对于工业从业者而言，“智能工厂（Smart Factory）”不仅是一系列技术的集合，更代表着一种新的工作方式。

• 企业该如何应对“数字孪生”等新技术的成熟所带来的变化？

• 人类在“工业4.0”趋势下起着什么作用？

• 身为技术咨询公司，欧立腾集团在未来工业中又该如何提升员工在工作中的技术附加值？

以下，是欧立腾（ALTEN）的“智能工厂4.0”研究项目总监François Portier在参展2022年全球工业展（Global Industrie 2022）期间的一些思考：

“工业4.0”下，那些设法先于其他公司进行数字化转型的公司正在持续成长

世界正在迅速发展。得益于高新技术，在今天，我们可以在智能手机上买车、网上购物，在虚拟衣柜上试穿衣服，在24小时内收到快递。

作为一家高科技咨询公司，对欧立腾（ALTEN）而言，这种转变的主要挑战之一是将自己定位为可相互合作的生态系统（大公司，初创企业等）的集成商，并致力于为行业带来具有真正附加值的项目和技术。

譬如说：数字孪生。许多项目都与这项技术有关，它广泛应用于工业领域的数据、AR / VR、培训等方面。但更重要的是，通过数字连续性，数字孪生的定义才能得到更好的理解。

围绕这一主题，欧立腾与西门子（SIEMENS）和意法半导体（STMicroelectonics）等公司建立了合作伙伴关系，通过开发预测性维护这类高附加值项目，来帮助企业达成数字连续性，从而助力其加速搭建“智能工厂”。

企业若想成功进行数字化转型，另一个比较关键的因素是集团组织的发展，即让集团内不同规模的公司彼此形成生态系统。此时，生态系统内便汇集了工业4.0领域工程师们的决策，他们多在数据，物流，AR / VR，机器人技术方面拥有丰富的技术专长......

除此之外，工业4.0转型还需以严谨的方式来实现。欧立腾的创新部门团队正在努力根据客户的本土需求，提供库存、研究、增值建议、更大领域的部署、衡量项目价值以完成整体转型等方面的定制化解决方案。

我们的最终目标，是在这些自动化过程中培训工程师，并鼓励他们在日后持续采用这种方法工作，以成功完成工业4.0的转型。

人是所有“工业4.0”项目的核心

根据之前提到的数字孪生技术，我们可以清楚地看出，人是所有“工业4.0”项目的核心。

欧立腾（ALTEN）致力于通过算法为“智能工厂”的不同从业主体提供预测和解决方案，如在制造或装配线上的安上实时协助，设置事故风险警报，或采用人为决策来避免生产的中断。

我们衡量工业环境中收益的最成熟的项目是预测性和规范性维护。通过维护，我们能够将航空航天工业中切削工具的使用寿命延长30%以上。我们还在图卢兹欧立腾实验室的微型工厂上实施所有数字孪生项目。为了开发项目，我们配备了新一代的设备，这是我们能够与内、外部合作伙伴协同完成项目的先决条件。

若想建设好‘智能工厂’，将人类智能和人工智能相结合是非常有必要的：这样不仅能有效实现生产灵活性，以满足日益个性化的客户需求；还能让产品从生产制造到送到终端客户手中的路径透明化的同时，节省成本、保障质量和时效性。

欧立腾：携手合作伙伴，深入探索“未来工厂”

西门子（SIEMENS）是欧立腾（ALTEN）在未来工厂中的数字孪生领域的关键合作伙伴。该集团的专家对我们的工业客户有着丰富的经验。此外，他们的数字工具使我们能够集成预测和规范算法，并应用到边缘计算项目上。

连接上机器后，我们就在内部研究如何将我们的虚拟世界变为现实。我们正在使用几种技术，通过AR / VR，使工厂操作员能够了解虚拟世界的活动。其中，有两个重点关注领域：培训和操作员操作监控 —— 我们在西门子Vizendo工具上的工作，以确保符合工业规范的培训；其次，通过图像处理监控操作员的操作，以便在必要时给予帮助。

意法半导体（STMicroelectronics）是欧立腾在物联网领域的盟友。我们正在携手开发智能传感器：这些传感器可以嫁接到工厂中不同类型的系统上，以供使用者充分了解相关功能。

在附加值方面，除了在工厂的新旧系统之间建立的连接之外，这种方法还使我们能够以较为环保的方式在源头处理数据。利用这些传感器处理数据，意味着我们不会再需要大量能量，并将所产生大量存储和损失的数据流发送回系统，而仅需处理所需的信息。如果操作员需要有关机器状态的精确信息，传感器将传达有关该主体的精确数据，并指示是否存在可能的维护需要。

目前，我们正在与意法半导体合作，为部署智能物联网做准备；通过使用新一代西门子机器进行预测性维护项目；并通过Vizendo AR/VR进行整个培训组件、以及物流领域的其他开发项目。

François Portier：“能在各个领域，看到一起工作的年轻工程师对代码和未来工厂充满热情令我倍感欣慰。无论是在技术上还是在人的方面，他们跳出框架思考的能力是一项真正的资产，我们可以从中学习的同时，也可将我们的知识传递给向更加互联的工厂过渡时的工作者！”