五个锦囊妙计，助你制胜智能制造时代

近些年来，一系列全球性事件已经释放出明确的信号：全球制造商需要加快数字化转型的步伐。从预测性维护、工业机器人到供应链的智能资产跟踪，借助实时数据和设备互联，智能制造为制造业的新发展铺平了道路，对抢占下一个经济制高点具有重要意义。

尽管如此，仍有部分制造商囿于转型成本会不会高不可攀？转型是否会扰乱当前运营？转型失败了怎么办？等等顾虑而犹豫不前。

成千上万次的边缘部署，让英特尔已经做好充分准备，帮助制造企业迎接艰巨的挑战。以下，英特尔给出了提升数字化转型效益的五个锦囊妙计，助力制造商快速部署智能工厂，提高运营效率、增加产量、改善环境安全，以及增强业务韧性。

01

为 5G 专网落地做好充足准备

与目前的无线技术（如 Wi-Fi 和蓝牙）相比，5G 的速度更快、吞吐量更大、时延更低、可靠性更高。应用在智能工厂中，将有助于促进 OT 与 IT 的融合，更高效和安全地支持预测性维护、机械远程控制以及制造流程分析等应用。

然而 5G 的落地无法一蹴而就，要成功应用 5G 技术，制造商需要：

明确痛点，进而确定 5G 关键用例，例如：库存追踪、设施安全、仓储物流等等；

规划网络中的数据收集、传输和分享方式；

如有需要，可以考虑加入 5G 互联产业与自动化联盟 (5G-ACIA)，密切关注新的发展动向和机会。

02

重新审视数据策略

机器学习、AI 等先进技术以及它们所支持的用例都离不开数据。因此，制造商首应制定一套行之有效的数据管理方法。针对数据从采集、标记、分析到处理的哥哥环节，英特尔给出了以下优化建议：

在考虑工具和技术前，先设定宏观和微观层面的目标；

盘点已有数据以及需要哪些数据才能达成目标；

考量基础设施（包括 OT 和 IT）与数据的匹配情况，然后规划实施必要调整的路线图，以避免数据孤岛；

例如：工厂车间的所有工具都能与中央数据湖进行通信吗？是否需要投资软件定义网络 (SDN) 来实现数据生命周期的自动化？

制定数据保护、留存和治理计划，既要考虑工厂的业务需求，又要符合政府法规。

优化数据生命周期的各个阶段；

数据获取

包括来自工业物联网 (IIoT) 传感器、网络遥测设备的非结构化数据；库存数据库、日志数据等结构化数据和来自计算机视觉应用的视频数据等。

数据存储

做好数据清洗和标准化规划，考虑好哪些应用需访问数据，确保存储介质能够满足应用需求。

数据分析

选择能够将原始数据转化为可行洞察的软硬件，从而无论在云端还是本地都能基于分布式计算系统部署建模和仿真工作负载。

基于数据采取行动

准备调优解决方案，使用支持深入分析和根本原因分析的可视化工具。

03

选择采用 AI 和开源解决方案的

开放式平台

开源的软硬件方案将带来更高互操作性和可扩展性，并通过活跃的开源社区加速部署实施，对用例进行有针对性的修改。同时，经过预测试和验证的基础设施实施参考设计也将加速智能制造平台部署。

以下准则将有助于制造商选择和实施开放且灵活的智能制造解决方案：

考虑不同接口、数据和通信协议之间的互操作性。

参与 ISA、ISO 等标准组织，了解发展动向并为制定标准提供意见。

04

建立优秀人才库，从数据中获取洞察

随着 OT 和 IT 之间的传统界限逐渐模糊，OT 员工需要设计网络和存储等传统 IT 领域，而 IT 员工也需要清楚如何整合 IT 基础设施与传感器和工厂车间工具。

制造商可以采取以下方法，提高在职员工技能并招聘具有智能工厂所需新技能的员工：

考虑组建优秀人才社区，鼓励员工在其中分享最佳实践，并利用在线教育资源学习 5G 和工业物联网等技术；

探索可以提升学习效果的虚拟现实和增强现实培训方案；

05

利用英特尔的专业技能

英特尔灵活的解决方案、广泛的生态系统以及对融合的关注使其能够以更低的总体拥有成本 (TCO) 在边缘整合数据和应用，从而推动广泛的智能部署。

通过英特尔多样化的产品组合和端到端整体解决方案，将为企业和机构提供开放性和灵活性，帮助工厂快速启动数字化转型：

英特尔 智能制造解决方案及英特尔 物联网行业整体解决方案均经过严格验证，并且可以立即部署；

作为英特尔 合作伙伴联盟的一部分，物联网解决方案社区提供了丰富的资源，让客户随时了解物联网行业动态并联系到所需的合作伙伴、获得所需的工具和培训；

英特尔提供一整套基于标准的集成软硬件堆栈，助力用户在生产设施中轻松构建和部署 5G 专网。

无论是预测性分析、预测性维护、运营监控、数字安全、工业 PC，还是其他用例，英特尔都能帮助制造商发掘新洞察，加速创新，创建智能的响应式互联运营。

06

立刻行动！

作为行业领军者，英特尔敏锐洞察行业发展前景，为行业变革提供价值。在基于英特尔丰富落地经验的建议和准则之后，我们还为期待数字化转型的制造商准备了一份行动清单。对照这份清单，即刻更加智能、安全和高效地开启智能制造转型之旅！

确定战略目标

根据这些目标制定关键绩效指标 (KPI)；

从小型用例开始

为重大、持续的流程优化奠定基础，再逐渐在此基础上不断扩展；

建立专业的团队

无论是内部构建还是第三方，确保获得最新的专业知识和技能，以成功构建和实施新用例；

使用开放式平台

开放性越高越好！使在单一用例上的投资便快速迁移至智能工厂的其他用例部署。