一、智慧工廠與制造業數字化轉型概述

智慧工廠作為制造業數字化轉型的關鍵，正逐漸成為制造業發展的新方向。隨著科技的不斷進步，智慧工廠在制造業中的應用越來越廣泛。目前，我國智慧工廠行業規模呈現加速擴容態勢，2023 年已從 2015 年的 774.6 億元增長至 12536 億元。

智慧工廠利用物聯網、大數據、云計算、人工智能等先進技術，對工廠內的人、機、料、法、環等要素進行全面感知、分析、優化和協同。它不僅代表著制造業的未來發展方向，更是提高生產效率、降低成本、優化管理的重要手段。

對于制造業而言，智慧工廠具有重要意義。首先，它能夠提高生產效率。通過自動化和優化生產流程，減少人為錯誤和等待時間，例如在 TCL 華星蘇州基地，偌大的廠區只有 400 余工人三班輪換，借助自主研發的 MES 操作系統，一片玻璃從投料到出片的時間可縮減至 7 天。其次，降低成本。減少浪費，優化資源使用，降低能源消耗和維護成本。再者，提升產品質量。通過精確控制生產過程，提高產品的一致性和可靠性，如南南鋁加工通過 5G + 機器視覺 +AI 分析的解決方案，將鋁表面識別準確率從 71% 提升至 99.98%，最終鋁良品率從 59% 提升到 65%。此外，智慧工廠還能增強靈活性，快速適應市場變化和客戶需求，實現多品種、小批量生產；進行預測性維護，減少停機時間；提高安全性，降低工作場所的安全風險；促進創新，發現新的生產方法和產品改進機會；優化供應鏈管理，提高物料和庫存管理效率。

智慧工廠在制造業數字化轉型中發揮著至關重要的作用，是制造業實現可持續發展的關鍵。

二、智慧工廠的優勢

（一）設備互聯高效協同

智慧工廠通過無線射頻技術、條碼技術、數據采集與監控技術等多種技術實現設備互聯，讓不同設備之間不再是信息孤島。例如，在某汽車制造企業的智慧工廠中，這些技術的聯通使得生產線上的各個設備能夠實時交互信息，當一個設備出現問題時，其他設備可以迅速做出調整，極大地提高了生產效率。同時，設備互聯還降低了人工對生產線的影響，準確、及時地采集生產線上的諸多數據，為生產計劃的合理排班提供了有力支持。

（二）廣泛使用工業軟件

工廠仿真軟件在智慧工廠的建設中起著關鍵作用。通過軟件可以布局企業的生產線和工廠物流、人機工程等，確保企業的工廠結構合理化。比如，一家電子制造企業利用工廠仿真軟件，對新工廠的生產線進行了模擬布局，提前發現了潛在的物流瓶頸和人機交互問題，并進行了優化調整，從而避免了在實際建設和生產中可能出現的效率低下和安全隱患。

（三）融合精益生產理念

智慧工廠充分結合精益生產理念，能夠拉動企業生產。它充分結合企業產業和工藝特點，促進企業的規模化、智能化生產。例如，某家電企業的智慧工廠，通過對生產流程的精益化管理，實現了從原材料采購到產品出廠的全流程優化，不僅提高了生產效率，還降低了庫存成本，提升了企業的市場競爭力。

（四）實現柔性自動化

智慧工廠可以根據企業產品和生產的需求提升生產自動化程度。在某服裝制造企業的智慧工廠中，通過引入先進的自動化設備和智能控制系統，實現了小批量、多品種的個性化生產，減少了資源浪費。同時，自動化程度的提升也降低了勞動強度，提高了生產效率。

（五）注重綠色生產

智慧工廠注重綠色生產，能夠監測生產線能源消耗情況。在有危險和污染的環節，用機器代替人工，減少了環境污染，對環境友好。例如，某化工企業的智慧工廠，通過安裝智能能源監測系統，實時監測能源消耗，并對高能耗環節進行優化，降低了能源消耗。同時，在危險的化工生產環節，采用機器人代替人工操作，提高了生產安全性，減少了對環境的污染。

（六）實時洞察生產信息

智慧工廠能夠給企業反饋生產信息，幫助管理人員隨時調整生產決策，促進生產順利高效開展。在一家食品加工企業的智慧工廠中，通過物聯網技術實現了對生產過程的實時監控，管理人員可以通過手機或電腦隨時查看生產進度、設備運行狀態等信息，一旦發現問題，可以及時調整生產計劃，確保生產的順利進行。

（七）系統具有自主性能

智慧工廠系統具有自主性能，能夠收集并且理解外部和自身的信息，然后加以分析和判斷，從而對下一步行為進行規劃。例如，某智能工廠的生產管理系統，通過對歷史生產數據的分析，能夠預測未來的市場需求，并自動調整生產計劃和庫存管理策略，提高了企業的運營效率。

