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 ABB DCP10

在追赶“工业4.0”的路上，西门子以成都数字化工厂，即西门子工业自动化产品成都生产研发基地（以下简称“SEWC”）作为样板工程，意在展示数字化制造如何改写工业。但如同西门子所强调的，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，还有漫长的演进过程。

　　在走进SEWC之后，结合成都工厂的一系列探索，该工厂的相关负责人与记者深入分享了关于数字化制造、工业进化和工业4.0的前沿思考。在西门子成都工厂眼中，数字化工厂与自动化工厂，到底有何区别？要追赶未来制造，人与机器之间关系如何重构？为什么他们反复强调，提升质量而非降低成本，才是工业进化的本质？要真正迈向工业4.0，SEWC将继续往哪些方向进行摸索？

　　如果说，对工厂架构和组成的实地走读，给我们带来的是实践层面的冲击。那么，对工厂运转理念和管理模式的前沿解读，相信将可以给我们带来思维层面的更多启示，乃至启蒙。

　　“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。

　　在距离SEWC2000多公里的佛山市，不足半年前正式引进了**工业机器人四大制造商之一的德国库卡公司。后者宣布，将在佛山顺德建立其在华的**机器人研发基地。

　　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。

　　在SEWC工厂二楼的自动物流系统部门，无需人员现场监控，每天，两部高速运转的取料机如同“人”一样，依靠数字定位迅速地“抽”出对应的原材料，并通过自动传输轴，马上传送到生产车间。从工厂物料需求信息传导到自动物流仓库，仓库**长只需要30分钟就能将物料送到了车间，中间无需任何人员操作。

　　在这座实现了全集成自动化的工厂内，相比同类型的工厂人员**多可节省50%。

　　那么，伴随生产车间内不断增加自动化设备，以及逐步减少劳动力，在数字化制造的不断进化中，是否就等同于全自动化？

　　“要明确的是，数字化制造并不等于全自动化制造。”西门子工业自动化产品成都生产研发基地副总经理李永利强调，一般情况下，很多人会以为工厂要实现数字化制造，必须先实现全自动化，这其实是一种误解。

　　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。”

　　李永利表示，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。”李永利说道。

　　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。“人与机器的关系是互助的关系。”但当企业的生产制造过程中，出现需要对复杂信息的寻找和判断时，可以用机器来替代人。”

　　李永利的解读，引出的是对一个深刻问题的思考：在“未来制造”的生产线上，“人”与“机器”究竟是怎样的关系？两者关系如何重构？

　　以手机生产线为例，他认为，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。”李永利说，在未来至少10年到20年，全球范围内绝大部分的制造环节依然需要人去完成。

　　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。

　　但这些环节在成都工厂内，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。

　　“可以理解为，当我们涉及到对复杂信息的寻找、判断的时候，是可以用机器来替代人的。”李永利说道。在这样的愿景下，引入自动化机器的工厂就像配备了电脑的超市，工人就像收银员，在传统的小卖部里，工人要记住商品价格，自行计算商品总价。但实现数字化制造的工厂，就如同同时配备了电脑和扫描器的超市，收银员只需要按照计算结果收款，而配备的机器就像一个“纠错员”，帮助人避免出现计算和记忆错误。