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&&&&*电子邮件：工业4.0解读：中国离工业4.0的5大要素探知
来源：中国计算机报 责任编辑：huangzhimin
刚刚过去的2014年，在我国制造业面临转型升级的背景下，业界对于工业4.0的讨论不绝于耳，再加上西门子、SAP等德国工业4.0的重要参与者推波助澜，一时间仿佛中国的工业4.0时代马上就要到来。然而，相比工业4.0示范工厂生产线上只有屈指可数的几个工人，我国很多工厂却还在采用半自动化的生产方式。那么，我们到底要用怎样的心态来对待工业4.0？
在2014年10月第三轮中德政府磋商后发表的《中德合作行动纲要：共塑创新》中，工业4.0是其中一个合作内容。这一纲要的发布，进一步引发了国内业界对于工业4.0新一轮的热议。
工业发展的选择
工业4.0是德国政府提出的愿景，以保持德国制造业的全球领先地位。工业4.0描绘了制造业的未来愿景，提出继蒸汽机应用、规模化生产和应用等三次工业革命后，人类将迎来以信息物理系统为基础，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。
工业4.0之所以在我国引起广泛关注，是因为在人工成本上升、原材料价格波动、信息技术对影响不断深入等的背景下，我国制造业正面临转型。而且工业4.0的很多理念，与我国提出的“两化”融合战略不谋而合。
“工业4.0是行业大，可能也是工业发展的惟一选择。”SAP全球高级副总裁、全球研发网络和快速增长战略市场总裁柯曼认为，“中国不仅是工业4.0或发展的受益者，更是重要的推动者。”这一方面是因为中国本身是个工业大国，正处在工业转型升级的关键时刻，而工业4.0有助于中国工业提高效率、降低生产成本、提高生产的灵活性以满足消费者的个性化需求；另一方面，是因为中国拥有大量高科技公司，以及潜力巨大的和产业，为工业4.0的落地提供了技术基础。
SAP大中华区总裁纪秉盟认为，仅仅解放生产力还远远不够，工业4.0要解决中国制造业面临的更深层次的问题。中国制造企业的角色将逐渐向服务提供商转变，不仅出售设备，还需提供包括维保在内的全套服务。因此，服务创新将是制造企业的下一个战略高地。而工业4.0并不局限于生产线，它还与物联网技术紧密联系，为中国制造企业攀登战略高地创造全新机遇。
据了解，为了推动工业4.0从概念走向实践，同济大学中德工程学院与德国企业菲尼克斯电气于去年10月共同建成了国内首个工业4.0实验室。
不仅是智能工厂
德国费斯托工厂哈雷摩托车生产中心借助SAP智慧工厂解决方案实现了混线生产，使得个性化定制的摩托车生产周期从21天缩减到6个小时。如果客户白天下单，晚上就能收到个性十足的哈雷摩托车了。
这是工业4.0的一个典型案例，也是工业4.0的核心——智能工厂的一个体现。所谓智能工厂，是指工厂在整个生产过程中所需的每个部件都可以通过传感器与生产设备互联，这就使得同一条生产线可以同时生产完全不一样的产品。而在以往，通常同一条生产线只能生产一个型号的产品。
纪秉盟认为，小批量、多批次、差异化生产将是未来制造业的趋势。SAP位于波茨坦的创新中心的开放式集成工厂对这样的生产模式进行了充分展示：通过融合世界一流的制造技术与IT系统，车间的同一生产线能够生产任意订单、任意数量的不同产品，不仅摆脱了对于生产线控制员的依赖，同时还能灵活处理订单更改、产品组合和流程调整等工作。
业界很多人认为，智能工厂就是工业4.0。这种看法有点偏颇。作为德国工业4.0的重要参与者，SAP和西门子都不那么认为。如果我们观察一下工业产业的变化就可以理解这一点。
近日，京东商城创始人、董事局主席兼首席执行官刘强东公开表示，应该完全免费，而通过背后的数据和服务赚钱。比如用户的冰箱里没有了，冰箱会在屏幕上推送京东的购买信息，一键购买。京东还为此成立了专门的智能硬件公司。
如此可见，制造业已经不再是以往的制造业，工业也不再是以往的工业。工业4.0时代，我们要采用与以往完全不同的心态，以及生产和运营模式。性维护、智能化也被认为是工业4.0的重要特征。
