最近几年讨论最热的莫过于“数字化工厂”、“工业互联网”、“人工智能制造”，以至这些都写进了国家发展规划，可见 “数字化工厂”、“工业互联网”、“人工智能制造” 在中国制造范畴的重要性。能如此注重，事实上是中国的制造业主要还是以消费中底端产品为主，如何树立国人本人的世界品牌，应用先进技术提升产品的各项质量是最根本的提升，而整体加强制造业全产业链程度，还真不是一朝一夕的事。那么，在谈数字化工厂时，我们能否想起了多年前倡导的自动化工厂？数字化工厂与自动化工厂到底有何区别呢？带着问题我们来梳理一下。

数字化工厂与自动化工厂，到底有何区别?
要追逐将来制造，人与机器之间关系如何重构?
提升质量和降低本钱，是不是工业进化的实质?
“数字化工厂”不等于“自动化工厂”

数字化制造中，虽然自动化制造是重要的根底，但数字化制造并不同等于自动化。普通状况下，很多人会以为工厂要完成数字化制造，必需先完成自动化，是不是真的是这样呢？

假如说要完整完成“数字化制造”尚需时日的话，那么在当下，珠三角的制造业如何经过“自动化制造”，破解劳动力本钱不时上涨、劳动力构造性短缺的问题，是最迫切的理想问题。

数字化制造其中一个重要根底，正是完成自动化制造
物流系统自动化，无需人员现场监管，每天都能够高速运转的取料机好像“人”一样，依托数字定位疾速地“抽”出对应的原资料，并经过自动传输轴，马上传送到消费车间。从工厂物料需求信息传导到自动物流仓库，仓库最长只需求30分钟就能将物料送到了车间，中间无需任何人员操作。

完成了全集成自动化的工厂内，相比同类型的工厂人员可俭省50%以至更多。

那么，随同消费车间内不时增加自动化设备，以及逐渐减少劳动力，在数字化制造的不时进化中，能否就同等于全自动化?

事实上，数字化制造并不等于全自动化制造

以手机行业为例，假如开发一条全自动化的产线，至少需求半年以上，但依照目前手机行业的创新周期，普通状况下，一款手机从设计到完成量产普遍只在一个月内的时分，消费线上大局部的工作只要依托人来完成，速度才会更快。

当行业的消费线更新周期太快，投入了很高的自动化成本，但消费效率并没有得到明显的提升。所以，全球一切的手机制造计划简直都不会用全自动化消费线来完成，而组装环节也很少采用机械臂。

人的消费灵敏性不可能被自动化完整取代
人所具有的消费灵敏性在很长的时间内，是无法被机器所取代的。人与机器的关系是互助的关系。但当企业的消费制造过程中，呈现需求对复杂信息的寻觅和判别时，能够用机器来替代人。

既然如此，在数字化制造中，哪些环节才需求机器去替代人?
普通状况下，当需求更新产品或者资料时，工厂需求经过剖析后，才干肯定中止消费相关的产品。在这个过程中，整个工厂内部需求沟通设计消费部门、研发部门、采购部门等部门。

但这些环节在成都工厂内，只需求在Teamcenter中更改数据就能完成。数据一旦调整，工厂互联互通的系统和软件就会完成自动的更新，并调整出新的消费处理计划。

在“将来制造”的消费线上，“人”与“机器”终究是怎样的关系?两者关系如何重构?

当我们触及到对复杂信息的寻觅、判别的时分，是能够用机器来替代人的。

在这样的愿景下，引入自动化机器的工厂就像装备了电脑的超市，工人就像收银员，在传统的小卖部里，工人要记住商品价钱，自行计算商品总价。但完成数字化制造的工厂，就好像同时装备了电脑和扫描器的超市，收银员只需求依照计算结果收款，而装备的机器就像一个“纠错员”，协助人防止呈现计算和记忆错误。

工业进化实质在提升质量，还是降低本钱？

人力本钱被以为是招致近年制造业竞争力降落的缘由，而制造业不能仅仅盯着制造环节的本钱，应该愈加注重供给链本钱。而数字化制造从一开端就不只仅是为了降低本钱，最大的目的在于提升质量，而高质量并不意味高本钱。

由于，即便在劳动密集型企业中，人力本钱毕竟只是占领一定的比例，而不是本钱的全部。

以一个简单的例子来看，当一款产品出厂时，它同时具有了两个价值，一个是出厂价值，一个是到客户手中时的价值。中国很多工厂消费出来的产品，出厂价值不高，但到客户手中的价值就很高，这就是供给链的问题。

高质量在工业制造范畴的重要性显而易见。作为耐用品的工业产品，比方一款海上风力发电机的产品，一旦呈现问题，不只形成的损失不可估量，而且需求动用到直升机维修，维修的后期本钱也十分高。

