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。

在zai如ru今jin既ji有you的de製zhi造zao工gong廠chang內nei，製zhi造zao設she備bei與yu自zi動dong化hua設she備bei曆li經jing多duo年nian反fan複fu部bu署shu與yu擴kuo展zhan，互hu操cao作zuo性xing問wen題ti日ri益yi凸tu顯xian。設she備bei間jian不bu僅jin難nan以yi順shun暢chang協xie同tong運yun作zuo，相xiang互hu間jian的de連lian接jie也ye極ji為wei有you限xian
，導dao致zhi工gong廠chang內nei部bu普pu遍bian缺que乏fa能neng貫guan通tong所suo有you自zi動dong化hua設she備bei的de統tong一yi網wang絡luo。

隨著新產品庫存單位(SKU)shuliangchixupansheng，shengchanxiandeshezhiyuyanzhengshijianbudebuxiangyingzengjia。zaiyiliaoqixiezhizaolingyu，yanzhengliuchengbujinhaoshimanchang
，chengbenyeshifengaoang。ciwai，chanpinSKU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
；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 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、linghuoxinghekekuozhanxing。duiyuzhizaoshangeryan
，chenggongdeguanjianzaiyuruheyushengtaixitongneideqitagongsizhankaihezuo
，yinweifengfuduoyangdejingyanhenengliduiyujiasushixianweilaishuzihuagongchangdeyuanjingzhiguanzhongyao。ruxujinyibulejieADI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。