和以往要基于设备、产品的运行时间定期维护不一样的是，在工业4.0时代，维护人员根据传感器回传的设备运行信息，并对这些信息进行分析后，预先掌握设备性能状态，从而更加灵活、高效地对设备、产品进行有针对性的维护、保养。据悉，SAP已经在欧洲帮助风力发电企业降低维护、保养成本，节省资源，提高风力发电机组的性能和工作绩效。纪秉盟认为，通过采用能够自身性能的智能设备，制造商可以收集海量数据，然后利用诸如SAPHANA这样的分析来分析这些数据，建立一个预测性维护服务平台。从长远来看，制造商的角色将逐渐向服务提供商转变，不仅出售机器，还提供全套服务和使用模式。这样，客户就只管使用产品，而无需担心产品维护。
柯曼认为物流智能化可以分对内物流和对外物流两类来看。对内物流举例来说，物流公司可以根据货轮运载的集装箱上安装的传感器传送的地理位置等信息预测货轮到港时间，合理安排货车进港时间，从而减少货车等待时间，缓解码头的拥堵状态。吞吐能力达到1.4万吨、可容纳5500辆的德国汉堡港已经做了示范。此前，为了合理安排每天进出港口的5500辆货车，汉堡港要做很多协调、调度工作。现在汉堡港通过与轮船进行信息交互，根据货船的到港时间或者货轮上装载的货物特性来为货车进出港的时间排序。这样，货车平均在港口停留30分钟即可完成作业，大大缓解了港口交通拥堵的状态。汉堡港口未来还希望连通所有领域，从水路到公路一直到。对外物流举例来说，整车生产厂家可以预测整车生产还需要多长时间，从而合理安排货运，减少货车的等待时间。
夯实信息化基础
国家产业发展战略咨询委员会副主任邵立勤近日在一次公开的会议发表言论称，欧美已经开始工业4.0革命，而中国还在为淘宝买卖廉价次品而沾沾自喜，这样即将到来的工业革命很可能会把中国抛弃掉。这一言论引起了业界的热议。
工业4.0看起来很美，但是确实似乎离我们有点远。记者在近年的采访过程中走访不少工厂发现，尽管我国不乏非常先进的工业企业，但是很多工厂的自动化程度都比较低，信息化应用水平还比较低。甚至可以说，有些工业企业可能还处于工业2.0时代。
中国工程院院士、中国协会理事长邬贺铨在2014年举办的中国国际工业博览会上坦言，我国的工厂差别很大，在落实工业4.0过程中的关键难点是在于，目前有些工厂实现内部数据共享都很难，更别说要在企业之间打通信息孤岛了。
现在说拥抱工业4.0是否为时过早？
事实并非如此。现实正在驱动中国工业转型变革。波士顿咨询集团最近进行的一项研究发现，过去十年中国劳动力的工资涨幅超过4倍，再加上人民币升值，使得中国的制造成本直逼美国。低廉的劳动力成本不能再作为中国制造在全球市场上的优势标签，中国制造企业要最大化利用资源，将生产变得更加高效；要尽可能地缩短产品上市时间，对市场的响应更加快速，从而快速满足不断变化的客户需求；还要快速实现各环节的灵活变动，将生产变得更加柔性。
拥抱被普遍认为是工业发展方向的工业4.0无疑是一条可行之路。拷贝了德国工业4.0示范工厂——德国安贝格电子工厂的西门子成都工厂为未来中国制造的变革方向提供了一个良好的参考。数据显示，通过数字化的工厂规划，可以减少产品上市时间至少30%；通过优化规划质量，可以降低制造成本13%。
来自西门子的资料称，数字化企业平台是实现数字制造的载体，它可以实现从产品设计、生产规划、生产工程，到生产执行和服务的全生命周期的高效运行。西门子成都工厂所应用的数字化企业平台涵盖五个层面：第一层企业层，主要指由软件和ERP系统构建的企业顶层结构，用于提供统一的生产数据、工艺路线、设计清单等；第二层管理层，主要包括MES等生产管理软件，用于对重要的数据流和生产管理进行控制；第三层操作层，主要包含西门子集散数据系统数据采集与监视控制系统设备状态管理系统，用于生产过程、设备状态；第四层现场控制层，主要包含西门子可编程逻辑控制器；第五层，设备控制层。第四层和第五层为上层的MES等系统提供各种数据并进行交换。
但是，对于多数传统制造企业来说，信息化水平要达到西门子成都工厂那样的水平并不容易。SAP中国研究院院长李瑞成近日撰文称，实现工业4.0并不是短期内可以一蹴而就的，这是一个长期、渐进的过程。在此过程中，软件是重中之重。目前，基本的技术和现有制造体系的核心价值等均需要调整才能适应工业4.0的具体要求。
如此可见，对于我国生产制造来说，当前向智能制造、工业4.0迈进的很重要的一点，就是在信息化方面参考西门子成都工厂的五层架构查缺补漏，最终建成一个完善的数字化企业平台。
中国电子信息产业发展研究院院长罗文在《工业4.0中国启示录》一文中指出，德国工业4.0战略与我国提出的“两化”深度融合有很多相通之处，我国应该把“两化”深度融合作为主要着力点。
