智能工厂@ scale通过设计和闭环操作 ， 通过 e - su 效率夺取万亿美元的奖金 执行摘要除了劳动生产率和资产效率 ， 工厂的下一个性能飞跃将是通过生产系统的端到端效率 ：•设计效率 ：在进入物理操作之前 ， 对工厂进行虚拟设计、仿真和调试 ， 以使流程在整个生命周期中更高效。•运营中的有效性 ：利用数据和高级分析来实现 “闭环 ” 并最终实现自我优化运营。•大规模部署:从最初的试点转向系统部署 ， 以实现智能工厂的全部价值。随着这些问题塑造了制造业的未来 ， 组织面临的下一个挑战在于扩展其智能工厂计划。我们研究的关键要点包括 ：组织对智能工厂的需求和能力越来越高 ：•与两年前相比 ， 如今越来越多的组织正在推进智能工厂计划 ， 三分之一的工厂已经转变为智能设施。•他们计划在未来五年内使智能工厂增加 40 ％ ， 并将其年度投资比过去三年增加 1.7 倍。•组织通过设计注重效率 ， 并通过闭环运营实现卓越运营。智能工厂的潜在附加值比以往任何时候都要大 ：•智能工厂的奖金规模平均为 2 万亿美元 ， 高于我们 2017 年的估计。这一总价值的三分之二仍有待实现 ： 设计效率和闭环操作将做出同等贡献。•这种增长的原因有很多 ： 智能工厂计划的渗透率更高 ， 组织的积极计划以及预期收益的增加。这些好处不仅可以在生产率的提高上看到 ， 还可以在加速产品组合轮换和更快的上市时间上看到 ， 这将进一步转化为市场份额的增加。•5G 将成为智能工厂计划的关键推动者 ， 因为其功能将为制造商提供引入或增强各种实时和高度可靠的应用程序的机会。组织需要面对下一个挑战 — — 扩展智能工厂计划 ：•组织意识到成功是很难实现的 ， 只有 14% 的组织认为他们现有的计划是成功的。•实现规模的主要问题是 IT - OT 融合的挑战以及发展 “混合 ” 能力和软技能的需求。- 确保数字连续性1 并实现协作 ， 有效的 IT - OT 融合将至关重要 ， 包括数字平台部署和集成 ， 数据准备和网络安全。不可知和安全的多层体系结构将允许逐步融合。PLM2MES / SCADA,3 和机器人仍然是工业架构的关键组成部分。然而 ， 大规模部署的主要投资领域是物联网和制造智能 ， 它们支持数据驱动的运营以及远程和移动功能。不到 50 ％ 的组织拥有足够的数据可用性和网络安全措施 ， 而近四分之一的制造商在去年经历了网络攻击。2智能工厂 @ 规模 - 除了数字人才外 ， 还需要一系列技能和能力来推动智能工厂转型。这些包括混合配置文件 ， 例如 “工程制造 ” ，“ 制造维护 ” 和 “安全保障 ” 。软技能 ， 例如作为解决问题和协作技能 ， 也将是至关重要的。然而 ， 组织投资不够快 ， 以填补技能差距。•同时 ， 要解锁智能工厂的承诺 ， 组织需要设计和实施强大的治理计划 ， 并发展数据驱动的运营文化。组织需要向高绩效者学习 ：•一小群表现优异的人 — — 我们称之为 “领跑者 ” （ 占样本的 10% ） — — 已经成功地实现了他们的工业系统的数字化。这群精英公司对基金会 (数字平台、 IT - OT 融合、人才、治理) 进行重大投资 ，并平衡 “设计效率 ” 和“ 运营效率 ” ， 利用数据和协作的力量 （ 参见图 1 ） 。•组织应该确定他们落后的地方 ， 并从领先者的最佳实践中学习。智能工厂是智能产业的关键部分 ， 因此 ， 实现智能工厂的完整潜力 ， 将是获取智能产业利益的关键。图1.智能工厂挑战一目了然混合能力和合作 ， 以接近地面和事件按设计划分的 E 9001 效率从产品 / 工艺设计到虚拟调试工业系统虚拟环回闭环操作从数据到洞察再到自我优化系统数字平台和 IT - OT 融合 ， 确保数字连续性并推动扩展合作资料来源 ： 凯捷分析。3 4艺术工厂 @ 尺度 Introduction制造商正在对智能工厂进行重大投资。 