一、智慧工厂与制造业数字化转型概述

智慧工厂作为制造业数字化转型的关键，正逐渐成为制造业发展的新方向。随着科技的不断进步，智慧工厂在制造业中的应用越来越广泛。目前，我国智慧工厂行业规模呈现加速扩容态势，2023 年已从 2015 年的 774.6 亿元增长至 12536 亿元。

智慧工厂利用物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，对工厂内的人、机、料、法、环等要素进行全面感知、分析、优化和协同。它不仅代表着制造业的未来发展方向，更是提高生产效率、降低成本、优化管理的重要手段。

对于制造业而言，智慧工厂具有重要意义。首先，它能够提高生产效率。通过自动化和优化生产流程，减少人为错误和等待时间，例如在 TCL 华星苏州基地，偌大的厂区只有 400 余工人三班轮换，借助自主研发的 MES 操作系统，一片玻璃从投料到出片的时间可缩减至 7 天。其次，降低成本。减少浪费，优化资源使用，降低能源消耗和维护成本。再者，提升产品质量。通过精确控制生产过程，提高产品的一致性和可靠性，如南南铝加工通过 5G + 机器视觉 +AI 分析的解决方案，将铝表面识别准确率从 71% 提升至 99.98%，最终铝良品率从 59% 提升到 65%。此外，智慧工厂还能增强灵活性，快速适应市场变化和客户需求，实现多品种、小批量生产；进行预测性维护，减少停机时间；提高安全性，降低工作场所的安全风险；促进创新，发现新的生产方法和产品改进机会；优化供应链管理，提高物料和库存管理效率。

智慧工厂在制造业数字化转型中发挥着至关重要的作用，是制造业实现可持续发展的关键。

二、智慧工厂的优势

（一）设备互联高效协同

智慧工厂通过无线射频技术、条码技术、数据采集与监控技术等多种技术实现设备互联，让不同设备之间不再是信息孤岛。例如，在某汽车制造企业的智慧工厂中，这些技术的联通使得生产线上的各个设备能够实时交互信息，当一个设备出现问题时，其他设备可以迅速做出调整，极大地提高了生产效率。同时，设备互联还降低了人工对生产线的影响，准确、及时地采集生产线上的诸多数据，为生产计划的合理排班提供了有力支持。

（二）广泛使用工业软件

工厂仿真软件在智慧工厂的建设中起着关键作用。通过软件可以布局企业的生产线和工厂物流、人机工程等，确保企业的工厂结构合理化。比如，一家电子制造企业利用工厂仿真软件，对新工厂的生产线进行了模拟布局，提前发现了潜在的物流瓶颈和人机交互问题，并进行了优化调整，从而避免了在实际建设和生产中可能出现的效率低下和安全隐患。

（三）融合精益生产理念

智慧工厂充分结合精益生产理念，能够拉动企业生产。它充分结合企业产业和工艺特点，促进企业的规模化、智能化生产。例如，某家电企业的智慧工厂，通过对生产流程的精益化管理，实现了从原材料采购到产品出厂的全流程优化，不仅提高了生产效率，还降低了库存成本，提升了企业的市场竞争力。

（四）实现柔性自动化

智慧工厂可以根据企业产品和生产的需求提升生产自动化程度。在某服装制造企业的智慧工厂中，通过引入先进的自动化设备和智能控制系统，实现了小批量、多品种的个性化生产，减少了资源浪费。同时，自动化程度的提升也降低了劳动强度，提高了生产效率。

（五）注重绿色生产

智慧工厂注重绿色生产，能够监测生产线能源消耗情况。在有危险和污染的环节，用机器代替人工，减少了环境污染，对环境友好。例如，某化工企业的智慧工厂，通过安装智能能源监测系统，实时监测能源消耗，并对高能耗环节进行优化，降低了能源消耗。同时，在危险的化工生产环节，采用机器人代替人工操作，提高了生产安全性，减少了对环境的污染。

（六）实时洞察生产信息

智慧工厂能够给企业反馈生产信息，帮助管理人员随时调整生产决策，促进生产顺利高效开展。在一家食品加工企业的智慧工厂中，通过物联网技术实现了对生产过程的实时监控，管理人员可以通过手机或电脑随时查看生产进度、设备运行状态等信息，一旦发现问题，可以及时调整生产计划，确保生产的顺利进行。

（七）系统具有自主性能

智慧工厂系统具有自主性能，能够收集并且理解外部和自身的信息，然后加以分析和判断，从而对下一步行为进行规划。例如，某智能工厂的生产管理系统，通过对历史生产数据的分析，能够预测未来的市场需求，并自动调整生产计划和库存管理策略，提高了企业的运营效率。

