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工业4.0数字工厂探营：?中国企业离智能制造有多远 ？
01/08.201621世纪经济报道
??整体来看 ，中国制造业现在基础方面还不敷强。特殊是古板的基础质料、基础手艺、基础工艺和手艺平台。而智能制造又要求和信息手艺团结 ，像传感器、工业软件、工业互联网和工业大数据等新问题或是未来生长的瓶颈。
7月中旬的成都 ，炎热多雨 ，距离市中心西北边22公里的西门子工业自动化产品生产及研发基地（SEWC） ，工厂外围一片悄然。
纵然在车间里 ，也只听得识趣械转动的微弱声响。几位工人时时触摸事情台前的电脑显示屏 ，操作事情台上的按钮。
与此同时 ，在工人们脚下、地下一层的物料间里 ，携带条形码的物料 ，整齐地趴在自动化流水线上。它们沿着地下传输系统 ，在四个上下提升装置的资助下 ，升入车间。再经由立体中转库等装备 ，在组装生产线上被装配和包装 ，**后由物流小车运向客栈。
这座约450名工人的工厂 ，生产面积不到标准足球场的一半。每年生产的SIMATIC工业自动化产品凌驾250万件 ，供应中国及全球的汽车、制药、电力等工业行业及基础设施建设。在这里或许每10秒就有一件产品降生 ，而一百万件这样的产品中 ，有瑕疵的不到10件。
SEWC是西门子首家数字工厂——安贝格电子制造工厂（EWA）的姊妹工厂 ，也是西门子在德国之外建设的首家数字化企业。两座数字化工厂的背后 ，是西门子实践德国政府工业4.0战略所制订的数字化工厂整体解决计划。
为了应对全球制造业厘革浪潮 ，增进本国制造业的转型升级 ，德国政府于2013年提出了工业4.0的国家战略。中国则于2015年宣布了《中国制造2025》行动纲要。
若是将西门子作为标杆 ，中国企业显然差别不小。“与西门子等顶尖的天下工业4.0企业相比 ，中国制造业特殊是中国家电行业还保存着很大差别。”四川长虹企 划部部长刘海中说 ，“中国制造业有的尚处在工业2.0阶段 ，部分抵达3.0水平。既需要谋划工业4.0 ，还要填补基础缺乏 ，尽快镌汰落伍、过剩的产能 ，实 现跨越式生长。”
一座工厂的无缝数据互联
完成工业自动化后 ，工业企业面临着知足消耗者个性化需求、新手艺渗透带来的模式立异等转型问题。
对西门子来说 ，这一系列的难题反应到现实 ，就是制造业企业该怎样缩短产品的上市时间 ，提高无邪性、生产效率和产品质量。
或允许以从西门子自2007年起收购的近50家企业中 ，窥得这个169岁的老牌工业企业的野心。自从买下生产软件产品Teamcenter的公司UGS 后 ，西门子一发不可料理 ，看上的企业大多以软件公司为主。同时 ，西门子一直扩大软件营业组合 ，**终提出“数字化工厂”看法。
据西门子股份公司数字化工厂集团首席执行官Jan Mrosik先容 ，数字化计划就是通过涵盖从产品设计、生产妄想、制造工程、生产执行到服务的整个价值链的数字化转型 ，提供全生命周期的无缝事情流。借助 统一的数据库等软硬件装备 ，优化工程组态所有方面的事情 ，确保产品高效地投放到市场。
为此 ，西门子推出了周全的数字化产品组合 ，将硬件、软件、工业手艺专长和数据团结在一起 ，推动现实天下与虚拟天下的融合。
2016年汉诺威工业展览会上 ，西门子推出了工业云Mind Sphere。作为工业数据开放平台 ，种种数字工厂可以通过数据网关 ，将要害装备以致整个工厂的数据毗连至Mind Sphere ，从而监测其装备群 ，做到预防性维护、能源数据管理、工厂资源优化等。
