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??整体来看，中国造作业目前基础方面还不够强。出格是传统的基础资料、基础技术、基础工艺和技术平台。而智能造作又要求和信息技术结合，像传感器、工业软件、工业互联网和工业大数据等新问题或是将来发展的瓶颈。

7月中旬的成都，火热多雨，距离市中心西北边22公里的西门子工业自动化产品出产及研发基地（SEWC），工厂表围一片肃静。

即便在车间里，也只听得识趣械动弹的幽微声音。几位工人不断触摸工作台前的电脑显示屏，操作工作台上的按钮。

与此同时，在工人们脚下、地下一层的物料间里，携带条形码的物料，整齐地趴在自动化流水线上。它们沿着地下传输系统，在四个高低提升装置的援手下，升入车间。再经过立体中转库等设备，在组装出产线上被装配和包装，**后由物流幼车运向仓库。

这座约450名工人的工厂，出产面积不到尺度足球场的一半。每年出产的SIMATIC工业自动化产品超过250万件，供给中国及全球的汽车、造药、电力等工业行业及基础设施建设。在这里或许每10秒就有一件产品诞生，而一百万件这样的产品中，有瑕疵的不到10件。

SEWC是西门子首家数字工厂——安贝格电子造作工厂（EWA）的姊妹工厂，也是西门子在德国之表成立的首家数字化企业。两座数字化工厂的背后，是西门子实际德国当局工业4.0战术所造订的数字化工厂整体解决规划。

为了应对全球造作业刷新海潮，推进本国造作业的转型升级，德国当局于2013年提出了工业4.0的国度战术。中国则于2015年颁布了《中国造作2025》行动纲领。

若是将西门子作为标杆，中国企业显然差距不幼。“与西门子等顶尖的世界工业4.0企业相比，中国造作业出格是中国度电行业还存在着很大差距。”四川长虹企 划部部长刘海中说，“中国造作业有的尚处在工业2.0阶段，部门达到3.0水平。既必要经营工业4.0，还要添补基础不及，尽快裁减落后、过剩的产能，实 现逾越式发展。”

一座工厂的无缝数据互联

实现工业自动化后，工业企业面对着满足消费者个性化需要、新技术渗入带来的模式创新等转型问题。

对西门子来说，这一系列的难题反映到现实，就是造作业企业该若何缩短产品的上市功夫，提高矫捷性、出产效能和产品质量。

或许能够从西门子自2007年起收购的近50家企业中，窥得这个169岁的老牌工业企业的野心。自从买下出产软件产品Teamcenter的公司UGS 后，西门子一发不成清算，看上的企业大多以软件公司为主。同时，西门子不休扩大软件业务组合，**终提出“数字化工厂”概想。

据西门子股份公司数字化工厂集团首席执行官Jan Mrosik介绍，数字化规划就是通过涵盖从产品设计、出产规划、造作工程、出产执行到服务的整个价值链的数字化转型，提供全性命周期的无缝工作流。借助 统一的数据库等软硬件设备，优化工程组态所有方面的工作，确保产品高效地投放到市场。

为此，西门子推出了全面的数字化产品组合，将硬件、软件、工业技术专长和数据结合在一路，推动现实世界与虚构世界的融合。

2016年汉诺威工业展览会上，西门子推出了工业云Mind Sphere。作为工业数据盛开平台，各类数字工厂能够通过数据网关，将关键设备甚至整个工厂的数据衔接至Mind Sphere，从而监测其设备群，做到预防性守护、能源数据治理、工厂资源优化等。

在中国，西门子成立数字化工厂SEWC来实际上述解决规划。这座工厂实现了从治理、产品研发、出产直至物流配送全过程的数字化。在数字化工厂“数据链条” 的起点——研发过程，研发工程师们利用西门子PLM（产品全性命周期治理软件）的产品开发解决规划NX软件，进行新产品的模拟设计和组装。

研发出的每一件新产品都占有专属于自己的数据信息。这些数据信息在研发、出产、物流的各个环节中被不休丰硕，实时保留在统一个数据中心 Teamcenter中，供质量、采购、出产和物流等各个部门共享。每天，设备自动纪录1000多万条产品信息，方便工人精准急剧地找出产品瑕疵的由来。

出产过程所必要的物料自身携带条形码，通过与仓库治理软件的“数据对话”，经由“自动交通”的物料输送环节，输送到高货架立体仓库或者物猜中央库。装配出产线员工轻触工作台上的电脑显示屏，所需物料就会进入物料间。

物料从物料间升入车间后，工人依照电脑显示屏上的电子工作单，起头装配、包装等工作。工作实现后，他只需按下工作台上的按钮，流水线上的传感器就会扫描产 品的条码信息，纪录它在这个工位的数据。MES（造作执行系统）将以该数据作为判断基础，向节造系统下达指令，指挥物流幼车将产品送去下一个主张地。

工厂选取柔性出产，统一条出产线上每天要产出4000多片产品，**多可能同时出产4种分歧产品，并为将来的产能调整做出合理规划。

整座工厂的运行，都是基于这些数据基础，ERP（企业资源规划）、PLM（产品全性命周期治理）、MES（造作执行系统）、节造系统及供给链治理，全数实现了无缝的信息互联，工厂数据还能与德国出产基地以及美国的研发中心进行数据互联。

中国造作业标杆处于3.0阶段

与从造作端走向信息端的德国工业4.0分歧，在机械工业信息钻研院副院长石勇看来，“中国造作2025”混合了德国和美国工业互联网的理想，一些当先型企业在进行索求，互联网企业和造作业企业加强合作，推动两化融合。