（八）人机和谐共存

操作人员和机器在智慧工厂中是相互协调的关系，两者在不一样的层级相互合作。在某汽车组装工厂的智慧工厂中，协作机器人可以与操作人员共同完成复杂的组装任务，操作人员负责一些精细的操作，而机器人则负责重复性高、劳动强度大的工作，提高了生产效率，同时也保证了产品质量。

（九）整体可视技术实施

智慧工厂通过对信号进行处理，预测、仿真等其他最新技术，能够在真实环境当中展示实际生活里面的设计以及生产制造过程。例如，在某航空制造企业的智慧工厂中，通过虚拟现实和增强现实技术，工程师可以在真实环境中查看飞机零部件的设计和生产制造过程，提前发现潜在的问题，并进行优化调整，提高了生产效率和产品质量。

三、制造业数字化转型方法

（一）数据建设成熟度评估

企业数据建设通常分为传统、起步、加速、成熟、智慧五个阶段。在传统阶段，企业信息碎片化，主要依赖人力和纸质表单进行信息收集管理，实行以人为中心的粗放型管理模式和以纸质表单为载体的运营机制。此阶段企业通常利用 Excel 对数据进行简单处理分析，整体数据利用率低。而在起步阶段，企业通过部署信息系统，实现业务数字化，对业务流程进行线上标准化、体系化、规范化管理，数据文化萌芽，信息系统主导加快业务线上流转。加速阶段则注重数据价值化，通过灵活调用、整合、分析数据，实现数据与业务更紧密融合，以拓展、应用数据价值为导向持续完善信息系统部署，储备双重技能人才优化 IT 建设，打通部分核心业务系统实现部门级协同。成熟阶段企业的数据建设与业务管理高度融合，能为企业提供精准决策支持。智慧阶段虽实现的企业较少，但可朝着数据挖掘和人工智能、数字孪生、工业元宇宙、区块链、超级自动化、VMI 管理策略等方向发展。评估企业数据建设情况可以从电脑桌面 Excel 和纸质文件数量以及是否有人拿着纸质文件找领导签字等方面判断企业是否处于传统阶段。

（二）不同阶段转型案例

1. 传统阶段→起步阶段：上线仓库管理系统，改变业务管理模式，如某汽配企业产品销量快速增长，但公司业务系统为零部署。通过上线仓库管理系统（WMS），实现货品扫码入库、出库管理，出入库数据实时采集至系统中，公司产量翻番的同时，存货下降了 50%。此外，该企业还通过 WMS 系统整合采购、配送、生产等流程管理，提升了整体生产效率和业务配合速度。
2. 起步阶段→加速阶段：某央企军用飞机制造企业在数据建设过程中，先后部署了众多核心信息系统，实现了多个业务环节的数字化覆盖，但出现业务数据体量大但质量差和业务数据存在壁垒的情况。该企业与基石协作公司联合，成立专项对关键核心业务应用和数据现状进行调研，做出了涉及多个业务的数据分析运行平台，搭建统一的数据仓库，保证了数据的质量与安全。
3. 加速阶段→成熟阶段：汽车行业进入存量竞争时代，某头部车企想要打造 “以终端用户体验为核心” 的数字化顶层设计，包括全生命周期管理和全场景生态服务。通过建立企业级数字中台，打通业务间的数据壁垒，整合、拉通、治理企业内部数据和老旧数据以及用户线上线下触点数据，为集团用户提供统一的数据存储中心及数据服务，重塑商业模式。
4. 成熟阶段→智慧阶段：处于这一阶段的企业较少，可考虑数据挖掘和人工智能、数字孪生、工业元宇宙、区块链、超级自动化、VMI 管理策略等行动方向。例如利用数据挖掘和人工智能技术可以对企业生产过程中的大量数据进行深度分析，发现潜在的生产优化点和市场趋势，为企业决策提供更精准的支持；数字孪生技术可以在虚拟环境中模拟真实的生产过程，提前发现问题并进行优化，降低实际生产中的风险和成本。

