智能工廠建設路徑探究

［摘 要］智能工廠建設涉及的領域眾多，是一項系統(tǒng)性工程，需要多個專業(yè)深度融合且長期持續(xù)建設。文章首先分析我國智能工廠建設的驅(qū)動因素，然后探討智能工廠建設面臨的風險挑戰(zhàn)，最后闡述“自上而下”與“自下而上”相結合的智能工廠建設路徑，以期為未來各地智能工廠建設提供參考。

［關鍵詞］智能工廠；頂層設計；場景建設

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.22.035

［中圖分類號］F424 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2024）22-0-04

0" " "引 言

當前，世界百年未有之大變局加速演進，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，智能制造正在引領全球制造業(yè)發(fā)展變革的方向，成為全球科技創(chuàng)新制高點和全球經(jīng)濟發(fā)展新引擎。以智能制造為主攻方向，如何建設一批引領產(chǎn)業(yè)發(fā)展的智能工廠，成為我國加快推進新型工業(yè)化，推動制造業(yè)加速向數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化發(fā)展的重要發(fā)展課題。

1" " "智能工廠建設的驅(qū)動因素

智能工廠建設的驅(qū)動因素主要包括4個方面：政策引領、需求驅(qū)動、技術賦能、標準支撐。

1.1" "政策引領

在數(shù)字經(jīng)濟時代，國家高度重視智能工廠建設，將智能工廠作為智能制造的核心載體。國務院、工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展改革委、國家數(shù)據(jù)局等部門發(fā)布了一系列與智能工廠相關的政策文件（見表1），鼓勵制造業(yè)分行業(yè)、分領域推動智能工廠建設。

1.2" "需求驅(qū)動

當前，中國制造業(yè)正處于轉(zhuǎn)型關鍵期，企業(yè)越來越意識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型已從“選擇題”變成“必修課”，正是智能工廠建設為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型按下加速鍵。離散型、流程型中大規(guī)模企業(yè)已明確將智能工廠建設提上日程，企業(yè)需求已逐步明確與聚焦，大部分企業(yè)也已自建專用網(wǎng)絡，并愿意引入人工智能（Artificial Intelligence，AI）、數(shù)字孿生等技術，提升工廠數(shù)字化和智能化水平。中小微企業(yè)對輕量化的研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、供應鏈、企業(yè)管理等工業(yè)應用軟件的共性需求強烈。同時，由于自身能力不足，中小微企業(yè)迫切需要專業(yè)的智能制造服務商提供頂層規(guī)劃與專業(yè)技術服務，以滿足企業(yè)個性化需求。截至2023年年底，我國已培育421家國家級智能制造示范工廠，推動各地建設萬余家數(shù)字化車間和智能工廠，智能工廠、數(shù)字化車間在提升要素生產(chǎn)率、發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力方面作用明顯。

1.3" "技術賦能

我國智能制造技術發(fā)展雖然起步較晚，但發(fā)展迅猛。國家對智能制造技術研發(fā)投入力度大，以企業(yè)為主體，聯(lián)合高校、科研院所共同發(fā)力，加快新技術在智能工廠領域推廣應用。機器人、智能制造裝備產(chǎn)業(yè)體系已形成，為諸多裝備智能化提供了足夠的技術支撐。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、邊緣計算、5G、數(shù)字孿生等技術逐漸成熟。在垂直化、產(chǎn)業(yè)化方向，工業(yè)大模型正加速滲透?；谥悄芄S建設場景，將新一代信息技術與先進制造技術深度融合，已探索形成一批技術集成應用創(chuàng)新案例，賦能制造業(yè)全生命周期、全價值鏈各環(huán)節(jié)。

