工赋开发者社区 | 工业 4.0 时代，制造业企业发展智慧工厂之策略解析

从发展趋势来看，数字孪生技术赋能的智慧工厂已成为制造业的发展刚需，通过打造智慧工厂提高生产经营效率和管理水平，降低成本，既有利于企业经营发展，也符合国家政策要求。

本文援引普华永道思略特关于工业 4.0 的相关研究，并结合标杆智慧工厂的实战项目经验，旨在为广大制造业企业提供智慧工厂最新发展趋势洞察与实施方案解析。

数字化赋能助力制造业升级

智慧工厂作为工业 4.0 时期的重要组成部分，现今已赋能于机械制造、3C 电子、钢铁、汽车、航天航空等众多行业，在生产运营领域更是产生了广泛而重要的价值。例如，在生产制造场景，通过智能排班、设备预防性维护、物料智能预警管理、计划与生产可视化实时报告等解决方案，赋能智能化人机料法管理。在内外部协同场景，通过可视化物料供应网络、数字化新产品导入管理、智能需求预测与计划，从而建立网络化协同能力。另外，结合数字化手段优化定制产品生产交付时效与成本，实现订单交付实时进度共享，在交付场景，更好地满足客户差异化、个性化需求。

在赋能生产运营各个主要场景的同时，智慧工厂解决方案也渗透到了工厂运营的各个环节，其通常以“应用程序（App）”形式，帮助工厂解决自身运营痛点问题，实现基于场景的运营优化，显著提升从需求、采购、生产、交付到客户服务的端到端运营管理自动化、数字化与智能化水平。

基于场景的智慧工厂“应用程序（App）”是从生产运营场景出发，通过设计适用于解决工厂特定运营瓶颈与挑战、基于用户体验功能设计的用例，进一步由数字化技术实现的智能解决方案。为了更好地打造基于工厂实际情况的智慧工厂解决方案，企业需要基于自身应用场景，更加系统地识别出匹配工厂运营核心能力需求的用例。具体来说，企业可以沿着价值链识别关键用例，例如，在供应场景下应用 PFEP（Plan For Every Part，为每个产品做计划）、自动补货、齐套管理等用例提升物料管理效率；在生产执行场景下，应用数字化人员排班和工作指导、实时生产进度报告、在线制程质量管理等用例，显著提升生产效率和质量管理。

通过行业洞察和相关项目经验，可以看到率先成功实践涵盖关键智慧工厂解决方案用例的企业已经收获了十分可观的回报。

例如：

某全球领先医疗器械公司的标杆智慧工厂，自身已拥有 30 多年精益制造经验，通过智慧工厂建设，将经营制造转型升级为智能制造，使工厂生产效率和劳动力成本得到显著优化。例如，通过实时生产过程管理优化，提升了 30%到 40%的生产效率。

某跨国制造业企业的国内工厂，其工厂定位为集团全球交付的重要节点，集团期望通过智慧工厂建设，进一步提升该工厂端到端供应链的可见性和风险管理，并为集团提供标准化智能解决方案和智慧工厂建设参考模板。据悉，在该标杆智慧工厂的实际建设过程中，通过端到端可视化供应链平台建设，在降低上游零部件供应风险的同时，提升了约 10%的服务水平。

某全球知名精密设备制造企业的国内工厂，通过智能工厂建设极大地优化了库存管理效率和成本，并满足了不断增长的定制化客户需求。该企业通过贯穿采购、库存管理、生产制造和物流交付环节的数字化库存管理用例，有效地打通了物料流和信息流，从而降低了 10%的产品库存。

