IT管理工作的痛苦，想必很多搞信息化的人都体会过。

但更可怕的是，人工智能、虚拟现实、增材制造、机器学习、工业物联网……这些黑科技正一步步为中国制造的创新提供源动力，制造业的大变革时代已经来临了。

技术的变革给世界带了无限可能

作为这个时代的一员

有没有在哪一瞬间，让你觉得科技太强大，你却太渺小？

在和未来相遇之前，不如搞清楚这些“黑科技”的本质，找到一同战斗的“伙伴”，正面迎战。

今儿的开篇我们就先来说道说道关于智能工厂的那些事！

e-works黄培博士总结认为，智能工厂基本的架构包含① 基础设施层:企业首先应当建立有线或者无线的工厂网络，实现生产指令的自动下达和设备与产线信息的自动采集；形成集成化的车间联网环境，解决不同通讯协议的设备之间，以及PLC、CNC、机器人、仪表/传感器和工控/IT系统之间的联网问题等。② 智能装备层:主要包含智能生产设备、智能检测设备和智能物流设备。③ 智能产线层：在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效（OEE）等数据采集等，实现自动化、智能化。④ 智能车间层：在设备联网的基础上，实现生产过程的追溯，减少在制品库存，应用人机界面（HMI），以及工业平板等移动终端，实现生产过程的无纸化。⑤ 工厂管控层：实现对生产过程的监控，通过生产指挥系统实时洞察工厂的运营，实现多个车间之间的协协作和资源的调度。

SAP数字化工厂互联场景

厉害了~

智能工厂的神奇魔法时刻影响着制造业的各位

由不得你怠慢和迟疑

玩转复杂的智能工厂，总有些突如其来的“惊喜”降临

由不得你忽略和错过

人们往往热衷于讨论智能制造在制造企业如何实现这样的命题，然而实时上有很多基本的问题需要理清。

Duang，Duang，Duang，做笔记

“SAP智造社区”请来e-works总编黄培博士以及SAP资深制造业专家陈曦一同聊聊智能工厂。

智能工厂建设如火如荼，那么推进智能工厂建设中有哪些问题和误区？

e-works总编黄培博士 ：① 盲目购买自动化设备和自动化产线。在中国大多数的企业是“重硬轻软”的，在管理基础和软件体系不健全的情况下，盲目的进行自动化改造，推行机器换人，加大智能装备的投入，上层却缺乏软件的支撑以及整体智能制造建设的规划，势必导致盲目无所获。②尚未实现设备数据的自动采集和车间联网。企业在购买设备时没有要求开放数据接口，大部分设备还不能自动采集数据，没有实现车间联网。目前，各大自动化厂商都有自己的工业总线和通信协议，OPC UA标准的应用还不普及。③ 工厂运营层还是黑箱。在工厂运营方面还缺乏信息系统支撑，车间仍然是一个黑箱，生产过程还难以实现全程追溯，与生产管理息息相关的制造BOM数据、工时数据也不准确。④ 设备绩效不高。生产设备没有得到充分利用，设备的健康状态未进行有效管理，常常由于设备故障造成非计划性停机，影响生产。⑤ 信息孤岛、自动化孤岛频现。智能工厂建设涉及到智能装备、自动化控制、传感器、工业软件等领域的供应商，集成难度很大。很多企业不仅存在诸多信息孤岛，也存在很多自动化孤岛，自动化生产线没有进行统一规划。

SAP资深制造业专家陈曦 ：很多客户提到智能工厂，就会想到成套的自动化设备，物联网，人工智能等新的硬件或软件技术，或者直接联想到无人工厂，虚拟现实等美好的场景。这些都是从不同角度来描述一个智能工厂可能具有的的局部特性。我认为，建立智能工厂是一个系统工程，也是一个动态的过程，更是一个围绕制造这个主题，为客户不断创造价值的创新过程。

