近年来，全球各主要经济体都在大力推进制造业复兴，中国也正在经历着近几十年来最深刻的制造业变革。那么，这究竟是机遇还是挑战？

麦肯锡全球研究院预测，“到2025年，智能工厂带来的经济影响其价值将达到每年1.2万亿至3.7万亿美元”[1]。智能工厂的高经济效益让大量的制造企业趋之若鹜，但如何才能打造出真正的智能工厂呢？

智能工厂助力企业从“制造”到“智造”

智能制造是新工业革命的“灵魂”，但其核心并不在于如何获得高质量的设备和更先进的技术，而是如何将设备与技术完美融合，通过全自动、全智能的运维管理来实现制造业全产业链的价值最大化。

如果说智能工厂是智能生产的主要载体，而智能生产是智能制造的主线，那么，智能工厂就是制造业实现智能制造的根基。只有建立起智能化、互联化、敏捷化、安全化的可持续智能工厂，才有助于制造企业真正实现由“制造”向“智造”的华丽转型。

目前，许多制造企业已经开始在某些领域试点智能工厂的生产流程，如通过分析消费者偏好指导生产个性化产品，或利用建模仿真技术进行产品调优等。

但是，真正的智能工厂应该是一个整体，不仅包含研发、生产、运营、销售等具体的制造流程，更应该包含整个产业链上下游的所有参与者，甚至整个制造业生态系统。智能工厂代表了从传统的自动化系统向智能化、互联化、敏捷化、安全化系统的飞跃。

智能工厂助力企业从“制造”到“智造”

具体而言，何为智能工厂

它应该是一个智能性系统，能够自动抓取、整合、分析数据，并生成有见地的生产决策，自行实时或近实时学习新的知识与技术，并智能控制整个生产流程。

成熟的智能工厂应最大限度地减少人工干预，生产过程高效且不间断，生产的产品高质且满足消费者的个性化需求，并且海量数据的业务价值可以被完全挖掘，用于指导优化生产、预见问题、自主修复等。

此外，成熟的智能工厂会尽可能地选择用机器人代替人工来进行高风险和重复度高的工作。

接下来，我们具体谈一谈成熟的智能工厂所展现出来的三大核心优化分别是什么

1、数据优化，协作互联

成熟的智能工厂遍布基于云计算的工业互联网应用，并部署大量传感器，使系统可以不断抓取、整合数据，并对这些海量数据进行分析，以加强业务决策的可预见性。同时，通过整合来自生产、运营、业务系统、供应商、客户，甚至不同应用的数据，打通产业链上下游间的数据和业务壁垒，有助于实现数据的共享互通和业务的协作创新，满足市场全球化大背景下，企业跨不同地域实现协作共赢的需求。

2、生产优化，提质增效

人工智能、机器学习、数字双胞胎、建模仿真等先进技术使智能工厂更加敏捷与智能。人工智能和机器学习让生产流程获得全面优化，大到客户个性化需求分析，小到原材料的用量与配比都可以做到全自动、全智能处理，以此满足客户个性化定制和柔性生产的需求。数字双胞胎和建模仿真技术能够对生产流程和产品进行不断模拟和调优，以降低产品的失败率，提高敏捷生产效率。大规模将先进技术应用至生产全流程，不仅有助于提高工厂的生产效率和资源利用率，更有助于降低生产停机时间，并缩减产品生产周期。

3、安全优化，灾难恢复

智能工厂也可以称为数字工厂，是一个建立在海量数据之上的工厂，数据不仅关乎着智能工厂的命脉，更关乎着整个行业的创新发展。智能工厂的数据来源广、流动性强、交互频繁，涉及来自于云端、传感器端、应用端、生产端、销售端等不同接口的海量数据，这就需要借助强大的集中管理软件，对数据的所有进出端口进行实时监控和隐患排查，对数据进行实时备份和安全保护，构建灾难恢复系统，保证智能工厂的安全、稳定运营。

智能工厂助力企业从“制造”到“智造”

AWS为全球制造用户提供端到端的智能工厂解决方案云服务。通过捕获、协调、分析、可视化和执行来自不同端口的数据，应用AWS云提供的IoT服务、边缘计算、数据湖和高级分析工具，改进和优化制造企业的运营效率，从而提高质量、增加产出，并提升整体设备效能(OEE)。同时，利用AWS的人工智能和机器学习服务，还可提供实时和预测分析功能。

AWS助力智能工厂实现“数据、生产、安全”的全面优化

1、海量数据精准分析，提高协作创新能力

AWS的集成服务套件，可帮助用户快速而轻松地构建和管理数据湖，并进行数据分析。利用Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)的中央数据湖，可大幅提升数据搜集与检索的效率。借助Amazon Athena，可实现海量数据的高效交互式分析，通过Amazon EMR，则能轻松、快速且经济高效地处理大规模数据，为企业生产设备提供实时和预测分析。

