解读｜工厂数字化与智能化的四个阶段：随着物联网、大数据和移动应用等新一轮信息技术的发展，全球化工业革命开始提上日程，工业转型开始进入实质阶段。在中国，智能制造、中国制造2025等战略的相继出台，表明国家开始积极行动起来，把握新一轮工发展机遇实现工业化转型。智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式，已经引发行业的广泛关注。到底什么是智能工厂？如何分析当前企业数字化和智能化处于何种程度？这都是企业比较关心的话题。
一、区别几个概念
当前，数字化工厂、智能工厂以及智能制造等概念早已为业界所熟知。但不可忽视的是，往往很多企业在提及这些概念时，容易将这些概念混为一谈，数字化工厂、智能工厂以及智能制造之间到底是否可以互相替换，这些概念之间是否存在区别？我们先就此问题进行分析和探讨。
1、数字化工厂
数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生成组织方式，是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。其本质是信息的集成。
2、智能工厂
数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生成组织方式，是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。其本质是信息的集成。
3、智能制造
智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，部分取代专家脑力劳动。智能制造系统不只是人工智能，在突出人核心地位的同时，使智能机器和人能真正地结合在一起，其本质是人机一体化。
国内很多企业都在炒作智能制造，但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段，少数企业也只是实现了信息集成，也就是可以达到数字化工厂的水平；极少数企业，能够实现人机的有效交互，也就是达到智能工厂的水平。
二、工厂数字化与智能化的四个阶段
近几年，伴随着信息技术向工业渗透，工业大数据、工业物联网、数字化工厂、工业互联网平台等一批新的智能制造方案开始成为热门词汇。不过我国制造业门类齐全，各行各业都有，而且数字化和智能化程度各不相同，不同企业适合不同的方案。为方便对制造企业的数字化和智能化进行分析，可以将企业数字化和智能化划分成四大阶段进行讨论。
（一）自动化产线与生产装备
不论是离散制造企业，还是流程加工企业，使用自动化装备进行生产，也就是实现工厂的装备自动化，都是智能制造的基本方式。自动化行业发展了很多年，很多行业都有专门的自动化解决方案商，近两年机器人也被越来越多的企业所采用。使用自动化装备实现机器换人，直观地提升生产效率，只要投资回收期在可接受范围内，是企业最了解，也意愿最强的升级改造方案。
（二）设备联网与数据采集
智能化生产以信息化为基础，而将工厂里各式设备接入网络，采集设备的数据，则是信息化的基础。针对不同工业设备，数据采集有不同的方式：
有数据接口的设备，如机器人，机床，PLC控制器，智能化仪器仪表等，将设备数据传输到网关。
没有现成数据的设备，通过安装传感器或进行智能化改造，增加通讯能力，基于有线或无线方式，将数据传输到网关。
数据传输到网关后，网关基于边缘计算进行数据就地分析和存储，或将数据、分析结果汇总，通过有线或无线的方式，传输到公有或私有云服务器进行显示和后续分析。
设备的联网接入需要达成三个层次：互联(硬件接口的连接)、互通(软件层面的数据格式与规范)、语义互操作(语义的定义与规范)，其中前两个层次相对简单，第三个层次由于标准不统一，实现起来较难，不过也有OPC UA等协议正逐步成为推荐的规范标准。
（三）数据打通与直接应用
1.新型MES/ERP软件
除了设备处采集的数据，工厂生产管理软件中，也存在很多数据。过去这些数据以离散的数据孤岛存在，彼此信息隔离，各级管理数据不能很好的综合分析。如今一些企业开始通过新型管理软件，对工厂的数据进行整合打通，并在此基础上提供更高效的信息传递、生产管理和协同。新形态管理软件名称以MES/ERP等呈现，但功能基本是实现过去MES、ERP、CRM甚至OA等功能的综合集成。很多企业提供给工厂的通常不只是一套软件，而是整套工厂改造的解决方案。
2.远程运维系统
基于设备联网，一些企业为自家产品或装备制造企业提供装备远程运维解决方案。通过在装备中加装物联网设备，使装备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务。基于IoT可以远程监控的指标如：设备分布，状态，用户活跃度监测；行业、地区、企业用量统计分析；远程异常报警，故障分析，授权开关机设备监测等。
在设备联网的基础上，还可以开展诸如设备租赁、设备保险、精准供应链等创新业务。
3.AR辅助作业
AR眼镜可以在不影响工人双手操作的情况下进行信息显示，在工人进行生产操作、操作培训、设备巡检、设备维修等场景时，AR眼镜额外提供设备的图纸、运行数据、结构原理、操作步骤等信息引导或辅助操作人员执行操作。还可以基于AR眼镜，将现场图像传给远程专家，方便远程专家实时指导。
（四）数据智能分析与应用
1.工业大数据
大数据技术兴起后，诞生了一批以工业大数据应用为核心应用方向的企业，开展在工业的各个领域的应用，主要应用方向有：预防性维修、智能生产优化、智慧供应链、智能营销等，其中侧重生产环节的主要是预防性维修和生产环节优化。
预防性维修主要面向设备的运用环节，基于AI进行灰度建模，提前对故障进行预测，减少设备停机，提高设备利用率，避免停机损失，将设备维修从事后维修转向预防性维修。生产过程优化是在制造过程数字化监控的基础上，用大数据、人工智能算法建立模型，研究不同参数变化对设备状态与整体生产过程的影响，并根据实时数据与现场工况动态调优，提供智能设备故障预警、工艺参数最优推荐、降低能耗、提升良品率等一项或多项功能。
2.数字化双胞胎
在工厂全面数字化的基础上，产品研发类企业通过数字化双胞胎，从而实现更高阶段智能化迈进。数字化双胞胎以数字化方式为真实产品、设备、工厂等物理对象创建虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为特征，创建对应的仿真数字化模型，完整真实在数字世界中再现整个企业，使企业在实际投入生产之前即能在虚拟环境中优化、仿真和测试，在生产过程中也可同步优化整个企业流程。数字化双胞胎具体包括“产品数字化双胞胎”、“生产工艺流程数字化双胞胎”和“设备数字化双胞胎”三个领域。
以上四个阶段并不是严格按顺序进行的，各阶段不是孤立的，边界比较模糊，很多具体应用方案可能跨越其中多个阶段。工厂的改造也不一定都是从自动化装备开始 。多数情况下客户工厂需要的方案跨越了数字化改造的多个阶段，但不同供应商的业务侧重点和覆盖范围各不相同，不少供应商或工厂实施的是跨越多阶段的方案，但自身技术和能力会侧重其中某个阶段的工作。也有一些企业声称提供智能工厂整体解决方案。
在单个工厂数字化的基础上，工厂还可以通过C2M模式与消费者建立连接，通过工业互联网平台，与整个行业和产业上下游建立起连接。
素材来源：亿欧网、e-works及网络