为此，在完成质量提升上，数字化制造首先是借助自动化产线上的机器充任“纠错官”的角色，比方当工人少拧了一颗螺丝，机器会自动发出警示，阻止产品进入下一个环节，经过机器的辅佐，减少人的出错。

但在西门子看来，经过机器的“检查”根绝人在制造过程的过失，这只是保证产质量量的根底一步，由制造质量、研发质量以及原资料质量组成的产质量量中，更需求的是借助数字化制造去保证研发质量和原资料质量。

特别是如何保证原资料质量，不断被以为是制造业界最具应战性的一个课题。

业务目前开端的做法，有个很重要的方式就是对原资料停止可溯源式的管理。

也就说，在这座工厂内，当来自各地的原资料被运送到车间后，一切的原资料都具有了本人的“身份证”。这个身份证可随同原资料进入消费线，在每一个流程中，都会被相应的设备停止数据的采集和跟踪，并最终贮存在后台的数据管理中。

这意味着，一旦有原资料的质量呈现问题，工厂能够马上查找到这一批次的原资料在什么时间点，曾经走过哪些消费流程。

无论客户在今后什么时间反应质量问题，工厂照旧可以拿出完好的数据，对这些原资料停止追溯，从而保证原资料的质量。

走向工业4.0，管理自动化才是关键
在数字化制造的阶段，经过数据交互，曾经可以有效地提升管理效率。但要权衡能否真正走向工业4.0，不是看消费线自动化程度的上下，而是看守理程度的上下。完成管理的自动化，需求完成管理上人完整听命于“电脑”，这才是智能制造的将来。

在工业4.0的研讨中，智能制造和智能工厂不断被认定为两大研讨主题。其中，关于智能工厂，被描画成是一个分散的、具备一定智能化的消费设备，在完成了数据交互之后，构成了高度智能化的有机体，完成虚拟世界和物理世界的交融。

关于数字化工厂与智能化工厂之间的差距，最关键的一点在于能否真正完成管理的自动化。

考验管理的是，当产品类别也到达了上千或万种，当触及的产品类别众多，而且客户订单数量和周期不同，如何去做好订单管理，以及如何连通订单管理背后的消费制造、物流配送等多个环节，考验的正是管理的智能化程度。

相比普通工厂单凭人力做订单的跟踪管理以及后续消费的调度布置，在数字制造中，当ERP系统收到订单，MES系统将自动停止消费布置，包括通知采购部门、财务部门等，整个消费包括后期的发货全部由工具充任“指挥”，自动完成。

假如从劳动力的角度看，虽然在消费线上并不认可一味地以机器替代人，减少蓝领工人，但在管理“白领”群体时，在管理层面，他以为能够更多地借助机器，积极运用更多的软件。

将来制造业的权衡规范不是消费线自动化程度的上下，而是管理程度的上下。 在中国制造完成智能化提升的路上，相比硬件设备，管理程度的上下才是影响中国企业能否完成工业4.0的关键。要真正完成工业4.0，一大规范是管理程度到达了一定的高度，以至完成了自动化。

假如管理完成自动化，也能够了解为，工厂的一切决策和指令都听命于电脑，连人也是听命于电脑。但完成这一步显然并不容易，至少从理念上，如何让人完整听命于电脑，则需求一场思想革新。

但至少，数字工厂作为完成智能工厂的必经之路，已走出了第一步——让机器替代人去做更多的决策。而等到工厂内，真正能用自动化替代人停止管理，人听命于“电脑”的话，那么，电脑背后所代表的制造的将来，也未来到眼前。

一款产品从研发到投入市场，普通包括产品定义、产品研发和产品消费三个阶段，其中在传统的研发方式中，光是一条消费线从设计、建成到调试就需求接近一年的时间。如何缩短这一时间，关于进步研发速度十分重要。

而常常在这样的阶段，基于研发产品还存在多种变化的可能，相对应的消费线的各类参数也变得不肯定，这关于传统工厂来说是一件十分棘手的问题。但在智能工厂中，企业借助仿真软件，不只能够模仿消费线上的加工制造状况，还能够推算出消费线的活动方向、人员装备等，再基于软件来测试消费线，等到最终电脑中的调试胜利后，再停止消费线的最终建立。

即便研发出来的产品停止了市场投放后，也不意味着一款产品的研发过程就到此完毕。对每一款产品在整个生命周期中，都将不时停止剖析和提升，研发的工作也将不时地迭代，相对应的消费部门也需求跟随着研发部门不时作出调整，所以这些都请求消费与研发必需完成无缝的对接。

(科技产业责编：陈峰 )