我们经常谈论自动化流程，就好像它们是智慧工厂所独有的—然而自动化和机器人技术已经在制造业务中使用了几十年。许多传统工厂在其运营的各个部分都使用自动化机器，例如条形码扫描仪、相机和数字化生产设备。但这些设备并没有相互连接。传统工厂中的人员、资产和数据管理系统都相互隔离运行，必须持续进行人工协调和集成。

智慧工厂的工作方式是将机器、人员和大数据集成到一个数字连接的生态系统中。智慧工厂不仅整理和分析数据，而且实际上从经验中学习。它解释数据集并从中获得洞察力，以预测趋势和事件，并推荐和实施智能制造工作流程和自动化流程。智慧工厂通过不断的程序改进来自我纠正和自我优化——它可以教会自己（和人类）变得更有弹性、更有生产力和更安全。

那么智慧工厂的基本结构是怎么样的？可以大致概括为三个结构步骤：

数据采集：人工智能和现代数据库技术允许在企业、供应链和世界范围内管理和采集不同的有用数据集。 通过传感器和网关，工业物联网 (IIoT) 允许连接的机器将数据收集到系统中。 通过无数其他数据门户，人工智能系统可以编译与绩效、市场趋势、物流或任何其他潜在相关来源相关的数据集。

数据分析：机器学习和智能业务系统使用高级分析和现代数据管理解决方案来理解收集到的所有不同数据。 IIoT 传感器可以在机器需要维修或保养时发出警告。 可以汇编市场和运营数据以发现机会和风险。 可以随着时间的推移研究工作流程效率，以优化性能并根据需要自动更正。 事实上，可以比较和分析的数据集呈现出几乎无限的组合可能性，可为数字工厂优化和供应链预测提供信息。

智慧工厂自动化：一旦数据采集和分析发生，工作流就会建立起来，指令会被发送到系统内的机器和设备。 这些设备可能位于工厂的四壁之内，也可能位于供应链中物流或制造环节的远处。 智能工作流程和流程不断受到监控和优化。 如果新闻报道警告对某种产品的需求激增，则可以指示 3D 打印机工作流程提高该产品的生产优先级。 如果原材料运输延迟，可以轮换库存缓冲以消除任何中断。

基于以上三个步骤，通过传感器和网关，工业物联网可以连接的机器将数据收集到系统中，并通过无数其他数据门户，人工智能系统可以编译与绩效、市场趋势、物流或任何其他潜在相关来源相关的数据集。机器学习和智能业务系统使用高级分析和现代数据管理解决方案来理解收集到的所有不同数据，并通过IIoT传感器发出警告，汇编市场和运营数据，研究工作流程效率等等。一旦数据采集和分析完成，指令会被发送到系统内的机器和设备，这些设备可以位于工厂内部或供应链中的物流或制造环节。智能工作流程和流程不断受到监控和优化，如果发生某些事件（例如对某种产品的需求激增或原材料运输延迟），则可以指示机器和设备作出相应的调整。智慧工厂通过高度智能化的数据采集、分析和自动化系统，实现了工厂生产和供应链管理的最大程度的优化和效率提升。