关于智能工厂的思考
什么是智能工厂？如何建设智能工厂？是当前很多企业面临的问题。本文旨在阐述智能工厂的战略高度，探讨智能工厂的具体含义、特征及建设内容和目的，并给予企业在建设智能工厂中的一些建议。
01
绪论
在全球化的背景下，企业面临着空前的竞争压力，越来越多样化的客户需求，越来越短的产品生命周期，越来越分散的生产单位。与此同时，客户比以往任何时候都更有力地决定着市场。为了保持竞争力，企业必须满足客户对质量越来越严格的要求。而且，要在较短的交付提前期内以更低的成本生产更具创新性的产品。
因此，无论在美国、还是在欧洲、或是日本，构建智能工厂（Smart Plant/Intelligent Plant）正在被全球制造业领域不约而同地选为下一个中长期的愿景目标；而工厂智能化作为当前国内制造业转型升级的重要目标，也得到了业界、学界和政府层面的广泛认同。
02
建设智能工厂的战略高度
一德国工业4.0
德国“工业4.0”研究项目由德国联邦教研部与联邦经济技术部联手资助，在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，并已上升为国家级战略，德国联邦政府投入达2亿欧元。
工业4.0的愿景包括：满足用户个性化需求；灵活性；决策优化；提高生产率和资源利用效率；通过新的服务创造价值；应对劳动力市场的变化；实现工作与生活的平衡；以及高工资仍然有竞争力。德国面临人口老龄化，工会力量强大、高福利、经济增长乏力等巨大压力，亟待通过信息化、自动化和智能化来减少对人工的依赖，进一步提升劳动生产率和企业的盈利能力。
工业4.0的核心是：
(1)智能工厂：重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；
(2)智能生产：主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。
二中国制造2025
《中国制造2025》是由国务院于2015年5月印发的部署全面推进实施制造强国的战略文件，是中国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。
《中国制造2025》提出实行五大工程，其中“智能制造工程”中提到：“依托优势企业，紧扣关键工序智能化、关键岗位机器人替代、生产过程智能优化控制、供应链优化，建设重点领域智能工厂/数字化车间。”
03
智能工厂的含义、特征及建设内容
一什么是智能工厂
“什么是智能工厂？”，在世界范围内，并没有一个明确的统一标准。我认为，智能工厂的内涵是：一家工厂的自动化程度到达一定水平之后，通过信息化与自动化系统的集成，采用智能的装备与生产系统，实现更加高效、优化、柔性的生产。智能工厂是一个很高的境界，要实现智能工厂还需要长期的努力。
智能工厂的基础是数字化工厂，数字化工厂的核心是自动化系统与信息化系统的集成，实现所有工厂信息的自动采集，基础是所有工厂设备的联网。
西门子位于德国安贝格市的电子工厂被誉为全球最典型的工业4.0样板，然而西门子对该工厂的描述却是数字化工厂。而且西门子强调，数字化工厂不等于无人工厂，企业没有必要追求绝对的无人化，而应该是少人化，人机协同。对于产品配置比较简单的产品，可以实现全自动化生产；而对于产品配置复杂的产品，则保留部分人工的工序。对这些工序，西门子广泛采用了防呆设计。例如，在安装电气元件时，只有对于当前工序需要安装的零件的盒子，才会显示绿灯。每个产品在生产过程中，将RFID芯片放置在托盘上，存储产品的制造和装配工艺。装配线通过识别工艺路线，自主决策进入相应的生产设备进行生产。这实际上已经实现了智能化生产线的应用。