从某种角度来看，工业4.0是由新技术驱动的，因此在迈向工业4.0的过程中，新技术的引入至关重要。
注重标准和平台建设
工业4.0强调由集中式控制向分散式增强型控制模式的转变，从而建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式，这需要大量的新技术作为支撑。柯曼认为，、云计算和移动互联等将技术在工业4.0中大有作为：在海量终端实现互联后，需要大数据技术对海量结构化数据进行存储和分析处理；而云计算则是将不同利益相关者通过同一套数据进行互联的最好途径；移动互联技术可以将具有可预见特性的维修信息推送到终端，还可以帮助用户通过移动终端实时了解工厂的运行情况，而不一定在工厂的控制中心。
柯曼补充说，工业4.0要获得成功，需要满足以下7个因素：解决问题，制定相关安全政策；在数据传输等方面制定国际统一标准；要为社交所带来的影响做好准备，并积累相关技能和人才；应对好复杂性带来的挑战；完善工业领域带宽基础架构；法律框架与监管体制调整；以开放的心态面对信息交流和互动。
李瑞成比喻，未来的制造业将和服务行业一样，建立在互联网这一“共同的底盘”之上，人与人、人与机器、机器与机器之间将对话协同，工厂生产由高度自动化转向智能生产。
“共同的底盘”使得横向和纵向的数据集成变得更加重要。如何才能真正实现集成？被广泛认可和采用的规则和标准就显得尤为重要。
事实上，为了保障工业4.0的顺利实现，德国把标准化排在工业4.0八项行动中的首位，同时建议在工业4.0平台下成立一个工作小组，专门处理标准化和参考架构的问题。2013年12月，德国电气电子和信息技术协会发表了德国首个工业4.0标准化路线图。
《中德合作行动纲要：共塑创新》指出，工业4.0在世界范围内的成功取决于国际通行的规则与标准。中德两国将在标准问题上紧密合作，并将工业4.0议题纳入中德标准化合作委员会。双方将继续加强中德标准化合作委员会框架下的现有合作，致力于开展更具系统性和战略性的合作。
为此，罗文建议，我国在推进“两化”深度融合的具体实践中，也应高度重视发挥标准作在产业发展中的引领作用，及时制定、出台“两化”深度融合标准化路线图，引导企业推进信息化建设。同时，还要着力实现标准的国际化，使得中国制定的标准得到国际上的广泛采用，以夺取未来产业竞争的制高点和话语权。
柯曼透露，已经全方位参与中国工业4.0建设的SAP非常重视这一点，SAP中国研究院作为中国物联网协会的主要成员将参与中国相关的行业标准的制定工作。
从国家层面来看，罗文还建议要超前部署、建设国家信息物理系统网络平台。信息物理系统将改变人类与物理世界的交互方式，物质生产力、信息生产力，实现能源、材料和信息三种资源高度融合，将使未来产业发生真正革命性的变革，对未来世界产生深远影响。他指出，美、德等世界工业强国都高度重视信息物理空间构建，加强战略前瞻部署，并取得积极研究进展。中国要决胜未来的竞争，必须在构建信息物理系统网络平台上先行一步：一方面，在国家新的信息化发展战略中加强对CPS的总体布局，研究制定CPS建设的战略目标、重点任务、发展路径和政策举措。同时，在制造业发展、建设、国家网络和信息安全等工作中加强前瞻部署和应用推广。另一方面，可借鉴美国组建“国家制造创新网络中心”的做法，组建一批国家信息物理系统网络平台，负责承担基础理论研究，组织力量研发突破CPS软件、传感器、移动终端设备等工具和装备，推动重点行业企业的开发应用。
事实上，业界还有一个说法，就是我国相比其他国家更容易将工业4.0落地。这是因为我国政府的推动力比其他国家更大。
工业互联网与工业4.0
美国并没有明确提工业4.0，但是对应地提出了工业互联网。美国还在2014年4月成立了工业互联网联盟。工业互联网是指开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来。
通用电气公司在《工业互联网：打破智慧与机器的边界》中指出，用于构筑工业互联网的高度互联的工业运营网络结合了两大颠覆性革命的最新成果：其一是源自工业革命的无数机器、设施、车队和网络，其二是互联网革命带来的计算、信息和通信系统等方面最近取得的迅猛进展。工业互联网“打开了一片新天地，生产力得以提升、效率提升、浪费减少，并且员工的工作体验得到改善”，这有望为全球经济带来10万亿美元到15万亿美元的产值。
