近年来，智能
热潮席卷全球，制造业强国德国与美国分别提出“德国工业4.0”、“美国先进制造/工业互联网”，同时我国提出“中国制造2025”是国家战略最重要的举措。从狭义上来看，智能工厂是移动通信网络、数据传感监测、信息交互集成、高级人工智能等智能制造相关技术、产品及系统在工厂层面的具体应用，以实现生产系统的智能化、网络化、柔性化、绿色化。从广义上来看，智能工厂是以制造为基础，向产业链上下游同步延伸，涵盖了产品全生命周期智能化实施与实现的组织载体。智能工厂(Smart Factory)、数字化工厂(Digital Factory)作为智能制造重要的实践领域，已引起了制造企业的广泛关注和各级政府的高度重视。本文将分析国内外智能工厂建设的现状。
一、国外智能工厂建设的现状分析 近年来，全球各主要经济体都在强力推进制造业的发展，多优秀制造企业都开展了智能工厂建设实践。例如，西门子安贝格电子工厂实现了多品种工控机的混线生产；FANUC公司实现了机器人和伺服电机生产过程的高度自动化和智能化，并利用自动化立体仓库在车间内的各个智能制造单元之间传递物料，实现了最高720小时无人值守；施耐德电气实现了电气开关制造和包装过程的全自动化；美国哈雷戴维森公司广泛利用以加工中心和机器人构成的智能制造单元，实现大批量定制；三菱电机名古屋制作所采用人机结合的新型机器人装配产线，实现从自动化到智能化的转变，显著提高了单位生产面积的产量。
二、国内智能工厂建设的现状分析 随着工业4.0、工业互联网、物联网、云计算、大数据、社交网络、智能化设备、机器社区等新一轮产业变革和技术革命的快速兴起，现代工业信息化发展已迈入建设智能工厂的历史新阶段。为了紧抓这一发展机遇，在国家部署实施制造强国战略布局的背景下，企业加快推进信息技术与工业技术不断融合，一系列新模式、新业态、新特征日益凸显。
我国在航空、航天、船舶、汽车、家电、轨道交通、食品饮料、制药、装备制造、家居等各行各业对生产和装配线进行自动化、智能化改造，以及建立全新的智能工厂的需求十分旺盛，当前涌现出成都数字化工厂、海尔、美的等智能工厂建设的样板。
图2西门子成都数字化工厂 例如：成都数字化工厂采用Siemens PLM软件，通过虚拟化产品设计和规划实现了信息无缝互联，使工厂全面透明化，实现虚拟设计与现实生产相融合；PLM，MES，自动化建立在一个数据库平台上，利用MES和TIA将产品及生产全生命周期进行集成，大幅度缩短产品上市时间；自动监控质量确保品质，质量一次通过率可达99.9985%；物流实现全自动化，大幅缩短补充上货时间，促使生产效率提高，实现了机机互联、机物互联和人机互联，建立了高度智能化的生产加工控制系统，实现了数字化双胞胎(Digital Twin)的智能工厂。
图3 数字化双胞胎 但是，我国制造企业在推进智能工厂建设方面，还存在诸多问题与误区：
1、行业对智能工厂认知程度不同，建设水平分化差距较大。智能工厂属于舶来词，在国外发达国家有比较丰富的实践基础和经验，但就我国而言，目前存在各个行业对智能工厂建设的认知程度不同，建设水平参差不齐的问题。关于智能工厂的认知主要有以下几个方面：一是智能工厂建设是采用三维数字化设计和仿真技术，实现产品研发设计的效率和质量；二是智能工厂建设是采用工业机器人、高端数控机床、PLC等智能制造设备，提高制造装备的自动化和智能化水平；三是智能工厂建设是把传感器、处理器、通信模块融入产品中，实现产品的可追溯、可识别、可定位；四是智能工厂建设是构建基于互联网的C2B模式，实现产品个性化自主设计，满足消费者个性化定制需求等等。这些对智能工厂的认知主要集中在产品、装备、生产、管理、服务等某个方面以及研发设计、生产制造、售后服务等某个环节的智能化改造，全面性和系统性较为不足。而基于对智能工厂的不同认知，行业之间建设水平分化差距较大。
图4 智能工厂 2、智能工厂建设的系统性规划不足，全生命周期价值创造力有待增强智能工厂建设是一项复杂的系统性工程，涉及研发设计、生产制造、仓储物流、市场营销、售后服务、信息咨询等各个环节，需要企业立足于围绕产品的全生命周期价值链，实现制造技术和信息技术在各个环节的融合发展。限于资金投入不足、智能生产设备和技术缺乏以及认知不够深入等因素，我国企业智能工厂建设整体来看缺乏系统性规划，覆盖的环节还有待完善。虽然大型龙头企业有相对长远的规划布局，但从总体上来看，我国企业建设智能工厂的全生命周期特征仍不明显。一是企业缺乏统筹规划，各部门、各业务板块之间资源整合力度还有待提高，特别是企业内部门间的横向数据对接、信息共享和业务协同。二是企业普遍缺乏从产品研发、设计、生产、物流到服务的全信息流管理，难以实现全部环节的无缝衔接和信息集成。
图5 智能工厂规划 3、对外技术依存度仍然较高，安全可控能力有待进一步提升。一是从智能装备领域来看，国内智能装备市场国产化率仍较低。目前，国外品牌占据国内工业机器人市场的主导地位，国内工业机器人受制于基础工业的差距，在关键零部件伺服电机、减速器、控制器等方面自主研发生产能力较弱，与国外品牌相比，在精密度、可靠性和稳定性方面还有较大差距。我国数控机床产业大而不强，国内生产高效汽车引擎、飞机发动机涡轮盘、飞机机身、高速列车头等的高端数控机床仍不同水平地依赖国外品牌。二是从工业控制领域来看，国内信息安全的形势较为严峻。国外相关建设与研究起步较早，已有较成熟的标准、产品、服务体系，同时检测认证、安全防护产品等核心技术及工具也较为成熟。国内缺乏自主可控的检测认证技术与工具，相关标准、安全咨询评估等方面仍处于探索建设阶段。目前，国内工业控制系统尚以国外产品为主，运维服务还主要依赖于国外供应商，可以说国内大多数工业控制系统仍基本处于不设防状态。
4、目前国内外智能设备供应商越来越多，智能化的设备大量的涌现。但是在以下几个方面却存在着问题：自动化设备方面，盲目购买自动化设备和自动化产线。很多制造企业仍然认为推进智能工厂就是自动化和机器人化，盲目追求“黑灯工厂”，推进单工位的机器人改造，推行机器换人，能加工或装配单一产品的刚性自动化生产线。设备互联互通数据采集方面，只注重购买高端数控设备，但却没有配备相应的软件系统。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。设备利用率方面，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。
图6 设备数据采集 5、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。依然存在大量信息化孤岛和自动化孤岛。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，生产线之间还需要中转库转运。
图7 工厂信息孤岛 究其原因，是智能制造和智能工厂涵盖领域很多，系统极其复杂，企业还缺乏深刻理解。在这种状况下，制造企业不能贸然推进，搞“大跃进”，以免造成企业的投资打水漂。应当依托有实战经验的咨询服务机构，结合企业内部的IT、自动化和精益团队，高层积极参与，根据企业的产品和生产工艺，做好需求分析和整体规划，在此基础上稳妥推进，才能取得实效。
