同以往相比，消费者越来越关注所购商品的可追溯性。为了把握这些机遇，制造商纷纷着手将生产运营数字化，并生成可以利用的实时数据。换句话说，它们正在打造智能工厂，并将其与整个企业的运营连接起来。区块链、量子计算、AI等新兴技术，也将在这一领域创造新的机遇。然而，打造智能工厂是一段旅程，企业很难确定*佳的前进路线。
       富士通*新的一项制造业调查报告显示，在当前的经济压力之下，58%的制造企业表示“成本”这一要素成为了智能工厂计划的*大障碍。更重要的是，迄今为止，大多数智能工厂项目尚未获得投资回报（56%），这使得进一步投资项目变得难上加难。

如何运用创新技术把握趋势？如何打造智能工厂？并为企业带来真正的价值？在本文中为您总结了三大要素。

可追溯、可持续
       如今，消费者比以往任何时候都更加关心产品的来源以及可持续性。同样，可追溯性对于满足监管要求也十分重要。
       区块链正逐渐成为一种强大的工具，可以追踪从原材料到*终产品的全生命周期。区块链能够安全、分布式地存储产品信息，并且确保在供应链中的任何一个节点都不能随意篡改，因此消费者可以充分信任产品的相关信息。
       以食品为例，区块链可以让消费者对购买的食品进行从农场到餐桌的追踪，从而安心享用，让肉类、大豆、奶制品的生产信息一览无余。通过这种方式，智能工厂可以帮助制造商展示其产品质量以及企业的社会责任。

提升工厂效率
     “效率”是所有制造企业都在关注的重要因素。我们的调查显示，智能工厂项目*常见的内部目标就是提高产品质量（50%），其次是提高资产利用率（47%）。
       特别是在高端制造业，传统工厂的检测工序通常由人工完成，这个程既耗时，又容易出错。特别是一些对安全性要求较高的产品，比如风力涡轮机，及时微小的偏差也可能造成灾难性的后果。

       利用图像识别与机器学习技术，就可以让质量控制过程实现自动化。包括x光在内的影像数据能够利用算法来进行分析，从而快速识别异常。新兴的计算技术还能够极大地提升工厂的生产效率。
       以往，制造企业会利用普通计算机来处理生产流程中的优化组合问题，例如机器人在喷漆或焊接时的*高效路径计算，这一计算过程往往非常耗时。而如今，量子计算系统能够实时为我们提供答案，从而*大化机器人的生产效率。

拉近客户距离
       打造一个互联工厂为制造企业提供了向客户提供全新服务的机会。事实上，改善客户体验已成为智能工厂项目*受欢迎的外部目标（62%）。
       在消费市场中，个性化定制的趋势越来越明显。生产商可以按照不同的需求交付商品，消费者趋之若鹜。而连接性与效率将是迈向批量生产的关键。调查显示，有将近一半（47%）的制造企业正在实施智能工厂项目，以实现高效的产品定制化生产。
       连接性还能够帮助企业挖掘产品的独特卖点。在B2B领域，制造企业的竞争优势通常源于服务化：从售后支持到现场服务，乃至“商品即服务”的模式，都是B2B制造企业实现差异化的因素。
       无论是to B还是to C，工厂和企业之前的互联都是关键。客户可能需要可用性以及物流等详细信息来指导购买决策，而工厂则需要具备交付高度定制化订单的能力。只要实施得当，智能工厂将拉近制造企业与客户之间的联系。
       智能工厂项目可以为企业带来长期利益。但在当今的环境下，企业比以往任何时候都面临着更大的压力，需要尽快实现投资回报。因此，制造企业需要从一开始就仔细而清晰地全面定义业务模式，确定那些对业务来说*重要、*有价值的应用场景。
       对于一些大型制造企业来说，这可能意味着要开发一套智能化的解决方案，对技术进行验证，在逐步扩展运用到旗下的大量工厂当中。
       对其它企业来说，它可能意味着进行少量额外的投资，以充分发挥现有系统的价值。例如，有一些工厂的OT、IT系统和数据库没有有效整合起来，从而无法发挥很大价值。
本文摘自：网络
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