特(te)別(bie)是(shi)一(yi)些(xie)對(dui)安(an)全(quan)性(xing)要(yao)求(qiu)較(jiao)高(gao)的(de)產(chan)品(pin)，比(bi)如(ru)風(feng)力(li)渦(wo)輪(lun)機(ji)，及(ji)時(shi)微(wei)小(xiao)的(de)偏(pian)差(cha)也(ye)可(ke)能(neng)造(zao)成(cheng)災(zai)難(nan)性(xing)的(de)後(hou)果(guo)。

利用圖像識別與機器學習技術

，就可以讓質量控製過程實現自動化。包括x光在內的影像數據能夠利用算法來進行分析，從而快速識別異常。例如，富士通幫助西門子歌美颯公司實施了一套基於AI機器學習的質量控製係統
，將他們的風力渦輪機圖像掃描時間縮短了60%。

新興的計算技術還能夠極大地提升工廠的生產效率。

以(yi)往(wang)，製(zhi)造(zao)企(qi)業(ye)會(hui)利(li)用(yong)普(pu)通(tong)計(ji)算(suan)機(ji)來(lai)處(chu)理(li)生(sheng)產(chan)流(liu)程(cheng)中(zhong)的(de)優(you)化(hua)組(zu)合(he)問(wen)題(ti)，例(li)如(ru)機(ji)器(qi)人(ren)在(zai)噴(pen)漆(qi)或(huo)焊(han)接(jie)時(shi)的(de)最(zui)高(gao)效(xiao)路(lu)徑(jing)計(ji)算(suan)，這(zhe)一(yi)計(ji)算(suan)過(guo)程(cheng)往(wang)往(wang)非(fei)常(chang)耗(hao)時(shi)。而(er)如(ru)今(jin)，量(liang)子(zi)計(ji)算(suan)係(xi)統(tong)能(neng)夠(gou)實(shi)時(shi)為(wei)我(wo)們(men)提(ti)供(gong)答(da)案(an)，從(cong)而(er)最(zui)大(da)化(hua)機(ji)器(qi)人(ren)的(de)生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)。在(zai)富(fu)士(shi)通(tong)自(zi)身(shen)的(de)一(yi)家(jia)工(gong)廠(chang)當(dang)中(zhong)，量(liang)子(zi)計(ji)算(suan)係(xi)統(tong)讓(rang)零(ling)件(jian)分(fen)揀(jian)作(zuo)業(ye)的(de)行(xing)程(cheng)縮(suo)短(duan)了(le)45%！

可追溯

、可持續

如今，消費者比以往任何時候都更加關心產品的來源以及可持續性。同樣
，可追溯性對於滿足監管要求也十分重要。

區塊鏈正逐漸成為一種強大的工具
，可以追蹤從原材料到最終產品的全生命周期。區塊鏈能夠安全、分布式地存儲產品信息，並且確保在供應鏈中的任何一個節點都不能隨意篡改
，因此消費者可以充分信任產品的相關信息。

以食品為例
，區塊鏈可以讓消費者對購買的食品進行從農場到餐桌的追蹤，從而安心享用，讓肉類、大豆、奶製品的生產信息一覽無餘。通過這種方式，智能工廠可以幫助製造商展示其產品質量以及企業的社會責任。

通往智能工廠之路

智(zhi)能(neng)工(gong)廠(chang)項(xiang)目(mu)可(ke)以(yi)為(wei)企(qi)業(ye)帶(dai)來(lai)長(chang)期(qi)利(li)益(yi)。但(dan)在(zai)當(dang)今(jin)的(de)環(huan)境(jing)下(xia)

，企(qi)業(ye)比(bi)以(yi)往(wang)任(ren)何(he)時(shi)候(hou)都(dou)麵(mian)臨(lin)著(zhe)更(geng)大(da)的(de)壓(ya)力(li)，需(xu)要(yao)盡(jin)快(kuai)實(shi)現(xian)投(tou)資(zi)回(hui)報(bao)。因(yin)此(ci)
，製(zhi)造(zao)企(qi)業(ye)需(xu)要(yao)從(cong)一(yi)開(kai)始(shi)就(jiu)仔(zai)細(xi)而(er)清(qing)晰(xi)地(di)全(quan)麵(mian)定(ding)義(yi)業(ye)務(wu)模(mo)式(shi)，確(que)定(ding)那(na)些(xie)對(dui)業(ye)務(wu)來(lai)說(shuo)最(zui)重(zhong)要(yao)
、最有價值的應用場景。

對於一些大型製造企業來說
，這可能意味著要開發一套智能化的解決方案，對技術進行驗證，在逐步擴展運用到旗下的大量工廠當中。

對其它企業來說
，它可能意味著進行少量額外的投資
，以充分發揮現有係統的價值。例如，有一些工廠的OT、IT係統和數據庫沒有有效整合起來，從而無法發揮最大價值。這種情況下
，隻需要在軟件級別進行更好的集成，

既(ji)可(ke)以(yi)大(da)大(da)提(ti)高(gao)生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)或(huo)產(chan)品(pin)質(zhi)量(liang)。無(wu)論(lun)哪(na)種(zhong)情(qing)況(kuang)
，周(zhou)密(mi)的(de)計(ji)劃(hua)都(dou)是(shi)關(guan)鍵(jian)。而(er)從(cong)經(jing)驗(yan)豐(feng)富(fu)的(de)專(zhuan)家(jia)那(na)裏(li)獲(huo)得(de)外(wai)部(bu)支(zhi)持(chi)，能(neng)夠(gou)帶(dai)來(lai)巨(ju)大(da)的(de)收(shou)益(yi)。他(ta)們(men)不(bu)僅(jin)了(le)解(jie)新(xin)興(xing)技(ji)術(shu)的(de)潛(qian)力(li)，更(geng)對(dui)製(zhi)造(zao)業(ye)的(de)各(ge)個(ge)環(huan)節(jie)以(yi)及(ji)發(fa)展(zhan)趨(qu)勢(shi)了(le)如(ru)指(zhi)掌(zhang)。