MES ， ERP ， PLM 等技术的智能工厂市场估计在 2019 年价值约为 1540 亿美元 ， 增长2019 - 2024 年复合年增长率接近 10% 。42019 年 ， 仅智能制造平台市场就达到 44 亿美元 ， 预计未来五年复合年增长率将达到 20% 。5这一增长证实了我们在 2017 年研究这一主题时看到的轨迹 ， 该研究表明 ， 近 45% 的制造商正在实施智能工厂计划。6今天 ， 我们想看看制造商在智能工厂的旅程中表现如何。我们调查了 1000 家制造商 ， 主要关注拥有智能的组织工厂倡议正在进行中。我们还与监督智能工厂计划或智能工厂的高管进行了近 20 次深入讨论。我们的目标是了解计划的进展，数字技术的采用以及制造商在实现规模方面面临的挑战。总体而言，我们发现，尽管制造商正在投入大量投资，但许多制造商正在努力实现智能工厂提供的巨大潜力。这份报告是我们关于 “智能产业 ” 系列的一部分 ，7,8看以下几个方面:1.组织对智能工厂的需求以及他们的计划到目前为止的进展情况2.智能工厂奖品的大小3.组织在扩展其计划方面面临的挑战4.从在智能工厂转型过程中遥遥领先的高绩效组织中吸取的教训5.加快智能工厂转型的建议。 6智能工厂 @ 规模什么是智能工厂 ？“智能 ” 工厂利用数字技术来显著提高生产力、质量、灵活性和服务。三个关键数字技术使智能工厂得以实现 ：•连接 （ 利用工业物联网从现有设备和新传感器收集数据 ）•智能自动化 (例如 ， 高级机器人、机器视觉、分布式控制、无人机) 。•云规模的数据管理和分析 （ 例如 ， 实施预测分析 / AI ）这些数字技术还将使 IT - OT 融合 ， 以支持从设计到运营的端到端数字连续性 （ 数字孪生 ） 。智能工厂的主要特征是 “闭环 ” ， 即端到端操作的数据驱动优化。高级分析首先用于决策支持 ， 但最终目标是达到“ 自我优化操作 ”工厂不断适应需求、供应变化和工艺偏差。图 2 显示了如何部署各种技术来提高核心和支持操作的性能。电厂控制塔杠杆远程监控 IIOT 、 Track & Trace Analytics 和 AI业务影响库存减少增加了 e - ciency智能自动化杠杆机器人 / Cobots MES / SCADA增材制造业务影响消除重复性负载 / 任务减少 fi 成本实时信息管理杠杆PLM MES / SCADA IIoT使用 AR / VR 和沉浸式技术的增强工作者业务影响更快的决策过程快速升级图2.利用数字技术的智能工厂运营 7能源管理杠杆利用传感器、 IIoT Analytics 和 AI 的智能能源管理 （ 规定性和预测性 ）业务影响能源节约减少峰值消耗增强的操作员杠杆使用 AR / VR 和沉浸式技术的增强工作者远程协助业务影响质量改进增强了操作员的效率质量分析和自适应测试杠杆分析和 AI业务影响提高 e _ ciency 废料的减少预测性维护杠杆分析和 AI IIoT预测性分析业务影响OEE 、 MTTR 、 MTBF 改进最大限度地减少停机时间流动模拟杠杆数字孪生 IIoTAR / VR 仿真业务影响线路平衡虚拟调试降低生产风险资料来源 ： 凯捷发明和凯捷研究所。 8智能工厂 @ 规模24%26%33%6%68%43%1.制造商正在大力投资智能工厂近 70 ％ 的制造商正在追求智能工厂计划自 2017 年上一份关于此主题的报告以来 ， 正在实施智能工厂计划的组织数量显着增加。在该报告中 ， 我们发现 43 ％ 的组织正在实施智能工厂项目。在 2019 年 ， 这一比例攀升至 68 ％ 。如图 3 所示 ， 与 2017 年更详细的比较表明 ， 两年前计划智能工厂计划的大多数组织 (33%) 现在已经制造商对这些举措的潜力感到兴奋 ， 这推动了他们的接受。“我们采取智能工厂计划的主要原因有三个。印度最大的重型车辆制造商之一 Ashok Leyland 新技术和商业倡议总裁 Seshu Bhagavatula 博士解释说。9 “首先是通过现代化和数字化运营来提高我们老工厂的生产率。