什麼是智慧化製造技術？
智慧製造領導力聯盟 (SMLC) 將智慧製造定義成「透過開放式基礎架構解決現有和未來問題的能力，讓解決方案能夠以業務速度導入，並創造出優異的價值。」
根據 Infiniti Research 專家指出：「智慧製造業逐漸成為全球製造業的焦點。「隨著採用智慧型工廠的形式製造流程並採用工業 4.0 ，因此傳統的製造流程逐漸轉型以獲得更好的品質。」
科技的快速演進引領了這個新的工業革命。根據 MIT 專業教育指出：「這項革命是以網路物理生產系統為基礎，挑戰製造業完成作業的傳統方法，讓它變得日益動態。」
「智慧製造流程包含現代化資料科學與人工智慧的技術之間的整合，用於建立未來工廠的流程。但為何今天需要？
「智慧製造技術可提升效率，並減少系統缺點。此服務是由一個高度連線且具備知識功能的工業企業所設計，所有組織和作業系統都相互連結，從而提高生產力、永續發展以及經濟績效。」
智慧製造也讓製造商運用雲端技術來儲存及使用重要的資料。這項資料可進一步用於工廠內部或整個供應鏈的製造應用系統。
在過去，這類資料非常難以有效地存取或分析。現在，這可讓製造商查看整體狀況、做出更好的明智的決策，以及採取相應行動。
透過智慧製造獲得競爭優勢
智慧製造 (SM) 運用資料連線和即時存取，以改善製造流程。
智慧製造方法的優點
增加品質：程序數位化可降低人為錯誤與失敗的機會。它可讓您監控流程和效能，協助您提高產量並更有效地使用資源。
透過預測維護降低營運成本：智慧工廠能以更快的速度預測及解決維護問題，以減少成本高昂的設備維修次數，並避免生產流程中斷。
更高的客戶滿意度：智慧製造提供管理者對於更為精確的資料存取，讓他們能夠更有效率地測量關鍵績效指標，並更有效率地為客戶提供更佳服務，符合客戶的即時需求。
大幅降低成本：更有效地存取供應鏈與生產資料和分析，可提高預測準確度並減少浪費，並透過適當的需求管理來協助降低成本。
增強型生產力：自治式機器會相互通訊、產生大量資料，以及進行新的分析案例。此資料提供即時的生產流程洞察力，可協助經理調整效率規劃，並提高生產力。
更高的員工滿意度：最現代技術的存取可以吸引並留住新的人才。現代化技術也減少人為錯誤，這意味著員工必須減少與不滿意客戶相關的問題。
能源效益：所有製造商都可減少浪費的碳足跡，然而，能源密集產業在能源節約方面取得最大效益，不僅能減少能源浪費，亦有助提高產品價格。
適應數位時代的製造業
隨著採用先進的製造 4.0 技術持續提升效率、彈性及產品創新，未來的工廠正變得越來越具競爭力。
各種規模的製造商必須採用智慧製造計畫，才能保持競爭力。要達成這個目標，組織領導人必須先主張新的思維。
由於智慧製造應用系統的整合，因此投資設備是相當好的第一步。隨著時間的推移，這些投資將有助於改善流程、節省成本及增加銷售額。
逐漸數位化和重大技術進步已推動智慧製造業創新和成長。根據資料中心指出，智慧產業是製造公司內部的熱門趨勢。資料整合可讓生產系統共同運作，並在公司、客戶或供應鏈中反映即時變更。」
智慧製造相關技術與解決方案
將智慧製造解決方案的正確組合和導入為傳統製造流程，可協助您準確預測需求、找出錯誤，讓創新和製造流程更容易管理。
當導入智慧製造方法時，許多技術尤其重要，包括資料湖公司解決方案、Internet of Things 整合、AI/ 機器學習型分析、數位分身，以及擴增實境和機器人。
資料湖庫