2、优化生产全流程，实现敏捷制造

借助AWS IoT Greengrass，可快速构建IoT解决方案，从而将不同类型的设备与云连接起来，并实现设备互连。Amazon SageMaker为每位开发人员和数据科学家提供快速构建、训练和部署机器学习模型的能力。通过Amazon SageMaker，可轻松地在生产环境中一键式部署受训模型，并可以针对实时或批量数据生成预测，加速生产流程优化。

3、保障云安全，提供强大的灾难恢复计划

AWS将云的安全性视为头等大事。AWS的客户可使用并将受益于AWS专为满足大多数安全敏感型组织的要求而打造的数据中心和网络架构。此外，Amazon S3和其他存储服务，提供了强大的灾难恢复计划。借助Amazon S3存储，S3跨区域复制和其他AWS计算、联网和数据库服务，方便用户创建灾难恢复架构，以快速轻松地从自然灾害、系统故障和人为错误导致的中断中恢复。

佐治亚-太平洋（Georgia-Pacific）是美国一家生产和销售手帕纸、卫生纸、包装、建筑材料等产品的公司，也是财富500强之一。随着业务量的不断攀升，公司在生产过程中的问题也逐渐显露出来，比如：

智能工厂助力企业从“制造”到“智造”

佐治亚-太平洋有大量不同来源的数据，用来分析材料质量、水分含量、温度、机器校准等，但它们并未转换成有价值的业务决策。该公司想要通过提高数据的前瞻性，来实现端到端流程优化和资源的优化配置，进而提高公司服务市场的能力。

纸张生产有着特殊且复杂的制作流程，佐治亚-太平洋在制造纸巾母卷或将母卷转换成纸巾产品时，可能发生撕裂或断裂，这会导致造纸机和相关生产线停机，而一条生产线停机就会造成数百万美元的损失，这对于拥有150多条加工生产线的他们来说，简直就是“致命”的。此外，他们还必须提前60-90天预测资产故障，以消除可能导致收入损失的计划外停机。

佐治亚-太平洋有一个由专家组成的小团队，这些专家掌握着公司每个站点的特殊机器和流程的信息，但是，其中很多专家都临近退休，从而使工厂面临着专业人员短缺，核心技术流失的风险。

为了解决以上问题，佐治亚-太平洋选择创建基于AWS云的解决方案，希望通过优化关键流程来获得利润提升。佐治亚-太平洋使用Amazon Kinesis Data Firehose将实时数据从制造设备传输到基于Amazon S3的中央数据湖，使其能够有效且大规模地获取和分析结构化和非结构化数据。借助Amazon Athena，他们的分析师可以在Amazon S3上查询原始数据。此外，佐治亚-太平洋还使用AWS SageMaker在原始生产数据的基础上，大规模构建、培训和部署机器学习模型，并为机器操作员提供有关最佳机器速度和其他可调变量的实时反馈，使经验不足的操作员能够更早地检测到纸张断裂并保证质量。

在AWS的帮助下，佐治亚-太平洋许多工厂的关键制造流程获得了优化。

智能工厂助力企业从“制造”到“智造”

佐治亚-太平洋的一家定向刨花板工厂，运用AWS数据分析技术，使其与切削过程相关的废物减少了30％，并且每年增加了数百万美元利润。其另一家大型造纸厂的回收工艺也获得了优化，使其在降低化学品消耗的同时获得整体产量的提升。

借助AWS数据分析技术，佐治亚-太平洋基于纸巾母卷的质量，精确地分析出转换生产线避免撕裂的最快速度，使该生产线的撕裂率降低了40％，也因此为每条生产线增加了数百万美元的利润。此外，精准的数据分析让他们可以更加自如地计划设备停机时间，从而提高资产利用率和造纸厂运作安全，并有效地避免计划外生产停工造成的收入损失。

AWS的机器学习解决方案，让佐治亚-太平洋减少了对部分专家的依赖，并获得了有关设备和制造工艺的知识。同时，该公司成立了一个协作和支持中心，可以将更多特定领域的专家集中起来，以获得更有价值的技术决策。

构建智能工厂是中国制造业实现智能制造的必要条件，也是企业实现“制造”向“智造”转型的根基。想要实现智能工厂设备与技术完美融合，通过全自动、全智能的运维管理来实现制造业全产业链的价值最大化，AWS作为全球先进的技术服务提供商将是中国制造企业的不二之选。AWS从数据、生产、安全着手，为制造业用户提供从智能工厂前期构建，到运营维护和产品服务优化，再到产业链重塑的全方位技术支持，助其低成本高品质的实现“制造”向“智造”转型。