第二是处理人类难以检测的质量问题。第三是整合定制或大规模定制功能。 ”20172019有正在进行的智能工厂计划计划在明年部署智能工厂还没有智能工厂计划资料来源 ： 凯捷研究院 ， 智能工厂调查 ， 2019 年 4 - 5 月 ， N = 1348 家厂商。Organizations have, on average, made 30% of their factors smart. In order to understand and measure the objective of plans for the future, we developed a smart factory addoption index. If a country or a sector aches a score greater比 1 ， 它意味着一个更积极的扩张计划比中国、德国和日本是智能工厂采用的前三个国家 ， 紧随其后的是韩国、美国和法国。图3.智能工厂采用比较 - 2017 年与 2019 年 91.31.10.51.21.20.80.71.10.70.80.90.61.11.0过去两年智能化的工厂比例未来几年新增智能工厂的比例收养指数* 智能工厂采用指数显示了未来的扩张计划 ， 指数大于 1 意味着与平均水平相比 ， 该国未来有更积极的扩张计划 ， 反之亦然。资料来源 ： 凯捷研究院 ， 智能工厂调查 ， 2019 年 4 - 5 月 ， N = 912 家厂商。我们采取智能工厂计划的主要原因有三个。第一是通过现代化和数字化运营来提高旧工厂的生产率。第二是处理人类难以检测的质量问题。第三是整合定制或批量定制功能。 ”- Seshu Bhagavatula 博士,总裁 ， 新技术和商业倡议 ，Ashok Leyland.图4.过去两年和未来扩张计划中转变为 “智能 ” 运营的工厂百分比 ， 按国家45424345444040393939414136383029312931303230303033282830中国法国芬兰GermanyJapan印度意大利韩国荷兰西班牙瑞典United Kingdom美国全球 10智能工厂 @ 规模组织已经使三分之一的工厂变得智能化 ， 并计划在未来五年内实现 40% 的转型不仅有更多的组织启动了智能工厂计划 ， 他们还为整体工厂足迹制定了雄心勃勃的计划。As Figure 5 shows, the power, energy, and utilities sector has made slightly better progress than the others so far. While discrete manufacturing lacks than its peers in adoption to date, its score of 1.2 shows that it has aggressive计划赶上。0.71.00.71.21.0电力、能源和公用事业流程工业消费品离散制造全球平均水平过去两年智能化的工厂比例未来几年新增智能工厂的比例收养指数* 智能工厂采用指数显示了未来的扩张计划 ， 指数大于 1 意味着该行业未来与平均水平相比有更积极的扩张计划 ， 反之亦然。资料来源 ： 凯捷研究院 ， 智能工厂调查 ， 2019 年 4 - 5 月 ， N = 912 家厂商。平均而言 ， 组织的目标是在未来五年内升级 41% 的工厂。我们的研究表明 ， 一些的子行业有雄心勃勃的计划 ， 为这种快速扩张做出了重大贡献 ， 包括:•汽车•航空航天•医疗器械•半导体 / 高科技。图5.过去两年和未来扩张计划中转变为 “智能 ” 运营的工厂百分比 ， 按部门划分43404141373230302930 111.91%制造商计划将其在智能工厂的年度投资增加 1.7 倍对智能工厂的热情也从组织的投资计划中可见一斑。我们的研究表明