工业互联网和工业4.0相比，更加注重软件、网络和大数据，希望促进物理世界和数字世界的融合，实际上是希望做到通信、控制和计算的集合，营造一个CPS的环境。
工业发展的四个阶段
第一阶段：工业1.0。18世纪60年代至19世纪中期，通过水力和蒸汽机实现的工厂化可称为工业1.0。这次工业革命的结果是机械生产代替了手工劳动，经济社会从以、手工业为基础转型到了以工业和机械制造带动经济发展的模式。
第二阶段：工业2.0。19世纪后半期至20世纪初，在劳动分工的基础上采用驱动产品的大规模生产可称为工业2.0。这次工业革命，通过零部件生产与产品装配的成功分离，开创了产品批量生产的新模式。
第三阶段：工业3.0。始于20世纪70年代并一直延续到现在，电子与信息技术的广泛应用，使得制造过程不断实现自动化，可称为工业3.0。自此，机器能够逐步替代人类作业，不仅接管了相当比例的体力劳动，还接管了一些脑力劳动。
第四阶段：工业4.0。德国学术界和产业界认为，未来10年，基于信息物理系统的智能化，将使人类步入以智能制造为主导的第四次工业革命。产品全生命周期和全制造流程的数字化，以及基于信息通信技术的模块集成，将形成一个高度灵活、个性化、数字化的产品与服务的生产模式。
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德国是世界最具竞争力的之一，尤其是装备在全球处于领先地位。这在很大程度上源于德国在创新性制造技术方面的研究、开发和生产，以及复杂工业过程管理的专业性。德国拥有强大的机器和设备制造业，在信息技术领域表现出很高的水平和能力，在和自动化工程方面也颇有建树，这些因素共同奠定了德国在制造工程行业中的领军地位。因此，德国能以其得天独厚的优势开拓新型工业化的潜能：。
　　前三次工业革命的发生，分别源于机械化、电力和信息技术。如今，将物联网及服务引入制造业正迎来第四次工业革命。不久的将来，企业能以CPS（Cyber-Physical
Systems ，信息物理系统)的形式建立全球，整合其机器、仓储系统和生产设施。
　　在制造业领域，这些CPS包括能自主交换信息的智能机器、系统和生产设施，它们能独立运行和相互控制。这有利于从根本上改善工业过程，包括制造、工程、材料使用、供应链和生命周期管理。
　　智能工厂现在似乎已开始采用一种全新的方式来生产产品。智能产品有唯一的特征被识别，在任何时候都能被定位，我们知道它的发展历程，了解它当前状况，以及实现其目标状态的方式。从通过出口物流下订单的那一刻起，纵向与工厂和公司业务流程联网，横向连接则可实时管理衍生价值体系，这二者共同构建了嵌入式制造系统。此外，这些指令都要求启用间工程（模式）流经整个价值链。
　　拥有巨大的潜力。智能工厂让客户个性化的定制需求得以满足，这也意味着，即使产品只生产一次，也能通过颇具收益的方式制造出来。在中，以供应商为例，动态业务和工程流程能帮他们根据生产需要最终做出相应改变，并灵活应对生产中断和故障。
　　现在，制造过程中已经能够提供端到端的透明化，以促进决策优化。工业4.0将会开发出创造价值的新方法和新的商业模式。特别是，它将给初创公司和小企业的发展带来机会，下游服务也能从中受益。
　　此外，工业4.0将正视和解决某些当今世界面临的挑战，如资源能源利用效率、城镇化、人口结构变化等。工业4.0能持续带来覆盖整个价值的资源生产率和效率的增益。它能将人口结构变化和社会因素考虑在内，以适合的方式组织生产。智能辅助系统让工人从单调、程序化的工作中解放出来，能把精力集中在创新和增值业务上。
　　鉴于熟练工短缺的问题，工业4.0允许老工人延长职业生涯，从而长久地保持生产力。灵活的工作组织形式使工人们能够更好地整合自己的工作，私人生活和持续的职业生涯发展变得更有效率，在工作和生活之间找到了更好的平衡点。
　　制造工程领域的全球竞争变得愈加激烈，德国不是唯一一个认识到在制造业部署物联网及服务是大势所趋的国家。而且，并非只有亚洲的竞争对手对德国工业造成威胁，美国也在采取措施，通过推进“高端制造业”计划反对“去工业化”。
　　为了实现工业生产向工业4.0的转变，德国需要采取双重策略。德国装备制造业应寻求稳固在全球市场的领导地位，一如既往地把信息通信技术与其传统的高科技战略进行整合，使自己成为智能制造技术的主要供应商。与此同时，还有必要为CPS技术和产品创建新的领先市场，并为之服务。要实现上述CPS双重策略的目标，以下工业4.0的基本特征应该得到落实：
