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zhi2030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、cailiaoherenli。zaiziyuanganzhixingzhizaodebeijingxia，weilaishuzihuagongchangjidaitishengduizhexieziyuandeliyongxiaolv。zaizijinxiaolvfangmian
，suoyouzhizaolingyudezibenzhichudouyingzhuzhongshixiantouzihuibaolv(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。

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PLC控kong製zhi
，先xian進jin的de邊bian緣yuan計ji算suan將jiang被bei直zhi接jie集ji成cheng到dao機ji器qi之zhi中zhong。基ji於yu邊bian緣yuan的de自zi主zhu控kong製zhi讓rang生sheng產chan線xian更geng具ju可ke重zhong構gou性xing
，顯xian著zhu提ti升sheng製zhi造zao靈ling活huo性xing。每mei一yi台tai機ji器qi都dou成cheng為wei一yi個ge完wan整zheng獨du立li的de模mo塊kuai化hua製zhi造zao單dan元yuan，可ke在zai極ji少shao人ren為wei介jie入ru的de情qing況kuang下xia，輕qing鬆song完wan成cheng配pei置zhi與yu重zhong新xin部bu署shu。通tong過guo部bu署shu更geng多duo靈ling活huo、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），shixianzhizaoyedezizhuyouhua。bianyuanrengongzhinengjiangtongguozidongzhixingchangguirenwu，jianshaoduishulianlaodonglideyilai，bingyijinkenenggaodeliangpinlvshixiangengjugexinghuahefuzaxingdezhizao。guanjianyingyongbaokuoyindaoqudong（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。