在中国 ，西门子建设数字化工厂SEWC来实践上述解决计划。这座工厂实现了从管理、产品研发、生产直至物流配送全历程的数字化。在数字化工厂“数据链条” 的起点——研发历程 ，研发工程师们使用西门子PLM（产品全生命周期管理软件）的产品开发解决计划NX软件 ，举行新产品的模拟设计和组装。
研发出的每一件新产品都拥有专属于自己的数据信息。这些数据信息在研发、生产、物流的各个环节中被一直富厚 ，实时生涯在统一个数据中心 Teamcenter中 ，供质量、采购、生产和物流等各个部分共享。天天 ，装备自动纪录1000多万条产品信息 ，利便工人精准快速地找生产品瑕疵的由来。
生产历程所需要的物料自身携带条形码 ，通过与客栈管理软件的“数据对话” ，经由“自动交通”的物料运送环节 ，运送到高货架立体客栈或者物料中心库。装配生产线员工轻触事情台上的电脑显示屏 ，所需物料就会进入物料间。
物料从物料间升入车间后 ，工人凭证电脑显示屏上的电子使命单 ，最先装配、包装等事情。使命完成后 ，他只需按下事情台上的按钮 ，流水线上的传感器就会扫描产 品的条码信息 ，纪录它在这个工位的数据。MES（制造执行系统）将以该数据作为判断基础 ，向控制系统下达指令 ，指挥物流小车将产品送去下一个目的地。
工厂接纳柔性生产 ，统一条生产线上天天要产出4000多片产品 ，**多能够同时生产4种差别产品 ，并为未来的产能调解做出合理妄想。
整座工厂的运行 ，都是基于这些数据基础 ，ERP（企业资源妄想）、PLM（产品全生命周期管理）、MES（制造执行系统）、控制系统及供应链管理 ，所有实现了无缝的信息互联 ，工厂数据还能与德国生产基地以及美国的研发中心举行数据互联。
中国制造业标杆处于3.0阶段
与从制造端走向信息端的德国工业4.0差别 ，在机械工业信息研究院副院长石勇看来 ，“中国制造2025”混淆了德国和美国工业互联网的理念 ，一些领先型企业在举行探索 ，互联网企业和制造业企业增强合作 ，推进两化融合。
据石勇先容 ，上汽和阿里巴巴签署“互联网汽车”战略合作协议 ，增强信息化手艺应用和导入 ；华为在2016年和库卡签署战略合作协议 ，配合为中国工业市场开展智能制造计划 ；青岛红领通过探索起劲 ，成为打扮生产领域智能制造的标杆 ，这些都是互联网和制造业融合的规范。
但整体来看 ，中国制造业现在基础方面还不敷强。特殊是古板的基础质料、基础手艺、基础工艺和手艺平台。而智能制造又要求和信息手艺团结 ，像传感器、工业软件、工业互联网和工业大数据等新问题或是未来生长的瓶颈。
电气化普及、自动化推广、智能化树模 ，这是机械工业信息研究院战略与妄想研究所副所长张燕对我国制造业的整体评价。两个指标数据能够直观展现：工业机械人使用密度与装备数控化率。
天下机械人协会的统计数据显示 ，2014年中国大陆地区的工业机械人使用密度仅为36台/万人 ，不到韩国的1/13、日本和德国的1/9、美国的1/5 ， 并且仅为天下平均水平的54.5%。从机床的数控化率来看 ，中国生产的机床 ，数控化率仅为25% ，而日本2012年的机床数控化率已抵达88%。中国现在 的水平仅相当于日本20世纪80年月末期的水平。
“海内没有什么公司可以拿出来作为标杆。”亚洲制造业协会、国际机械人及智能装备工业同盟首席执行官罗军以为 ，即便备受推许的海尔集团 ，照旧古板工业 ，离 工业4.0的要求很远 ，跟西门子比差别很是大。“我们太过关注生产环节 ，研发领域落伍 ，没有真正引领全球行业生长的企业。”
企业也有“自知之明”。去年9月 ，工信部宣布了2015年智能制造试点树模项目名单 ，入围项目共46个 ，涉及38个行业、21个地区。四川长虹电器股份有限公司申报的树模项目位列其中。
