时间：2023-06-21 08:45:48
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇工厂数字化规划，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
【关键词】数字化工厂工艺规划仿真优化
中图分类号：S220文献标识码： A
1引言
围绕激烈的市场竞争，制造企业已经意识到他们正面临着巨大的时间、成本、质量、产品差异化等压力。如何快速适应市场的变化，实现从“以产定销”到“按订单生产”模式转变？数字化工厂提供了较为理想的解决方案。
2 数字化工厂概述
数字化工厂是BIM(建筑信息模型)技术、现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，同时具有其鲜明的特征。
2.1数字化工厂
2.1.1数字化工厂的概念
数字化工厂是以产品全生命周期的相关数据为基础，根据虚拟制造原理，在虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、优化和重组的新的生产组织方式。它是在设计建造阶段，建立全面、详实的信息，包括材料、工艺、设备运行管理等全生命周期的信息档案数据库，利用BIM(建筑信息模型)技术指导建筑物、构筑物及设备的科学使用和维护，为信息化、标准化管理提供数据基础平台，加上CAD、EEP、MEP等应用管理系统，实现工厂控制系统内部数字化信息的有效传递，既链接了生产过程的各个环节，又与企业经营管理相互联系，进而把整个企业数字化的资金信息、物流信息、生产装置状态信息、生产效率信息、生产能力信息、市场信息、采购信息以及企业所必须的控制目标都实时、准确、全面、系统地提供给决策者和管理者，帮助企业决策者和管理者提高决策的实时性和准确性以及管理者的效率，从而实现管理和控制数字化、一体化的目标。
2.1.2数字化工厂的优势
数字化工厂利用其工厂布局、工艺规划和仿真优化等功能手段，改变了传统工业生产的理念，给现代化工业带来了新的技术革命，其优势作用较为明显。
预规划和灵活性生产：利用数字化工厂技术，整个企业在设计之初就可以对工厂布局、产品生产水平与能力等进行预规划，帮助企业进行评估与检验。同时，数字化工厂技术的应用使得工厂设计不再是各部门单一地流水作业，各部门成为一个紧密联系的有机整体，有助于工厂建设过程中的灵活协调与并行处理。此外，在工厂生产过程中能够最大程度地关联产业链上的各节点，增强生产、物流、管理过程中的灵活性和自动化水平。
缩短产品上市时间、提高产品竞争力：数字化工厂能够根据市场需求的变化，快速、方便地对新产品进行虚拟化仿真设计，加快了新产品设计成形的进度。同时，通过对新产品的生产工艺、生产过程进行模拟仿真与优化，保证了新产品生产过程的顺利性与产品质量的可靠性，加快了产品的上市时间，在企业间的竞争中占得先机。
节约资源、降低成本、提高资金效益：通过数字化工厂技术方便地进行产品的虚拟设计与验证，最大程度地降低了物理原型的生产与更改，从而有效地减少资源浪费、降低产品开发成本。同时，充分利用现有的数据资料（客户需求、生产原料、设备状况等）进行生产仿真与预测，对生产过程进行预先判断与决策，从而提高生产收益与资金使用效益。
提升产品质量水平：利用数字化工厂技术，能够对产品设计、产品原料、生产过程等进行严格把关与统筹安排，降低设计与生产制造之间的不确定性，从而提高产品数据的统一性，方便地进行质量规划，提升质量水平。
2.2数字化工厂的差异性
“数字化工厂”贯穿整个工艺设计、规划、验证、直至车间生产工艺整个制造过程，在实施过程需要注意系统集成方面的问题，“数字化工厂”不是一个独立的系统，规划时，需要与设计部门的CAD/PDM系统进行数据交换，并对设计产品进行可制造性验证（工艺评审），同时，所有规划还需要考虑工厂资源情况。所以，“数字化工厂”与设计系统CAD/PDM和企业资源管理系统ERP的集成是必须的。同时，“数字化工厂”还有必要把企业已有的规划“知识”（如工时卡、焊接规范等）集成起来，整个集成的底部是PLM构架。
同时，类似于PDM系统和ERP系统，每个企业都有自己的流程和规范，考虑到很多人都在一个环境中协同工作（工艺工程师、设计工程师、零件和工具制造者、外包商、供应商以及生产工程师等），随时会创建大量的数据，所以，“数字化工厂”规划系统也存在客户化定制的要求，如操作界面、流程规范、输出等，主要是便于使用和存取等。
3 数字化工厂的实现与应用
数字化工厂以突出的功能优点，在工业生产，尤其是制造业生产中具有广泛的应用，但其实现过程也涉及多种关键技术。
3.1数字化工厂的关键技术
数字化工厂涉及的关键技术主要有：数字化建模技术、虚拟现实技术、优化仿真技术、应用生产技术。
数字化建模技术：数字化工厂是建立在数字化模型基础上的虚拟仿真系统，输入数字化工厂的各种制造资源、工艺数据、CAD数据等要求建立离散化数学模型，才能在数字化工厂软件系统内进行各种数字仿真与分析。数字化模型的准确性关系到对实际系统真实反映的精度，对于后续的产品设计、工艺设计以及生产过程的模拟仿真具有较大的影响。因此，数字化建模技术作为数字化工厂的技术基础，其作用十分关键
虚拟现实技术：虚拟现实技术能够提供一种具有沉浸性、交互性和构想性的多维信息空间，方便实现人机交互，使用户能身临其境地感受开发的产品，具有很好地直观性，在数字化工厂中具有广泛的应用前景。虚拟技术的实现水平，很大程度上影响着数字化工厂系统的可操作性，同时也影响着用户对产品设计以及生产过程判断的正确性。
优化仿真技术：优化仿真技术是数字化工厂的价值所在，根据建立的数字化模型与仿真系统给出的仿真结果及其各种预测数据，分析虚拟生产过程中的可能存在的各种问题和潜在的优化方案等，进而优化生产过程、提高生产的可靠性与产品质量，最终提高企业的效益。由此可见，优化仿真技术水平对于能否最大限度地发挥企业效益、提升企业竞争力具有十分重要的作用，其优化技术的自动化、智能化水平尤为关键。
应用生产技术：数字化工厂通过建模仿真提供一整套较为完善的产品设计、工艺开发与生产流程，但是作为生产自动化的需要，数字化工厂系统要求能够提供各种可以直接应用于实际生产的设备控制程序以及各种是生产需要的工序、报表文件等。各种友好、优良的应用接口，能够加快数字化设计向实际生产应用的转化进程。
3.2常见数字化工厂软件
由于数字化工厂技术在工业生产过程中的优越性，各知名企业竞相开发各种数字化工厂软件，其中较为常见、应用最为广泛的数字化工厂软件主要有eM-Power和Demia等。
eM-Power是由美国的Tecnomatix技术公司开发的数字化工厂软件，它在工业生产中应用十分广泛。该软件架构是建立在Oracle数据库之上的三层结构，它为企业用户提供零件制造解决方案、装配规划、工厂及生产线设计和优化、产品质量和人员绩效等主要功能。这些主要的功能模块建立在统一的数据库eM_Server中，实现整个生产制造过程的信息共享。2007年以来，西门子公司在收购了UGS（UGS于2004年收购了Tecnomatix）的基础上，推出了功能更为强大的Teamcenter 8和Tecnomatix 9，提供工厂设计及优化、制造工艺管理、装配规划与验证、开发、仿真和调试自动的制造过程和质量管理等功能，在各大企业具有广泛应用。
