美国国家标准与技术研究院 (NIST) 将智能制造定义为“完全集成的协作制造系统，可以实时响应以满足工厂、供应网络和环境中客户需求不断变化的需求和条件“。
智能工厂是第四次工业革命工业 4.0 的产物，其中大数据、工业物联网 (IIoT) 和人工智能/机器学习等技术是数字制造变革的驱动力。智能工厂是制造业数字化的最终目标。
智能工厂的特点是高度复杂的制造自动化，这需要在最少或没有人为干预的情况下运行制造过程。这种自动化由工业物联网技术提供支持，包括硬件（传感器、执行器）和软件（大数据、机器学习工具）。
智能工厂的优势
敏捷生产流程
由于多个系统（例如 IIoT 解决方案、ERP、MES、SCM）的连接性和强大的数据分析能力，智能工厂使制造商能够快速适应不断变化的客户需求、预算、产品质量要求。
提高制造运营效率
传感器网络允许收集有关生产过程、环境和设备的数据。云软件近乎实时地分析这些数据，使制造商能够快速调整设备运行参数等。对传感器生成的数据进行进一步分析有助于发现整个生产过程中的趋势和改进机会。
提高制造操作的可靠性
在智能工厂中，由于高度自动化，制造操作中出现人为错误的可能性降低了。
提高产品质量
在智能工厂中，人工智能技术被用于质量控制。例如，带有计算机视觉算法的相机可以立即检测到缺陷，高级分析软件可以帮助找出问题的原因。
提高对车间运营的可见性
IIoT 通过为制造商提供生产运营和工业资产状态的持续实时更新，提高了车间运营的可见性。
提高信息安全
借助静态和传输中的数据加密、访问控制、智能工厂内异常用户活动的人工智能检测等，确保数据安全。
提供预测性维护
在 IIoT 的帮助下，决定其健康和性能的各种设备参数的数据近乎实时地传输到云端。在那里，它与元数据相结合，被提供给机器学习算法，帮助确定异常模式。因此，可以预测潜在的设备故障并及时采取措施。
提高工人安全
机器人可以代替人类工人完成危险的任务。
智能工厂技术架构体系
云计算
流行的云平台（例如 AWS、Azure）允许安全地处理、存储和分析大量数据。
射频技术 (RFID)
RFID 可以帮助跟踪工业设备和机器、库存、成品以及智能工厂中的物体和工人。
大数据
该技术用于连续收集、存储和分析大量与生产相关的数据。
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)
AI 和 ML 用于生产过程的端到端自动化、设备监控等。更重要的是，这些技术支持高级分析洞察力（例如，预测性维护、检测质量改进机会）。
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