本文摘要：数字化工厂，随着工业4.0的浪潮来袭也被更加多的工厂所理解，但对于大多数人而言，解读基本还是逗留在“传统工厂的升级”，很多人并不确切传统工厂的弊端究竟有哪些？

数字化工厂，随着工业4.0的浪潮来袭也被更加多的工厂所理解，但对于大多数人而言，解读基本还是逗留在“传统工厂的升级”，很多人并不确切传统工厂的弊端究竟有哪些？而数字化工厂又是如何针对弊端展开提高和政治宣传的呢？1、传统工厂：人工统计资料，效率较低且不精确在中国很多传统的中小型工厂中，对于设备生产数据的收集，完全几乎依赖人工已完成。流动的人员、布满的数据，造成数据的留存出了一个极大的问题。

同时人工统计资料的效率也十分的较低，往往都是每天上班或者每周展开一次统计资料，几乎无法展开动态生产数据改版。此外，数据对于设备而言具有时效性和历史数据参考性的关键作用，从底层操作工的数据记录-数据分析-数据对系统-管理者的决策，中间的环节让数据的时效性大大降低，同时人工的记录统计资料也不会导致数据不精确等问题，而且可观的数据计算出来分析，对于人力是一个十分大的损耗。其次，历史数据对于设备的确保具备参考性的意义，但是传统工厂的数据，靠着一张张的记录纸或者大量的Excel表格毫无疑问是给未来的工作又加添了可玩性，而且工厂无法掌控人员的流动，每一次的过渡都有可能造成数据的萎缩。2、数字化工厂：设备联网，数据自动上传对系统而在数字化工厂中，物联网的概念就被运用到每一台设备上。

设备与设备之间，早于也不是信息孤岛，而是将人、设备，通过数据创建紧密联系。一个工厂管理者可以在手机或者PC终端观测到每一台设备的动态数据，而且可以随时接到设备的状态警告。

比如你在设备宝上设置了：轴承的温度多达80度，警告温度过低。当设备低于80摄氏度时，就不会立刻接到警告，构建了搜集、分析、对系统的同步进行，大大缩短了时间，提升了决策的效率。

除了搜集、计算出来、对系统等“去工人化”的功能，设备联网之后，还有众多益处就是数据的存储。大量历史数据，还包括设备损失数据，也给后期工厂设备的很多操作者都获取了参照意义。

之后，再行遇上工厂的人员流动，这些数据仍然可以随时调用并完备留存。3、传统工厂：设备车祸停机时有发生，导致大量损失除了数据的管理问题，传统工厂还有众多痛点，那就是常常遭遇车祸停机。

车祸停机不仅造成了生产的衰退，而且对于设备导致的隐性毁坏不可估量。一家半导体工厂就能因为停机2小时，损失了1000000美元，损失是车祸停机最可怕的后果。为了防治设备的车祸停机，工厂一般来说决定了24小时的轮班工人通判，造成了工厂人力损耗相当严重。每时每刻的通判也并无法全面检测到有可能造成设备车祸停机的各种因素。

传统工厂通过手摸、耳听得等最完整的方式，这样的检查方式使得很多设备的小毛病很更容易就被忽视，刚好就是那些小毛病引发了损失多达百万的损失。其次，由于惧怕车祸停机带给的严重损失，很多工厂也不会出售大量的可用零部件，以避免车祸停机的修理必须，而现实情况又是一些设备的车祸停机故障周期很长，造成大量的可用零部件并没派上用场，导致成本浪费。

4、数字化工厂：设备车祸停机预警通报，让设备时刻维持最佳运营状态数字化工厂的运转过程中，设备的一切都被随时监控对系统，而车祸停机再次发生之前，设备的某些参数不会发生变化，此时设备宝就能在参数发生变化时及时展开预警通报，让设备故障在再次发生之前被找到及运维。也就是说，在故障再次发生之前，手机上就能接到适当的警告，立刻做出要求，从而确保工厂设备时刻正处于最佳运营状态。

即使是故障早已再次发生了，也能在过去的设备故障统计资料里立刻寻找适合的解决方案，把损失降至低于。这也就是数字化工厂构建的最重要一步，让预见未来沦为智能工厂的一部分。

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