Delmia是由法国的Dassault公司开发的数字化工厂解决方案，该解决方案是构建在Dassault公司的PLM结构的顶层，由其专用数据库（PPR-Hub）统一管理。Delmia的体系结构主要包括：面向制造过程设计的（DPE）、面向物流过程分析的（QUEST）、面向装配过程分析的（DPM）、面向人机分析的（Human）、面向虚拟现实仿真的（Envision）、面向机器人仿真的（Robotics）、面向虚拟数控加工方针的（VNC）、面向系统数据集成的（PPR Navigato）等。它主要由面向数字化工艺规划模块、数字化仿真平台工具集以及车间现场制造执行系统的集成模块等组成。
3.3数字化工厂的应用
数字化工厂是信息化技术发展过程中出现的一种新的企业组织形式，是促进企业现代化发展的新兴技术，目前主要应用在汽车制造、航空航天等大型制造企业。
3.3.1数字化工厂技术在汽车行业的应用。
目前，数字化工厂技术在国内外汽车制造业中得到了广泛应用。在国外，如通用汽车公司使用Tecnmatix eMPower的解决方案，大大缩短了通用公司从新产品设计、制造到投放市场的时间，同时提升了其产品质量。奥迪公司使用eM-Plant进行物流规划仿真，如A3 Sportback项目。通过物流规划仿真不仅使得整个生产物流供应链之间建立起了紧密有序的联系，同时也方便对物流方案进行先期评估和可行性分析。在国内，如一汽大众在车身主拼线工艺设计中采用数字化工厂技术，改善了车身焊接工艺，提高车身焊接质量。上海大众在发动机设计和产品总装领域采用数字化工厂技术，大幅提升了公司的制造技术和产品质量。目前，华晨金杯公司引进西门子的Tecnomatix软件，对产品的总装工艺进行数字化改造。
3.3.2数字化工厂技术在飞机制造业的应用。
在飞机制造业，数字化工厂技术的先进性也得到了充分体现。如美国的洛克希德马丁公司在F35研制过程中，采用数字化工厂技术缩短了2/3的研制周期，降低了50%的研制成本，开创了航空数字化制造的先河。有如波音787飞机在研制过程中采用基于Delmia的数字化工厂技术，实现其产品的虚拟样机。空客A380飞机采用虚拟装配方案，实现整机的三维虚拟装配仿真和验证。不仅国外飞机制造企业在其产品的研制、生产过程中使用数字化工厂技术，国内的飞机制造企业也是如此。如上海飞机制造厂利用数字化工厂技术在三维环境中进行人工装配操作的数字化模拟，提高了人工操作的标准化。而西安航空动力控制公司则采用Tecnomatix的数字化工厂软件对其异型件生产线进行仿真和优化，进行技术改造探索。
3.3.3数字化工厂在铸造行业的探索
共享铸钢团《数字化工厂示范工程》拟运用先进制造理念（如虚拟制造、智能制造、绿色制造、柔性制造等）和先进铸造技术、方法，结合共享集团在铸造行业内领先的制造、技术和管理经验，全面融合先进信息化技术，建设数字化模样生产线、数字化柔性造型生产线、智能化熔炼控制系统、智能体联合控制的铸件精整线、数字化在线检测等综合集成的数字化铸造工厂，在“多品种、小批量、快捷”铸造生产方面达到同行业领先水平，建成一座在铸造行业领先的“数字化、柔性化、绿色、高效”铸造工厂，集成并创造数字化铸造新模式。
4结束语
随着计算机技术、网络技术的飞速发展，数字化工厂技术不断与现代企业相结合，已成为提升企业竞争力的新动力。在当前企业发展的新形势下，数字化工厂技术出现了新的趋势。首先，现场总线技术在数字化工厂中的应用，提升数字化工厂的现场可操作性；其次，应用网络技术，拓展数字化工厂网络互联能力；最后，数字化工厂的智能化发展，实现虚拟仿真与企业真实生产的无缝链接，打造真正的智能数字化工厂。
作者简介
郭兆祥（1976-）男，硕士研究生，从事技术质量管理工作。
参考文献.
[1]李险峰.DELMIA让数字化工厂成为现实[J].CAD/CAM与制造业信息化，2006，(9)：48-50.
【关键词】数字化工厂；仿真；虚拟制造
1.引言
在市场竞争日趋激烈，新产品上市周期越来越短，生产设备和制造系统日趋复杂、昂贵的情况下，为了获取最佳利润和保持市场占有率，制造企业必须从传统制造模式向数字化制造模式转变，实现产品的多元化，缩短产品上市时间，缩短生产准备时间，并进一步提高产品的质量。由此，数字化工厂作为优化生产过程的解决方案也越来越成为研究的热点。
2.数字化工厂含义
数字化工厂（Digital Factory，简称DF）是基于仿真技术和虚拟现实技术的发展而产生的，是以产品全生命周期的相关数据为基础，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产组织方式，通过对生产过程进行分析和优化，保证产品在可制造的前提下，实现快速、低成本和高质量的制造，从而实现柔性制造和并行工程[1]。
3.数字化工厂平台架构
数字化工厂软件是虚拟制造平台，对于缩短新产品的开发周期、提高产品质量、减少制造成本和降低项目决策风险都具有重大意义。
数字化工厂软件还是实现并行工程的工具。产品设计部门和制造工艺部门可以在产品的制造特征（焊点、定位点、装配位置等）领域紧密协作，在产品设计的早期阶段进行工程制造的仿真，在新产品的制造中尽量对标准化的工艺和工装卡具重复利用，从而实现产品设计和产品制造的并行互动的工作方式，缩短新产品的开发周期、降低制造成本和加快新产品投放市场[2]。
数字化工厂在工艺层面的主要应用包括工厂布局仿真优化、工艺流程规划及仿真验证、虚拟装配设计与验证、物流仿真。工厂布局仿真优化是建立车间厂房、物流通道、制造资源等的三维数字模型，为工艺、装配、物流仿真建立基础。是工艺流程规划及仿真验证在三维数字环境下对产品的工艺进行规划，制定工艺路线，如NC编程、流程排序、资源分配、工时定额，成本核算等，并对加工工艺过程进行三维仿真，仿真工艺路线，刀具切换，装夹过程等。虚拟装配设计与验证是提供一个虚拟制造环境来规划验证和评价产品的装配制造过程和装配制造方法，检验装配过程是否存在错误，零件装配时是否存在碰撞。它把产品、资源和工艺操作结合起来来分析产品装配的顺序和工序的流程，并且在装配制造模型下进行装配工装的验证、仿真夹具的动作、仿真产品的装配流程，验证产品装配的工艺性，达到尽早发现问题、解决问题的目的。物流仿真是工厂布局规划与仿真的辅助工具之一，在三维环境下对物流仿真逻辑进行建模，主要分析工位装配任务分配的合理性，物流路径规划的合理性，物流设备的分配以及利用率等，从而评价和优化物流规划方案；基于建立的物流仿真模型，可以调整参数和物流方案，实时获得仿真结果。
数字化工厂平台在制造层面的主要应用为MES系统，包括制造数据管理、计划排程、生产调度执行、现场数据采集及归档、产品跟踪等功能。
4.数字化工厂收益