（八）人機和諧共存

操作人員和機器在智慧工廠中是相互協調的關系，兩者在不一樣的層級相互合作。在某汽車組裝工廠的智慧工廠中，協作機器人可以與操作人員共同完成復雜的組裝任務，操作人員負責一些精細的操作，而機器人則負責重復性高、勞動強度大的工作，提高了生產效率，同時也保證了產品質量。

（九）整體可視技術實施

智慧工廠通過對信號進行處理，預測、仿真等其他最新技術，能夠在真實環境當中展示實際生活里面的設計以及生產制造過程。例如，在某航空制造企業的智慧工廠中，通過虛擬現實和增強現實技術，工程師可以在真實環境中查看飛機零部件的設計和生產制造過程，提前發現潛在的問題，并進行優化調整，提高了生產效率和產品質量。

三、制造業數字化轉型方法

（一）數據建設成熟度評估

企業數據建設通常分為傳統、起步、加速、成熟、智慧五個階段。在傳統階段，企業信息碎片化，主要依賴人力和紙質表單進行信息收集管理，實行以人為中心的粗放型管理模式和以紙質表單為載體的運營機制。此階段企業通常利用 Excel 對數據進行簡單處理分析，整體數據利用率低。而在起步階段，企業通過部署信息系統，實現業務數字化，對業務流程進行線上標準化、體系化、規范化管理，數據文化萌芽，信息系統主導加快業務線上流轉。加速階段則注重數據價值化，通過靈活調用、整合、分析數據，實現數據與業務更緊密融合，以拓展、應用數據價值為導向持續完善信息系統部署，儲備雙重技能人才優化 IT 建設，打通部分核心業務系統實現部門級協同。成熟階段企業的數據建設與業務管理高度融合，能為企業提供精準決策支持。智慧階段雖實現的企業較少，但可朝著數據挖掘和人工智能、數字孿生、工業元宇宙、區塊鏈、超級自動化、VMI 管理策略等方向發展。評估企業數據建設情況可以從電腦桌面 Excel 和紙質文件數量以及是否有人拿著紙質文件找領導簽字等方面判斷企業是否處于傳統階段。

（二）不同階段轉型案例

1. 傳統階段→起步階段：上線倉庫管理系統，改變業務管理模式，如某汽配企業產品銷量快速增長，但公司業務系統為零部署。通過上線倉庫管理系統（WMS），實現貨品掃碼入庫、出庫管理，出入庫數據實時采集至系統中，公司產量翻番的同時，存貨下降了 50%。此外，該企業還通過 WMS 系統整合采購、配送、生產等流程管理，提升了整體生產效率和業務配合速度。
2. 起步階段→加速階段：某央企軍用飛機制造企業在數據建設過程中，先后部署了眾多核心信息系統，實現了多個業務環節的數字化覆蓋，但出現業務數據體量大但質量差和業務數據存在壁壘的情況。該企業與基石協作公司聯合，成立專項對關鍵核心業務應用和數據現狀進行調研，做出了涉及多個業務的數據分析運行平臺，搭建統一的數據倉庫，保證了數據的質量與安全。
3. 加速階段→成熟階段：汽車行業進入存量競爭時代，某頭部車企想要打造 “以終端用戶體驗為核心” 的數字化頂層設計，包括全生命周期管理和全場景生態服務。通過建立企業級數字中臺，打通業務間的數據壁壘，整合、拉通、治理企業內部數據和老舊數據以及用戶線上線下觸點數據，為集團用戶提供統一的數據存儲中心及數據服務，重塑商業模式。
4. 成熟階段→智慧階段：處于這一階段的企業較少，可考慮數據挖掘和人工智能、數字孿生、工業元宇宙、區塊鏈、超級自動化、VMI 管理策略等行動方向。例如利用數據挖掘和人工智能技術可以對企業生產過程中的大量數據進行深度分析，發現潛在的生產優化點和市場趨勢，為企業決策提供更精準的支持；數字孿生技術可以在虛擬環境中模擬真實的生產過程，提前發現問題并進行優化，降低實際生產中的風險和成本。