1.4" "標準支撐

標準化工作是實現(xiàn)智能制造的重要基礎。在智能工廠建設中，標準相當于一種通用語言，是影響建設成敗的關鍵性因素。我國早在2015年就開始啟動智能制造標準化工作，制定了國家智能制造標準體系建設指南，之后經(jīng)過多次迭代升級，解決了智能制造標準缺失、滯后、交叉重復等問題。隨著智能制造發(fā)展進入深水區(qū)，我國正全面開展基礎共性標準、關鍵技術標準、行業(yè)應用標準研究，持續(xù)完善智能制造標準體系，為智能工廠建設保駕護航。

2" " "智能工廠建設面臨的風險挑戰(zhàn)

智能工廠建設如火如荼，發(fā)展空間廣闊。但是，智能工廠建設不是一蹴而就的，在發(fā)展道路上面臨以下風險挑戰(zhàn)。

2.1" "缺乏頂層規(guī)劃，系統(tǒng)性思考不足

很多企業(yè)在智能工廠建設過程中，更關注局部的、單點的智能化場景應用，“頭痛醫(yī)頭，腳痛醫(yī)腳”，缺乏章法，造成很多局部智能化依然是割裂的、碎片化的，在實際運行中形成一個個“數(shù)據(jù)孤島”，很難有效串聯(lián)整合，急需通過對智能工廠開展頂層設計，形成整體思考決策。

2.2" "需求分析不夠深入，難以做到“對癥下藥”

制造業(yè)有31個大門類，各行業(yè)生產(chǎn)方式差異大，各企業(yè)面臨的痛點千差萬別。在智能工廠建設過程中，要解決一系列與生產(chǎn)相關的業(yè)務過程中復雜的運營、產(chǎn)品與工藝等方面的不確定性問題，目前總體缺乏對分行業(yè)、分領域場景化需求的科學研判和深入分析，解決方案很難做到有的放矢、對癥下藥。

2.3" "短期投入與長遠效益需要平衡

當前，經(jīng)濟下行壓力加大，部分企業(yè)由于對智能工廠投入不夠、投入產(chǎn)出效益不高、建設周期過長等，在推進過程中漸漸失去耐心，陷入發(fā)展困境。智能工廠建設是一個持續(xù)改進與優(yōu)化的過程，既要有系統(tǒng)的頂層規(guī)劃，科學設計實施步驟，又要有務實的行動計劃，形成可感知的建設成果。

2.4" "產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系有待完善

在智能工廠產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境上，上下游企業(yè)、標桿企業(yè)與中小企業(yè)間缺少開放互動的溝通渠道和合作機制，園區(qū)平臺、通信運營商、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、軟件企業(yè)、診斷服務商之間缺少協(xié)同配合機制，尚未形成協(xié)同完備的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，難以為企業(yè)提供全方位、低門檻、高成效的智能工廠建設服務。

3" " "智能工廠建設的優(yōu)化路徑

目前，智能工廠建設已進入深水區(qū)，不僅需要在政策、需求、技術、標準等方面的驅(qū)動保障，還需要以系統(tǒng)思維，探索“上下結合”的智能工廠建設路徑，即按照“自上而下”開展頂層設計與“自下而上”推進場景建設相結合的建設策略，在頂層設計中把握發(fā)展的方向和節(jié)奏，在探索實踐中落地新場景、積累新經(jīng)驗，系統(tǒng)推進智能工廠建設，破解發(fā)展困局。

3.1" "自上而下，以全局視野開展頂層設計

智能工廠建設是一項系統(tǒng)性工程，應從全局視野頂層設計和統(tǒng)籌規(guī)劃相關方面的要素，確保目標的一致性和理念的先進性，通過統(tǒng)籌規(guī)劃，確保項目的貫通性和建設的統(tǒng)籌性，系統(tǒng)推進智能工廠建設。具體步驟可分為現(xiàn)狀診斷、需求分析、總體目標與藍圖規(guī)劃、分步實施計劃制訂4個階段。