（三）突破产业升级技术之困

1. 打破信息孤岛连接各方：制造业数字化转型面临产业链长、企业量大、技术复杂等挑战。大型企业对于数字化转型普遍意愿强烈，积极打造平台连接上下游企业，形成综合客户和供应商信息的枢纽。例如一家汽车零部件厂生产线 90% 互联，平均每 8 秒生产一只马达；一家变速器企业打造工业互联网平台后，技术图纸可直接传到供应商的生产线，带动 140 多家供应商数字化；一家工程装备企业根据客户电子订单灵活决定生产，交付周期缩短 50%，产品库存降低 70%。而中小企业则被数字化技术门槛较高、成本较高等困扰，艰难探索。工信部赛迪研究院对约 300 家中小企业数字化转型的调研显示，超过半数的企业认为存在转型自身能力不足的问题，且转型成本高企，抑制企业转型需求。中小企业多分布在传统产业和价值链中低端，数字化基础薄弱。从中央到地方，各级政府正在多措并举推动制造业转型升级，推动企业 “上云上平台”，帮助中小企业走上智能化的 “高速公路”。
2. 重构制造模式和生态：以数据驱动构建崭新制造模式和生态。例如酷特智能针对服装行业高库存痛点，创建数据大脑，研发版型、工艺等数据库，工厂每一步指令都由数据驱动完成，并提出从客户到制造的大规模个性化定制模式，改变传统以产定销的工业批量生产模式，实现从 “供需” 到 “需供” 的转变。酷特智能可在 7 秒内完成对人体 19 个部位的数据自动采集，依托已形成的百万万亿量级数据，快速调出与客户身材相匹配的西装版型，设计成本降低 90% 多。与转型前的传统产线相比，目前的 “全模块数字化治理体系” 帮助公司减少 80% 的生产管理岗位，企业效率直接提升 20%。该数字体系已在服装鞋帽、机械、电子等 50 多个行业 150 多家企业应用。数据成为新的生产要素和发展引擎，可以推动资源优化配置，重构制造模式和生态，提升制造业的质量和效率。日益出现的产业互联网平台，就是动态采集汇聚产业链上下游各类数据，以数据驱动设计、采购、仓储、生产、销售、风控等多业务场景的产品服务创新，通过数据流带动商品流、订单流、发票流、资金流、物流等多流合一，提升全产业链效率。在万物智联、平台经济、生态重构的大趋势下，中小企业的数字化转型不仅是技术改进，更重要的是在数字生态中寻找生存发展空间。

四、智慧工厂数字化转型案例

（一）中国电信助力烽火通信 5G 智慧工厂

位于光谷创业街的烽火通信智慧工厂，宽敞明亮，作业机器人高效运行，AGV 小车精准配送物料，5G + 机器视觉质检提高检查效率。中国电信为烽火通信提供全套 5G + 工业互联网标杆解决方案，包括基于 5G 的数据采集和视频监控、机器视觉、5G+MEC、数字孪生、滑轨机器人等多个智能化技术支撑和应用场景。通过这一系列举措，烽火通信的生产效率提高了 30%，交付周期缩短了 20%。未来，中国电信还将对工厂的核心要素进行识别，连接到工业互联网，实现更高效的生产。

（二）联泰科技 3D 打印智慧工厂

松江企业上海联泰科技股份有限公司智能排产与远程自动化生产系统 ——Unionfab “优设备” 入编《上海生产性服务业中小企业 —— 专精特新数字化转型场景应用经典案例》。依托 CAE、智能硬件、物联网、云计算等技术，Unionfab “优设备” 提供包括数据预处理、云端 3D 打印、智能排产、设备监控管理、生产数据分析、跟单管理等完整的 3D 打印系统解决方案。作为中国 3D 打印领域的开拓者与引航者，联泰科技一直致力于推动 3D 打印行业技术发展，为我国在 3D 打印领域实现从 “跟跑者” 到 “领跑者” 的转变贡献力量。

（三）江西蔚来照明有限公司 “5G + 智慧工厂”

江西蔚来照明有限公司 “5G + 智慧工厂” 项目主要内容包括实现 5G + 数据采集、建设 MES 系统、运用 MES 技术方案、实施 5G + 云化 AGV 等。通过这些措施，公司实现了生产过程的高度自动化管理和管控，提升了订单管控效率，缩短了交货周期。项目实施后，公司缩短研发周期 45%，提升资金周转率 50%，降低制造成本 17%，提升了产品的市场竞争力。同时，该项目对于同行业企业具有很好的示范引领和复制推广作用。

五、智慧工厂对制造业的影响

（一）成为发展刚需

明新旭腾一直注重数字化建设工作，已通过两化融合认证和省级数字化工厂。从发展趋势来看，智慧工厂已成为制造业的发展刚需，既有利于企业经营发展，也符合国家政策要求。目前，明新旭腾正和西门子合作进行迭代升级，实现从 “制造” 到 “智造”，建设可持续发展的行业数字化工厂。

