什么是数字化工厂？数字化工厂的核心理念是彻底摆脱纸张，实现全流程无纸化操作。第四次工业革命本质上是制造业的数字化转型。德国人在制定工业4.0标准时，其核心思想就是摒弃纸张，这正是第四次工业革命的精髓所在。

数字化工厂的运作模式是：人与设备直接交互，设备之间也相互通信，而人则通过软件获取所需信息。数字化工厂的价值在于减少错误，因为我们直接从数据的源头获取信息。我们已经实现了设备与我们的通信，它们拥有我们所需的所有信息——我们运行了什么，何时运行，如何运行，生产了什么。这些信息是我们真正关心的。

ERP（企业资源计划）系统处理我们所有的调度问题，决定我应该现在运行什么。通常，这些调度信息是通过纸张和人工传递到车间的。但我们知道，人类容易犯错。另外，如果ERP系统中的调度信息与车间的操作技术（OT）没有有效连接，调度的准确性就完全依赖于对车间情况最了解的人。当你使用工业物联网（IIoT）协议构建数字化工厂时，调度将依赖于直接从设备获取的数据，我们可以编写算法，使调度实时更新，而不需要人工做出执行决定。因此，数字化工厂的实现就是彻底告别纸张。

数字化工厂是一个高度连接的层级结构。这意味着我的设备连接到SCADA（数据采集与监控系统）、MES（制造执行系统）、ERP以及云分析系统，整个流程中无需纸张。数字化工厂拥有实时指标，决策者不再依赖昨天的数据或早晨生成的报告，而是基于实时指标做出决策，包括实时的SCADA指标和与调度相关的指标，如新订单、紧急订单等。

例如，汇率的波动、当前的天气状况、运输情况等。我们可能有一个紧急订单需要发货，从上海出发，目的地是哈尔滨，途中会经过江苏和辽宁。但根据最新的天气预报，这些地区即将遭遇一场大雪。因此，我们不能假设天气总是理想状态。我们必须将运输时间加倍考虑，这样我们的运输时间就变成了8天，而不是4天。这就是利用IIoT进行实时数据分析的意义。

此外，大数据分析也是数字化工厂的重要组成部分。我们称之为预测性维护，我更愿意将其视为机器学习的一部分。数字化工厂不仅利用车间的数据，还利用历史数据。我们从收集的数据中学到了什么？我们将其存储在数据湖中，从这些信息中我们学到了什么？

石油和天然气行业在这方面做得非常好。例如，Lufkin Sand Pump Off Controller是他们的一个知名设备，他们擅长收集几十年的地下数据，包括管道和套管的压力数据。他们持续收集这些数据，并将其与维护人员的反馈结合起来，每当出现故障时，就会记录下来。然后他们将这些数据与租赁运营商的信息结合起来，得出结论。他们拥有20到30年的数据积累。

问题在于，目前还没有一种大数据算法能够分析所有这些数据。我们希望程序能在云中运行，查看我们的历史数据，查看操作员提供的信息，并预测我们是否正朝着已知的风险前进。这就是大数据分析，这就是数字化工厂的四个基本要素：无纸化、完全连接的层级结构、实时指标和大数据分析。

数字化工厂不是Andon板。数字化工厂不是没有人参与。当我们谈论数字化转型和数字化工厂时，操作员和工厂工人可能会感到不安，担心他们的工作会被自动化取代。

Andon板是什么？它类似于堆叠灯，简单来说就是红黄绿三色灯。红灯表示情况糟糕，黄灯表示情况正在变糟，绿灯表示一切正常。Andon板本质上是一种显示工作状态的显示器。数字化工厂不是简单的Andon板，虽然许多人这样认为。它不仅仅是数字调度，也不是移动通知系统，更不是告警管理的邮件通知系统，它包括这些，但远不止这些。如果简化来说，数字化工厂就是无纸化，是一个高度连接的层级结构，具有实时指标和大数据分析。

当人们听到“数字化工厂”时，他们可能会感到恐慌，因为他们认为这意味着没有人的存在，但实际上并非如此。公司之所以缺乏创新，是因为员工忙于处理事务性工作，而没有时间分析数据，提高操作效率。

想象一下，如果我是一名生产部经理，我的工厂每年生产500万个部件，为什么不能生产1000万个？不是因为卖不出去，如果我能卖出500万个部件，我也能卖出1000万个。全球将有80亿人口，如果有500万人想买我的部件，就会有1000万人购买。限制我销售的原因是产能。增加产能的唯一方法是，要么投入大量资金建设新设施，要么使现有设施更高效。

当操作员或维护人员听到“数字化工厂”时，他们可能会担心自己会被自动化取代，但这是一种误解。数字化工厂的目的是创造更高薪的工作，让人们摆脱低效的工作，转而从事更有价值的事情。

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