图1 西门子安贝格电子工厂
智能工厂是在数字化工厂的基础上，增加了智能装备的应用，实现对生产信息的实时智能分析。
二智能工厂的特征
我认为，智能工厂有以下特征：
(1)能够实现产品设计手段与设计过程的数字化、智能化。
(2)可以对生产线或整个工厂的运行进行模拟仿真。
(3)具有工艺数据库和知识库，能逐步积累专家经验和知识，实现工艺参数和作业任务的优化。
(4)实现制造信息全过程跟踪以及产品质量的追溯。
(5)能够实现准时按序送货（JIS），支持混流生产。
(6)生产线具有柔性化，充分结合机器视觉等技术，采集RFID芯片存储的工艺路线，并能够根据零件的工艺路线自主决策进入自动化装备进行生产与装配。
(7)实现产品生命周期管理（PLM）、企业资源计划（ERP）系统和制造执行管理系统（MES）之间的无缝集成。
(8)通过增强型虚拟现实技术（AR)的应用，提高生产制造过程的智能化。例如，操作工人可以佩戴Google眼镜，来指示要拧紧的螺钉孔位置，快速定位。
(9)生产过程全程无纸化。设备绩效（OEE）达到最大化（80%以上）。
(10)在实时采集生产现场信息的基础上，对制造过程的数据进行实时展现和分析，为各级生产管理者提供制造智能分析和决策支持。
(11)不再是孤立地使用机器人，而是实现机器人集群的应用，并实现人机互动。
(12)在物联网应用方面，装备制造企业可以通过远程故障诊断提高产品的运行效能，及时帮助客户进行预防性维修维护，更换备品备件，从而提升服务收入。对于物联网系统反馈的产品出现的异常问题，可以反馈到产品研发与制造环节，及时进行改进。
三智能工厂建设的主要内容及目的
智能工厂包括智能加工中心与生产线的应用，智能化仓储、运输与物流，智能化生产执行过程管控和建立智能化生产控制中心。现代企业逐渐走向多工厂运营，因此全球优秀的企业采用统一的MES系统，来管理多工厂的运营。
智能工厂涉及到柔性自动化生产线、工业机器人、DNC（分布式数控）、智能刀具管理、自动化立体仓库、AGV（无人引导小车），实现实时的生产和质量数据采集，应用MES系统、仓储管理系统。在生产排产方面，应用APS（先进生产排程）来提高制造资源的利用率；充分利用RFID和二维条码，或通过与制造装备的数据接口，实现实时数据采集；利用SPC（统计过程控制）实现对质量数据的分析。
图2 智能工厂的框图
在智能工厂可以实现对车间生产计划到执行的闭环，完全打破生产的黑箱，实现制造过程的全程可追溯。
图3 智能化车间
04
结语
开展智能制造，建设智能工厂无疑是制造业企业转型升级的重要手段，我认为中国企业应当采取务实的态度和循序渐进的策略，不可能一蹴而就，要充分根据企业的效益和行业的市场状况，制定相应的策略，合理规划蓝图。机器换人是个大趋势，智能装备的应用是个必由之路，但每个企业应当根据自身的产品特点和生产模式制定符合自身特色的路线图，才能在智能工厂的推进过程中，真正获得实际效益。
作者：柳州市工业投资项目服务中心 林则衡
来源：《科技风》2020年1月刊
编辑：e-works 张千慧
华为的智能工厂，如何从0到1，让工厂变得智能？
"智能工厂"这个词这些年很火，我们对它的总体印象就是把机器、产品、人员和系统连在一起，然后实现自动化生产。企业都希望通过智能工厂，以更低的成本，更高效、更灵活地生产产品。
但究竟多智能才能被称为"智能工厂"呢？你会发现，我们很难有一个可量化的标准。我想给你一个参考值，请你来看看华为的智能工厂做到了什么程度。
