數(shù)字化工廠，德國工程師協(xié)會的定義是：數(shù)字化工廠（DF）是由數(shù)字化模型、方法和工具構(gòu)成的綜合網(wǎng)絡，包含仿真和3D/虛擬現(xiàn)實可視化，通過連續(xù)的沒有中斷的數(shù)據(jù)管理集成在一起。數(shù)字化工廠集成了產(chǎn)品、過程和工廠模型數(shù)據(jù)庫，通過先進的可視化、仿真和文檔管理，以提高產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)過程所涉及的質(zhì)量和動態(tài)性能。

在國內(nèi)，對于數(shù)字化工廠接受度最高的定義是：數(shù)字化工廠是在計算機虛擬環(huán)境中，對整個生產(chǎn)過程進行仿真、評估和優(yōu)化，并進一步擴展到整個產(chǎn)品生命周期的新型生產(chǎn)組織方式。是現(xiàn)代數(shù)字制造技術與計算機仿真技術相結(jié)合的產(chǎn)物，主要作為溝通產(chǎn)品設計和產(chǎn)品制造之間的橋梁。從定義中可以得出一個結(jié)論，數(shù)字化工廠的本質(zhì)是實現(xiàn)信息的集成。

智能工廠是在數(shù)字化工廠的基礎上，利用物聯(lián)網(wǎng)技術和監(jiān)控技術加強信息管理服務，提高生產(chǎn)過程可控性、減少生產(chǎn)線人工干預，以及合理計劃排程。同時，集初步智能手段和智能系統(tǒng)等新興技術于一體，構(gòu)建高效、節(jié)能、綠色、環(huán)保、舒適的人性化工廠。

智能工廠已經(jīng)具有了自主能力，可采集、分析、判斷、規(guī)劃；通過整體可視技術進行推理預測，利用仿真及多媒體技術，將實境擴增展示設計與制造過程。系統(tǒng)中各組成部分可自行組成最佳系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，具備協(xié)調(diào)、重組及擴充特性。已系統(tǒng)具備了自我學習、自行維護能力。因此，智能工廠實現(xiàn)了人與機器的相互協(xié)調(diào)合作，其本質(zhì)是人機交互。

看了這幾個概念，可能會有點懵。不妨看一個視頻：小米對未來智能工廠的解讀。

從這個短宣傳片當中，我們可以看到，在某些自動化程度極高的行業(yè)領域，其生產(chǎn)工廠，已經(jīng)不需要生產(chǎn)人員、不需要照明，設備完全可以自主的運行。而產(chǎn)品的質(zhì)量控制，同樣也是憑借智能設備去自動執(zhí)行和監(jiān)控。

我們再看另一個龍頭企業(yè)-臺達的智能工廠介紹。

在這個視頻中，我們可以看到，從接收訂單開始，后續(xù)的所有環(huán)節(jié)，都已經(jīng)是自動去完成：物料自動配送、自動精益生產(chǎn)、自動檢測、品質(zhì)自動監(jiān)控、自動追溯并實現(xiàn)產(chǎn)品的自動包裝、自動物流配送；

在我們新能源電機或電驅(qū)總成的生產(chǎn)企業(yè)當中，也能做到智能工廠嗎？

答案在我這里，肯定是否定的。我們大概能做到的樣子，如下圖。

新能源電機或電驅(qū)行業(yè)，暫時還做不到智能工廠的級別，從我的角度理解看，主要有以下幾大原因：

（1）整個領域處于一個快速發(fā)展期，生產(chǎn)訂單計劃非常不穩(wěn)定；

（2）整個行業(yè)標準還不夠健全，對產(chǎn)品的質(zhì)量追溯管理要求還不是特別高；

（3）產(chǎn)品配套的零部件供應鏈，目前的質(zhì)量監(jiān)控體系也不是很完善；

（4）基于上述等因素，產(chǎn)出效益還不能支持廠家做智能工廠的投入；

智能工廠是個系統(tǒng)工程，而不是從某個單一環(huán)節(jié)上就能解決的，光靠購買大量的設備或者僅對工人加強管理，對整體而言效果是有限的。試想一下：如果生產(chǎn)計劃都不準確，排產(chǎn)結(jié)果都是延期的，你怎么能夠讓工人保證按期交貨？如果生產(chǎn)計劃都是不科學的，本身就存在大量的等待時間，企業(yè)又怎么能怪工人不努力？生產(chǎn)過程中，操作工與設備、物料等生產(chǎn)準備人員本來就是并行協(xié)同的關系，如果一直延續(xù)以前串行的工作模式，出現(xiàn)“操作者很忙，設備很閑”的局面是在所難免的，單個工人身上已經(jīng)很難挖掘潛力了，必須從生產(chǎn)流程、組織管理上進行優(yōu)化管理；還比如，如果信息化系統(tǒng)與生產(chǎn)設備脫節(jié)，不能充分發(fā)揮高端設備數(shù)字化通訊、自動采集等方面的優(yōu)勢，所有的工作還靠人工輸入，又怎么能保證數(shù)據(jù)的實時性、準確性、客觀性？沒有這些數(shù)據(jù)的支撐，又怎么能及時獲知生產(chǎn)信息，及時作出科學的管理決策？如果不能對物料、刀具、量具、夾具等生產(chǎn)資源進行精益化的管控，不是積壓就是短缺，這種粗放型的管理又如何能保證生產(chǎn)效率的提升與成本的降低？數(shù)據(jù)就是企業(yè)的財富，沒有良好的信息化管理系統(tǒng)，沒有自動化的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，沒有智能化的大數(shù)據(jù)分析，沒有形象直觀的展示系統(tǒng)，這些數(shù)據(jù)就白白丟失掉了，企業(yè)永遠只能處于憑經(jīng)驗、拍腦袋的粗放型管理狀態(tài)。

隨著新能源汽車行業(yè)的快速發(fā)展，單一車型年產(chǎn)能突破了30萬臺級別的時候，我們電機和電驅(qū)供應商，實際上已經(jīng)有了建設智能工廠的基礎。從當下開始，在某些頭部企業(yè)當中，我們完全可以行動起來，從大的框架開始梳理，逐步落實，在1-3年內(nèi)，真正建設出有代表性的智能工廠。

我們電機和電驅(qū)的生產(chǎn)企業(yè)，未來在智能工廠建設時一定要從全局思考，打造一個全面的、有體系的智能工廠管理系統(tǒng)，從各個方面進行優(yōu)化、挖掘潛力，最大程度地提升企業(yè)的生產(chǎn)效率及管理水平。比如重點考慮的六個維度：

（1）智能計劃排產(chǎn)；

（2）智能生產(chǎn)協(xié)同；

（3）智能互聯(lián)互通；

（4）智能資源管理；

（5）智能質(zhì)量管控；

（6）智能決策支持。

阿普頓段王爺，希望能給新能源汽車電驅(qū)行業(yè)的智能工廠之路，添磚加瓦！

審核編輯 ：李倩