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数字化工厂和自动化工厂区别

数字化工厂和自动化工厂区别

数字化工厂只是迈向工业4.0的阶段性目标。从数字化工厂到工业4.0，还有漫长的演进过程。

在数字化制造中，尽管自动化制造是重要的基础，但数字化制造并不等同于自动化。一般情况下，很多人会以为工厂要实现数字化制造，必须先实现自动化，这其实是一种误解。

伴随国内人口红利逐步消失，特别是在珠三角近年频频受困于“招工难”等问题，一场“机器换人”的自动化正在“广东制造”如火如荼地进行。这场变革不仅带动本地机器人产业发展，也引来库卡等国际机器人企业陆续抢滩广东。

如果说要完全实现“数字化制造”尚需时日的话，那么在当下，珠三角的制造业如何通过“自动化制造”，破解劳动力成本不断上涨、劳动力结构性短缺的问题，是*迫切的现实课题。

而数字化制造的其中一个重要基础，正是实现自动化制造。

在SEWC工厂二楼的自动物流系统部门，无需人员现场监控，每天，两部高速运转的取料机如同“人”一样，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。从工厂物料需求信息传导到自动物流仓库，仓库*长只需要30分钟就能将物料送到了车间，中间无需任何人员操作。

在这座实现了全集成自动化的工厂内，相比同类型的工厂人员*多可节省50%。

那么，伴随生产车间内不断增加自动化设备，以及逐步减少劳动力，在数字化制造的不断进化中，是否就等同于全自动化？

以手机行业为例，如果开发一条全自动化的产线，至少需要半年以上，但按照目前手机行业的**周期，一般情况下，一款手机从设计到实现量产普遍只在一个月内。这时候，生产线上大部分的工作只有依靠人来完成，速度才会更快。

当行业的生产线更新周期太快，投入了很高的自动化成本，但生产效率并没有得到明显的提升。所以，全球所有的手机制造方案几乎都不会用自动化生产线来完成，而组装环节也很少采用机械臂。

人的生产灵活性不可能被自动化取代

人所具有的生产灵活性在很长的时间内，是无法被机器所取代的。“人与机器的关系是互助的关系。”但当企业的生产制造过程中，出现需要对复杂信息的寻找和判断时，可以用机器来替代人。”

在“未来制造”的生产线上，“人”与“机器”究竟是怎样的关系？两者关系如何重构？

以手机生产线为例，他认为，人所具有的生产灵活性在很长的时间内，是无法被机器所取代的。“也就是说，人是不可能被替代，人与机器的关系是互助的关系。”李永利说，在未来至少10年到20年，全球范围内绝大部分的制造环节依然需要人去完成。

既然如此，在数字化制造中，哪些环节才需要机器去代替人？

一般情况下，当需要更新产品或者材料时，工厂需要通过分析后，才能确定停止生产相关的产品。在这个过程中，整个工厂内部需要沟通设计生产部门、研发部门、采购部门等部门。

但这些环节在成都工厂内，只需要在Teamcenter中更改数据就能完成。数据一旦调整，工厂互联互通的系统和软件就会实现自动的更新，并调整出新的生产解决方案。

当我们涉及到对复杂信息的寻找、判断的时候，是可以用机器来替代人的。在这样的愿景下，引入自动化机器的工厂就像配备了电脑的超市，工人就像收银员，在传统的小卖部里，工人要记住商品价格，自行计算商品总价。但实现数字化制造的工厂，就如同同时配备了电脑和扫描器的超市，收银员只需要按照计算结果收款，而配备的机器就像一个“纠错员”，帮助人避免出现计算和记忆错误。

请工业化本质在提升质量,而非降低成本

人力成本被认为是导致近年制造业竞争力下降的原因，但李永利认为，制造业不能仅仅盯着制造环节的成本，应该更加注重供应链成本。而数字化制造从一开始就不仅仅是为了降低成本，*大的目的在于提升质量，而高质量并不意味高成本。

近年，国内制造业遭遇的发展瓶颈中，人力成本的上涨，被认为是导致制造业竞争力下降的重要原因之一。

事实上，在他看来，很多时候企业面临的并不仅仅是制造环节的成本，而应该更加注重供应链的成本。因为，即使在劳动密集型企业中，人力成本毕竟只是占据一定的比例，而不是成本的全部。

以一个简单的例子来看，当一款产品出厂时，它同时拥有了两个价值，一个是出厂价值，一个是到客户手中时的价值。中国很多工厂生产出来的产品，出厂价值不高，但到客户手中的价值就很高，这就是供应链的问题。

尽管他并不认可仅仅盯着成本来谈论“工业进化”，数字化制造本身所带来的高质量并不代表是高成本。

高质量在工业制造领域的重要性不言而喻。作为耐用品的工业产品，比如一款海上风力发电机的产品，一旦出现问题，不仅造成的损失不可估量，而且需要动用到直升机维修，维修的后期成本也非常高。

为此，在实现质量提升上，数字化制造首先是借助自动化产线上的机器充当“纠错官”的角色，比如当工人少拧了一颗螺丝，机器会自动发出警示，阻止产品进入下一个环节，通过机器的协助，减少人的出错。

尤其是如何保证原材料质量，一直被认为是制造业界*具挑战性的一个课题。

在数字化制造中，一个很重要的方式是对原材料进行可溯源式的管理。也就说，在这座工厂内，当来自各地的原材料被运送到车间后，所有的原材料都拥有了自己的“身份证”。这个身份证可伴随原材料进入生产线，在每一个流程中，都会被相应的设备进行数据的采集和跟踪，并*终储存在后台的数据管理中。

这意味着，一旦有原材料的质量出现问题，工厂可以马上查找到这一批次的原材料在什么时间点，已经走过哪些生产流程。李永利表示，无论客户在今后什么时间反馈质量问题，工厂依旧能够拿出完整的数据，对这些原材料进行追溯，从而保证原材料的质量。

走向工业4.0,管理自动化才是关键

在数字化制造的阶段，通过数据交互，已经能够有效地提升管理效率。但要衡量是否真正走向工业4.0，不是看生产线自动化水平的高低，而是看管理水平的高低。实现管理的自动化，需要实现管理上人完全听命于“电脑”，这才是智能制造的未来。

事实上，这样一座代表着数字化技术如何改造工业制造的前沿工厂，距离工业4.0愿景下的智能工厂仍有距离。在工业4.0的研究中，智能制造和智能工厂一直被认定为两大研究主题。其中，关于智能工厂，被描绘成是一个分散的、具备一定智能化的生产设备，在实现了数据交互之后，形成了高度智能化的有机体，实现虚拟世界和物理世界的融合。

关于推进数据交互的工作一直未曾停止过。但对于数字化工厂与智能化工厂之间的差距，*关键的一点在于是否真正实现管理的自动化。

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