数字总是最直观的，我来给你一组华为手机生产线的数据，你来体会一下。
2014年之前，华为的一条手机生产线需要配备86个工人。现在呢？
从物料上线到最后手机包装完成，整个流程只需要14个人，产出还有提升，现在每28.5秒产出一部手机。相当于说，今天华为工厂的生产效率是数字化智能制造推行前的6倍。
只是听数据你可能没有画面感，还是不清楚智能工厂长什么样。那接下来，你就跟着我一起参观华为的松山湖生产基地，我来给你当一回导游，我们去看看刚才说的这条手机生产线吧。
好，你现在站在生产线前了。这条生产线全长120米，你从头开始往前走，前60米只能看到一个工人，其他都是机器在干活。传输带自动把零件传到产线上，机械手自动抓取需要的零件，然后再把不同零件自动组装起来。
这是装配环节，你肯定知道，手机这样的产品零部件能有几千个，必须经过严格的过程检测。那现在就请你跟我来看看手机生产线的智能检测系统。
这个检测系统叫"N点照合系统"，它的任务是快速定位问题到底出在了哪道工序上。具体是怎么工作的呢？就好像是几位医生在对着患者的CT图进行联合会诊，这个CT图，就是这个检测系统“拍”下来的。
不是简单的拍照片，而是把产线上所有检测设备检测到的数据汇总，比如光学检测设备拍到了不同器件的位置图，ICT设备检测到了不同器件的电阻值等等。有了这张图，这个检测系统就可以自动诊断了。
在我们参观生产线的时候，你会看到一样东西在车间里跑来跑去，那就是物流机器人。如果你对工厂的印象还停留在工人自己配送物料，那就太落后了。
智能工厂都是靠这些机器人从仓库往产线上送物料。除了它们，还有高架无人叉车等其他自动化设备，以及调度这些机器人的智能系统。
好，我们的参观到这里暂告一段落。
三个提醒
我们来回忆看看这些年华为“手机智能工厂所取得的成绩。
2014年到2020年，华为工厂的生产效率平均每年提升超过了30%，这7年时间提高了6倍。
工业时代，我们反复在强调的是“精益生产”，大家都在努力拧出毛巾上的最后一滴水，以此来提升效率，持续优化，创造价值。到了数字时代，怎么让“精益生产”插上“智能制造”的翅膀，是华为一直在探索和努力的方向。
如果你的企业就有生产线，也做到精益生产了，现在就在想怎么把智能工厂给干起来，那么华为想给你几点提醒。抓好这几点，你也许可以少走一些弯路。
第一个提醒是，要先搭好数据底座。
数据底座怎么建呢？就是全量全要素的连接和实时反馈系统。对智能工厂来说，怎么就做到“全”了呢？你可以抓这么5个要素：人、机、料、法、环，也就是说，工厂里生产产品的人、机器、物料、工艺流程和环境，要都能被计算机识别。
有了这个底座，万物就有了共同的语言，人、机、料、法、环之间就可以通过物联网、互联网进行沟通。这个数据底座，设计、研发和制造要用，采购、供应链和安装服务环节也要用，还要延伸到供应商和客户。
数据够“全”了，在实现连接的时候，我有一个对于工厂的特别提醒，就是要有成本意识。工厂厂房和企业办公室不一样，工厂面积大，没必要所有的环节都得用5G、上WiFi，比如说物料运输就不需要太高级的网络，但是机器精密制造的环节，网络时延就得提升到毫秒级。
数据底座对于智能工厂来说至关重要，能够跨越组织边界尽可能的实现全量全要素的连接和实时反馈，对工厂而言有百利而无一害。我给你举个例子。
华为曾经有一次在生产过程中发现一批手机开不了机，这是非常严重的产品质量事故。我们事后分析发现，是因为某个供应商提供的一种物料有问题。
损失暂且不说，只看这种事后管理的生产模式，就会让我们非常被动。发生这次事故的其中一个重要原因就在于，我们没有把供应商器件的质量信息提前接进到生产系统里。
