当下，打造出数字化工厂沦为许多企业的最重要目标，但还没哪家企业宣告自己早已竣工了一座几乎数字化的工厂。那么，数字化工厂是什么？如何才能打造出一个确实的数字化工厂？工厂数字化某种程度是生产的数字化现在经常被提到的数字化工厂只是“智能生产”的一个组成部分。

在智能生产之下，传统的生产流程将被重组，其最后目的是要构建产品的智能化。其中个性化的客户市场需求与设计，供应商和制造商之间的信息终端与分享，售后服务的较慢号召等环节与数字化工厂一起，沦为智能生产十分关键的组成部分。

数字化工厂不仅可以覆盖面积从研发到售后的各个业务环节，也可以扩展到纵向的供应商管理领域。研发工程端的工业4.0 应用于还包括数字化协同合作、数字化模型和产品虚拟化，通过运用信息化技术，可以大大较短研发周期、增加研发风险、提升创意效率。

供应链管理主要从横向，即产品生命周期管理，以及纵向，即供应商统合管理两个角度考虑到工业4.0 的应用于，应用于层面十分普遍，还包括现在国内较熟知的智能工厂、智能供应链、生产信息化管理系统等，可以协助企业提高整个供应链的效率，降低成本，以及规范化管理上游末端供应商质量。再行往后末端流逝，工业4.0 技术也可被普遍应用于设备智能确保及动态服务、打造出数字化工作环境，以及运用数字化技术手段提升营销效率，获取更加优质的销售及售后服务等。数字化工厂的打造出大同小异传统业务模式数字化可以让生产型企业彻底改头换面。

数字化工厂的核心特点是：产品的智能化、生产的自动化、信息流和物资流合一。目前，从世界范围看，还没一家企业宣告竣工一座几乎数字化的工厂。西门子虽然在全球有样板工厂，但还没在全球范围展开全面推广。

领先的生产型企业于是以使用一系列的先进设备技术构建生产乃至整条供应链的数字化。这些技术还包括大数据分析解决方案、末端至端的动态规划和网络、自控系统、数字孪生等。凭借这些技术，效率以求提高，企业需要批量生产高度自定义简化的产品。

然而，想几乎充分发挥出有数字化的潜力，企业仍必须与主要供应商和大客户动态网络。在辩论数字化工厂的未来图景时，提及最少的是“大规模自定义化生产”，这必须企业从6个维度创建涉及的企业能力：强劲的客户市场需求搜集和分析能力；社会化交互的产品研发体系；模块化、智能化的产品生产工艺；低灵活性度的供应链管理；与客户市场需求给定的生产能力（还包括设备确保能力）；智能的库存和物流管理体系。除了大规模自定义化生产，数字化工厂的未来图景还包括能源的节约（据测算有约12% 的能源节约空间），让供应链更为安全性，以及精确地找寻到涉及领域专家的问题解决问题方式。而且数字化工厂的生产模式不仅局限于生产终端消费品的企业，生产设备的企业一样可以通过实践中数字化工厂来更佳地符合客户市场需求、降低成本、提升交付给效率、合理管理生产能力。

中国生产的数字化转型德国“工业4.0”、美国“第三次工业革命”、中国“制造业2025”，世界各国争相明确提出新一代生产理念，主要是为了指导工业制造业的发展，在数字化、智能化、网络化的全球大环境下，夹住传统生产往智能生产方向升级，从而符合未来市场更加较慢、更加个性化的市场需求号召，并构建更加较低的生产成本。德国的“工业4.0”是以“智能生产”为发展目标，建设“数字化工厂”，通过信息技术、普遍网络、信息交互、流程再生等一系列手段，符合消费者差异化、自定义简化的市场需求，提升生产的活性，以及向管理者获取较佳的决策反对。美国的“第三次工业革命”明确提出得较为早于，更加多特别强调的还是信息化和自动化对制造业的冲击和影响。当然美国的制造业领先企业也对制造业的智能化趋势展开了布局和研究，比如通用电气公司明确提出的工业网络（Industrial Internet）概念，其方向侧重于将机器分析、行业洞察、自动化和商业预测连接起来。

