近年来，智能制造热潮席捲全球各地。其中，智能工厂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。本文将分析全世界智能工厂建设的现状与问题，智能工厂的内涵，以及推进智能工厂建设的商机之道。

一、全球智能工厂建设的现状分析

近年来，全球各主要经济体都在大力推进制造业的復兴。在工业 4.0、工业网路、物联网、云端运算等热潮下，全球众多优秀制造企业，都开展了智能工厂建设实践。

例如，西门子安贝格电子工厂，实现了多品种工业电脑的混线生产。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，在工厂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;施耐德电机，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，实现大批量客制化。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，显着提高了单位生产面积的产量;全球重卡巨头 MAN 公司搭建了完备的厂内物流体系，利用 AGV 装载进行装配的组件和整车，便于灵活调整装配线，并建立了物料超市，取得明显成效。

当前，制造业面临着巨大的转型压力。一方面，劳动力成本迅速攀升、产能不足或过剩、竞争激烈、客户个性化需求日益成长等因素，迫使制造企业转向建立差异化竞争优势。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，迫切需要推进智能工厂建设。

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，为制造企业推进智能工厂建设，提供了良好的技术支撑，使各行业越来越多的大中型企业，开启了智能工厂的建设。

汽车、家电、轨道交通、食品饮料、制药、装备制造、家居等行业的企业，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。

例如佛山某滚筒洗衣机工厂，可以实现按订单配置、生产和装配，采用高柔性的自动无人生产线，广泛应用精密装配机器人，采用 MES系统全程订单执行管理系统，透过 RFID 进行全程追溯，实现了机机互联、机物互联和人机互联。

另一家装修企业，实现了从款式设计，到构造尺寸的全方位个性客制化，建立了高度智能化的生产加工控制系统，能够满足消费者个性化客制化所产生的特殊尺寸，与构造板材的切削加工需求。

还有一家加工企业全面采用他们的国产加工中心、数控系统和工业软件，实现了设备数据的自动采集和工厂内联网，建立了工厂的数位映射模型(Digital Twin)，建构了手机壳加工的智能工厂。这些厂商的升级转变，我们台湾的制造业必须正视，否则未来更难以与他们在国际市场竞争。

但是，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. 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「关灯工厂」，推进单工位的机器人改造，推行机器换人，上马只能加工或装配单一产品的刚性自动化生产线。只注重购买高端数控设备，但却没有配备相应的软件系统。

2. 尚未实现设备数据的自动采集和工厂内联网。企业在购买设备时，没有要求开放数据介面，大部分设备还不能自动采集数据，没有实现工厂内联网。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。

3. 工厂运营层还是黑箱。在工厂运营方面还缺乏资讯系统支撑，工厂内仍然是一个黑箱，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。

4. 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。

5. 依然存在大量资讯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、感测器、工业软件等领域的供应商，整合难度很大。很多企业不仅存在诸多资讯孤岛，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。

究其塬因，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泡汤。

智能工厂建设，涉及很多安控、物联网、云端运算边缘运算软硬体设备，以及相关机电、弱电、网通的系统规划与安装工程业者的投入。近几年许多大型 VAR 业者如精诚资讯、凌羣等业者，以及中小型做虚拟系统的业者，纷纷投入。因此，形成生态圈将是未来重要的营运模式。

不过一些产业的业者，仍然坚持走传统模式，口中喊着支持 MIT，但并没有真正进入垂直领域的生态圈，面对国内厂商不断的蜕变，这是目前存在的隐忧。

二、何谓智能工厂?

究竟何谓智能工厂?智能工厂具有以下六个显着特徵：

1. 设备互联。能够实现设备与设备互联(M2M)，透过与设备控制系统整合，以及外接感测器等方式，由 SCADA(数据采集与监控系统)即时采集设备的状态，生产完工的资讯、品质资讯，并透过应用 RFID、条码(一维和二维)等技术，实现生产过程的可追溯。

2. 广泛应用工业软件。广泛应用 MES(制造执行系统)、APS(先进生产排程)、能源管理、品质管理等工业软件，实现生产现场的可视化和透明化。在新建工厂时，可以透过数位化工厂实境模拟软件，进行设备和产线佈局、工厂物流、人机工程等实境模拟，确保工厂结构合理。

在推进数位化转型的过程中，必须确保工厂的数据安全，和设备和自动化系统安全。在透过专业检测设备检出次品时，不仅要能够自动与合格品分流，而且能够透过 SPC(统计过程控制)等软件，分析出现品质问题的塬因。

