當今智慧工廠所運行的大量工業設備，卻可以通過實時感知的數據明確產品物料情況、故障所在位置。生產過程中所有因素都能被精確控制。
智慧工廠是現代工廠信息化發展的新階段。是在數字化工廠的基礎上，利用物聯網的技術和設備監控技術加強信息管理和服務；清楚掌握產銷流程、提高生產過程的可控性、減少生產線上人工的干預、即時正確地采集生產線數據，以及合理的生產計劃編排與生產進度。并加上綠色智能的手段和智能系統等新興技術于一體，構建一個高效節能的、綠色環保的、環境舒適的人性化工廠。是IBM“智慧地球”理念在制造業的實際應用的結果。
品質檢測一直是制造工廠一道繁重瑣碎的工序，也是阻滯其智能化的痛點，以前這個環節更多憑借工人的經驗，效率低下。而自動化機械手和視覺識別技術的出現，讓這一質檢難題輕松化解。在精密制造行業，機器視覺已經被用于檢測加工零件表面劃痕、凹陷等。
在高速率、海量接入的5G技術支撐下，自動化生產線上的傳感器數據可以實現本地收集、本地管理，工程師可以在后臺利用這些實時數據進行定量大數據分析，以此預測和監控設備運行的穩定性。
無線感測器
無線感測器將是未來實現智慧工廠的重要利器
智慧感測是基本構成要素，但如果要讓制造流程有智慧判斷的能力，儀器、儀表、感測器等控制系統的基本構成要素，仍是關注焦點。儀器儀表的智慧化，主要是以微處理器和人工智慧技術的發展與應用為主，包括運用神經網路、遺傳演算法、進化計算、溷沌控制等智慧技術，使儀器儀表實現高速、高效、多功能、高機動靈活等性能。
如專家控制系統(expert control system；ECS)就是一種而具有大量的專門知識與經驗的程式系統。它運用人工智慧技術和電腦技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，解決那些需要人類專家才能解決好的復雜問題。
此外，模塊控制器(FC-Fuzzy Controller)，也稱模塊邏輯控制器(FLC-Fuzzy Logic Controller)，也是智慧工廠相關技術的關注焦點。由于模塊控制技術具有處理不確定性、不精確性和模塊資訊的能力，對無法建造數學模型的被控過程，能進行有效的控制，能解決一些用常規控制方法不能解決的問題，也讓模塊控制在工業控制領域得到了廣泛的應用。
控制系統網路化
隨著工廠制造流程連接的嵌入式設備越來越多，透過云端架構部署控制系統，無疑已是當今重要的趨勢之一。
在工業自動化領域，隨著應用和服務向云端運算轉移，資料和運算位置的主要模式都已經被改變了，由此也給嵌入式設備領域帶來顛覆性變革。如隨著嵌入式產品和許多工業自動化領域的典型IT元件，如制造執行系統(manufacturing execution systems；MES)以及生產計劃系統(production planning systems；PPS)的智慧化，以及連線程度日漸提高，云端運算將可提供更完整的系統和服務，生產設備將不再是過去單一而獨立的個體。但將孤立的嵌入式設備接入工廠制造流程，甚至是云端，其實具有高度的顛覆性，必定會對工廠制造流程產生重大的影響。一旦完成連線，一切的制造規則都可能會改變。
包括體系結構、控制方法以及人機協作方法等，都會因為控制系統網路化，而產生變化，如控制與通信的耦合、時間延遲、資訊調度方法、分散式控制方式與故障診斷等，都使得自動控制理論在網路環境下的控制方法和演算法，都需要不斷地創新。
此外，由于影像、語音信號等大資料量、高速率傳輸對網路頻寬的要求，對控制系統網路化，更構成嚴厲的挑戰。因為工業生產流程不容許一點點差錯，網路傳遞的封包資訊不能有一點點漏失，而且網路上傳遞的資訊非常多樣化，哪些資料應該先傳(如設備故障訊息)，哪些資料可以晚點傳(如電子郵件)，都要靠控制系統的智慧能力，進行適當的判斷才能得以實現。
在智慧工廠依托物聯網、大數據、人工智能、5G等新興技術構建的生產鏈上，各項技術彼此關聯、協作，才能發揮更大的價值，“個人英雄主義”沒有存在的空間。
生產線上所有的機器運行和人工操作的軌跡數據都可實時上傳，再利用人工智能算法進行大數據分析，輔助決策，在增強生產靈活性的基礎上，提升了產品質量，使產品交付效率提高了20%以上。
未來，這或許會是新型智慧工廠的常態。
資料來源：科技日報、百科
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