双方在去年 11 月完成了战略合作框架的签署，2023 年将是明新旭腾和西门子合作共赢的重要里程碑。双方将开展梅诺卡二期、真皮工厂等集团新建项目的整体规划和落地，共同就数字化智能工厂、工业物联网应用、企业数字化管理模式及双碳经济等领域开展紧密合作，共同打造中国汽车内饰新材料工业 4.0 样板数字化工厂。

（二）助力数字化转型

广西南南铝加工有限公司在华为的支持下，成功实施了 5G 智慧工厂项目。通过 5G、AI、云计算等新兴技术的应用，大幅提高了整体生产过程的产品良品率及生产安全和效率，提升了企业竞争力。

在工信部主办的第三届 “绽放杯” 5G 应用征集大赛上，“南南铝加工 5G 智慧工厂” 项目荣获一等奖，被认为是制造行业数字化转型升级的标杆案例，具有良好的示范作用和推广价值。

该项目针对客户的不同应用场景，分别设计了相应的解决方案。在质检方面，采用 5G + 机器视觉 + AI 分析的解决方案，将铝表面识别准确率从 71% 提升至 99.98%，最终铝良品率从 59% 提升到 65%；在资产管理方面，采用 5G+RFID+AI 智能溯源，实现铝材料的可溯源、可视化，得到了重要客户宝马汽车的认可；在安全管理方面，加强对高温铝和常温铝的区分以及危险区域监控、违规操作和疲劳作业识别等监管。

六、制造业数字化转型的未来展望

（一）多主体联动合作

制造业数字化转型并非一蹴而就，需要政府、企业和社会多主体联动合作。政府应强化政策支持和资金保障，制定统一的数据标准和接口规范，加强标准引领和质量支撑，提升数据安全监管能力。设立专项资金用于支持制造业企业引进和研发数字化技术，以及数字化基础设施的建设。加快 5G、工业互联网、大数据中心等新型基础设施建设，为制造业数字化转型提供基础支撑。

企业应加大对制造业核心技术研发的投入，增强不同制造业企业之间基于数据要素和数字技术的合作、协同与共享，建立数字化转型资源共享平台。同时，以个性化定制、服务型制造等方式满足消费者多样化需求，提高企业的响应速度和创新能力、品牌影响力、市场竞争力。

社会团体应加强市场宣传和推广，提升消费者对数字化转型的认知和接受度。同时，在转型过程中，企业也应加强数据保护措施，确保消费者数据的安全性和隐私性。

（二）强化政策支持

政府应更加精准地对接企业需求，提供更多财政补贴和税收优惠，减轻企业在数字化转型中的财务压力。“一链一策” 开展制造业重点产业链数字化协同改造，推广细分行业典型场景和解决方案，推动产业链上下游企业之间的协同创新和数字化转型。

支持社会资本平等参与数字基础设施的建设和运营，形成政府牵引、企业主导、社会参与的多元化投资格局。加快制定统一的数据标准和接口规范，加强标准引领和质量支撑，提升数据安全监管能力，确保工业数据的标准化与安全性，促进不同系统之间的数据互通和共享。

（三）依靠创新驱动

企业应加大对制造业核心技术研发的投入，特别是在核心基础零部件、先进基础工艺、关键基础材料和产业技术基础等领域，补上工业软件、工业传感器、操作系统等关键领域存在的短板。

在重点行业、领域和地区建设一批数字化应用示范工程，启动高标准数字园区建设，畅通园区内数据链、创新链、产业链、供应链，探索园区数字化整体提升路径。

鼓励和引导高校、科研机构与制造业企业开展多方位的数字化转型合作，畅通科技成果转移转化渠道，加快推进产学研用深度融合，引领制造业数字化、智能化、绿色化转型。

（四）加强市场推广

政府、企业和社会团体应加强市场宣传和推广，提升消费者对数字化转型的认知和接受度。部分消费者对制造业数字化转型带来的新产品、新服务认知不足，接受度有待提高。通过多种渠道向消费者展示数字化转型的优势和成果，让消费者更好地了解数字化产品和服务。

同时，企业要以个性化定制、服务型制造等方式满足消费者多样化需求，更快适应市场变化，提高企业的响应速度和创新能力、品牌影响力、市场竞争力。在转型过程中，企业应加强数据保护措施，确保消费者数据的安全性和隐私性。

制造业数字化转型是未来发展的必然趋势，需要多主体联动合作，强化政策支持、依靠创新驱动、加强市场推广，以智慧工厂引领制造业走向智能化、绿色化和高效化的未来。