未來工廠漸行漸近

李堯

福特汽車公司創立者亨利·福特說，“如果你總是按部就班，那么你的得到的也會一成不變?！碑a業界顯然將這位汽車大王的話奉為圭臬，多年來都熱衷于投身生產技術及流程的升級改進，特別是在得到互聯網、人工智能等技術的加持后發展迭代尤為迅疾，讓關于未來工廠的想象一再被實現與刷新。

未來工廠是自動化和數字化的高度融合，并充分實現價值鏈的開放。當智能制造成為全球制造業變革和科技創新的制高點，智能互聯工廠實現生產設備的智能自動化和系統的高度集成并互聯互通，對未來工廠的進一步探行便成了一場由制造業源始的社會經濟發展使能之舉，關于其理念、應用、模式等的探索折射出各國對于未來產業愿景的深遠訴求。

持續演化

實際上，關于未來工廠的演進一直都在進行，并卓有成效，不同時期的成果俱有亮色。

《經濟學人》在一份報告中指出，“數字化生產為制造商提供了至關重要的靈活性，并帶來更高的生產效率”，并認為“網絡化生產系統利用數據流對生產進行控制和優化，使小批量制造和定制生產成為可能。由此，它可讓制造公司更具靈活性，從而更好地對市場需求做出響應?！丙溈襄a全球董事合伙人Anil Sikka也認為全自動生產線的誕生能讓工廠融入供應商生態系統，如此便可在提供增值服務的同時加快商業模式創新，“未來工廠將擁有海量數據，使用強大而新穎的分析工具挖掘數十億數據點，釋放人工智能和機器學習的潛力。我們預計：生產線效率取得的突破將促使產出翻番;更加嚴格的績效管理可以將質量問題減少一半;而先進的預見性維護則能大幅縮短機器停機時間?！?/p>

有觀點指出，備受關注的燈塔工廠即是未來工廠的部分現實具現。世界經濟論壇曾在2018年評選出9家全球制造業燈塔工廠，并在當年的夏季達沃斯論壇上正式提出該概念，以凸顯制造業的標桿性先進技術代表，拜耳生物制藥（意大利加巴納特）、博世汽車（中國無錫）、海爾（中國青島）、強生DePuy Synthes（愛爾蘭科克）、菲尼克斯電氣（德國巴特皮爾蒙特和布隆伯格）、寶潔Rakona（捷克）、施耐德電氣（法國勒沃德勒伊）、西門子工業自動化產品（中國成都）及UPS Fast Radius（美國芝加哥）入選第一批燈塔工廠。彼時業界專家這樣評述它們的重要意義，“第四次工業技術革命已經到來。工人和管理人員都能從技術中獲益。這些燈塔工廠的業績比普通工廠高出20%至50%，形成競爭優勢。它們擁有敏銳的團隊，匯集因特網域、分析、物聯網及軟件開發方面的專家，正在迅速創新生產車間。它們還開發出共用數據平臺或物聯網平臺，正在開展的應用多達15項。這些企業著眼規?；l展，行動敏捷，將為制造業樹立新標桿?！苯刂聊壳?，入選世界經濟論壇的燈塔工廠已達16家（其中5家位于中國），來自各個行業，雖然規模大小各異，但無不是各自所處領域與地區的制造業翹楚。

凝視數據

一份報告顯示，超過90%的企業希望通過采用先進的技術來改變現有生產、工作方式，這無比契合“未來工廠”的發展趨勢：“創造性的思維和打破常規的思考方式，利用新技術從而獲得回報?！?/p>

有此愿力助益，制造業的前行方向明確。機器轟鳴、工人流水線作業的景象已成過去，新一代信息技術讓智慧工廠越來越多地出現在我們身邊——每個生產環節清晰可見、高度透明，所有車間靜默而高效地運轉，智能分析動態系統時刻研判、助推遍布全球的員工、顧客和合作伙伴的信息交互往來，整條供應鏈的各個環節再無滯點，“機床、刀具和流程的狀態都是完全透明——而且是實時狀態。”

