工厂自动化智能化数字化的区别

数字化工厂与自动化工厂区别在哪？有人说，数字化工厂只是迈向工业4.0的阶段性目标。从数字化工厂到工业4.0的自动化工厂，还有漫长的演进过程。

“数字化工厂”不等于“自动化工厂”

数字化制造中，尽管自动化制造是重要的基础，但数字化制造并不等同于自动化。一般情况下，很多人会以为工厂要实现数字化制造，必须先实现自动化，这其实是一种误解。

伴随国内人口红利逐步消失，特别是在珠三角近年频频受困于“招工难”等问题，一场“机器换人”的自动化革命正在“广东制造”如火如荼地进行。这场变革不仅带动本地机器人产业发展，也引来库卡等国际机器人企业陆续抢滩广东。

如果说要完全实现“数字化制造”尚需时日的话，那么在当下，珠三角的制造业如何通过“自动化制造”，破解劳动力成本不断上涨、劳动力结构性短缺的问题，是迫切的现实课题。而数字化制造的其中一个重要基础，正是实现自动化制造。

以手机行业为例，如果开发一条全自动化的产线，至少需要半年以上，但按照目前手机行业的创新周期，一般情况下，一款手机从设计到实现量产普遍只在一个月内。这时候，生产线上大部分的工作只有依靠人来完成，速度才会更快。当行业的生产线更新周期太快，投入了很高的自动化成本，但生产效率并没有得到明显的提升。所以，全球所有的手机制造方案几乎都不会用自动化生产线来完成，而组装环节也很少采用机械臂。

人的生产灵活性不可能被自动化取代

人所具有的生产灵活性在很长的时间内，是无法被机器所取代的。以手机生产线为例，人所具有的生产灵活性在很长的时间内，是无法被机器所取代的。也就是说，人是不可能被替代，人与机器的关系是互助的关系。既然如此，在数字化制造中，哪些环节才需要机器去代替人?

一般情况下，当需要更新产品或者材料时，工厂需要通过分析后，才能确定停止生产相关的产品。在这个过程中，整个工厂内部需要沟通设计生产部门、研发部门、采购部门等部门。但这些环节在自动化工厂内，只需要在Teamcenter中更改数据就能完成。数据一旦调整，工厂互联互通的系统和软件就会实现自动的更新，并调整出新的生产解决方案。

工业进化本质在提升质量，而非降低成本

人力成本被认为是导致近年制造业竞争力下降的原因，但事实上制造业不能仅仅盯着制造环节的成本，应该更加注重供应链成本。而数字化制造从一开始就不仅仅是为了降低成本，目的在于提升质量，而高质量并不意味高成本。以一个简单的例子来看，当一款产品出厂时，它同时拥有了两个价值，一个是出厂价值，一个是到客户手中时的价值。中国很多工厂生产出来的产品，出厂价值不高，但到客户手中的价值就很高，这就是供应链的问题。

高质量在工业制造领域的重要性不言而喻。作为耐用品的工业产品，比如一款海上风力发电机的产品，一旦出现问题，不仅造成的损失不可估量，而且需要动用到直升机维修，维修的后期成本也非常高。为此，在实现质量提升上，数字化制造首先是借助自动化产线上的机器充当“纠错官”的角色，比如当工人少拧了一颗螺丝，机器会自动发出警示，阻止产品进入下一个环节，通过机器的协助，减少人的出错。

走向工业4.0，管理自动化才是关键

在数字化制造的阶段，通过数据交互，已经能够有效地提升管理效率。但要衡量是否真|正走向工业4.0，不是看生产线自动化水平的高低，而是看管理水平的高低。实现管理的自动化，需要实现管理上人完全听命于“电脑”，这才是智能制造的未来。

但至少，数字工厂作为实现智能工厂的必经之路，已走出了第一步——让机器代替人去做更多的决策。而等到工厂内，真正能用自动化替代人进行管理，人听命于“电脑”的话，那么，电脑背后所代表的制造的未来，也将来到眼前。