后来，华为和供应商一起合作，打通了物料的质量信息，华为不仅能知道某个物料属于哪个供应商，还能知道生产批次、产品序列号、生产日期、关键的生产过程参数等等。再配合管理模式改进，从此避免了产品批量出现质量事故的问题。
有了这样的数据底座，能做的就不只是信息核查了。华为搭建了一个能实时监控物料质量的算法系统，实时接入了供应商的生产测试数据。这样一来，华为工厂在物料刚生产出来的时候就能知道它是不是有问题，如果有，还能知道哪个工序、哪台设备、哪个人、在哪个环节出了问题，自动通知供应商去处理，华为也就大大地提升了使用的原材料的质量。
好，刚才我们说到，搭建数据底座要把人、机、料、法、环都变成数据。这里有一个小环节我得单独拎出来跟你讲讲，就是产品设计。我有个提醒，在把工厂内外所有要素变成数据的时候，要优先实现设计与制造的数字化融合，在设计环节构建制造要素的数字化。
为什么要优先强调产品设计呢？
因为设计是产品制造的源头，一个产品只有先设计好了，你才能下线生产。
试想一下，如果是制造一部手机，后端工厂用的是已经数字化了的智能设备，但前端的设计还在用图纸。一旦生产出来的产品有问题，还得先停掉生产线，等设计部门调整完参数，给到你新的图纸之后才能再开始生产。这种模式不仅浪费了产能，还极大地拉低了生产效率。
其实，像产品的开发、检测、制造和安装，都可以在设计阶段预演一遍。
还是举个例子，华为在全球建设各种无线通信的基站，我们的设计人员可以先构建一个数字化的虚拟基站模型，然后戴着VR眼镜和感应手套就能进行不同场景下的虚拟安装，看现在设计的这个版本的参数是不是最优方案。
如果不是，设计人员就可以先迭代几遍，再把最优的设计方案给到工程安装部门，这样就能省掉很多时间成本和测试成本。
到这儿，我们已经把转型智能工厂时要注意的两件事给理清楚了，建数据底座和优先设计环节的数字化。但做事还得靠人，接下来我们来梳理，想要工厂变得智能，人该做点什么。
从组织层面来看，如果想转型成智能工厂，就必须搭建平台能力，形成平台支撑下的精兵作战的组织体系。
企业要数字化转型，必须把能力沉淀在平台上，做智能工厂也一样。数字化转型的过程中，会用到很多先进技术，比如物联网、大数据、云计算、人工智能等等。如果不把每一项能力都模块化，沉淀到平台上的话，那每一家工厂在转型的时候都需要从头做起，成本会非常高。
华为工厂甚至把一台一台的装备都变成了平台模块，能够满足客户定制化的需求。
比如产品生产出来了，客户要求多加一个摄像头，多安装一个抓手，这在以前很难实现，但现在因为变成了模块，可以按需排列组合，就有实现的可能了。
你可能会想，能力都沉淀到平台上了，那员工是不是就没事儿干了呢？其实并不是，转型智能工厂之后，工厂对员工的隐性知识的要求会越来越高。
什么是隐性知识？
隐性知识是那些无法通过简单的讲述来传授，必须在长期实践中才能体悟到的知识。这就像我们教别人游泳一样，我们是不可能通过给别人讲如何游泳就能教会他的，哪怕我们把游泳的各种姿势、角度、技巧讲述得再好，这个人也必须亲自跳到水里，自己感悟才能学会。
制造型企业就有非常多这样的隐性知识。
比如造芯片的光刻机，中国现在还造不出来高端光刻机，即便别人把机器卖给我们，我们自己拆了零件重组，组装出来的机器的精度也会下降，而且不同的人来操作这台光刻机，最后造出来的芯片也是不一样的。
为什么？
这就是机器背后的隐性知识在起作用。最简单的一个例子，荷兰光刻机巨头ASML用的光刻机镜片，用的是几代人传承下来的抛光工艺。同样一个镜片，如果不同手艺的工人去磨，光洁度能差到十倍之多。
