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)，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

、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、kekuozhanxinghelinghuoxing
，tongshijiangditanpaifang
，laidachengweilaigongchangdefazhanlantu。quebaosuoyouzhizaozichanhejiqilianjiedaotongyiwangluo
，shixianzhizaoshujudetoumingfangwen，bingliyongzhexieshujutuidongzhenggezhizaochangsuodegongyichixugaijin。zhizaohuanjingxujiezhuyouxianhewuxianhunhewangluo
，shixiancongbianyuandaoyunduandeshishiwufenglianjie。duiyuyouxiankongzhilianjie，qianzhaoweigongyeyitaiwangzhengbeibushuyongyugongchangwangluoyitigonggenggaodedaikuan，tongshidapeishijianminganxingwangluo(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 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、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)，bingchanshengfengfudeshujuji
，weirengongzhinengmoxingdexunlianyubushutigongzhicheng。bianyuanrengongzhinengjiangshizidonghuajiqiwanquanshixianzizhuhua。zhexiexinjishuderongheshibijiangchedigaibianweilaideshuzihuagongchang，zaixianzhujiangdinengyuanxiaohaohecailiaolangfeidetongshi
，tigaozhizaoyedeshengchanxiaolv、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。