（三）突破產業升級技術之困

1. 打破信息孤島連接各方：制造業數字化轉型面臨產業鏈長、企業量大、技術復雜等挑戰。大型企業對于數字化轉型普遍意愿強烈，積極打造平臺連接上下游企業，形成綜合客戶和供應商信息的樞紐。例如一家汽車零部件廠生產線 90% 互聯，平均每 8 秒生產一只馬達；一家變速器企業打造工業互聯網平臺后，技術圖紙可直接傳到供應商的生產線，帶動 140 多家供應商數字化；一家工程裝備企業根據客戶電子訂單靈活決定生產，交付周期縮短 50%，產品庫存降低 70%。而中小企業則被數字化技術門檻較高、成本較高等困擾，艱難探索。工信部賽迪研究院對約 300 家中小企業數字化轉型的調研顯示，超過半數的企業認為存在轉型自身能力不足的問題，且轉型成本高企，抑制企業轉型需求。中小企業多分布在傳統產業和價值鏈中低端，數字化基礎薄弱。從中央到地方，各級政府正在多措并舉推動制造業轉型升級，推動企業 “上云上平臺”，幫助中小企業走上智能化的 “高速公路”。
2. 重構制造模式和生態：以數據驅動構建嶄新制造模式和生態。例如酷特智能針對服裝行業高庫存痛點，創建數據大腦，研發版型、工藝等數據庫，工廠每一步指令都由數據驅動完成，并提出從客戶到制造的大規模個性化定制模式，改變傳統以產定銷的工業批量生產模式，實現從 “供需” 到 “需供” 的轉變。酷特智能可在 7 秒內完成對人體 19 個部位的數據自動采集，依托已形成的百萬萬億量級數據，快速調出與客戶身材相匹配的西裝版型，設計成本降低 90% 多。與轉型前的傳統產線相比，目前的 “全模塊數字化治理體系” 幫助公司減少 80% 的生產管理崗位，企業效率直接提升 20%。該數字體系已在服裝鞋帽、機械、電子等 50 多個行業 150 多家企業應用。數據成為新的生產要素和發展引擎，可以推動資源優化配置，重構制造模式和生態，提升制造業的質量和效率。日益出現的產業互聯網平臺，就是動態采集匯聚產業鏈上下游各類數據，以數據驅動設計、采購、倉儲、生產、銷售、風控等多業務場景的產品服務創新，通過數據流帶動商品流、訂單流、發票流、資金流、物流等多流合一，提升全產業鏈效率。在萬物智聯、平臺經濟、生態重構的大趨勢下，中小企業的數字化轉型不僅是技術改進，更重要的是在數字生態中尋找生存發展空間。

四、智慧工廠數字化轉型案例

（一）中國電信助力烽火通信 5G 智慧工廠

位于光谷創業街的烽火通信智慧工廠，寬敞明亮，作業機器人高效運行，AGV 小車精準配送物料，5G + 機器視覺質檢提高檢查效率。中國電信為烽火通信提供全套 5G + 工業互聯網標桿解決方案，包括基于 5G 的數據采集和視頻監控、機器視覺、5G+MEC、數字孿生、滑軌機器人等多個智能化技術支撐和應用場景。通過這一系列舉措，烽火通信的生產效率提高了 30%，交付周期縮短了 20%。未來，中國電信還將對工廠的核心要素進行識別，連接到工業互聯網，實現更高效的生產。

（二）聯泰科技 3D 打印智慧工廠

松江企業上海聯泰科技股份有限公司智能排產與遠程自動化生產系統 ——Unionfab “優設備” 入編《上海生產性服務業中小企業 —— 專精特新數字化轉型場景應用經典案例》。依托 CAE、智能硬件、物聯網、云計算等技術，Unionfab “優設備” 提供包括數據預處理、云端 3D 打印、智能排產、設備監控管理、生產數據分析、跟單管理等完整的 3D 打印系統解決方案。作為中國 3D 打印領域的開拓者與引航者，聯泰科技一直致力于推動 3D 打印行業技術發展，為我國在 3D 打印領域實現從 “跟跑者” 到 “領跑者” 的轉變貢獻力量。

（三）江西蔚來照明有限公司 “5G + 智慧工廠”

江西蔚來照明有限公司 “5G + 智慧工廠” 項目主要內容包括實現 5G + 數據采集、建設 MES 系統、運用 MES 技術方案、實施 5G + 云化 AGV 等。通過這些措施，公司實現了生產過程的高度自動化管理和管控，提升了訂單管控效率，縮短了交貨周期。項目實施后，公司縮短研發周期 45%，提升資金周轉率 50%，降低制造成本 17%，提升了產品的市場競爭力。同時，該項目對于同行業企業具有很好的示范引領和復制推廣作用。

五、智慧工廠對制造業的影響

（一）成為發展剛需

明新旭騰一直注重數字化建設工作，已通過兩化融合認證和省級數字化工廠。從發展趨勢來看，智慧工廠已成為制造業的發展剛需，既有利于企業經營發展，也符合國家政策要求。目前，明新旭騰正和西門子合作進行迭代升級，實現從 “制造” 到 “智造”，建設可持續發展的行業數字化工廠。