所以，智能制造不是搞一台打印机，我们在一边编好程，等着打印就可以了，而是需要员工具备越来越高的know how的能力，掌握工艺背后的底层算法和逻辑。
智能工厂规划与实施研修班培训有感
再穷，也不能让大脑贫穷；再忙，别忘了给自己充电！智能工厂打造我们也在不断学习。
撰写 | 精工智能工厂规划事业部总经理 常留栓
今年，是我加入精工智能工厂规划团队的第四年，这几年，我与团队共同经历了近200个智能工厂规划等项目的推进，深知智能工厂推进道路上先进制造技术的更新换代之急速。
随着智能制造、数字化转型大潮的来临，国内越来越多的企业推进智能工厂建设，如何才能为这些企业提供始终先进的智能工厂规划服务呢？
就在困惑之时，正好有一个《走进三菱电机，智能工厂规划与实施》研修班培训，在公司领导的支持下，我与智能工厂规划项目总监边广峰老师结伴参加了这次培训。
DAY 1
智能制造前沿趋势与推进策略
第一天，培训班邀请到了黄培博士来为我们进行授课，黄博士在课堂上发表了主题为《智能制造前沿趋势与推进策略》的精彩演讲。
在黄博士的演讲中，我对智能制造十大核心领域有了新的理解，并且在数字化转型的推进以及数字化技术在智能制造的应用上受到了极大的启发，日后可以将此类技术沿用在智能工厂规划的项目中去。
最后黄博士以企业实践为例，对智能服务在FANUC、小松、金风科技的典型应用，以及数字孪生技术在GE航空发动机运用进行了案例分享，为我们智能工厂规划推进提供了极具价值的参考意义。
DAY 2
智能工厂实地考察
第二天，我与同学们分别前往常熟智能制造创新中心、三菱电机自动化机器制造(常熟)有限公司进行了智能工厂实地考察。
常熟智能制造创新中心，向大家重点展示了智能手机外壳的加工、组装、检测一体的生产线模拟系统，而三菱电机自动化机器制造(常熟)有限公司，则重点展示了PLC车间的SMT智能产线及精益组装线，它们都是智能工厂规划中的典型示范。
两个智能工厂的标杆企业，是传统制造业向智能工厂转型的榜样，也是我们智能工厂规划咨询师的学习基地。
经过两天的智能工厂规划学习，我对智能工厂规划及实施有了更深的理解，在这里也给大家分享一些自己在智能工厂规划与实施过程中的心得与步骤：
第一：不要盲目的推行智能制造，首先要结合企业3-5年未来战略发展来定，其次要结合新建工厂或搬迁新厂契机去推进。
第二：要请专业的团队进行系统诊断，因为智能工厂规划是一项跨领域的工作，涉及到建筑、精益、物流、自动化、信息化和仿真等六大专业，调研团队必须包含以上模块的专业知识；
第三：邀请专业的智能工厂规划咨询公司协助推进，利用咨询公司沉淀的经验，避免多走弯路。当然，在咨询公司选择的上也要慎重，市场上智能工厂咨询公司鱼龙混杂，一二十人的团队也宣称可以开展智能工厂规划咨询，企业必须以有强大的团队人员和丰富的项目案例经验为选择依据。
非常感谢公司给予如此宝贵的学习机会，接下来，我将把学习到的先进技术再结合自己的经验进行总结，形成系统性的方法，带领一起作战的同事们为智能工厂规划客户们提供更加专业优质的服务，也为中国智能制造转型升级贡献自己的力量！
专家介绍
常留栓老师，精工智能工厂规划事业部总经理，曾任10年以上智能工厂从规划到落地实施经验，并曾在Foxconn IE学院担任Apple产品郑州厂区智能工厂规划负责人、富士康IE学院讲师；
擅长：智能工厂建筑规划、智能工厂精益车间布局、智能物流规划、自动化方案规划等，现代化工业厂房建设进度管控、工业厂房设计咨询等，并精于推动企业经济化工业园区建设与改造。