《中国生产2025》于2015 年实施，沦为中国实行生产强国战略第一个十年的行动纲领。实行制造业创意中心建设、智能生产、绿色生产、工业强劲基和高端装备创意五项工程，积极开展质量提高和服务型生产两项专项行动。

其战略路径是以创意驱动为动力和引导，以工业强劲基和质量提高为基础，以智能生产居多攻打方向，以绿色生产和服务型生产为侧翼。总体来说，制造业数字化转型在中国还刚跟上，在未来迈进智能生产、数字化工厂之时，也要充分利用目前中国制造业企业已广泛应用的工业自动化设备。

未来的数字化工厂首先是基于新的设计的生产流程、供应链管理流程、产品再行设计，以及数据搜集分析和决策系统。它必须构成一个标准，自动化设备必须终端这样的生产体系——第一，必须不具备的是功能和应用于场景的丰富化，符合生产市场需求；第二，符合信息采集的市场需求，这里的信息还包括产品信息和操作者信息；第三，要在构建标准化生产的同时（工序工艺的标准化，零部件的标准化）保有一定的生产柔性；最后，自动化设备的用于界面友好关系、修理水土保持费用较低、调试非常简单等特性也不会减缓此类设备的普及。博世中国数字化工厂实践中——博世是工业4.0 的最重要发起者之一，在工业4.0 领域享有领先的能力和精辟的优势；依赖在机械设计、生产以及软件服务等领域所累积的经验，以及全球多达250 家工厂运营储备的普遍生产科学知识，沦为工业4.0 的领军企业。其对外获取还包括传感器、硬件设备、软件以及服务的一站式解决方案。

同时在内部积极开展了多达100个工业4.0 的试点项目。目前在博世苏州汽车电子工厂积极开展的工业4.0 应用于覆盖面积了多个方面，在物料管理、生产订单决定、设备维护保养以及人员效率提高等方面的效益反映最为显著。在生产区域，所有工位、原料皆正处于有序管理状态。

根据生产订单，构建设备自动叫料、机器人精确定位和自动派料。相结合大数据搜集和分析已完成预见确保。分享的知识库、可视化通信系统为即时确保获取有力确保。在多种终端构建自定义化报告，针对有所不同场景为员工获取最及时可信的关键数据。

转型之中的四大挑战中国数字化工厂的蓬勃发展固然尚之信，但我们也找到了一些问题。当我们与期望建设数字化工厂的客户洽谈时，一般来说能听见他们回应：“我们想造一座类似于某企业的全自动工厂或‘智能化’工厂。”而我们接下来抛的问题大自然是“喜公司如何定义‘智能化’？否有明晰的数字化工厂战略？否有具体的各项评估指？”然而，大多数企业并无法具体阐释他们期望中的数字化工厂，而是寄希望于有现成的智能化工厂定义，需要毫不费力地必要如出一辙。

在我们显然，数字化工厂的定义以及对顺利的评判指标创建在多种因素之上。挑战一：缺少整体性的战略规划我们仔细观察到不少项目由于缺少整体性的战略规划，造成对未来数字化的明确市场需求不颇清晰，对企业当前数字化水平理解严重不足，从而无法客观地辨别两者间的差距，确认所须要修补的能力。许多中国企业从软件（技术）和硬件（设备）的角度考虑到数字化工厂的研发建设，依赖内部经验丰富的工程师和专业人员与外部供应商合作，通过对各类解决方案的统合来构建生产线上特定环节的自动化和追踪。此举虽然有效地，但在很多情况下未解决问题“为什么要建设数字化工厂”这个根本性的战略层面问题。

因此，企业应当以自上而下的方式前进数字化工厂的建设，从战略、产品设计、运营模式变化等整体的角度考虑到问题，根据自身的实际情况和目标来挑选出适合的技术，而不是盲目地执着所谓的尖端技术。例如，海尔以网络工厂为核心的发展战略，既合乎集团大规模自定义的发展方向，同时与众不同海尔在模块化和数字化的非常丰富经验，从而顺利打造出了网络工厂的生态体系。

