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近期的第13屆亞洲金融論壇中，相關人士驚人爆出，“數字化的轉型中，84%的努力時失敗的”。雖然這句話指的是經濟數字化的轉型，但是數字化工廠也在這84%其中。
制造業中經常提到的數字化工廠，是實現智能制造的一部分。實現工廠的數字化，是許多商家憧憬，也是眾多工控廠商要布局的市場。何為數字化工廠，數字化工廠應該是怎么樣的？ ![]()
數字化工廠的優勢
據羿戓資源所了解，所謂數字化工廠，就是較于傳統工廠的轉型升級。在數字化工廠中，多會利用物聯網技術，實現設備、人、系統之間的互連，消除“信息孤島”的存在。傳統工廠有個弊端，就是人工成本高，并且效率不佳。并且，工廠的設備發生“意外”是普遍存在的，避免工廠設備的隱患，減少設備故障的損失，就是數字化索要實現的功能。
舉個例子，數字化工廠就是所有的生產設備被監控起來，實時收集和分析數據，對工廠設備可能出現的故障，提前預警并找出最佳的解決方案。讓工廠每臺設備保持最佳的狀態運行的同事，減少人工成本的投入和生產出最佳的產品。
國內工廠數字化轉型問題
專業人士指出，數字化轉型84%的努力失敗了，因為多數企業認為數字轉型，僅僅只是一個技術的問題，因此對于硬件、軟件進行大規模投入，但沒有對員工的“數字化培養”進行投資。
關于中國的數字化工廠，其發展還在起步期，難免會走許多彎路。有報道指出，國內工廠數字化轉型，面臨著三個方面的挑戰。第一，未吃透數字化概念，缺乏整體性的規劃；第二，效益的狹義誤區無法走出，第三，缺乏有技能的人才，導致企業數字化“名存實亡”。
數字化工廠的實現，需要多部門的協調。頂層決策者戰略性非常重要，要能夠指導整個制造業數字化戰略。為此，國家在2019年出臺工業互聯網頂層設計方案，推動數十萬企業的數字化轉型。
如何打造數字化工廠
最早提出數字化工廠的不是中國，我們先來看看德國的“工業4.0”概念，德國以“智能制造”為發展目標建設數字化工廠，通過信息技術、技術咨詢、廣泛互聯、信息交互一系列手段。讓工廠的生產更加靈活性，能夠滿足消費者的差異化和定制化需求。
也就是說，未來的數字化工廠是基于重新設計的生產流程、供應鏈管理流程、產品再設計，以及數據收集分析和決策系統。所以，打造數字化工廠：首先，需要具備功能和應用場景的豐富化；其次，滿足信息采集的需求；再次，實現標準化生產的同事，保留一定的柔性生產；最后，自動化設備簡單實用，容易普及并且維修養護費用低廉。
我們經常講，數據的收集和數據的應用是兩回事。在工廠數據收集方面，我們在PLC做一些部署，將生產數據收集然后送上云端，是很容易實現的。但是這個過程中，垃圾數據也不在少數。工廠如何辨別數據的價值，以及應用數據，是數字化轉型的關鍵之一。
當工廠獲取內部數據，解決生產問題后。工廠與外部的數據，即消費數據的互聯，是打造數字化工廠的另一部分。為此，就需要一個安全可靠的平臺，實現數據的分享，最終做到滿足于消費者個性化、定制化生產，也就是現在常提的智能制造。
國內外的案例
西門子作為世界的工控豪門，在2019年提出利用人工智能、大數據、與計算跟傳統數字化能力結合，打造智慧行工廠。西門子把產品周期分為產品設計、生產規劃、生產工程、生產制造、運營服務5個階段，也把設備制造分為5個階段，在這個基礎上完成數字化系統。數字化系統在每個階段，都與物理系統對接，稱之為“數字化雙胞胎”。第一個階段，構建一個產品的數字化雙胞胎，即數字化設計、仿真和驗證；第二階段構建生產數字化雙胞胎，以規劃生產；第三階段是執行階段，構建性能數字化雙胞胎。
博世蘇州汽車電子工廠開展的工業4.0應用覆蓋了多個方面，在物料管理、生產訂單安排、設備維護保養以及人員效率提升等方面體現效益。在生產區域，所有工位、原料均處于有序管理狀態。根據生產訂單，實現設備自動叫料、機器人準確定位和自動派料。依托大數據收集和分析完成預知維護。共享的知識庫、可視化通信系統為即時維護提供有力保障。在多種終端實現定制化報告，針對不同場景為員工提供最及時可靠的關鍵數據。
宜科公司能針對不同行業、不同企業的實際需求，提供包括宜科云、制造執行系統（MES）、ANDON、SCADA等在內的信息化系統及解決方案。基于宜科公司生產的主流工業硬件以及標準協議，通過工業互聯網進行大數據分析，從而實現對人員、設備、物料、生產工藝以及整個生產過程的管理與監控。此外，依靠ElcoPad移動智能終端與工業APP，客戶能夠對生產進行遠程監控和管理，并依據數據分析報表做出相應的決策。
后記：
如上講到數字化工廠的優勢，國內工廠數字化的問題，以及國內外的案例，也看到了工控企業在技術上的探索和進步。不過打造數字化，人才問題至關重要。工廠是否做好數字化轉型的準備，以及工人能否適應數字化的變革，是工廠數字化轉型成功與否的關鍵
調查報告指出，到了2022年，可能會有500萬的工作崗位，被自動化和機器代替。那么，工廠的數字化轉型將不斷的加快。避免數字化轉型出現的彎路，將失敗的84%降低，一方面是數字化平臺型企業技術的推進；另一方面是制造商家對員工培訓，在數字化轉型的框架下，做好技能、思維意識等方面的培訓，使之滿足數字化工廠需求。
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