智慧工厂需遵循的三个原则

注重运营管理基本原则

结合不同行业的智慧工厂项目经验以及对众多成功智慧工厂案例的分析，可以发现：智能解决方案是提升工厂运营效率的赋能手段，工厂运营管理基本原则是成功智慧工厂与实现卓越运营的基石。需要注意的是，建设卓越运营的世界级领先工厂是长期且体系化的工程，企业应秉承精益原则，建立长效管理团队与运转机制，同时关注工厂运营过程中的诸多重点管理环节，例如：产销协同，整体设备效率、全面质量管理和全员生产维护等。工厂数字化、智能化固然重要，但更多的是承担赋能作用，协助企业更好地解决具体环节中的实际问题、提高管理效率，而并非违背或代替工厂管理的基本原则。

综合自身所处行业特征，践行精益原则、以人本位的全面运营管理，是推动智慧工厂实践的核心要素。相反，脱离运营管理的智慧工厂解决方案往往会使企业陷入“用更高效的方式做效果欠佳工作”的困局，难以提升效率，甚至会增加工厂运营的投入与管理难度，最终适得其反。

智慧工厂规划应基于工厂战略定位、赋能核心能力建设

作为现今的一大行业共识，打造标杆智慧工厂，建立企业内部可复制模板，是制造业企业推动工厂数字化转型的重要举措之一。智慧工厂的规划应基于工厂战略定位，围绕工厂发展所需建立与提升的核心能力，量身定做一系列匹配核心能力的智能解决方案，进一步增强企业核心竞争力。

通过实际的调查发现，在不同类型企业中，对核心能力有着不同的关注重点。离散生产型企业，通常更加关注物料供应与计划执行管理能力，例如通过智能解决方案提升齐套管理、计划管理和生产执行，实现从计划到交付的核心能力提升；而对于连续生产型企业，则更关注设备预防性维护、设备效率管理和生产异常预警等赋能生产效率核心能力提升的智能解决方案；此外，对于这两类企业，也存在诸多共同关注点，例如人员排班管理、能源管理、端到端的供应链可视化、供应链风险管理等。

随着智慧工厂应用技术的逐渐成熟，现今涌现出了例如设备预防性维护、在线质量监测、能耗管理等适用于众多行业，可产出可观投资回报的智能解决方案。但在智慧工厂规划阶段，决策者不应仅关注智能解决方案的投资回报表现，而应从工厂战略支撑、核心能力提升、投资回报以及实施难易度等多个维度进行综合评估与决策。

智慧工厂应结合行业、工厂以及技术生态特性进行定制化建设

行业特性

智慧工厂建设需要结合所处行业的自身特点及现实需求，针对性地定制智能解决方案。众所周知，不同细分行业间的业务流程、重点环节和常见问题各不相同，例如同属设备制造，以定制化精密设备加工与高度标准化设备制造为例，两者在供应链设置、生产模式、交付能力要求等方面便存在着较大的差异性。

工厂特性

在某一具体行业中，智慧工厂建设也需要考虑工厂所处阶段场景的不同。例如，现有工厂面临生产效率瓶颈是否噬待突破，或是对现有系统和数字化架构需要进行迭代优化，亦或是新工厂建设时同步进行智慧工厂建设。企业需要对不同场景下的智慧工厂解决方案进行定制化建设，而非简单地为了数字化而进行数字化。

技术生态

随着国内 AI 人工智能、大数据和云计算等技术发展速度的迅猛发展、外企或国内出海企业，需考虑国内外数字化技术生态的差异性。在国内，区别于海外智能制造生态，从物联网传感器、云平台到网络安全等不同技术类别，中国具有不同的供应体系。此外，还需要考虑国内用户对于数字化工具的独特偏好和使用习惯，以及政府监管等要素。在技术生态差异化的前提下，企业更应通过底层核心系统平台的统一规划，以保证对旗下工厂运营全局整体管理的透明度。

智慧工厂实施过程—“四步走”