　　（1）通过价值实现横向集成
　　（2）工程端到端数字集成横跨整个价值链
　　（3）垂直集成和网络化的制造系统
这些特征是制造商在面对变幻莫测的市场能够取得稳固地位的重要因素，同时使它们的价值创造活动适应变化的市场需求。双重物理网络系统战略中提到的特征将允许制造企业在高度动态的市场中达到快速的、准时的、无故障的生产。
　　通过价值网络进行横向整合
　　模型、设计以及通过价值网络的横向整合应该可以回答下面的问题：物理网络系统如何支持企业的商务战略、新价值网络以及新商业模式？
　　这个问题同样适用于研究、开发和应用领域（图1）。除了“商业模型”、“不同企业间的合作形式”，还有一些话题值得研究，比如“可持续性”、“技能保护”、“标准战略”，以及“中到长期训练和员工发展倡议”。
图1 通过价值网络实现横向整合
　　横跨整个价值链的端对端工程
　　下面的关键问题是关于通过工程过程实现端对端数字整合，以达到产品整个价值链数字世界和真实世界的整合，同时满足客户的需求：物理网络系统如何实现端对端的包括工程工作流的商业过程？
　　对于这一点，建模在管理越来越复杂的技术系统中起到了关键的作用（见5.2节）。应该部署适当的信息技术系统，以便为整个价值链提供端对端的支持，从产品开发到制造系统工程、生产和服务（图2）。需要一个涵盖不同技术领域的整体的工程方法系统。为了实现这个目标，工程师们需要接受适当的培训。
图2 横跨价值链的端对端工程
　　垂直整合与网络制造系统
　　就垂直整合来说，需要回答下面的问题：物理网络系统如何创造灵活和可重构的制造系统？
　　垂直整合的地点是工厂。在明天的智能工厂，制造结构将不是固定的和事先定义好的。相反，一系列信息技术组合规则将被定义，这些信息技术组合规则可以被应用到不同的案例中，为不同情况自动形成特定的结构，包括模型、数据、通信和算法（图3）。
图3 垂直整合与网络制造系统
　　为了完成垂直化整合，确保调节器和信号在不同层面的端对端的数字化整合非常重要。开发模块化以及重新使用战略来完成点对点网络和制造系统重构，以及恰当的智能系统描述也很重要。不仅如此，领班和操作者需要接受培训以便了解操作制造系统的方法所产生的影响。
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工业4.0时代工厂如何变革？探秘西门子在华首个数字化工厂——
来源：南方日报 作者：发布时间：网友评论：0条 点击：64438
&我们把工厂想象成人体&
　　□驱动系统是肌肉，传感系统是眼鼻，全集成自动化如人体般运转&
　　□所有软件互联，所有系统互通，数据成机器间对话的&语言&
　　□研发依靠虚拟，生产可以混线，数字化工厂第一目标是提升质量&
　　佛山如何迎接新一轮的&工业革命&？
&&&　1月22日，&工业4.0&这一前沿概念首次被写进佛山市委全会的报告。
&&&　在工业4.0的时代图景下，制造业正在发生一场怎样的变革？作为制造业基础组织单元的&工厂&，将会迎来一次怎样的颠覆？
&&&　变革的时代，新鲜的概念、前沿的理念层出不穷。而一个有说服力、有参照价值的样本，或许能给身处变革大潮之中的佛山，带来更多鲜活的印象与具象的感触。
&&&&　在距离佛山数千公里外的成都市西北角，距离郫县县区3公里处，坐落着一座看似普通的&特殊工厂&。
&&&&　这座正式投产仅一年多的工厂内，设置了一个由各种系统组合而成的全集成自动化流程展示图。展示图中，工厂的处理系统相当于大脑，连接网络如同它的神经，驱动系统就像是肌肉，传感器就相当于眼睛和鼻子。事实上，这个仿如人体系统一样的工厂内，&数据&是从研发到生产到管理和配送，每个环节机器间沟通的&语言&。
&&&&　这样一座以数字化为中心，通过自动化设备和各种软件互联互通的工厂，正是西门子在中国设立的首家数字化工厂&&-西门子工业自动化产品成都生产研发基地（SEWC）。
&&&&　近日，带着为佛山&智能制造&寻找样本，为&车间进化&探访案例的意图，南方日报记者前往成都，实地揭秘一座短短一年内就接待了4000名考察访客的前沿工厂。
　　驱动系统是肌肉&&
　　传感系统是眼鼻自动化工厂&被想象成人体&