长虹方面也以为 ，自身与西门子等顶尖的天下工业4.0企业相比仍有很大差别。“德国更专注于立异工业科技产品的科研和开发 ，以及对重大工业历程的管理。在 装备和车间制造工业方面基础很好 ，在天下信息手艺领域的能力水平很高 ，在嵌入式系统和自动化工程方面也有很是专业的手艺。” 四川长虹企划部部长刘海中说。
这些榜上著名的企业 ，在赛迪研究院装备工业研究所所长左世全看来 ，还处于数字化的生长阶段 ，也就是德国所称的工业3.0 ，它们还在买通纵向集成的问题。其 中 ，少少数企业正攻关网络协同制造的难题。工信部已宣布的2015年和2016年的智能制造树模试点项目共109个 ，只有中国商用飞机有限责任公司申报的 C919飞机网络协同制造试点树模、泉州海天质料科技股份有限公司申报的纺织打扮网络协同制造试点树模两个项目。
工业互联网**具商业价值
中国企业怎样抵达智能制造要求的目的 ？
不要把智能制造当成手艺活。同济大学教授、工业4.0-智能工厂实验室主任陈明建议 ，中国企业要把产品、装备、生产、管理和服务都思量在内。德国人以为 ，工业4.0首先要精益生产、精益管理 ，这样实验才会高效 ，德国企业也基本这样做。
刘海中也认同这一看法。据其先容 ，长虹明确的智能制造 ，不但仅是纯粹以机械人、自动化装备、信息化等手艺手段武装工厂 ，来知足内部制造效率的提升。更需要 站在消耗者的角度 ，将消耗者的需求作为智能制造的**高标准 ，反向考量研发、生产、销售、服务等各个环节 ，从而实现大规模小我私家化定制全新的商业模式。
陈明还申饬中国企业不要太着急 ，实现工业4.0是一个渐进式的历程� ？銮� ，无论是在中国照旧天下其它地区（包括西欧蓬勃国家） ，工业4.0都还处在一个探索阶段 ，尚未泛起真正实现工业4.0的企业。
张燕体现 ，即即是西门子安贝格工厂 ，仍自称处于工业3.6-3.8之间。凭证德国弗朗霍夫研究院 ，提出工业4.0看法的机构的展望 ，或许15年后 ，真正实现工业4.0的企业才会泛起。
不过 ，也有业内人士以为 ，不要迷信工业4.0。济南二机床集团有限公司主要生产冲压装备和数控机床。该公司使用西门子的系统来提高生产效率、质量和可靠 性。不过 ，该公司副总司理张世顺却提醒企业 ，工业4.0、“中国制造2025”不是灵丹妙药 ，很可能解决不了企业现在面临的问题。有些问题 ，企业可能更需 要从内部管理入手 ，想步伐找到并解决问题。
而妄想使用智能制造模式的企业要学会“眼能手低”。张世顺建议 ，海内企业要系统妄想、分步实验 ，掌握好目的和整个生长趋势 ，“眼要高” ；但真正要做的时间 ，需从**基本的工具做起 ，“手要低”。
这也是波士顿咨询公司给中国企业的建议 ，做好基础的工具。新手艺无法绕开制造业一些**基本的工具 ，譬如生产规范化、有用的设施维护、职员的手艺水一律。
在左世全看来 ，工业互联网对企业来说**具商业价值。自动化、数字化、智能化 ，需要一直的资金投入。工业互联网则是通过服务增值来获得收益 ，企业使用物联网等信息手艺手段资助用户更好地使用产品 ，获取更多价值。这种方法虽然前期也要投入 ，但后期本钱会越来越低。
他举例说 ，北京一些纺织机械制造商 ，将出售给客户的纺织机械用物联网毗连起来 ，关注产品的运行情形 ，镌汰客户的维修和运营维护本钱 ，并向客户收取响应用度。
别的 ，制造企业要在产品、生产、服务等各层面重视新兴手艺的应用 ，包括机械人等智能硬件和工业控制系统等软件系统。“谁用得早 ，谁用得好 ，谁在竞争当中就会取得有利的职位。”左世全说。
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