3. 充分结合精益生产理念。充分体现工业工程和精益生产的理念，能够实现按订单驱动，拉动式生产，尽量减少在制品库存，消除浪费。推进智能工厂建设，要充分结合企业产品和工艺特点。在研发阶段也需要大力推进标准化、模组化和系列化，奠定推进精益生产的基础。

4. 实现柔性自动化。结合企业的产品和生产特点，持续提升生产、检测和工厂物流的自动化程度。产品品种少、生产批量大的企业可以实现高度自动化，乃至建立关灯工厂;小批量、多品种的企业，则应当注重少人化、人机结合，不要盲目推进自动化，应当特别注重建立智能制造单元。工厂的自动化生产线和装配线应当适当考虑冗余，避免由于关键设备故障而停线;同时，应当充分考虑如何快速换模，能够适应多品种的混线生产。

物流自动化对于实现智能工厂非常重要，企业可以透过 AGV、行架式机械手、悬挂式输送链等物流设备，实现工序之间的物料传递，并配置物料超市，尽量将物料配送到线边。品质检测的自动化也非常重要，机器视觉在智能工厂的应用，将会越来越广泛。此外，还需要仔细考虑如何使用助力设备，减轻工人劳动强度。

5. 注重环境友好，实现绿色制造。能够及时采集设备和产线的能源消耗，实现能源高效利用。在危险和存在污染的环节，优先用机器人替代人工，能够实现废料的回收和再利用。

6. 可以实现即时洞察。从生产排产指令的下达，到完工资讯的回馈，实现完整的循环作业。透过建立生产指挥系统，即时洞察工厂的生产、品质、能耗和设备状态资讯，避免非计划性停机。透过建立工厂的 Digital Twin(数位映射)，方便地洞察生产现场的状态，辅助各级管理人员做出正确决策。

仅有自动化生产线和工业机器人的工厂，还不能称为智能工厂。智能工厂不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，而且，在产品检测、品质检验和分析、生产物流等环节，也应当与生产过程实现循环作业的整合。

一个工厂的多个生产线之间也要实现资讯共享、准时配送和协同作业。智能工厂的建设充分融合了资讯技术、先进制造技术、自动化技术、通信技术和人工智能技术。

每个企业在建设智能工厂时，都应该考虑如何能够有效融合，这五大领域的新兴技术，与企业的产品特点和制造工艺紧密结合，确定自身的智能工厂推进方案。

三、智能工厂的体系架构

着名业务流程管理专家 August-Wilhelm Scheer 教授，提出的智能工厂框架，强调了 MES 系统在智能工厂建设中的枢纽作用。

智能工厂可以分为基础设施层、智能装备层、智能产线层、智能生产线层和工厂管控层五个层级：

1、基础设施层

企业首先应当建立有线或者无线的工厂网路，实现生产指令的自动下达和设备与产线资讯的自动采集;形成整合化的生产线联网环境，解决不同通讯协议的设备之间，以及 PLC、CNC、机器人、仪表/感测器，和工控/IT 系统之间的联网问题;利用影像监控系统，对生产线的环境，人员行为进行监控、辨识与警报;此外，工厂应当在温度、湿度、洁净度的控制和工业安全(包括工业自动化系统的安全、生产环境的安全和人员安全)等方面达到智能化水准。

2、智能装备层

智能装备，是智能工厂运作的重要手段和工具。智能装备主要包含智能生产设备、智能检测设备和智能物流设备。制造装备在经歷了机械装备到数控装备后，目前正在逐步向智能装备发展。智能化的加工中心具有误差补偿、温度补偿等功能，能够实现边检测、边加工。

工业机器人透过整合视觉、力觉等感测器，能够准确辨识工件，自主进行装配，自动避让人，实现人机协作。金属增材制造设备可以直接制造零件，DMG MORI 已开发出能够实现，同时实现增材制造，和切削加工的混合制造加工中心。智能物流设备则包括自动化立体仓库、智能夹具、AGV、桁架式机械手、悬挂式输送链等。例如，Fanuc 工厂就应用了自动化立体仓库，作为智能加工单元之间的物料传递工具。

3、智能产线层

智能产线的特点是，在生产和装配的过程中，能够透过感测器、数控系统或 RFID 自动进行生产、品质、能耗、设备绩效(OEE)等数据采集，并透过电子看板，显示即时的生产状态;透过安全灯系统，实现工序之间的协作;生产线能够实现快速换模，实现柔性自动化;能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式;具有一定冗余，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其他设备生产;针对人工操作的工位，能够给予智能的提示。