&&&&　西门子成都数字工厂在投产后意外地成为了&景点&，甚至EMBA课程也把它列入其中当成一个案例研究。这座强调&数字化&的工厂，首先是一个实现了全集成自动化的&人体&，相比同类型普通工厂节省人员近50%，最大程度实现自动化的物流配送。这不仅节省了占地和劳动力，还如同一个&聪明的小护士&，知道什么时候要给&医生&（工厂）递怎样的&手术刀&（物料）。
&&&&　当迎来一个又一个的参观者时，西门子也感到有些意外。
&&&&　这座占地35300平方米，外形与普通工厂无异，被西门子命名为&工业自动化产品成都生产研发基地&（以下简称&SEWC&）的全新工厂，在一年半前正式投产运营。对外开放后，这座由西门子在中国设立的首家，也是唯一一家数字工厂，意外地成为成都高新区内一个新&景点&。
&&&　&&从2013年9月正式运营起，一年内相继来参观的人就达到4000人。&西门子工业自动化产品成都生产研发基地卓越运营部经理戴霁明对南方日报记者表示，这些慕名而来的访客来自美国、以色列、中国等，包括官员、企业家、客户等，甚至一些大学也把SEWC列入EMBA课程的一个研究案例。
&&&　&事实上，作为西门子在全球建立的首家数字工厂，德国安贝格工厂建于25年前。但仅用一年多的时间，位于成都的SEWC的生产质量就已与德国安贝格工厂看齐。目前SEWC的产品合格率达到99.85%。&以投产一年多的时间来看，这是非常好的成绩。&西门子工业自动化产品成都生产研发基地副总经理李永利说。
&&&&　如同SEWC的命名，数字化工厂是一座强调&数字化&的&机体系统&，它首先实现了全集成的自动化。
&&&　&&我们把自动化后的工厂想象成人体。&戴霁明说。在SEWC参观走廊上，一个被称为全集成自动化的展示板中，贴满了各种各样的工业系统，但这些系统却各自拥有&特殊&的名称。
&&&&　在这座到处都是传感器的工厂里，戴霁明指着展示板说道，工厂的处理系统就相当于大脑，连接下面的网络就是它的神经，驱动系统就是肌肉，传感器就相当于眼睛和鼻子，这样形成一个像人一样自动运转的整体。
&&&&　基于全集成自动化，在SEWC参观走廊的下方，仅占用工厂十分之一占地面积的生产车间内，并没有普通工厂常见的传统的物料暂存区。&所有产品完成生产后直接由产线发出，进入物流中心进行配送。&戴霁明说。
&&&　&从整个生产工序来看，工厂从自动取料开始，先进行印刷电路板的工段，之后进行贴片、穿孔等全部已经实现自动化的生产工序，再统一送到车间中转库，由其进行生产线分配后再组装。
&　&&&在这样的产线上，只有几名工人不时看着屏幕上的数字化看板。看板上，红、黄、绿三种颜色代表着物料的数量。每当物料经过工人座位上的扫描枪，就会实现自动扫描，若物料出现短缺，就会马上传送到自动物流仓库。
&&&&　这个被称为自动物流系统的部门，走到原材料的存放处，是两个高达18米的自动化高位货架，两部高速运转的取料机如同人一样。根据后台的数据提示，这两部取料机依靠数字定位迅速地抽出对应的原材料，并通过自动传输轴，马上传送到生产车间。
&&　&&&当物料需求的信息传导到自动物流仓库，仓库最长只需要30分钟就能把物料送到车间。&戴霁明表示，这套自动化系统不仅替代了大量的员工，而且还可以实现小批量多批次的发货。&整套系统就像聪明的护士，它知道医生（工厂）什么时候需要它传递什么样的手术刀（物料）。&
&&　&&而这样一个管理着2万多个箱子的物流部门，仅有12个人。按照传统工厂的&三班倒&，这意味着每一个生产班次中仅有4名员工负责管理物流仓储。
　　实上，来自SEWC提供的情况显示，在该工厂内仅有350人，其中生产车间员工仅100人。&以平均水平来看，数字化工厂的人员相比传统工厂节省30%到50%的人员。&李永利说。
　　&数据&成机器之间的&语言&
　　近百款软件实现互联式沟通
&&&&　与普通的工厂相比，SEWC在使用ERP，PLM等软件时，最大不同是实现了所有软件的互联互通，以及虚拟和现实的交互。这是追随者要学习攻克的难点，也是迈向工业4.0的关键点。而同样借助软件，在SEWC中进行的所有研发都靠&电脑&完成，只有在最终生产时才&落地&变现。
&&&&　但所谓数字化工厂，并不仅仅停留在通过全集成自动化来减少产线上的蓝领员工。李永利表示，数字工厂内借助大量不同的软件，以此实现对于部分&白领&群体的&替代&，即企业生产管理层面的效率提升。
