企业积极推进智能工厂建设，需要五级修炼

       智能工厂建设是智能制造的核心领域。近年来，在数字化转型、工业互联网等热潮下，国家和各地方政府将智能工厂建设作为推动智能制造深入发展的关键举措，各行业制造企业也积极推进智能工厂建设与改造，并涌现了一大批智能工厂建设样板。

       2023年1月3日，工信部等四部门公布“2022年度智能制造示范工厂揭榜单位和优秀场景名单”，其中智能制造示范工厂揭榜单位达到99家；2023年1月13日，世界经济论坛（WEF）发布最新一批“灯塔工厂”名单，截至目前，在全球132座“灯塔工厂”中，中国地区共有50座工厂上榜；此外，e-works继成功举办了“第一届中国标杆智能工厂百强榜”活动后，“2023第二届中国标杆智能工厂百强榜”评选活动也在如火如荼的进行着，已吸引众多知名制造企业的报名参加。

       然而，当前仍有很多企业对于推进智能工厂建设存在诸多问题和误区，如盲目购买自动化设备和自动化产线，片面强调全自动化，追求“黑灯工厂”、机器换人等，或者单纯强调技术的先进性；但不重视设备数据的自动采集和车间联网，依然存在大量信息化孤岛和自动化孤岛，生产设备绩效不高，工厂运营层还是黑箱等。实际上，智能工厂并非简单的应用各种软硬件系统，也不等于无人工厂。真正的智能工厂应该是精益、透明、绿色、节能，人机协作，先进性与实效性相结合，能够适应多品种小批量生产模式的柔性工厂。

       智能工厂建设也不是一蹴而就，而是一个循序渐进、持续改善的过程。e-works认为，企业推进智能工厂需要历经“五级修炼”：

       第一，构建互联工厂。即实现设备数据采集和车间联网(5G/工业WIFI/工业PON），也称为M2M（Machine to Machine）。只有把数据连接的基础打牢，智能工厂建设才能取得实效。

       第二，打造透明工厂(Transparent Factory)。即应用SCADA系统；进行视频监控与智能识别；实时展现设备、生产、质量、能耗、环境、工人行为等数据，实现工厂运营的可视化；数据可以从工厂、车间、产线到设备层层钻取，并基于工作角色将产线Andon，以及需要决策和审批的数据发送到相应负责人的移动终端。

       第三，推进数字化工厂(Digital Factory)。即实现MES/MOM系统的集成应用；进行工厂设备布局仿真、物流仿真、人因工程仿真、装配仿真和机器人运动仿真；应用数字拣货系统（DPS）；流程行业企业应用DCS实现自动化控制；实现工厂智能巡检；推进能源管理数字化。

       第四，建设智能工厂（Smart Factory）。即应用APS系统，基于实际设备状态和产能自动排产；应用FMS柔性制造系统，柔性自动化产线实现多机器人协作和人机协同，尽量减少换型次数，缩短换型时间；开展机器视觉应用，实现AI质检；实现厂内物流及时配送；流程行业企业应用APC系统实现流程优化控制；应用VR/AR系统实现操作员培训（OTS），辅助设备运维；实现IT/OT融合。

       第五，实现智慧工厂（Intelligent Factory）。即通过构建数字孪生工厂，持续优化工厂运营；软件定义制造过程，工厂可重构；实现设备预测性维护和质量预测分析；实现节能/低碳/绿色制造等。

       此外，对于制造企业而言，对老工厂进行智能化改造比建设新的智能工厂难度更大，但也更重要，其能帮助企业在有限的时间和成本中完成智能化升级，实现降本增效。

       《"十四五"智能制造发展规划》明确提出开展智能制造示范工厂建设，到2025年建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。在智能工厂建设热情持续高涨下，制造企业应理性前行，绝不能搞面子工程，也切忌贸然推进、搞“大跃进”。首先，智能工厂建设项目，一般投资大、周期长、风险高。有些企业盲目上项目、扩投资，最后当智能工厂建设好后，却无订单；其次，智能工厂建设是一个持续演进和优化的过程，需要随着企业应用水平的提升不断制定进阶目标，持续优化完善。

       总而言之，智能工厂建设是一个十分复杂的系统工程，需要企业围绕中长期发展战略，根据自身产品、工艺、设备和订单的特点，合理规划智能工厂的建设蓝图，在此基础上结合智能工厂建设“五级修炼”，稳妥推进，才能真正取得实效。