更多的數據可帶來更聰明的系統，最大化工廠的效益并最小化支出與損耗。而無論身處何端，企業都需要對市場變化做出快速的反應，生產類企業尤其需要具備可對全球需求和特定客戶要求做出快速反應的能力。漢諾威博覽公司董事約亨·柯克勒認為，“在這一系統中，包括工件、機器到運輸系統在內的所有環節都可以通過網絡進行互聯，實現彼此之間的自由通信，這就是所謂的智能工廠，但達到智能工廠之前必須進行‘產業集成’?！鄙頌椤豆I互聯網：打破智慧與機器的邊界》報告里的聚集點所在，通用電氣公司對制造業邁入新時代有著自己的解讀，“只有三個主要的數字元素（智能設備、智能系統和智能自動化）與物理機器、設施、車隊和網絡完全融合起來，才能感受到工業互聯網的真正威力。到時候，生產力提升、成本下降以及浪費減少等好處會普遍出現在整個工業經濟?！逼渲悄芷脚_部門負責人表示數據在生產中的作用被重視與進一步挖掘是必然之舉，“如今制造業已出現了巨大轉變。由于出現新技術、更智能的資產和更智能的設備，今天的先進工廠實際上已儼然變成了促進信息在整個企業順暢流動的數據中心。以前，如果你看一下制造業軟件，會發現它們是孤立的系統;這些系統無法彼此聯系;它們無法溝通，無法聯絡，所以工廠經理無法將本工廠的業績與另一家工廠作一番比較。工業互聯網出現后，一切都改變了……在我看來，這就是未來的方向，即這樣一種互聯世界概念：所有設備都在匯總數據，而你只管分析數據。數據經過分析后，可以根據使用者的角色，會在合適的時間提供給合適的使用者——這就是未來的智能工廠?！?/p>

無限機遇

固化、龐大的生產系統是新技術推進的巨大障礙，也讓制造業企業的成本變得更加高昂，由此實現效率之上的高精準，及時滿足用戶個性化定制需求便是時代大勢所趨。

生產領域遍布機器人，取代工人完成各種操作——這是對未來工廠的最粗略的解讀，甚至可以說，這樣的想象力未免不夠豐富和大膽。人類文明史上曾邁出三次關鍵性的“第一步”：蒸汽機，進入工業文明的“第一步”;電力運用，邁入電氣化的現代工業“第一步”;數據化，以數據智能為核心的智能商業世界的“第一步”。人類文明中不斷增強的協同能力被視為整個時代的發展關鍵，在此語境下暢想未來工廠的模樣，我們既需要有工程師的嚴謹，也需從社會、文化的視角充分思量。

未來工廠的終極使命仍然是服務于人類社會，懷揣面向未來的憂患意識，才能真正打造出具有核心競爭力的可持續制造，實現價值鏈的重塑，最終形成智慧、綠色、包容的經濟形態。未來工廠顯然不會再有密集的工人群體與龐大的生產規模，基于大數據與互聯網及人工智能，以各種信息技術進行數字化、自動化的柔性制造將成主流。自動化和新技術可創造新的職業空間，數據顯示，如果讓機器人從事最具挑戰的手動任務，將讓多達90%的一線工廠工人有機會從枯燥操作中脫身，接受再培訓后走上更高回報和更高附加值的工作崗位，如此所產生的凈效應可將勞動生產率提高七成以上。AI是增強生產力的重要手段，“AI在未來的工廠中將無所不在”，這樣的論斷無人想要質疑，在AI作為關鍵驅動力的作用下，未來工廠將變得更敏捷、更趨定制化。但雄心與現實之間的差距不可忽視，高水平的人工智能時代目前仍顯遙遠，許多企業仍在傳統生產環境中徘徊，建筑在云端的個性化車間不難，但“機器人接管工廠”還為時過早。

毫無疑問，未來工廠將擁有海量數據，使用強大而新穎的分析工具實時挖掘數十億以上的數據點，并在此過程中充分釋放人工智能和機器學習的潛力。不過，盡管現時的智能工廠與將要持續進化的未來工廠代表了極高效率，但次品、浪費、停機、延誤等問題并不會完全消失無影，它們只是被最大程度的扼殺在了前端。如果只將智能工廠的進化創新集中在數據運用之上，便很可能犯下“見樹不見林”的錯誤。