一个制造企业完善的企业信息平台应由三大块构成，即：PDM/CAD系统，为企业提品数据结构和数学模型，进行产品数据管理；ERP系统，为企业提供物质资源、资金资源和信息资源集成信息，进行企业资源管理；数字化工厂平台，即制造过程管理系统，为企业提供数字化的制造信息平台，进行制造工艺规划设计，工程仿真和生产过程管理。成为数字化工厂，首先要做到柔性制造，即通过自动化的理念把产品的工艺设计与自动化设计集成到一个平台上。系统能够根据加工对象的变化或原材料的变化而确定相应的工艺流程。第二点，也是比较关键的部分，即虚拟投产，即借助虚拟化过程来检验整个生产过程，验证产品。
国内制造企业通过利用数字化工厂技术能够带来的收益包括：
（1）在3D的环境下进行制造工艺过程的设计，提高工艺设计、现场工人、数控测量的效率；
（2）用数字化的手段验证产品的制造工艺可行性，避免工艺制造与设计脱节，提高工艺设计质量；
（3）现场的工艺问题在数字化仿真环境下提前得到分析，避免在后期对产品和流程进行改变返工，避免规划的失误，对风险可进行精确掌控；
（4）掌握产品和流程的复杂性，提高产品的变种及对流程影响的透明度，建立典型工艺，经验库，减少重复工作；
（5）缩短产品工艺准备周期，缩短新产品投放市场时间（6）结合MES现场数据的及时采集、反馈，实现成本的及时统计、工艺的持续改进，支持产品的后期维修。
5.实施关键因素
数字化工厂平台涉及多层仿真层次，不同仿真目的，需要对物流，装配，加工等进行独立仿真，并在统一的可视化环境下进行结果分析。数字化工厂贯穿整个工艺设计、规划、验证、直至车间生产工艺整个制造过程，不是一个独立的系统，需要与设计部门的CAD/PDM系统进行数据交换，并对设计产品进行可制造性验证（工艺评审），同时，所有规划还需要考虑工厂资源情况数字化工厂与设计系统CAD/PDM和企业资源管理系统ERP的集成是必须的。同时，数字化工厂还有必要把企业已有的规划知识（如工时卡、焊接规范等）集成起来，整个集成的底部是PLM构架。所以，需要与其他部门的信息系统进行数据交换，并在PLM体系框架的指引下开展实施工作。
6.小结
数字化工厂涉及生产，设计，工艺、物流，管理，IT部门等业务单位以及多领域的技术人员，需要相关专业部门的全力配合，需要对整个生产链的数据进行整理和整合（包括产品，工艺，车间等）。对企业各方面的影响巨大，可能需要流程重组。因此，企业在具体的实施过程中，需根据自己的生产制造的实际过程和企业资源条件来决定，即需要在设计、工艺规划、加工、装配、物流的哪一部分加强，进而采取先点后面、循序渐进的实施策略，不要一下铺得太大。
参考文献
[1]张浩，樊留群，马玉敏，等.数字化工厂技术与应用[M].北京：机械工业出版社，2003：5-12.
关键词：数字化工厂；关键技术；制造数字化
数字化工厂是以制造产品和提供服务的企业为核心，由核心企业以及一切相关联的成员构成，使所有运营信息数字化的动态“组织”。通过数字化工厂信息系统有效地组织控制人流、物流、资金流和信息流，实现组织内部所有成员之间的高度协作和资源共享，为客户提供满意的产品和服务。而数字化工厂工作流管理系统作为数字化工厂信息系统的基础，是协调数字化工厂成员内部、成员相互间的各项活动的具体执行者。数字化工厂是指以产品全生命周期的相关数据为基础，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产组织方式。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，同时具有其鲜明的特征。它的出现给基础制造业注入了新的活力，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。
一、数字化工厂概述
数字化工厂（DF）以产品全生命周期的相关数据为基础，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产组织方式。在设计部分，CAD和PDM系统的应用已相当普及；在生产部分，ERP等相关的信息系统也获得了相当的普及，但在解决“如何制造工艺设计”这一关键环节上，大部分国内企业还没有实现有效的计算机辅助治理机制，“数字化工厂”技术与系统作为新型的制造系统，紧承着虚拟样机（VP）和虚拟制造（VM）的数字化辅助工程，提供了一个制造工艺信息平台，能够对整个制造过程进行设计规划，模拟仿真和治理，并将制造信息及时地与相关部分、供应商共享，从而实现虚拟制造和并行工程，保障生产的顺利进行。“数字化工厂”规划系统通过同一的数据平台，通过具体的规划设计和验证预见所有的制造任务，在进步质量的同时减少设计时间，加速产品开发周期，消除浪费，减少为了完成某项任务所需的资源数目等，实现主机厂内部、生产线供给商、工装夹具供给商等的并行工程。数字化工厂（DF）是企业数字化辅助工程新的发展阶段，包括产品开发数字化、生产准备数字化、制造数字化、管理数字化、营销数字化。除了要对产品开发过程进行建模与仿真外，还要根据产品的变化对生产系统的重组和运行进行仿真，使生产系统在投入运行前就了解系统的使用性能，分析其可靠性、经济性、质量、工期等，为生产过程优化和网络制造提供支持。
二、数字化工厂的关键技术
通常研究的制造系统是非线性离散化系统，需要建立产品模型、资源模型制造设备、材料、能源、工夹具、生产人员和制造环境等、工艺模型工艺规则、制造路线等以及生产管理模型系统的限制和约束关系。数字化工厂是建立在模型基础上的优化仿真系统，所数字化建模技术是数字化工厂的基础。随着虚拟设计技术的发展，在计算机中进行产品零件的三维造型、装配分析和数控加模拟技术以及以上程分析技术不断发展和完善，这种技术进一步向制造过程领域发展。数字化建模的基础上，对制造系统进行运动学、动力学、加工能力等各方面进行动态仿真优化。随着三维造型技术发展，三维实体造型技术已得到普遍的应用。具有沉浸性的虚拟现实技术，使用户能身临其境地感受产品的设计过程和制造过程，使仿真的旁观者成为虚拟环境的组成部分。数字化工，软件模块之间以及和其他软件模块之间的信息交换和集成。虚拟环境的下具集、各种数据转换工具、设备控制程序的生成器、各种报表的输出工具等。
三、数字化工厂的解决方案
（一）产品研发的数字化和虚拟化
数字化工厂通过使用CAX等软件，建立产品的逻辑、几何、功能、性能和关联等模型，实现基于模型的产品定义与关联设计，在虚拟的数字世界中完成多学科优化、协同设计、优化分析、制造试验仿真及模拟产品的制造和运营过程（包括虚拟工厂、生产线布局、物流等）。同时，通过PLM与ERP/MES等集成，实现三维模型、数字化工艺指令等信息向生产现场的推送，并与质量、采购、物流等部门进行共享。各部门依据这些共享信息即可开展相应的零部件生产、原材料采购、产品验收和产品确认等工作。
（二）生产过程的精益化和标准化
数字化工厂是按照精益思想建设的，通过对生产过程进行优化整合，并制定相应的标准化操作规程，确保车间生产节奏更加紧凑和有序。它使用ERP统一管理和下达生产指令，使用MES和数据采集与监控系统实现对生产计划调度、物料追踪、数据采集、生产设备状态监控、工位操作、包装发货等生产运营全过程的管理，并将检测结果与PLM中设计模型进行快速对比，形成从虚拟产品设计到实际生产制造的闭环产品质量控制，实现从原料进厂到产品出厂的生产过程自动化、装备制造信息化和智能化、生产过程的高度透明化。
（三）车间生产的自动化和集成化