如何推进智能工厂的建设？

e-works总编黄培博士： ① 进行智能工厂整体规划。智能工厂的建设需要实现IT系统与自动化系统的信息集成；处理来源多样的异构数据，包括设备、生产、物料、质量、能耗等海量数据；应当进行科学的厂房布局规划，在满足生产工艺要求，优化业务流程的基础上，提升物流效率，提高工人工作的舒适程度。在规划时应注意行业差异性，因为不同行业的产品制造工艺差别很大，智能工厂建设的目标和重点也有显著差异。② 建立明确的智能工厂标准。在智能工厂的建设中，企业往往会忽视管理与技术标准的建立，容易造成缺少数据标准，一物多码；作业标准执行不到位；缺失设备管理标准，不同的设备采用不同的通讯协议，造成设备集成难度大；管理流程复杂，职权利不匹配；质检标准执行不到位，导致批次质量问题多等问题。因此，需要建立明确的智能工厂标准。③ 重视智能加工单元建设。智能加工单元可以利用智能技术将CNC、工业机器人、加工中心以及自动化程度较低的设备集成起来，使其具有更高的柔性，提高生产效率。④ 强调人机协作而不是机器换人。智能工厂的终极目标并不是要建设成无人工厂，而应追求在合理成本的前提下，满足市场个性化定制的需求。因此，人机协作将成为智能工厂未来发展的主要趋势。人机协作的最大特点是可以充分利用人的灵活性完成复杂多变的工作任务，在关键岗位上，更需要人的判断能力和决策能力显得更为重要，而机器人则擅长重复劳动。⑤ 积极应用新兴技术。未来，AR（Augmented Reality，增强现实）技术将被大量应用到工厂的设备维护和人员培训中。工人带上AR眼镜，就可以“看到”需要操作的工作位置。此外，数字工厂仿真技术可以基于离散事件建模、3D几何建模、可视化仿真与优化等技术实现对工厂静态布局、动态物流过程等综合仿真和分析，从而能够先建立数字化的生产系统甚至全部工厂，依据既定工艺进行运行仿真。

SAP资深制造业专家陈曦：首先要按照行业趋势，客户需求，以及企业的核心竞争力制定智能工厂的整体规划，并从最高优先级的业务开始进行尝试是很多企业验证过的行之有效的方法。整体的规划中可以包括敏捷研发，柔性制造，互联供应链，业务伙伴协同等一系列的内容。建议与有智能工厂解决方案的合作伙伴先从最能解决企业关键业务挑战的部分着手，逐渐优化改善整个工厂的智能化体系。

建设智能工厂，如何选择合作伙伴？

e-works总编黄培博士：目前活跃于智能制造产业的服务提供商主要有：自动化领域公司、工业信息化领域公司、工业互联及物联网公司、大型制造企业等等，各具优势：首先是自动化领域公司，从制造企业效益的角度，设备的自动化改造、控制系统集成应用，往往是最容易想到的切入点，对于智能制造水平的提升见效快，效益显性度高；从应用层面上说，设备是智能制造的基础，对于智能制造的推进有很大的影响力；工业软件公司的优势：工业软件贯穿从设计、工艺、生产、销售等核心业务环节，深入企业业务，具有天然的需求优势，作为从CAD、ERP等基础软件开始接触信息化的中国制造企业而言，对工业软件的认知上就是先入为主的。另外，制造企业关注新技术、关注新设备，但最为关注的问题还是企业运营，因此优化企业管理运营，提升科学决策能力的工具更容易受到青睐；工业互联及物联网公司在大数据、物联网、云计算等技术上的优势绝对是其在智能制造产业中盈利的保证；大型制造企业的优势很明显，对于行业的市场、业务特性、生产特点、管理需求的了解让其很容易从痛点着手抢占市场的先机。其次，这些大型的制造企业本身在其行业内甚至是整个制造行业都有这很大的影响力和标杆性作用，因此更容易被制造企业所信任。

从总体的市场来看，工业软件领域的厂商的综合优势更强，例如SAP等。就企业而言则还是需要根据需求选择合作者，但原则是选择具有智能制造支撑能力，智能工厂构建实力的公司。毕竟，智能制造和智能工厂涵盖领域很多，涉及智能产品、智能设计、智能装备、智能工厂、智能供应链、智能服务等环节，涵盖了诸多计算机软件、硬件和工业自动化技术，系统极其复杂，没有一家公司可以独大，但是软硬件实力、行业影响力一定是重点考虑的加分项，例如：在先进技术的研发创新能力、在全球企业应用领域的影响力、应对复杂性挑战的应变力等等。

SAP资深制造业专家陈曦：建设智能工厂，是一个持续的过程。无论是选择软件，硬件，设备，都需要相应的合作伙伴有长期支持的能力。除了考察合作伙伴产品的功能，还应尽可能考察合作伙伴的产品路线图是否具有前瞻性，合作伙伴的公司是否有持续创新的能力，合作伙伴是否有成功的工业4.0或智能制造的客户，以及客户群的稳定性等。

SAP智能制造系统框架

为什么要讨论智能工厂？

这样我们更能清醒的认识到我们理解的不深刻。“大跃进”固然可以构建一个“空中楼阁”，但始终缺乏稳定性，一口吃出来的智能工厂，显然不显示，最后落个“人财两空”。

听了大咖们对于智能工厂的“忠告”，你是不是对智能制造又多了一份期待？带着这份期待，勇敢面对智能制造建设中的各种问题吧。

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