資料湖庫是現代化的開放式架構，可讓製造商儲存、瞭解及分析所有類型的資料。它結合資料倉儲的功能與豐富性，以及現今最受歡迎的開放來源資料技術製造商所提供的深度和彈性。
資料湖中心可從各種資料來源 (包括發票和表單和資料格式) 輕鬆整合、分析和尋找新的洞察力，包括文字、音訊及視訊，可讓您使用最新的 AI 架構和預先建置服務。
能夠即時存取功能強大的解決方案，以收集和聚總營運資料、從資料取得清晰的洞察力、快速通訊並做出全方位且協同合作的決策，都是做出有效決策過程的關鍵元件。
代表性使用案例可支援製造商以各種供應商為來源，協助企業實現供應鏈抗逆力。資料湖公司是透過讓它們能夠混合來自 ERP 系統的資料，透過用於運輸與交付生產所需材料的庫存、倉儲管理和運輸系統，來處理訂單管理。
產業物聯網
Industrial Internet of Things (IIoT) 扮演成功導入智慧製造的重要角色，並有效率地達成業務目標。
例如，如何在連接的工廠部署 IIoT，讓系統能夠從設備的感測器、相機、生產機器人及其他智慧型裝置收集即時資料，全都透過 5G 本機網路進行連線。將資料推送至 AI/ 機器學習 (ML) 解決方案，能夠提供即時建議，以根據預測性維護、遠端監控生產資產、資產使用狀況或自動化各種流程與作業的相關決策。
AI/ML
人工智慧與機器學習是兩種類型的智慧型軟體解決方案，可影響過去、現在和未來技術的方式，是設計來模擬更多的人才。
核心人工智慧是技術解決方案、系統或機器，旨在模擬人工智慧執行作業，而根據收集的資訊，反而改善本身。
機器學習是 AI 的子集，著重於建置可根據所使用資料來學習或提升效能的軟體系統。這表示每個機器學習解決方案都是 AI 解決方案，而不是所有 AI 解決方案都是機器學習解決方案。
製造商運用機器學習功能，找出對品質、產量等作業問題造成的隱藏根本原因。他們的專家可以利用深入的洞察力做出更快的決策，並排除生產瓶頸。
智慧製造解決方案使用人工智慧和機器學習將資訊情境化，提供可行的洞察力，讓您能夠預測機器故障的提前進行維護、調整生產排程，並且避免產生昂貴的停機時間。
因此，製造商可以自動化各種內部流程，例如庫存盤點、文件處理或分析生產力和效率，讓客戶能夠快速因應趨勢並提升整體主機板的品質。
異常偵測
異常偵測解決方案可用於製造設備的預測性維護。異常偵測使用預先建置的演算法來偵測時間序列資料中的各種異常情況，以便將製造流程、工作以及決策 (例如服務硬體設備、訂購替代或供給)，以及採取預測步驟以避免中斷並提升效率。
使用預測分析和多個資料來源，監控工廠效率以偵測任何不尋常的生產行為。使用機器監控平台來偵測及預測不尋常的設備行為，並建議並自動化下一個最佳動作，以修正預期失敗。
在生產週期內導入全方位的品質監控，以偵測品質差異及產生預測性警示。這可讓您執行立即的根本原因分析，以找出品質問題的來源，並使用過去品質問題的真實資料來設定最佳做法訓練。
開始使用智慧製造
智慧製造業可藉由新方法和智慧技術的協助，協助製造業公司變得更具彈性。
如果是，請觀看 Oracle 的智慧型製造解決方案，以瞭解如何運用人工智慧和機器學習達到情境化資訊、提供可行的洞察力，並在不斷增加的動態部門中獲得競爭優勢。
您的公司是否目標達成下列目標？
- 全面掌控工廠的成本、效率及品質
- 監控生產效能並預測維護失敗
- 透過人工智慧做出更佳決策
- 監控品質並應用最佳做法訓練