数字化工厂车间生产自动化是在统一通信、统一编程以及统一IT架构的基础上，通过高运行可靠性和可用性的数据链路（物联网及工业网等），把生产制造过程中众多独立的产品、工具与关联的服务进行集成，支持自动化控制、制造执行和企业资源管理等系统的完美整合。并将网络与通信、传感器与感知、自动检测、人机交互与专家系统等智能化技术加入车间制造单元与生产线中，实现系统自优化、自重构、自诊断，形成高度的柔性生产方式，达到信息技术和制造技术深度融合的目的，使得高度智能的快速生产成为可能。
四、结束语
绿色和人文是数字化工厂的重要特征，所以数字化工厂的建设不仅要求体现数字化、自动化和智能化元素，还要符合绿色人文的需求。它一方面用自动化设备来减轻人员的体力消耗和精神压力，以及用持续的职业发展规划来延长员工的工作寿命和工作质量。
参考文献：
成都工厂以突出的数字化、自动化、绿色化、虚拟化等特征定义了现代工业生产的可持续发展，是“数字化企业”中的典范。在工业自动化产品的制造研发方面，成都工厂遵循全球统一的研发、生产和质量标准，对订单、财务、产品设计、生产规划、生产实施、物流和质量进行全数字化管理。它采用Siemens PLM（产品生命周期管理）软件，通过虚拟化的产品设计和规划，实现了信息的无缝互联，使工厂全面透明化。利用制造执行系统SIMATIC IT和全集成自动化解决方案（TIA），能够将产品及生产全生命周期进行集成，缩短高达50%的产品上市时间。成都工厂前瞻性的设计还赋予了工厂极高的灵活性，可满足不同产品的混合生产，并为将来的产能调整做出合理规划。
在成都工厂，放眼看到的设备和采用的技术，几乎都来自西门子，这不得不钦佩西门子在制造方面的技术实力，同时也理解了西门子工厂在生产中对每一件产品的设计与认真，因为自己也是用户。
数字化从研发开始
新落成的成都工厂同时也是西门子全球第三个工业自动化产品研发中心，也就是说，它同时承担着西门子全球工业自动化产品的研发任务。可以想见，研发对于这样一座数字化工厂来说是非常重要的环节，是数字化旅程的起点。
在成都工厂，包括NX和Teamcenter在内的西门子PLM数字化解决方案是产品研发的重要工具。研发人员通过NX软件可进行模拟设计，并可在设计中模拟组装。这种数字化设计大大缩短了产品从设计到分析的迭代周期，可减少多达90%的编程时间，缩短产品开发周期。
完成设计的产品载着自己专有的数据信息继续前进，通过CAM系统迈向生产线，同时，它的数据信息进入到Teamcenter软件中，供之后的制造、质量、采购和物流等部门共享，并实时更新，各部门都会在第一时间拿到最新的数据，因此避免了传统企业经常出现的由于沟通不畅而产生的差错，使效率大大提升。据介绍，数字化工厂协同、快速的研发，使产品上市时间缩短50%。
数字化生产和物流
在成都工厂，一层是布局紧凑的存放原材料的高位货架立体仓库，采购的原材料经过检验后都会存储在这里。西门子工业自动化产品成都生产研发基地卓越运营部经理戴霁明介绍说，在这个区域，进料检验人员采用Teamcenter中的同步数据进行检验，由物流管理系统将物料送入仓库，并进行归位，准确地将原材料放入自动化高位货架。仓库中有近3万个物料存放盒，物料的存取通过“堆取料机”用数字定位的模式进行抓取，而不是用传统的叉车搬运。
在一层的物料仓库还有两座升降电梯与二层的生产车间相连。每天，由西门子MES系统生成的电子任务单都会显示在工人工作台前方的电脑上，而西门子的SIMATIC IT系统用来进行整个生产计划的调度。SIMATIC IT集成了工厂信息管理、生产维护管理、物料追溯和管理、设备管理、品质管理、制造KPI分析等多种功能，可以保证工厂管理与生产的高度协同。
戴霁明介绍说，生产时，由SIMATIC IT产生生产订单，向物料系统发出指令。物料系统得到指令后，将原材料从一层的自动化高位货架出库，自动经输送系统传送至一层的升降梯，经过升降机将物料提升到二层的生产车间。之后，由工人将提升上来的物料送到它应该去的地方。
在自动化生产线上，传感器会自动扫描产品的条码信息，判断下一个步骤。例如，生产表面贴装，所有过程都是通过计算机模拟形成的。当物料上架后，SIMATIC IT给出了生产指令，进行自动生产。第一个工序是丝网印刷，然后自动进入贴片工序，之后进入质量控制点。在成都工厂，生产中，当产品要到达下一个工序前都要通过严格的检验，整个生产过程中有20多个质量控制点，以保证产品的质量。视觉检测是数字化工厂特有的质量检测方法，它用相机拍照下产品的图像，与Teamcenter数据平台中的正确图像进行比对，任何瑕疵都不会逃过，这相比传统生产中的人工抽检当然要可靠和快速得多。
经过多次装配和多道检验后的产品将到达包装工位，经过人工包装和装箱，自动化产品就会通过升降梯和传送带被自动运送到物流中心或立体仓库。
传统制造企业要通过几十甚至上百人密集的流水线完成的生产，就这样在西门子的数字化工厂里被自动化地完成了，整个车间里的工人人数屈指可数。
在成都工厂落成的当天，西门子为中国工业用户量身打造的Simatic IPC 3000 SMART也作为首款由成都工厂研发和制造的工业计算机实现了量产。西门子工业业务领域工业自动化集团首席执行官胡桉桐（Anton Huber）表示，成都工厂今后还将陆续生产西门子SIMATIC品牌的多款工业自动化产品，“西门子投资建设数字化企业，使成都工厂建成后可以立即加入西门子庞大的全球制造体系。成都工厂不仅面向本地市场，同时也为全球客户提供高科技产品。”
2011年10月，西门子与成都高新区签署投资协议，计划在成都建立世界领先的工业自动化产品生产研发基地。
关键词：数字化工厂 校企合作 准职业环境
中图分类号：P631.4+24 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）05（a）-0200-01
在当今激烈的市场竞争中，制造企业已经意识到他们正面临着巨大的时间、成本、质量等压力。“数字化工厂”技术与系统作为新型的制造系统，为制造商及其供应商提供了一个制造工艺信息平台，使企业能够对整个制造过程进行设计规划，模拟仿真和管理，并将制造信息及时地与相关部门、供应商共享，从而实现虚拟制造和并行工程，保障生产的顺利进行。在制造行业，数字化工厂更是发挥着重要的作用，相应地对具备“数字化工厂”相关知识的人才的需求越来越突出。
1 数字化工厂的含义
数字化工厂以产品全生命周期的相关数据为基础，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产组织方式。主要解决产品设计和产品制造之间的“鸿沟”，实现产品生命周期中的设计；制造；装配；物流等各个方面的功能，降低设计到生产制造之间的不确定性，在虚拟环境下将生产制造过程压缩和提前，并得以评估与检验，从而缩短产品设计到生产的转化的时间，并且提高产品的可靠性与成功。其工作流程如下：（1）从设计部门获取产品数据；（2）从工装工具、生产部门获取资源数据（2D/3D）；（3）工艺规划；（4）工艺验证、仿真；（5）客户化输出。
2 采用“校企合作”办学方式培养具备“数字化工厂”人才存在的问题