雙方在去年 11 月完成了戰略合作框架的簽署，2023 年將是明新旭騰和西門子合作共贏的重要里程碑。雙方將開展梅諾卡二期、真皮工廠等集團新建項目的整體規劃和落地，共同就數字化智能工廠、工業物聯網應用、企業數字化管理模式及雙碳經濟等領域開展緊密合作，共同打造中國汽車內飾新材料工業 4.0 樣板數字化工廠。

（二）助力數字化轉型

廣西南南鋁加工有限公司在華為的支持下，成功實施了 5G 智慧工廠項目。通過 5G、AI、云計算等新興技術的應用，大幅提高了整體生產過程的產品良品率及生產安全和效率，提升了企業競爭力。

在工信部主辦的第三屆 “綻放杯” 5G 應用征集大賽上，“南南鋁加工 5G 智慧工廠” 項目榮獲一等獎，被認為是制造行業數字化轉型升級的標桿案例，具有良好的示范作用和推廣價值。

該項目針對客戶的不同應用場景，分別設計了相應的解決方案。在質檢方面，采用 5G + 機器視覺 + AI 分析的解決方案，將鋁表面識別準確率從 71% 提升至 99.98%，最終鋁良品率從 59% 提升到 65%；在資產管理方面，采用 5G+RFID+AI 智能溯源，實現鋁材料的可溯源、可視化，得到了重要客戶寶馬汽車的認可；在安全管理方面，加強對高溫鋁和常溫鋁的區分以及危險區域監控、違規操作和疲勞作業識別等監管。

六、制造業數字化轉型的未來展望

（一）多主體聯動合作

制造業數字化轉型并非一蹴而就，需要政府、企業和社會多主體聯動合作。政府應強化政策支持和資金保障，制定統一的數據標準和接口規范，加強標準引領和質量支撐，提升數據安全監管能力。設立專項資金用于支持制造業企業引進和研發數字化技術，以及數字化基礎設施的建設。加快 5G、工業互聯網、大數據中心等新型基礎設施建設，為制造業數字化轉型提供基礎支撐。

企業應加大對制造業核心技術研發的投入，增強不同制造業企業之間基于數據要素和數字技術的合作、協同與共享，建立數字化轉型資源共享平臺。同時，以個性化定制、服務型制造等方式滿足消費者多樣化需求，提高企業的響應速度和創新能力、品牌影響力、市場競爭力。

社會團體應加強市場宣傳和推廣，提升消費者對數字化轉型的認知和接受度。同時，在轉型過程中，企業也應加強數據保護措施，確保消費者數據的安全性和隱私性。

（二）強化政策支持

政府應更加精準地對接企業需求，提供更多財政補貼和稅收優惠，減輕企業在數字化轉型中的財務壓力。“一鏈一策” 開展制造業重點產業鏈數字化協同改造，推廣細分行業典型場景和解決方案，推動產業鏈上下游企業之間的協同創新和數字化轉型。

支持社會資本平等參與數字基礎設施的建設和運營，形成政府牽引、企業主導、社會參與的多元化投資格局。加快制定統一的數據標準和接口規范，加強標準引領和質量支撐，提升數據安全監管能力，確保工業數據的標準化與安全性，促進不同系統之間的數據互通和共享。

（三）依靠創新驅動

企業應加大對制造業核心技術研發的投入，特別是在核心基礎零部件、先進基礎工藝、關鍵基礎材料和產業技術基礎等領域，補上工業軟件、工業傳感器、操作系統等關鍵領域存在的短板。

在重點行業、領域和地區建設一批數字化應用示范工程，啟動高標準數字園區建設，暢通園區內數據鏈、創新鏈、產業鏈、供應鏈，探索園區數字化整體提升路徑。

鼓勵和引導高校、科研機構與制造業企業開展多方位的數字化轉型合作，暢通科技成果轉移轉化渠道，加快推進產學研用深度融合，引領制造業數字化、智能化、綠色化轉型。

（四）加強市場推廣

政府、企業和社會團體應加強市場宣傳和推廣，提升消費者對數字化轉型的認知和接受度。部分消費者對制造業數字化轉型帶來的新產品、新服務認知不足，接受度有待提高。通過多種渠道向消費者展示數字化轉型的優勢和成果，讓消費者更好地了解數字化產品和服務。

同時，企業要以個性化定制、服務型制造等方式滿足消費者多樣化需求，更快適應市場變化，提高企業的響應速度和創新能力、品牌影響力、市場競爭力。在轉型過程中，企業應加強數據保護措施，確保消費者數據的安全性和隱私性。

制造業數字化轉型是未來發展的必然趨勢，需要多主體聯動合作，強化政策支持、依靠創新驅動、加強市場推廣，以智慧工廠引領制造業走向智能化、綠色化和高效化的未來。