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摘要：近年來，智能制造熱潮席卷全球，制造業強國德國與美國分別提出“德國工業4.0”、“美國先進制造/工業互聯網”，同時我國提出“中國制造2025”是國家戰略最重要的舉措。

智能工廠(Smart Factory)、數字化工廠(Digital Factory)作為智能制造重要的實踐領域，已引起了制造企業的廣泛關注和各級政府的高度重視。本文將分析國內外智能工廠建設的現狀。

一、國外智能工廠建設的現狀分析

從狹義上來看，智能工廠是移動通信網絡、數據傳感監測、信息交互集成、高級人工智能等智能制造相關技術、產品及系統在工廠層面的具體應用，以實現生產系統的智能化、網絡化、柔性化、綠色化。

從廣義上來看，智能工廠是以制造為基礎，向產業鏈上下游同步延伸，涵蓋了產品全生命周期智能化實施與實現的組織載體。

全球各主要經濟體都在強力推進制造業的發展，許多優秀制造企業都開展了智能工廠建設實踐。例如，西門子安貝格電子工廠實現了多品種工控機的混線生產；FANUC公司實現了機器人和伺服電機生產過程的高度自動化和智能化，并利用自動化立體倉庫在車間內的各個智能制造單元之間傳遞物料，實現了最高720小時無人值守；施耐德電氣實現了電氣開關制造和包裝過程的全自動化；美國哈雷戴維森公司廣泛利用以加工中心和機器人構成的智能制造單元，實現大批量定制；三菱電機名古屋制作所采用人機結合的新型機器人裝配產線，實現從自動化到智能化的轉變，顯著提高了單位生產面積的產量。

西門子德國安倍格工廠

二、國內智能工廠建設的現狀分析

隨著工業4.0、工業互聯網、物聯網、云計算、大數據、社交網絡、智能化設備、機器社區等新一輪產業變革和技術革命的快速興起，現代工業信息化發展已邁入建設智能工廠的歷史新階段。為了緊抓這一發展機遇，在國家部署實施制造強國戰略布局的背景下，企業加快推進信息技術與工業技術不斷融合，一系列新模式、新業態、新特征日益凸顯。

我國在航空、航天、船舶、汽車、家電、軌道交通、食品飲料、制藥、裝備制造、家居等各行各業對生產和裝配線進行自動化、智能化改造，以及建立全新的智能工廠的需求十分旺盛，當前涌現出成都數字化工廠、海爾、美的等智能工廠建設的樣板。

西門子成都數字化工廠

例如：成都數字化工廠采用SiemensPLM軟件，通過虛擬化產品設計和規劃實現了信息無縫互聯，使工廠全面透明化，實現虛擬設計與現實生產相融合；PLM，MES，自動化建立在一個數據庫平臺上，利用MES和TIA將產品及生產全生命周期進行集成，大幅度縮短產品上市時間；自動監控質量確保品質，質量一次通過率可達99.9985%；物流實現全自動化，大幅縮短補充上貨時間，促使生產效率提高，實現了機機互聯、機物互聯和人機互聯，建立了高度智能化的生產加工控制系統，實現了數字化雙胞胎（Digital Twin）的智能工廠。

數字化雙胞胎

我國制造企業在推進智能工廠建設方面，還存在諸多問題與誤區。

1、行業對智能工廠認知程度不同，建設水平分化差距較大

智能工廠屬于舶來詞，在國外發達國家有比較豐富的實踐基礎和經驗，但就我國而言，目前存在各個行業對智能工廠建設的認知程度不同，建設水平參差不齊的問題。關于智能工廠的認知主要有以下幾個方面：一是智能工廠建設是采用三維數字化設計和仿真技術，實現產品研發設計的效率和質量；二是智能工廠建設是采用工業機器人、高端數控機床、PLC等智能制造設備，提高制造裝備的自動化和智能化水平；三是智能工廠建設是把傳感器、處理器、通信模塊融入產品中，實現產品的可追溯、可識別、可定位；四是智能工廠建設是構建基于互聯網的C2B模式，實現產品個性化自主設計，滿足消費者個性化定制需求等等。這些對智能工廠的認知主要集中在產品、裝備、生產、管理、服務等某個方面以及研發設計、生產制造、售后服務等某個環節的智能化改造，全面性和系統性較為不足。而基于對智能工廠的不同認知，行業之間建設水平分化差距較大。