随着教学改革的不断进行“产教结合、校企合作”模式越来越受到各大院校的推崇。为了培养学生具备“数字化工厂”的相关知识，加强学校与企业的合作，使教学与生产的结合，校企双方互相支持、双向介入、优势互补、资源互用、利益共享，使教育与生产可持续发展的重要途径。但在我国能够做到这点的并不容易，原因如下。
2.1 政府推进校企合作的政策法规与管理机制不健全
国家和省级政府职业教育校企合作的政策法规缺失与滞后，以及运行机制不健全是造成校企合作不深人、不稳定的主要原因。目前，政府出面统筹协调校企合作、联合办学、制定人才规划的作用缺位，没有出台校企合作、工学结合、顶岗实习的政策法规，致使未能真正建立起校企合作的运行机制、体制和模式。
2.2 企业参与职业教育发展的动力不足
企业作为市场经济的主体，为了自身的生存与发展，盈利是经营目标之一，其社会活动多少会考虑到这一要素，是否参与职业教育的发展，对于企业的投入和收益均不能产生影响。因此，在没有相关规定和应激政策的机制下，企业对于职业教育发展关注较少。企业不愿意与职业院校合作的原因主要有以下几点：（1）增加企业成本。在与学校合作的同时，企业需要派专人辅导学生，安排学生食宿问题，由于学生刚刚走入实习工作岗位，劳动效率不高，增加原材料的使用费用。（2）增加企业风险。学生由于不熟悉工作流程，一旦发生劳动事故，企业需承担相应的责任和医疗赔偿。（3）很难保证产品质量，影响企业声誉。
2.3 校企合作的有效模式尚未形成
现在还没有形成有效的校企合作模式，不能使校企合作变成来自学校和企业自身内在发展的一种动力需要，急需创新校企合作的有效模式。校企合作由学校和教育部门推进成效甚微，多数是短期的、不规范的、靠感情和人脉关系来维系的低层次的合作，尚未形成统一协调的、自愿的整体行动。校企合作缺乏有效的合作模式和机制、缺乏校企双方沟通交流的平台，企业利益得不到保证、传统的职业院校管理体制、运行机制、投入政策等因素，都不同程度地影响了校企之间的合作，校企合作的有效机制模式没有形成。
3 高职院校建立数字化工厂的意义
高职院校建立数字化工厂准职业环境教育模式的培养过程在教学过程中实施双向化，教师是学习的指导者、促进者、组织者和管理者，为学生学习提供资料、咨询等方面的支持，学生不再是被动接受者，而是主动探求者，教和学成为双向式教学过程。其意义在于以下几方面。
实现了高职教育的培养目标，即面向生产和服务第一线的高级技术应用型人才。高职毕业生不但懂得某一专业的基础理论与基本知识，更重要的是他们具有某一岗位群所需要的生产操作和组织能力，善于将技术意图或工程图纸转化为物质实体，并能在生产现场进行技术指导和组织管理，解决生产中的实际问题。通过数字化工厂准职业环境方式的教育，高职学生能具备与高职人才需求相适应的基本知识、理论和技能。通过一系列的训练加强了学生的职业教育，提升其知识、能力的职业性。
在高职院校建立“数字化工厂”，使高职院校的人才培养目标与企业需求更为一致，增强职业院校自身产品研发能力和技术服务能力。改变职业院校传统的教学模式，即：追求理论的系统性和完整性，缺乏针对性、实践性和职业特色。逐渐形成与企业岗位职业能力相对应的独立实践教学体系，学生在校所学知识和技能与现代企业要求趋于一致，从而实现职业院校毕业生达到顶岗实习的要求。
数字化工厂准职业环境方式的教育要有过硬的师资队伍。不仅要求教师具有较扎实的专业理论功底，也要具有较熟练的实践技能，更要具有理实结合的教材分析及过程组合的能力，教师不仅是传统意义上的双师型人才，更要具有创新综合能力。促使教师主动参加具体岗位技能培训；到企业参加专业实践；重点了解新技术应用以及进行产学研实践探索等等，以提升教师的综合水平。
4 结语
如今随着国家对教育的投入力度加大，越来越多的中高职学校以示范校建设为契机，全力开展与企业接轨的专业建设，汲取企业的先进制造经验，数字化工厂项目仿照企业模式，通过现代实训车间、8S管理等内容建设构建出数字化工厂模型，再配合企业应用广泛的CAD/CAPP/CAM/PDM等软件，完成数字化工厂核心内涵建设，并由此展开教学模式改革，做到真正与企业接轨。
参考文献
[1] 王金庆.数字化工厂及其关键技术研究[D].南京航空航天大学，2001.
[2] 钱新华.基于数字化工厂概念的乙烯装置生产过程模拟及其应用[D].大连理工大学，2010.
清晨，你照例打开客户端了解时事，看到移民危机，瞬间进入了一个移民男孩儿的故事，你就站在他家的一片废墟之前，看着他无奈的离开，你听见窗外爆炸的声音、呼喊的声音和这男孩儿离开时候的脚步声.....
这种感觉可能是人们对于虚拟现实技术的普遍认识，就是能够将人们带入到一种近乎现实的虚拟环境当中。殊不知，虚拟现实技术也在另一个领域产生了巨大的影响，并引发了行业变革。
当前，随着计算机、传感、网络通信等技术的快速发展，虚拟现实逐渐向工业领域渗透应用，为制造业的研发、生产、管理和服务等各环节带来了深刻变革，进一步推动了智能工厂的发展。日前，西门子在英国一处工厂里安装了Virtalis虚拟现实（VR）软件和系统，用于实现装配工艺的模拟和优化、提高概念设计的效率、精简设计单位和更加有效地进行工厂规划，通过VR技术对产品进行制造前的虚拟评估，解决其在制造过程早期阶段出现的问题。
虚拟制造技术是以虚拟现实和仿真技术为基础，对产品的设计、生产过程统一建模，在计算机上实现产品设计、加工、装配、检验等全部流程的模拟和仿真。通过虚拟制造技术，企业能够在设计阶段就对产品制造的全过程进行虚拟集成，预测、检测、评价产品性能和制造可行性，达到产品的开发周期和成本最小化、产品设计质量的最优化以及生产效率的最大化。奔驰、宝马、大众等公司利用虚拟制造技术建立“数字汽车”模型，设计发动机、车体、电气线路等，并进行碰撞分析和运动分析、模拟数控加工和质量检验等，可将新车型的研发生产周期从一年以上缩短至2个月左右，开发成本最多可降到原先的1/10。
基于虚拟现实打造的数字化模拟工厂能够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，推动生产组织方式变革。虚拟现实是数字化模拟工厂的核心技术，数字化模拟工厂是以产品全生命周期的相关数据为基础，利用虚拟仿真技术对制造环节从工厂规划、建设到运行等不同环节进行模拟、分析、评估、验证和优化，指导工厂的规划和现场改善。数字化模拟工厂的典型应用包括：加工仿真，如加工路径规划和验证、工艺规划分析等；装配仿真，如装配设计、装配过程运动学分析等；物流仿真，如物流效率分析、物流设施容量、生产区物流路径规划等；工厂布局仿真，如新建厂房规划、生产线规划等。
当前，工业4.0概念延伸的智能工厂（Smart Factory） 成为了产业界和经济界的热门话题。这场机器与机器对话的工业革命，正在世界各地悄悄兴起。智能工厂把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它智能制造将在第三次工业革命的基础上，从自动化向智能化、网络化和集成化方向发展。那么到底什么是智能工厂？智能工厂的德国和中国样本是什么样子，本文将向读者系统地展示。
智能工厂的定义和特征