&&&&　&我们工厂内正在使用的软件至少有数十到近百类。&戴霁明说，这些软件的单个或多个使用在国内其实很普遍，比如ERP、SAP等。&但数字化工厂与传统工厂最大的不同是，我们所有软件之间的数据都实现了打通，系统之间实现了互联互通。&
&&　&&而要实现不同软件、系统之间的互联互通既是最大的难点，也是数字工厂迈向工业4.0的重要一点。正如在乌尔里希&森德勒主编的《工业4.0&&即将来袭的第四次工业革命》中提到的，&软件是工业的未来&，并强调&通过软件的交互性并不仅仅是在生产层面，还在于业务层面&，也就是说，&通过工业软件，实现了虚拟和现实的交互。&
　　SEWC内部，要让数据成为机器之间沟通的&语言&，其中重要的一点是，采用拥有彷如&中枢神经&一样的&数据管家&，即Teamcenter。通过这个&管家&，工厂内不同的软件、系统和部门都可以实时摘取数据，或实时导入数据。
&&&　&在SEWC三楼的工厂参观走廊上，一个工业显示屏上实时地显示着工厂内部不同环节的数据。戴霁明用手指点击屏幕上的&工厂原材料配送实时情况&一栏，&你看，屏幕里显示有一块物料刚出仓。再过一会儿，它马上就被送到车间来了。&
&&　&&各类软件的互联后，数据实现了交互，也让整个工厂的运转变得更有效率。
&&&&　李永利举例，比如有一款产品的元器件发生了变化，首先Teamcenter会释放这一数据给财务系统中的SAP软件，以此更改原材料。随之如果可能发生价格变化的话，采购系统也会自动更新。
&&&&　基于元器件的变化，到了制造环节，涉及到原材料的使用就存在两个版本。李永利表示，借助MES软件，产线就能自动了解到什么时候应该用哪一种元器件，生产哪一个版本。而MES软件的数据统一是来自于Teamcenter。
&&&　&简而言之，在SEWC工厂内，一旦产品数据发生变化，只要研发人员和制造人员在Teamcenter中进行数据更改，之后的制作流程就会自动传到MES，MES会根据新的制造解决方案分配产线和时间，&到时候一样可以计算出，工人到几点几分会生产什么产品，因为MES能精确的计算出每件产品的耗时。&李永利说。
&&&&　当这些工作都不再通过具体的人去沟通后，工厂的生产管理效率自然大大得到提高。
&&&&　而同样是借助软件，工厂的研发也实现了&数字化&。一般的工厂在进行研发时，从定义产品时涉及的市场分析，开发产品时大量的分工讨论，乃至到最后生产产品时生产线的设计和调试，往往周期长，投入大。但在SEWC内，工厂却是通过借助软件和3D打印，大大缩短了产品的研发周期。
&&&　&SEWC里一块名为NX计算机辅助系统的屏幕上，展示了这一过程。&我们会先做出一个虚拟的样机。&戴霁明表示，在软件的支持下，虚拟的样机能够模拟包括如力学、热力学等电器性能，在完成测试后，工厂再用3D打印等方式做模具。
&&&&　&以前改模一般都需要5到6次以上，但现在缩短到只需要1到2次。&他说。
&&&&　而到了生产线设计和调试时，同样通过仿真软件，只要把各种数据输入软件，以此模拟产线，只要看着系统的运转，就能马上看出要如何做调试。
&&&&　也就是说，工厂的研发几乎都在&电脑&中进行。而唯有最终确定生产线设计方案后，才真正&落地&变现。
　　&混线生产&应对小批量定制
　　出现质量问题会&自我举报&
&&&&　细心观察SEWC的生产线，会发现一条产线上同时生产多款产品。利用交替生产的方式，SEWC首先保证不同批量的产品实现交货期稳定，同时让特殊的系统成为产线上的&导游&，指引不同产品的生产，甚至在产品&堵车&时管制&交通&。而一切的数据互联，最终还能让工厂实现自我的质量监控，以此实现数字化工厂&质量第一&的目标愿景。
&&&&　当&数字&成为了SEWC内不同部门、不同系统之间沟通交流的&语言&，成为如同一个生命有机体的&血液&后，数字化制造并不仅仅体现在提高生产效率，它还体现在对&柔性化生产&、&智能制造&的探索和实现。
&&&　&在SEWC的生产线上，如果细心地去看，会发现同一条产线轴上正在运载的产品并非同一的产品。
&&&&　&这是未来制造中常提到的&柔性化生产&，我们在具体运作中，叫混线生产。&戴霁明表示，一般情况下，工厂接到的订单往往是十分零散，且订货数量和交货周期都不同。在这种情况下，按照普通工厂专线专用的方式，如果是大批量的产品，每次生产同样的产品，且物流准备和工人操作也比较熟练，生产线的效率自然会比较高。但一旦涉及到多个小批量订单，就可能会出现小批量订单交货周期不稳定且偏长的问题。