4、智能生产线层

要实现对生产过程进行有效管控，需要在设备联网的基础上，利用制造执行系统(MES)、先进生产排产(APS)、劳动力管理等软件，进行高效的生产排产，和合理的人员排班，提高设备利用率(OEE)，实现生产过程的追溯，减少在制品库存，应用人机介面(HMI)，以及工业平板等行动终端，实现生产过程的无纸化。

另外，还可以利用 Digital Twin (数位映射)技术，将 MES 系统采集到的数据在虚拟的 3D 产线模型中，即时地展现出来，不仅提供生产线的 VR(虚拟现实)环境，而且还可以显示设备的实际状态，实现虚实融合。

生产线物流的智能化，对于实现智能工厂非常重要。企业需要充分利用智能物流装备，实现生产过程中所需物料的及时配送。企业可以用 DPS 系统( Digital Picking System )实现物料拣选的自动化。

5、工厂管控层

工厂管控层，主要是实现对生产过程的监控，透过生产指挥系统，即时洞察工厂的营运，实现多个生产线之间的协作和资源的调度。流程制造企业已广泛应用 DCS 或 PLC 控制系统，进行生产管控，近年来，离散制造企业也开始建立中央控制室，即时显示工厂的营运数据和图表，展示设备的运行状态，并可以透过图像辨识技术，对影像监控中发现的问题，进行自动警报。

四、智能工厂的成功之道

1、进行智能工厂整体规划

智能工厂五级金字塔工厂的建设，需要实现 IT 系统与自动化系统的资讯整合;处理来源多样的异构数据，包括设备、生产、物料、品质、能耗等海量数据;应当进行科学的厂房佈局规划，在满足生产工艺要求，优化业务流程的基础上，提升物流效率，提高工人工作的舒适程度。

智能工厂的推进需要企业的 IT 部门、自动化部门、精益推进部门，和业务部门的通力合作。制造企业应当做好智能工厂相关技术的教育训练，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能工厂建设的蓝图。

在规划时应注意行业差异性，因为不同行业的产品制造工艺差别很大，智能工厂建设的目标和重点也有显着差异。

2、建立明确的智能工厂标准

在智能工厂的建设中，企业往往会忽视管理与技术标准的建立，容易造成缺少数据标准，一物多码;作业标准执行不到位;缺失设备管理标准，不同的设备采用不同的通讯协议，造成设备整合难度大;管理流程复杂，职权利不匹配;质检标准执行不到位，导致批次品质问题多等问题。

因此，需要建立明确的智能工厂标准，例如，业务流程管理规范、设备点检维护标准和智能工厂评估标准等管理规范，智能装备标准、智能工厂系统集成标准、工业网路标准，以及主数据管理标准等技术标准。

3、重视智能加工单元建设

目前，智能加工单元在制造企业的应用还处于起步阶段，但必然是发展的方向。智能加工单元可以利用智能技术，将 CNC、工业机器人、加工中心，以及自动化程度较低的设备，整合起来，使其具有更高的柔性，提高生产效率。

4、强调人机协作而不是机器换人

智能工厂的终极目标，并不是要建设成无人工厂，而应追求在合理成本的前提下，满足市场个性化客制化的需求。因此，人机协作将成为智能工厂未来发展的主要趋势。人机协作的最大特点，是可以充分利用人的灵活性，完成复杂多变的工作任务，在关键岗位上，更需要人的判断能力和决策能力显得更为重要，而机器人则擅长重复劳动。

5、积极应用新兴技术

未来，AR(Augmented Reality，增强现实)技术将被大量应用到工厂的设备维护，和人员教育训练中。工人带上 AR 眼镜，就可以「看到」需要操作的工作位置。例如，需要拧紧螺栓的地方，当拧到位时，会有相应提示，从而提高作业人员的工作效率;维修人员可以透过即物扫码，使虚拟模型与实物模型重合叠加，同时在虚拟模型中显示出设备型号、工作参数等资讯，并根据 AR 中的提示进行维修操作;

AR 技术还可以帮助设备维修人员，将实物运行参数与数位模型进行对比，尽快定位问题，并给予可能的故障塬因分析。此外，数位工厂实境模拟技术，可以基于离散事件建模、3D 几何建模、可视化仿真与优化等技术，实现对工厂静态佈局、动态物流过程等综合实境模拟和分析，从而能够先建立数位化的生产系统，甚至全部工厂，依据既定工艺进行运行实境模拟。

五、总结

在智能制造的热潮下，企业不宜盲目跟风。建设智能工厂，应围绕企业的中长期发展策略，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。在推进规范化、标准化的基础上，从最紧迫需要解决的问题入手，务实推进智能工厂的建设。