2017年3月，由国务院发展研究中心主办、中国发展研究基金会承办的中国发展高层论坛2017年年会上，工信部部长苗圩在会上肯定了我国制造业不断创新的成果，并认为在工业4.0智能工厂时代工业机器人创新中心的建设将不断提速。2017年4月7日，由e-works数字化企业网主办的“2017深圳智能工厂高峰论坛”在深圳召开。深圳市也在准备于今年12月开幕的深圳国际先进制造与智能工厂展，智能工厂的发展已经成为未来趋势。
当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。作为“中国制造2025”的主攻方向，总理一直高度关注智能制造和工业互联网的发展。总理在今年的《政府工作报告》中刚刚提出2017年要全面深入实施《中国制造2025》。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。
工信部印发的《原材料工业两化深度融合推进计划（2015～2018年）》也提出，要以智能工厂示范为着力点，推动企业向服务型和智能型转变，提升我国原材料工业综合竞争力。
实际上，早在这些战略和计划之前，包括数字化工厂、智能工厂以及智能制造等概念就已经出现。只不过，原来的概念都是建立在“数字化工厂”的基础之上。数字化工厂的本质就是实现信息的集成，通过对企业全部流程进行数据采集，建立数据库，将物理工厂变成数字化工厂。
而今提出的智能工厂，是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。可以看出，智能工厂的本质是人机交互，也就是赋予智能工厂自主判断、自我学习、自行维护能力，能够采集、分析、判断、规划和现有的数据和流程；也可以利用可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。
当然，概念上的实现需要技术的支撑，没有硬件的支持，智能工厂也是空中楼阁。
在硬件配备上，智能工厂主要是利用物联网技术实现优质、高效、柔性、低耗能模式生产的工厂。比如智能工厂配备的智能仪表等要具有自我监测、自我维护的感知能力，能够理解环境信息和自身信息，并进行分析和判断；智能设备能够实现互联互通和实时控制，通过设备间的互联来提高设备间的协同作业的能力，从而使生产模块间的搭配方式更灵活、更自由；同时还要有系统的软件来支撑，实现总体数据整合，通过进行大数据智能分析来建立专家系统，进行智能决策。
除此之外，由于智能工厂主要在3C制造、物流仓储、食品饮料、机械制造、材料加工、包装、汽车、医药、消费品等行业应用较多，所以智能工厂的生产设备需要具备足够的安全性、可靠性、可用性和可维护性，并符合人机工程理念；生产流程能实现产品全生命周期管理，生产物料、生产过程、物流、仓储、销售、应用数据可追溯；此外一般还需要具备生产可视化系统，能快速提供完整、准确、及时、一致的生产设备、生产工艺、生产资源、生产物流、操作人员等信息，并支持移动和固定客户端。智能工程还需要配备完善的产品质量管理系统和测试检验系统，以让产品质量稳定可控达到行业先进水平。
智能工厂的德国样本：西门子、博世、巴斯夫和奥迪
作为工业4.0概念的提出者，德国也是第一个实践智能工厂的国家。
位于德国巴伐利亚州东部城市安贝格的西门子工厂就是基于互联网智能工厂的早期案例。西门子工厂主要生产可编程逻辑控制器（PLC）及相关产品，产品种类达1000多种。安贝格工厂可以看做是所有智能工厂的原型工厂。该工厂将工艺的规划与工程化、生产系统的规划与工程化、仿真优化及验证全部实现数字化，并且能够达到实体与数字信息同步，达到设计、制造、调试信息一体化的联动，其中任何一个环节的数据变化，都能在整个环节上同步进行变更，强调的是集成的、统一的数据标准。
正是依赖统一的数据和联动机制，安贝格工厂仅通过工业互联网就可以进行联络，大多数设备都在无人操作状态下进行挑选和组装。安贝格工厂为全球6万多家客户提品，达到自接到订单，最短可达到一天之内为用户提品，生产组织形式真正高效、灵活。这个占地10万平方米的厂房内，员工仅有1000名，最令人惊叹的是，每100万件产品中，次品约为15件，可靠性达到99%，追溯性更是达到100%。
位于德国洪堡的博世工厂主要生产汽车发动机零部件，作为博世公司旗下智能工厂的代表，博世工厂主要解决的是机器与人之间的协调关系，在博世工厂，人始终能在智能生产中找到一席之地，而且人是整个生产体系中最灵活的一部分。尤其是在很多装配的精细环节，机器的出错率依然很高，所以博世工S也建立了工人同机器人“混搭”而成的生产线，这样就将人力转移到更加灵巧和复杂的工序中去。
为了便于人机对话，博世工厂生产线所有零件都有一个独特的射频识别码，能同沿途关卡自动“对话”。每经过一个生产环节，读卡器会自动读出相关信息，反馈到控制中心进行相应处理，从而提高整个生产效率。独立的射频码给博世公司旗下工厂的20多条生产线带来了低成本高效率的回报。目前博世在全球十家工厂每个月扫描200万个射频码。而这种让每个零件都能说话的技术，也是智能工厂的重要体现形式。
德国巴斯夫化工集团凯泽斯劳滕工厂也是智能工厂的佼佼者。还是对于射频码的利用，传统化工巨头巴斯夫则在这方面更进一步。巴斯夫位于凯泽斯劳滕的试点智能工厂所生产的洗发水和洗手液已经完全实现自动化。随着网上的测试订单的下达，其生产流水线上的空洗手液瓶贴着的射频识别标签会自动地跟生产机器进行通讯，告知后者它需要何种肥皂、香料、瓶盖颜色和标记。在这样的流水线上，每一瓶洗手液都有可能跟传送带上的下一瓶全然不同。值得注意的是，巴斯夫化工集团的很多理念已经引起了欧洲化工界的普遍注意。德国Dechema协会2016年9月公布的白皮书“化工企业的数字化”更是将巴斯夫工厂作为典型案例进行解析，PROCESS杂志于2016年10月在德国维尔茨堡举办的“第六届数字化工厂”论坛的总结认为，智能化工工厂是全数字化控制的、建立在数字化流程设备基础之上的综合化工生产基地。其主导思想是：为复杂的流程工艺设备开发数字化的3D模型，从流程设备的规划设计、生产制造和安装调试开始，在流程设备的整个寿命周期内都可以使用的3D模型。而巴斯夫智能工厂建设以来的第一号目标就是，每一台真实的流程设备都有一个完整的、可供智能化网络使用的数字化图像数据。
奥迪一直都十分重视生产线技术的创新和突破。目前，奥迪在生产的许多方面都已经达到了“智能工厂”的要求。例如，通过增强现实工具“世界之窗”（Window to the World）系统，预生产中心的员工能够将虚拟3D零部件投影到汽车上，从而实现虚拟世界与现实世界的汽车开发精确结合。在奥迪模具部门，先进的3D打印设备能够生产出复杂的金属零部件，其智能工具可以通过准确的高压分配对金属板材进行冲压，精确度高达百分之一毫米。在英戈尔斯塔特工厂的装配车间，机器人与员工在生产线上并肩工作，机器人以适当的速度和符合人体工学的位置向员工传送零部件。
在奥迪智能工厂中的零件物流运输全部由无人驾驶系统完成。小型化、轻型化的机器人将取代人工来实现琐碎零件的安装固定。奥迪智能工厂发明的柔性抓取机器人最大特点在于柔性触手，这种结构类似于变色龙舌头，抓取零件更加灵活。除了抓取普通零件外，柔性抓取机器人还可以抓取螺母、垫片之类的细微零件。