随着智慧工厂的逐步推进，尤其是伴随着标杆智慧工厂的广泛实践，会有越来越多的企业开始结合业务与生产运营战略、运营现状需求，从全局视角打造智慧工厂。基于众多成功项目实践，融合不同行业与工厂特性，并通过对企业战略与生产运营策略的充分解读，识别工厂端到端运营场景的差异化智慧解决方案用例需求，与客户团队充分协同共创用例开发、规划实施路径并协助落地，我们将基于全局的一体化端到端智慧工厂实施过程总结为四步：从智慧工厂顶层设计、智慧解决方案用例开发、智慧工厂实施路径规划到落地实施。继而帮助企业明确智慧工厂顶层设计、全面识别定制化智能解决方案需求、推动平稳有序有效落地，实现将智慧工厂战略贯彻到执行的一站式服务。

第一步

顶层设计：战略规划及用例识别

智慧工厂战略规划，需要自上而下，通过对企业业务、运营、数字化战略，以及生产制造策略的解读，明确赋能工厂发展核心能力建设的智能解决方案用例；并自下而上，通过运营现状评估，设计包含流程、系统和管控机制等优化举措以及通过智能解决方案用例进一步赋能端到端运营的提升方案；结合自上而下、自下而上的内部评估，以及外部行业智慧工厂领先实践对标，规划可支持核心能力建设与运营优化的智慧工厂战略，结合阶段目标设定，对所识别用例进行优先级排序。

第二步

用例开发：定义问题与解决方案

具体用例内容的开发，需要进一步明确需要解决的痛点问题与根因，确保问题通过用例实施不再重复出现；定义包括量化运营提升目标、用户视角功能需求、前置运营改善举措和变革管理需求在内的功能需求，并对技术方案进行初步构想，形成完整的用例设计，为后续技术解决方案寻源以及落地实施做好全面准备。例如，针对提升厂内物料供应效率的 AGV（Automated Guided Vehicle）自动补货用例，在用例开发过程中，可结合运营现状，将对供应物料的通用性与特性梳理、存储位置和产线供应点位优化，作为前置运营改善举措，为用例的实施打下坚实运营基础，同时可进一步明确对 AGV 在载重、运输方式等方面的技术选型输入。

第三步

路径规划：综合全局和用例个体

智慧工厂的实施是一项长期工作，实施路径规划需要结合工厂运营建设全局视角递进，结合用例间的实施先后顺序要求，个体用例技术寻源、用例优化、投资回报分析与实施落地，合理有序地进行整体实施路径规划，帮助企业在短、中、长期实现阶段智慧工厂战略目标并有效分配资源。

在路径规划过程中，需要重点厘清个体用例间的关联关系与先后顺序，以及对应的前置运营提升举措实施，确保整体实施计划未来可落地、落地有效果。例如，智能齐套管理用例的实施，可前置完成物料供应可视化用例，以精确获取物料的预计到货时间，作为智能齐套管理的输入。同时伴随着智慧工厂项目的进展，企业需要滚动更新实施路径规划，以匹配实际项目进展。

第四步

实施落地：项目管理与变革管理

要实现更好的用例实施效果，部分流程、系统、管控机制等运营优化举措应优先予以解决，这部分工作也需要进行项目管理；同时在实施过程中，将不可避免地涉及内部员工和外部合作伙伴间工作习惯和工作要求的调整。企业可协同智慧工厂内外部专家、信息技术及工厂运营部门等成员设立项目管理办公室，共同推动同一时期内多个用例的实施落地与变革管理。此外，集团型企业应关注落地阶段技术方案与集团公司信息化与数字化整体规划的匹配，以及横向工厂间的共性需求协同效应。

智慧工厂的成功实施，清晰的战略规划、全面的用例设计、合理的路径规划是必不可少的，前期适当的投入可以帮助企业更好的规划目标、识别需求、设计方案，从全局角度推动具体用例的逐步实施、以及对资源投入与阶段目标达成的管理，确保将战略贯彻到执行落地。

