随着智能制造浪潮的推动，制造企业纷纷朝着智能化方向发展，而其中智能工厂的搭建就成为大家最好的一个选择吧，那么对于智能工厂究竟是怎么运作的你有着多少了解呢？是不是在智能工厂的生态系统中实现物理基本设施由信息和通信技术提供动力就是了呢？对此小编就将于下文中给大家进行相关的介绍吧。

值得一提的是智能工厂中首先就是需要自动化的支持，因它的出现能为执行业务流程并以最少的人为干预提供编程输出。这种建立在工业物联网（IIOT）基础上的网络物理环境，正是第四次工业革命的基础，这场革命将“智能”带到了制造业。其中对于运作你有着怎样了解？那么以下就是小编从几大方面来进行相关的介绍吧。

精益生产

工业4.0通过为生产、订单管理和装运创建一个有利的实时环境（JIT）实践，改变了工厂的运作方式。智能工厂不仅将车间的不同子系统互连起来，而且在装配线或加工单元与产品设计办公室、物流服务、供应链和利益相关者之间建立数字链接。

互联工厂以较短的生产周期生产高质量的产品，满足客户对产品种类的需求，并最大限度地减少运营过程中的浪费。传感器、数据和分析的相互作用是这场革命的催化剂。

传感器

智能工厂实时跟踪劳动力、材料、机器和可移动资产的位置。IIOT将制造执行系统和企业资源规划系统与嵌入式设备和工艺仪表集成，实现生产环境的数字化，实现实时通信。

例如，可以嵌入智能标记，将生产设施的备件箱转换为自动箱，自动箱以数字方式记录位置和内容，并在需要补充时进行通信。

自动驾驶车辆、运输和材料处理的地理围栏系统、工业安全和安保的危险监测解决方案以及用于管理空气、水和产品质量的远程质量控制工具依赖于传感器和通信技术以实现最佳功能。连接组件、传感器和控制器的网络以各种形式和格式提供大量有用的数据。

数据

机器和企业系统之间的无缝数据流统一了整个制造过程。大数据工具使用驻留在任何地方的数据（有时甚至在生产设施之外的环境中）以及结构化、非结构化和半结构化格式，以提供对生产环境的可视性。

它有助于增强动态制造操作。智能设备和工业4.0技术使制造商能够挑战规模经济，组装定制产品或处理小规模生产运行，从而实现盈利。

灵活的操作和从人、系统到系统的实时数据，以及人与人之间的通信协议，通过制造前和制造过程中的及时干预，提高了质量和可靠性。

IIOT利用数据驱动自组织生产线。智能工厂对于自主式料仓，当传感器触发补货请求时，订单管理系统中的数据响应需求。基于物联网设备的实时数据同步生产计划和供应链活动，使物料能够及时到达料仓。

云计算使智能工厂能够经济高效地生成、处理和存储大型数据集。可扩展和安全的云架构满足连接生态系统的需求。然而，原始数据提供的好处有限。需要复杂的分析模型来将大数据货币化并预测需求。

分析

IIOT的价值超越了自动化测量、传感和操作控制。先进的分析工具和认知模型智能地应用大数据，为未来的智能工厂创造一个反应迅速、自我修复的环境。预测分析工具利用来自客户、供应商、设备和生产数据的智能，然后可以对这些数据采取行动。

预测分析可最大限度地减少设备和资产维护的停机时间。模拟可以防止新产品失效。值得注意的是，通过准确预测成品的寿命和维护要求，分析有助于原始设备制造商增加售后服务收入。

智能工厂自动化的维护、订购、接收、组装、运输和售后服务确保了灵活性，而分析则推动了自我优化。回到自主式仓位的例子，传感器信息和自动订单数据管理支持JIT库存策略，分析框架可以确定进一步提高效率和降低成本的区域-通过重新排列生产线中的顺序，重新配置使用零件的产品，或用更经济的部件更换。

工业4.0有助于制造生态系统自动感知环境，适应约束，并反应/组织先发制人的行动，以实现业务目标。物联网（IOT）和数据分析的工业应用将导致基于事实的决策，反过来，这些决策将由自动化程序作为常规执行。

即使通过基于传感器的技术对物理过程进行数字监控，人们仍将推动制造业的未来。人们从技术的常规中解放出来，将找到方法把他们新发现的生产力引导到只有人类想象力和智慧才能执行的任务中，比如创造有用的新产品，这些产品必须被制造出来以解决我们这个时代的问题。

（文章内容来源于中国电气传动网www.zgdqcd.com，转载请注明出处）