奥迪的在线杂志《Encounter》还展望了未来汽车生产的远景：放弃传统的装配线，采用独立智能工作台（competence islands）生产汽车，所有的部件由3D打印制作，无人机负责材料的运输，汽车则在生产完成后自动驶离生产线。
可以看到，德国的智能工厂主要依赖数字化、模拟仿真、模块化及相对标准化的产品设计，和基于自己产品的物料清单、工艺清单的数字化、信息化与自动化的高度融合，来实现智能工程的稳定运行。
智能工厂的中国样本：格力、美的、海尔和鸿海
美的已在合肥、武汉、广州空调生产中心建设了三座智能工厂。所谓“智能”，指工厂在设备自动化、生产透明化、物流智能化、管理移动化、决策数据化进行了升级和改造。主要用于美的家电空调等产品的制造。工厂内建有智能化中控中心，可实现线上线下数据共享，通过手机等移动终端实时了解数据，接入平台。
据悉，美的智能工厂的设计与搭建共耗时两年时间，前期走访德国、日本等国调研，累计投入50亿元。厂内共布设有1500台机器人，改用智能工厂后，订单交付周期缩短50%，效率增长100%。在C2M（Consumer to Manufacturer，反向定制）的制造模式下，客户从下订单到收货，12天完成，还可全程订单跟踪。在美的的智能制造产业布局中，库卡作为主体，帮助美的集团在机器人本体生产、工业自动化方案、系统集成、以及智能物流等领域全面布局。
在格力空调武汉生产线，已实现高度自动化。经过格力人不懈的努力，格力在智能制造上取得了瞩目的成就，自主研发的智能产品覆盖了工业机器人、智能AGV、数控机械手、大型自动化线体、数控机床、智能检测设备、工业零部件等10多个领域，上百种规格产品，超百项专利技术。整个格力电器武汉工厂共安装了120台工业机器人，这些机器人和自动化生产线都是格力自己研发生产的，具有完全知识产权。在格力智能总装工厂里面，AGV智能物流系统自动将需要的物料运达指定地点，然后由机器人接力，将物料提上生产线，自动打上螺钉螺母，之后在计算机控制的生产线上，由机器人自动安装底盘、插管、顶盖等各个部件，中间还穿插人工辅助的以机器人操作为主的焊接和制冷剂灌注等工艺流程。最后在末端进行自动化套袋、包装，一台空调就生产出来了。
海尔先后建造了沈阳冰箱、郑州空调、佛山滚筒、胶州空调、青岛热水器、FPA电机、青岛模具和中央空调七大互联工厂。在不断改良、迭代中追求高精度下的高效率。海尔的智能工厂可以实现信息在“人―人”、“人―物”、“物―物”之间自动传递的理念，此外柔性生产线、智能互联工厂可以满足为用户大规模定制的需求。
海尔打造的智能平台COSMOPlat是“企业和智能制造资源最专业的连接者”，能够帮助更多的企业更快、更准确的向大规模定制转型。作为中国首个、也是最大的自主研发和创新的“工业互联网”平台，COSMOPlat目前有20多套相关软件均属海尔自主产权开发。它既不等同于美国由“软”至“硬”的模式，也跟德国以“硬”求“软”的模式不同，而是海尔在打造互联工厂的实践中，逐步构建的一个开放共享的生态体系。该平台运转的核心用户可以全流程参与产品设计研发、生产制造、物流配送、迭代升级等环节，进而实现产品从大规模制造到大规模定制的快速转型。现在海尔COSMOPlat平台上聚集了上亿的用户资源，同时还聚合了300万+的生态资源，形成了用户与资源、用户与企业、企业与资源的3个“双边市场”。目前海尔的COSMOPlat与通用电气的Predix、西门子的Mindsphere平台已经成为智能制造的代表平台，推动中国的制造业不断向智能制造领域迈进。
鸿海集团布局的智能工厂已经扩及在中国28个厂区，智能工厂朝向无纸化、无人化和图像化发展。目前鸿海正在与英特尔（Intel）合作，推动富士康在武汉智能工厂转型。 鸿海集团积极布局机器人、高阶设备、数控机床、智能生产、智能工厂与系统整合。透过建立平台，累积庞大的数据数据，逐步具有分析能力，朝向软硬整合目标前进。鸿海集团在中国持续布局熄灯工厂，目前集团熄灯工厂数超过5个，有望增加到10个，包括成都制造平板计算机的塑料成型、喷涂、CNC加工等制程，就采用熄灯工厂模式。 此外，鸿海集团在重庆厂区的一体成型计算机以及显示器部分制程，以及郑州厂区的CNC工厂，也采用熄灯工厂模式。
中国建造“智能工厂”还需要苦练内功
2017年3月，上海市经信委印发了《关于上海创新智能制造应用模式和机制的实施意见》，以加快上海智能制造发展，实施期限为2017-2020年。《意见》指出，培育10家引领性智能制造系统解决方案供应商，建设100家示范性智能工厂，带动1000家企业实施智能化转型。此外，唐山曹妃甸区出台《打造北京曹妃甸F代产业加工制造基地工作方案》，提出通过创新协同制造模式，到2020年，联合北京打造5个智能工厂或互联工厂，建设50条（个）自动化生产线或数字化车间。
如果先生产100辆卡车，则会产生大量的待售品，占用更多的现金流。理想的生产状况是进行灵活的小批量、多批次生产，使生产得以均匀、连续，这样产生的库存待售品才最优，而且生产过程的原材料消耗会更少，现金流也更为顺畅。未来制造工厂所追求的目标必然不再是工业化大生产，而是建立在端对端数字化之上的多品种、个性化、高效优质的生产。
位于德国安贝格的西门子电子制造工厂（EWA）就是智能数字化未来工厂的梦想雏形，今年上半年，我多次前往EWA进行学习。同行的德国伙伴告诉我，就是这样一座“朴素”的工厂，不仅实现了从管理、产品设计、研发、生产到物流配送的全过程数字化，还能通过先进的信息技术，与美国研发中心进行实时的数据互联。
在EWA生产车间，员工们身着蓝色的工作服，有序地走在一尘不染、蓝白相间的PVC地板上。齐胸高的灰蓝色机柜整齐地排成一行，在安置其间的显示器上，数据洪流如同瀑布一般，倾泻而下。在这里，一场工业领域的“数字革命”正悄然拉开序幕。
自己生产自己
一直以来，EWA都被誉为西门子集团王冠上的宝石。现在，这个占地10000平方米的高科技生产车间，则成为了西门子实施“数字化企业平台”的典范。
“数字化企业平台”是实现数字制造的载体，它可以实现包括产品设计、生产规划、生产工程以及生产执行和服务的高效运行，能以最小的资源消耗获取最高的生产效率。在这种生产环境中，每个产品都有自己的代码，产品可自行控制其本身的生产过程。换句话说，生产代码只需要告诉机器有哪些要求，接下来必须执行哪道工序，产品就像会“说话”一样，通过数字化的“语言”让其从设计到服务都畅通无阻。
EWA主要生产Simatic可编程逻辑控制器（PLC），以及其他工业自动化产品，产品种类达到了1000种。现在，它们已经将数字化工厂所需的主要组件部署完成，让产品与生产机器之间可以互相“通信”，全部生产过程均为实现IT控制进行了优化，从而使故障率最小化。
依靠智能系统，EWA员工的工作流程与结果也发生了翻天覆地的变化：新的生产流程伴随着不计其数的变化因素和错综复杂的供应链不断得到优化，在生产面积几乎没有扩张，员工数量也没变的情况下，产能却提升了8倍，产品质量更是比25年前提高了40余倍。EWA的负责人自豪地说：“EWA的产品质量合格率高达99.9988%。据我所知，全球没有任何一家同类工厂可以实现如此低的故障率。”EWA每年能生产约1200万件Simatic系列产品，按每年生产230天计算，即平均每秒就能生产出一件产品。