一是智能工廠現(xiàn)狀診斷。圍繞設計、生產(chǎn)、物流、銷售和服務的全流程，全方位調(diào)研工廠自動化、信息化、車間聯(lián)網(wǎng)等情況，運用智能制造成熟度評估模型評估關鍵績效指標，定位工廠的智能化水平。

二是智能工廠建設需求分析。梳理業(yè)務模式，識別可優(yōu)化的工藝環(huán)節(jié)，結合生產(chǎn)特點，提出改進應用可行性方案，系統(tǒng)地提出智能工廠建設需求。

三是智能工廠總體建設目標與藍圖規(guī)劃。基于診斷評估、流程梳理與關鍵技術可行性分析結果，編制智能工廠規(guī)劃落地方案、實施計劃與預算，并構建智能工廠運行的基礎技術架構與保障體系。

四是制訂分步實施計劃。根據(jù)整體規(guī)劃藍圖，確定項目子任務優(yōu)先級，明確子項目的目標、內(nèi)容、關鍵點、實施計劃、資源需求等要素，綜合分析項目的重要度、緊迫度、前提條件和實施風險，制定切實可行的實施路線，推進計劃落地。例如，某企業(yè)通過智能工廠專業(yè)咨詢服務商的系統(tǒng)化診斷，提出分階段建設路線及針對性解決方案，具體如圖1所示。通過分階段推進智能工廠建設，該企業(yè)生產(chǎn)效率提高了30%，產(chǎn)品不良品率降低了70%，單位產(chǎn)值能耗降低了40%。

3.2" "自下而上，因地制宜推進場景建設

在智能工廠建設過程中，要解決一系列與生產(chǎn)相關的業(yè)務過程中復雜的運營、產(chǎn)品與工藝等方面的不確定性問題，可根據(jù)不同行業(yè)企業(yè)特點，選擇合適場景，從小場景切入，步步推進，推動企業(yè)智能工廠建設成功。

3.2.1" 開展場景分析

工業(yè)和信息化部根據(jù)智能工廠建設實踐，結合技術創(chuàng)新和融合應用發(fā)展趨勢，凝練總結了3個方面

16個環(huán)節(jié)的45個典型場景，為智能工廠建設提供了指引［1］。此外，工業(yè)和信息化部公示了2023年度智能工廠揭榜單位及典型場景應用［2］，其中，智能工廠揭榜單位公示的場景應用數(shù)量為2 281個。通過分析智能工廠場景應用情況，可以看出智能工廠場景的重點分布情況。①生產(chǎn)全過程是智能工廠建設的主攻方向，相關智能場景應用數(shù)量為1 523個，占66.8%，其中生產(chǎn)作業(yè)以其豐富的場景成為首選，占15.6%；工廠建設、計劃調(diào)度、倉儲物流、設備環(huán)節(jié)等環(huán)節(jié)場景應用逐漸成熟，占比均在10%左右；安全管控、能源管理、環(huán)保管控等環(huán)節(jié)作為生產(chǎn)過程中不可避免的環(huán)節(jié)，目前還處于數(shù)據(jù)采集和實時監(jiān)測階段，自動化作業(yè)和智能管理還需要推廣。②產(chǎn)品全生命周期成為智能工廠的重點內(nèi)容，相關智能場景應用數(shù)量為624個，占27.3%，其中產(chǎn)品質(zhì)量管控已成為剛需，占12.1%；產(chǎn)品設計、工藝設計環(huán)節(jié)數(shù)字化設計技術手段日益豐富，占比均在5%左右。③供應鏈全環(huán)節(jié)智能化在不斷探索實踐，相關智能場景應用數(shù)量為134個，占5.9%。應用場景排名前10的分別是智能倉儲、智能在線檢測、質(zhì)量精準追溯、能耗數(shù)據(jù)監(jiān)測、在線運行監(jiān)測、車間智能排產(chǎn)、工藝數(shù)字化設計、數(shù)字基礎設施集成、產(chǎn)品數(shù)字化研發(fā)與設計、生產(chǎn)計劃優(yōu)化（并列第10）、安全風險實時監(jiān)測與應急處置（并列第10），總計占比近半，基本集中在工廠生產(chǎn)運營的工廠建設、工藝規(guī)劃、計劃調(diào)度、運營管控等高價值領域，與智能工廠建設的實際需求和技術發(fā)展成熟度相符，具備顯著的效益性和示范性。