智能工廠

2、智能工廠建設的系統性規劃不足

智能工廠建設的系統性規劃不足，全生命周期價值創造力有待增強智能工廠建設是一項復雜的系統性工程，涉及研發設計、生產制造、倉儲物流、市場營銷、售后服務、信息咨詢等各個環節，需要企業立足于圍繞產品的全生命周期價值鏈，實現制造技術和信息技術在各個環節的融合發展。限于資金投入不足、智能生產設備和技術缺乏以及認知不夠深入等因素，我國企業智能工廠建設整體來看缺乏系統性規劃，覆蓋的環節還有待完善。雖然大型龍頭企業有相對長遠的規劃布局，但從總體上來看，我國企業建設智能工廠的全生命周期特征仍不明顯。一是企業缺乏統籌規劃，各部門、各業務板塊之間資源整合力度還有待提高，特別是企業內部門間的橫向數據對接、信息共享和業務協同。二是企業普遍缺乏從產品研發、設計、生產、物流到服務的全信息流管理，難以實現全部環節的無縫銜接和信息集成。

智能工廠規劃

3、安全可控能力有待進一步提升

對外技術依存度仍然較高，安全可控能力有待進一步提升。一是從智能裝備領域來看，國內智能裝備市場國產化率仍較低。目前，國外品牌占據國內工業機器人市場的主導地位，國內工業機器人受制于基礎工業的差距，在關鍵零部件伺服電機、減速器、控制器等方面自主研發生產能力較弱，與國外品牌相比，在精密度、可靠性和穩定性方面還有較大差距。我國數控機床產業大而不強，國內生產高效汽車引擎、飛機發動機渦輪盤、飛機機身、高速列車頭等的高端數控機床仍不同水平地依賴國外品牌。二是從工業控制領域來看，國內信息安全的形勢較為嚴峻。國外相關建設與研究起步較早，已有較成熟的標準、產品、服務體系，同時檢測認證、安全防護產品等核心技術及工具也較為成熟。國內缺乏自主可控的檢測認證技術與工具，相關標準、安全咨詢評估等方面仍處于探索建設階段。目前，國內工業控制系統尚以國外產品為主，運維服務還主要依賴于國外供應商，可以說國內大多數工業控制系統仍基本處于不設防狀態。

4、智能化的設備大量的涌現

目前國內外智能設備供應商越來越多，智能化的設備大量的涌現。但是在以下幾個方面卻存在著問題：自動化設備方面，盲目購買自動化設備和自動化產線。很多制造企業仍然認為推進智能工廠就是自動化和機器人化，盲目追求“黑燈工廠”，推進單工位的機器人改造，推行機器換人，能加工或裝配單一產品的剛性自動化生產線。設備互聯互通數據采集方面，只注重購買高端數控設備，但卻沒有配備相應的軟件系統。尚未實現設備數據的自動采集和車間聯網。企業在購買設備時沒有要求開放數據接口，大部分設備還不能自動采集數據，沒有實現車間聯網。目前，各大自動化廠商都有自己的工業總線和通信協議，OPC UA標準的應用還不普及。設備利用率方面，設備績效不高，生產設備沒有得到充分利用，設備的健康狀態未進行有效管理，常常由于設備故障造成非計劃性停機，影響生產。

設備數據采集

5、工廠運營層還是黑箱

在工廠運營方面還缺乏信息系統支撐，車間仍然是一個黑箱，生產過程還難以實現全程追溯，與生產管理息息相關的制造BOM數據、工時數據也不準確。依然存在大量信息化孤島和自動化孤島。智能工廠建設涉及到智能裝備、自動化控制、傳感器、工業軟件等領域的供應商，集成難度很大。很多企業不僅存在諸多信息孤島，也存在很多自動化孤島，自動化生產線沒有進行統一規劃，生產線之間還需要中轉庫轉運。

工廠信息孤島

究其原因，是智能制造和智能工廠涵蓋領域太多，系統極其復雜，企業還缺乏深刻理解。在這種狀況下，制造企業不能貿然推進，搞“大躍進”，以免造成企業的投資打水漂。應當依托有實戰經驗的咨詢服務機構，結合企業內部的IT、自動化和精益團隊，高層積極參與，根據企業的產品和生產工藝，做好需求分析和整體規劃，在此基礎上穩妥推進，才能取得實效。