目前，EWA的生产设备和计算机可以自主处理75%的生产价值链，以前需要用人工完成的动作通过“智能算法”固化在机器中，让机器代替人工，只有剩余四分之一的工作需要由工人来完成。也就是说，仅在最开始的时候，需要人工将印刷电路板放置在生产线上，此后所有的工作均可以由机器自动控制进行。Simatic系列产品的生产过程正是由它自身控制的，换句话说就是“自己生产自己”。在这里，每条生产线几乎都运行着大约千台Simatic控制器，自动化流水线正在生产的就是西门子自动化产品，这就好像美国科幻电影里的机器人生产机器人一般。
可见即可得
研发是数字化工厂“数据链条”的起点。在数字化制造的前提下，产品的设计和制造都基于同一个数据平台，消除了EWA研发部门与生产部门工作的时间差，彼此同步进行让各方配合得更加默契，这大大改变了传统制造的节奏。另外，由于在研发环节产生的数据能够在工厂各个系统之间实时传递，同时数据的同步更新又避免了传统工厂由于沟通不畅产生的误差，更大大提升了EWA的生产效率。
作为EWA研发新产品的载体和工具，西门子PLM的产品开发解决方案――NX软件，可以支持产品开发过程中从设计到工程和制造的各个方面，并通过集成多种学科仿真，来提供全系列先进零部件制造应用的解决方案，这是其他计算机辅助设计软件都难以实现的。研发部门的工程师们可以通过NX软件进行模拟设计，在设计过程中进行模拟组装和性能测试，真正实现“可见即可得”，这为研发人员节约了大量的时间和精力。当然，这对工程师们也有一定要求，他们对将要用于制造产品的机器的属性了解越透彻，所编写的模拟程序就越精确。
在NX软件中完成设计的产品，都会带着自己专属的数据信息继续“生产旅途”。这些数据一方面通过CAM（计算机辅助制造系统）向生产线不断传递，为完成接下来的制造过程做准备；另一方面也被同时“写进”数字化工厂的数据中心――Teamcenter软件中，供质量、采购和物流等部门共享。采购部门会依据产品的数据信息去采购零部件，质量部门会依据产品的数据信息进行验收，物流部门则依据数据信息确认零部件。
共享数据库是Teamcenter最大的特点。当质量、采购和物流等不同部门调用数据时，它们使用的是共享文档库，并能通过主干快速地连接到各责任方。即使数据发生更新，不同的部门也都能在第一时间得到最新的数据，这就使得EWA研发团队的工作变得更加简单、高效，避免了传统制造企业在研发和生产环节之间由于数据平台不同而造成的信息传输壁垒。
流程更少更快
在EWA生产产品的过程中，高度的数字化得以充分体现。西门子全集成自动化解决方案（TIA）将数字化与生产成功结合：PLC引导生产流程，视觉系统识别产品质量，自动引导车进行产品传递，这都使得工厂产品的一次通过率（FPY）达到99%以上。
一名PLC装配工位上的普通员工告诉我，他现在的日常工作都在电脑上完成。每天，由西门子MES系统生成的电子任务单都会显示在装配人员的电脑上，而实时的数据交换间隔小于1秒，这意味着操作人员随时可以看到最新的版本，并可以细致入微地观察每一件产品的生命周期。
而西门子MES系统SIMATIC IT则充当了传统制造企业的生产计划调度者。它采用虚拟化技术，由MES系统统一下达生产订单，在与ERP系统高度集成之下，可以实现生产计划、物料管理等数据的实时传送。此外，SIMATIC IT还实现了工厂信息管理、生产维护管理、物料追溯管理、设备管理、品质管理和制造KPI分析等多种功能的集成，能够保证工厂管理与生产协同。当自动引导车送来一个待装配的产品时，传感器就会扫描出产品的代码，将数据实时传输到MES系统，然后电脑上就会显示出它的信息，MES系统再通过与西门子TIA全集成自动化的互联，等到相应零件盒的指示灯亮起，装配人员便可根据指示灯进行操作。这满足了自动化产品“柔性”生产的需求 ，即在一条生产线上同时生产多种产品。有了指示灯的提示和对应，即使换另外一种产品也不会怕装错零件了。
待装配人员确认装配完毕，按下工作台上的一个按钮，自动化流水线上的传感器就会扫描产品代码，记录它在这个工位的数据。SIMATIC IT以该数据作为判断基础，向控制系统下达指令，指挥引导车随即将它送去下一个目的地。
在到达下一道工序前，产品必须通过严格的检验程序，以PLC产品为例，在整个生产过程中针对该类产品的质量检测节点超过20个，可以充分保证产品的质量。1000多台扫描仪实时记录着每一道生产工序以及诸如焊接温度、贴装数据和测试结果等详细的产品信息。在此过程中，Simatic IT每天会生成并储存约5000万条生产过程的信息。其中，视觉检测是EWA数字化工厂特有的质量检测方法，相机会拍下产品的图像与Teamcenter数据平台中的正确图像作比对，一点小小的瑕疵都逃不过SIMATIC IT品质管理模块的检测。
在经过多次装配并接受多道质量检测后，成品将被送到包装工位。经过包装、装箱等环节，一箱包装好的自动化产品就会通过升降梯和传送带被自动送达物流中心或立体仓库。这样一个完整的生产环节，在传统的制造企业要通过几十甚至上百人的手去完成，而在EWA的车间内，绝大多数的工序都借以自动化设备完成，实现了“又好又快”的生产操作模式，节省了大量的人力和时间。
“全程透明”的数字化物流
在EWA中，研发和生产过程通过数字化科技被发挥到了极致。同样，在物流环节，数字化的优势依然明显，这体现在EWA的数字化物流系统的运用中。
在物流上，ERP、西门子MES系统SIMATIC IT以及西门子仓库管理软件发挥着重要的作用。例如，自动化流水线上的传感器会对引导车上的产品代码进行扫描，扫描得到的数据就会“告诉”软件系统在该装配环节需要的物料是什么，员工只需按动按钮，物料即从物料库自动输送出，并通过流水线上传感器的“指挥”，送到指定位置。这一过程“全程透明”且不需要人工干预，完全实现了从原材料、产品从起点至终点及相关信息的有效流动。相对于传统制造业，这种方式不但节省了时间，提高了效率，同时还避免了因信息传递不及时等原因造成的错误生产和重复生产。
在物料的中转环节，依照精益生产中的“以需定产”原则和“拉式生产”概念，生产流程的各工序只会在收到实际需要的数量时才进行生产，这就保证了工厂能够“适时、适量并在适当地点生产出质量完善的产品”。
在EWA布局紧凑的高货架立体仓库，有近3万个物料存放盒用来存放更大批的物料。但其物料的存取并不用叉车搬运，而是通过“堆取料机”用数字定位的模式进行抓取，所以不必考虑叉车通过的距离，这让物料库的设计更加合理，从而节约了更多的空间。
在EWA，真实的生产工厂与虚拟的数字工厂同步运行，真实工厂生产时的数据参数、生产环境等都会通过虚拟工厂反映出来，而人则通过虚拟工厂对真实工厂进行把控。“工业4.0”的中心是智能化工厂，智能化工厂的基石是数字化信息处理系统。在西门子的概念中，EWA是真正意义上的智能化工厂，其自动化不是简单的机械对人力的代替，而是既包含了自动化生产，也包括了自动控制和自动调节，是建立在数字化生产基础上的自动化。
EWA的生产过程代表了西门子面向未来的技术，更展现了“工业4.0”未来的愿景――实现真实世界和虚拟世界在生产过程中的完美融合，产品之间以及产品与机器设备间的通信将使生产路径进一步优化。
购物车(0)