&&&　&&为此，我们把大单拆成小单，交替生产，这样大家得到的交货期就是稳定的。&戴霁明说道，但要实现一条生产线上同时生产不同类型的产品，就很容易出错。
&&&　&这种既要实现混线生产，又要避免出错，西门子成都数字工厂如何实现？答案是借助MES系统，充当产线上的&导游&。
&&&&　为使用MES系统来管理混线订单，工厂在产线上密布很多传感器。每当有一个配件经过特定的地方，就会由RFID进行识别，之后MES系统就会对这个配件发出&指令&，&告诉&它接下来应该走怎样的线路，而这个配件所走过的所有的路线，和经过的工序也会传达到MES系统中。如果&导游&发现路线没有错，确认过后，产品就会被送到包装终站，最后完成这趟&旅程&。
&&&&　有意思的是，在整个生产系统中，一旦&旅程&中出现&拥挤&或者有其他问题出现，系统就会自动地锁定。
&&&&　&这种做法在汽车行业目前也有采用，但SEWC的混线生产中，产品的流转节拍可以发生不同。&戴霁明进一步解释道，也就是说，一旦产线上前面的产品出现&堵车&，就会看到后面的产品自动停下来&等待&。
&&&　&而大量传感器的应用也把产线上的各种数据实时传导到像中枢神经系统一样的Teamcenter之中。
&&&&　当整个工厂内部如同一个&人体&运转时，就连工厂的运转也变得&透明&起来，一旦工厂内出现质量问题，机器还能实现&自我举报&。
&&&&　伴随密布工厂的传感器实时把生产信息传导到MES系统中，系统在进行质量管理后会把信息显示出来。&数字化系统把质量信息实时同步展示的时候，连客户也能随时看到，实现了质量信息的透明化。&戴霁明说。
&&&&　&数据&连接起了各种管理系统，如同数字化工厂内的神经、脉络都被打通，并由此流动起来。一旦有显示质量问题的数据出现，系统实时监测到后，就会立刻自动发送邮件给相关的人和部门，而这些情况，在后台系统上也能够全部看到。
&　&&&戴霁明表示，普通的工厂一般都缺乏这样的质量管理体系，质量报告往往是隔一天甚至更长的时间才发出，而当你发现这个质量缺陷时，一大批的次品可能已经发出去。
&&&　&为此，正如李永利在接受采访时反复强调的，&数字化工厂的建立，最终不是为了降低成本，而是为了追求更高的质量。&
&&&　&■数读
&&&&　4000人
&&&　&从2013年9月正式运营起，SEWC在第一个财年内迎来参观人数达到4000人。除了有来自美国、以色列、中国等各地慕名而来的官员、企业家、客户等之外，甚至还有一些大学也将SEWC列入EMBA的学习课程。
&&&　&以平均水平来看，数字化工厂的人员相比传统工厂节省30%到50%。比如像SEWC工厂内一个管理着2万多个箱子的物流部门，仅有12个人，按照工厂&三班倒&，意味着每一个生产班次中仅有4名员工负责管理物流仓储。
&&&&　近百类
&&　&&SEWC工厂内正在使用的软件至少有近百类，数字工厂与传统工厂最大的不同是，工厂所有软件之间的数据都实现了打通，系统之间实现了互联互通。
&&&　&实现了研发&数字化&的SEWC工厂，以前改模一般都需要5到6次以上，但现在缩短到只需要一到两次。
&&&&　■解读
&　&&&&语言&
&&&　&在西门子成都数字工厂中，&数据&是从研发到生产到管理和配送，每个环节机器间沟通的&语言&。
&&&　&&人体&
&&&&　工厂的处理系统就相当于大脑，连接网络如同它的神经，驱动系统就像是肌肉，传感器就相当于眼睛和鼻子。
&&&　&&护士&
&&&&　成都工厂的自动物流系统就像聪明的护士，它知道医生（工厂）什么时候，需要它传递什么样的手术刀（物料）。
&&&&　&管家&
&&&　&在成都工厂内部，要让数据成为机器之间沟通的&语言&，其中重要的一点是，采用拥有仿如&中枢神经&一样的&数据管家&，即Teamcenter。通过这个&管家&，工厂内不同的软件、系统和部门都可以实时摘取数据，或实时导入数据。
&&&&　&导游&
　　在数字工厂的生产线上，同一条产线轴上正在运载的产品并非同一款的产品。在实现混线生产的产线上，MES就像是产线上的&导游&，对每一个配件发出&指令&，确认它所经过的所有路线。
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