智慧工厂建设过程中的现实问题

诚然，当前国内诸多制造业企业面临着巨大的转型压力。一方面，劳动力成本迅速攀升、产能过剩、竞争激烈、客户个性化需求日益增长等因素，迫使制造企业从低成本竞争策略转向建立差异化竞争优势。具体在工厂层面，制造企业面临着招工难，以及缺乏专业技师的巨大压力，必须实现减员增效，因而迫切需要推进智慧工厂的建设。另一方面，物联网、协作机器人、增材制造、预测性维护、机器视觉等新兴技术迅速兴起，为制造企业推进智慧工厂建设提供了良好的技术支撑。再加上国家和地方政府的大力扶持，使各行业越来越多的大中型企业开启了智能工厂建设的征程。

现今，国内汽车、家电、轨道交通、食品饮料、制药、装备制造等行业的企业对于生产和装配线进行自动化、智能化改造，以及建立全新的智慧工厂的需求十分旺盛。以 MES 系统为例，该系统实现了全程订单执行管理，通过二维码或者 RFID 进行全程追溯，实现机物互联和人机互联技术与方案逐步成型，部分制造企业尝试对生产线进行 MES 部署及应用。

此外，国内制造业企业在推进智慧工厂建设的过程中，依然存在着诸多问题：

重视硬件投入，忽略软件系统应用：很多制造业企业仍大量投入资金进行生产线自动化设备改造，大量购入高端数控设备，但却没有配备相应的软件系统，致使生产线及设备应用不足。

底层数据接口问题：企业在购买设备时没有要求开放数据接口，部分设备还不能自动采集数据，没有实现车间联网。

企业运营方面还缺乏信息系统支撑：与生产管理息息相关的制造 BOM 数据、工时数据、质量标准等数据严重缺失，有些自动化设备制造商不开放数据接口，错把数据采集当成 MES 全部，造成生产排程、质量管控、物流过程效率低下，精准追溯更是无法实现。

设备基础资料维护不全，绩效不高：很多公司对设备管理仅仅停留在台账阶段，维护保养计划严重缺失，设备备件要么缺失要么大量堆积形成浪费，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。

存在大量信息化孤岛和自动化孤岛：诸如 ERP 系统、MES 系统、生产线数据采集系统等各自为政，互不相让，很多企业只好采用半手工、半自动化的方式管理数据，效率低下，准确性也难以保障；有些公司在管理上仍然采用手工计划与排程模式，生产效率并未因大量的设备改造而得到有效提升。

大功率无线数据传输与通讯有待加强：现今，在不少制造业企业中，大量的 RFID 与自动化数据采集系统通过有线传输，不仅现场改造麻烦，设备震动致使网络接口松动经常发生，大功率无线数据传输技术广泛应用非常有必要。

虽然，以上所述仅代表现今制造业企业存在的某一部分问题，但依然具有代表性。对于企业而言，在数字经济时代，单纯新建一家智慧工厂或许并不太难，真正的难点是得其要领，顺其道行。

结语

智慧工厂是当代工厂信息化建设的新阶段，是以数字化工厂为基础的，通过物联网技术以及设备监控技术来强化信息管理以及服务，能够帮助企业对产销流程更加明晰，提升生产过程当中的可控性，降低人工对生产线的影响，能够准确及时地掌控生产方面的关键数据，并且对生产计划进行合理编排。如果再配合智能系统等全新技术，便可以打造出非常高效并且节能的工厂。

就传统制造业企业而言，发展智慧工厂无疑是着眼于未来的远见之举，因此，在当前基础上，预判未来趋势、明确自身企业发展路径并做好准备工作的重要性不言而喻。

在此期待，更多的本土企业持续关注智慧工厂发展，并充分借助在不同行业的成功项目经验、成熟智慧工厂的实施方法论、以及与行业领先智能制造技术合作伙伴共同搭建的端到端解决方案态势，帮助自身达成产能与制造能力升级，持续强化自身企业的竞争力。

 · E 小萌 ·

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