据石勇介绍，上汽和阿里巴巴签署“互联网汽车」亟略合作和谈，加强信息化技术利用和导入；华为在2016年和库卡签定战术合作和谈，共同为中国工业市场发展智能造作规划；通辽红领通过索求致力，成为服装出产领域智能造作的标杆，这些都是互联网和造作业融合的范例。

但整体来看，中国造作业目前基础方面还不够强。出格是传统的基础资料、基础技术、基础工艺和技术平台。而智能造作又要求和信息技术结合，像传感器、工业软件、工业互联网和工业大数据等新问题或是将来发展的瓶颈。

电气化遍及、自动化推广、智能化示范，这是机械工业信息钻研院战术与规划钻研所副所长张燕对我国造作业的整体评价。两个指标数据可能直观展示：工业机械人使用密杜纂设备数控化率。

世界机械人协会的统计数据显示，2014年中国大陆地域的工业机械人使用密度仅为36台/万人，不到韩国的1/13、日本和德国的1/9、美国的1/5， 并且仅为世界均匀水平的54.5%。从机床的数控化率来看，中国出产的机床，数控化率仅为25%，而日本2012年的机床数控化率已达到88%。中国目前 的水平仅相当于日本20世纪80年代末期的水平。

“国内没有什么公司能够拿出来作为标杆。”亚洲造作业协会、国际机械人及智能设备产业联盟首席执行官罗军以为，即便备受推崇的海尔集团，还是传统产业，离 工业4.0的要求很远，跟西门子比差距极度大。“我们过度关注出产环节，研发领域落后，没有真正引领全球行业发展的企业。”

企业也佑装自知之明”。去年9月，工信部颁布了2015年智能造作试点示范项目名单，入围项目共46个，涉及38个行业、21个地域。四川长虹电器股份有限公司申报的示范项目位列其中。

长虹方面也以为，自身与西门子等顶尖的世界工业4.0企业相比仍有很大差距。“德国更专一于创新工业科技产品的科研和开发，以及对复杂工业过程的治理。在 设备和车间造作工业方面基础很好，在世界信息技术领域的能力水平很高，在嵌入式系统和自动化工程方面也有极度专业的技术。” 四川长虹企划部部长刘海中说。

这些榜上有名的企业，在赛迪钻研院设备工业钻研所所长左世全看来，还处于数字化的发展阶段，也就是德国所称的工业3.0，它们还在买通纵向集成的问题。其 中，极少数企业正攻关网络协同造作的难题。工信部已颁布的2015年和2016年的智能造作示范试点项目共109个，只有中国商用飞机有限责任公司申报的 C919飞机网络协同造作试点示范、宜宾海天资料科技股份有限公司申报的纺织服装网络协同造作试点示范两个项目。

工业互联网**具贸易价值

中国企业若何达到智能造作要求的指标？

不要把智能造作当成技术活。同济大学教授、工业4.0-智能工厂尝试室主任陈明建议，中国企业要把产品、设备、出产、治理和服务都思考在内。德国人以为，工业4.0首先要精益出产、精益治理，这样执行才会高效，德国企业也根基这样做。

刘海中也认同这一概想。据其介绍，长虹理解的智能造作，不仅仅是单纯以机械人、自动化设备、信息化等技术伎俩武装工厂，来满足内部造作效能的提升。更必要 站在消费者的角度，将消费者的需要作为智能造作的**高尺度，反向考量研发、出产、销售、服务等各个环节，从而实现大规模幼我化定造全新的贸易模式。

陈明还告诫中国企业不要太焦急，实现工业4.0是一个渐进式的过程：慰，无论是在中国还是世界其它地域（蕴含欧美蓬勃国度），工业4.0都还处在一个索求阶段，尚未出现真正实现工业4.0的企业。

张燕暗示，即就是西门子安贝格工厂，仍自称处于工业3.6-3.8之间。依照德国弗朗霍夫钻研院，提出工业4.0概想的机构的预测，或许15年后，真正实现工业4.0的企业才会出现。

不外，也有业内人士以为，不要迷信工业4.0。赤峰二机床集团有限公司重要出产冲压设备和数控机床。该公司利用西门子的系统来提逾越产效能、质量和靠得住 性。不外，该公司副总经理张世顺却提醒企业，工业4.0、“中国造作2025”不是灵丹妙药，很可能解决不了企业目前面对的问题。有些问题，企业可能更需 要从内部治理动手，设法子找到并解决问题。

而筹算使用智能造作模式的企业要学会“眼高手低”。张世顺建议，国内企业要系统规划、分步执行，把握好指标和整个发展趋向，“眼要高”；但真正要做的时辰，需从**根基的器材做起，“手要低”。

这也是波士顿征询公司给中国企业的建议，做好基础的器材。新技术无法绕开造作业一些**根基的器材，譬如出产规范化、有效的设施守护、人员的技术水平等。

在左世全看来，工业互联网对企衣反说**具贸易价值。自动化、数字化、智能化，必要不休的资金投入。工业互联网则是通过服务增致反获得收益，企衣符用物联网等信息技术伎俩援手用户更好地使用产品，获取更多价值。这种方式固然前期也要投入，但后期成本会越来越低。

他举例说，北京一些纺织机械造作商，将销售给客户的纺织机械用物联网衔接起来，关注产品的运行情况，削减客户的维建和运营守护成本，并向客户收取相应用度。