【摘要】：工厂内部物流，则包括使用无人驾驶车辆，根据外部提供的信息来移动物料。智能工厂最重要的特点之一是进行预测性维护的能力。在潜在故障发生前，利用传感器识别维护需求降低了维护成本。类似的，预测分析以及物联网技术通过使用能耗数据来检测潜在的设备故障，以及通过实时连续修改设备设置和过程参数，也可以对能源设备维护产生重大影响。
物联网内数据收集的优化，再结合数据分析，也使工厂内的流程优化，使及时做出商业决策成为可能。在制造业工厂内应用供应链4.0有时被称为“智慧工厂”（Pfohl等，2015）。运用了自动识别和数据采集，以及射频识别（RFID）技术的嵌入式数据采集单元，可嵌入大多数的工厂设备。信息可以从一台机器传递到另一台机器（M2M），再传递给供应链控制塔以供决策。自主机器人指的就是使用双边或多边机器通信对机器人进行控制和重新编程。工厂内部物流，则包括使用无人驾驶车辆，根据外部提供的信息来移动物料。
智能工厂最重要的特点之一是进行预测性维护的能力。在潜在故障发生前，利用传感器识别维护需求降低了维护成本（CGI，2017）。例如微软和CGI公司为一家在全球维护120多万部电梯的公司开发了一个基于智能传感器的解决方案。维修技术人员和他们的主管可以通过云界面获取来自传感器的信息。Manyika 等（2015）估计，利用物联网技术的预测性维护，可以使工厂设备的维护成本降低10%～40%，并使设备停机时间减少多达50%。类似的，预测分析以及物联网技术通过使用能耗数据来检测潜在的设备故障，以及通过实时连续修改设备设置和过程参数，也可以对能源设备维护产生重大影响（CGI，2017）。(www.zuozong.com)
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