量子技术|想让智能工厂变为现实？把握3大要素就够了！
想象一间传统的工厂 ， 它可能是一栋巨大的建筑 ， 位于工业园区的一个角落 。 然而 ， 这样的工厂就像一座孤岛一样 ， 往往与其它制造企业隔绝开来 。 不仅仅是位置的隔绝 ， 工厂的OT和IT网络层面也是孤立的存在 。
如今 ， 这样的模式已经无法满足制造业的发展趋势 。 特别在不确定的经济环境中 ， 企业急需提升工厂车间的效率和生产力 。
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同以往相比 ， 消费者越来越关注所购商品的可追溯性 。 相应地 ， 企业也能够在商品之外提供新的附加服务 ， 从而开拓全新的收入来源 。
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 ， 企业很难确定最佳的前进路线 。
富士通最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最大障碍 。 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 ， 富士通的制造业专家为您总结了三大要素 。
01
【量子技术|想让智能工厂变为现实？把握3大要素就够了！】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最受欢迎的外部目标（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 。 例如 ， 金宾（Jim Beam）是全球知名的波本威士忌品牌之一 ， 它们的每桶威士忌都经历了多年的精心酿造 。 如今 ， 富士通帮助金宾部署了一套工业物联网解决方案 ， 不仅可以追踪并管理每桶威士忌的生产情况 ， 让威士忌的生命周期将变得更加透明 ， 同时还能拉近与消费者之间的距离 ， 为金宾的威士忌品牌注入了新的“生命力” 。
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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 。
02
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 ， 智能工厂项目最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 ， 这一流程既耗时 ， 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 。 例如 ， 富士通帮助西门子歌美飒公司实施了一套基于AI机器学习的质量控制系统 ， 将他们的风力涡轮机图像扫描时间缩短了60% 。
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