3.2.2" 做好場景分類

智能工廠建設路徑在場景選擇的優(yōu)先級上呈現(xiàn)多樣化特征，因此要以行業(yè)智能工廠典型場景分類，梳理行業(yè)通用場景和個性場景。以流程制造為主的上游行業(yè)因生產(chǎn)過程具有連續(xù)性，更關注關鍵設備監(jiān)控和產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控，通過質(zhì)量追溯打破上下游企業(yè)間的數(shù)據(jù)隔閡。以離散制造為主的中游行業(yè)因物料品種多樣、人工參與度高、生產(chǎn)過程管控難等，更傾向于優(yōu)先打破各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的信息壁壘，實現(xiàn)可視化管理和數(shù)字化協(xié)同。以消費品制造為主的下游行業(yè)貼近市場一線，市場需求快速變化促使企業(yè)以滿足用戶多元化需求為目標，進行柔性化生產(chǎn)和個性化定制［3］。

3.2.3" "推進場景落地

在場景建設落地過程中，要做深做透一個個場景。根據(jù)應用場景沉淀智能工廠建設能力和經(jīng)驗，建立場景解決方案庫，匯聚多層次數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)秀產(chǎn)品，加強成本低、周期短、見效快的場景型輕量化轉(zhuǎn)型解決方案供給［4］。由點及線，由線到面，由面成網(wǎng)，逐步實現(xiàn)單元級、車間級、工廠級的智能化改造，打造智能工廠應用示范，帶動全行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3.2.4" "豐富場景生態(tài)

隨著技術發(fā)展和產(chǎn)業(yè)融合，針對智能工廠多樣化建設需求，通過政產(chǎn)學研用各方力量整合營造良性生態(tài)已成為一大趨勢［5］。地方政府要因地制宜出臺支持智能工廠建設的發(fā)展政策，全面推動典型場景應用示范推廣。行業(yè)頭部企業(yè)要全面提升智能工廠主體建設能力，利用制造資源碎片化、在線化、再重組、再優(yōu)化的機遇，建立行業(yè)性場景生態(tài)資源池。各類智能工廠服務商要加強專業(yè)化服務供給，充分依托智能工廠豐富的應用場景，逐步構建跨設備、跨產(chǎn)線、跨車間、跨工廠、跨企業(yè)的智能工廠公共服務平臺，打造跨行業(yè)或跨區(qū)域的智能工廠建設公共服務平臺。

主要參考文獻

［1］工信部、國家發(fā)改委等：開展2023年度智能制造試點示范行動［J］.中國設備工程，2023（17）：1.

［2］中華人民共和國工業(yè)和信息化部 國家發(fā)展和改革委員會 財政部 國務院國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會 國家市場監(jiān)督管理總局公告［EB/OL］.（2023-11-24）［2024-05-29］.https：//www.miit.gov.cn/threestrategy/zcgh/zcfg/art/2023/art_59148668d4634a93b0326e6d1225529.html.

［3］李沐齋，甘乃鳳，鄖彥輝.智能制造示范工廠建設情況分析［J］.機器人產(chǎn)業(yè)，2022（5）：75-82.

［4］北京市經(jīng)濟和信息化局.北京市經(jīng)濟和信息化局關于印發(fā)《北京市制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施方案（2024—2026年）》的通知［J］.北京市人民政府公報，2024（18）：64-75.

［5］胡成林，韓麗，左鵬.智能制造生態(tài)發(fā)展研究［J］.智能制造，2024（1）：18-25.