挑战二：无法走进效益的狭义误区在某些特定的行业，特别是在是在线性生产领域，数字化和自动化的程度各不相同当前的基础设施、所生产的产品以及整个生产流程。要构建高度数字化或自动化，技术方面有可能必须很长时间的累积方才不切实际。而从成本效益角度考虑到，交还投资也必须很长一段时间。因此，如果纯粹从投资报酬的角度考虑到效益问题，将使得企业在面临数字化工厂时踌躇不前。

在可持续发展日益受到重视、生产安全性大大规范、劳动力红利逐步消失的今天，数字化工厂所构建的节能减排、嵌入式、远程控制等紧随当前形势下的拒绝，能带给明显的社会效益。企业可以将一些定量指标，例如生产效率、单人生产量、能耗、质量掌控（次品亲率）、生产周期等，用作评估数字化工厂的效益。

而增加人工作业、提高员工士气（工作仍然无趣，而是更为有意思、附加值更高）和增大员工忠诚度等定性指标也能用作辅助评估。行业和企业本身表达意见的有所不同也不会对指标的自由选择产生一定的影响。除了生产效率、良品率、生产周期等少见指标外，某领先的纺织企业还自由选择了换产时间、用工人数等指取决于其数字化工厂的效益，而某工程机械巨头针对其样板车间则重新加入了生产误操作、物流效率等指标，解决问题其自身痛点。挑战三：没对技术展开全盘考虑中国制造业的自动化和数字化发展时间比较较短，即使是在同一行业内，企业的自动化程度和技术路线也大相径庭。

数据分布更为集中，难以获得数字化工厂所必须的产品仅有生命周期的系统性数据，同时使得标准的制订显得艰难。在部分更为传统的行业中，中国企业争相计划构建数字化工厂的跨越式发展。

但是工厂车间里的设备领先，无法动态捕捉和传输数据，是中国企业被迫面临的主要问题。尽管如此，依然有以安灯系统为代表的解决方案需要为人工作业获取补足，并有效地统合入工厂自动化。同时，中国企业往往更加侧重单体设备的自动化亲率，忽视了生产体系是一个有机的整体，而且在企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）和产品生命周期管理（PLM）等有所不同系统间的切断和统合方面也尚待改良，能做有所不同工厂间网络的堪称凤毛麟角。

因此，企业必须根据自身的数字化工厂战略制订技术路线图，分阶段地实行各种技术转型措施，从而将实行的风险降到低于，防止对业务和运营导致冲击。挑战四：人才仍是瓶颈数字化和自动化毫无疑问地会增加人工反复作业，提高工作环境，确保人身安全。我们指出，制造业需要逃跑此次机遇一改为传统的“工作环境佳”的形象，通过升级来更有更加多新型人才。数字化工厂将生产运营流程高度一体化，由此对技术人才明确提出了更高的拒绝，过去单一领域的专才将仍然限于，取而代之的将是跨越多领域、自学能力更加强劲、懂数字化交付给的复合型人才。

参考国外的先进经验，以课堂教育与实际工作结合的职业教育体系为产学合作制订数字化工厂培训项目说明了道路。例如，某领先的机床企业必要与当地的工科院校创建起牵头学院，通过产教融合和资源有序，为其数字化工厂的建设定向培养和运送人才。

除了教育机制，职业培训课程本身也必须作出调整，构建课程培训的标准化，并在商业、自然科学和工程等传统领域增大人才培养力度，培育出熟练掌握数据分析、产品管理、项目管理、IT 架构或者信息安全的跨学科数字化工程师。最后，由于数字化工厂的转型必须多部门协商，往往必须顶层决策者对数字化具有较强的决意和较深的了解，需要指导整个企业制订数字化战略，率领企业成功童年转型，打造出顺利的数字化工厂。

中国工厂数字化转型蓝图领先的工业企业早已在数字化工厂的建设和发展方面迈进了扎实的步伐，在提高生产效率的同时，需要很快可信地生产出有更加多自定义化、高质量的产品服务于市场。对于许多没想建设数字化工厂的企业而言，缺少一套数字化的愿景和企业文化是让它们裹足不前的仅次于妨碍。在我们显然，这正是数字化工厂先行者们不能提供的众多要素。

数字化愿景不仅只是考虑到各项技术，而且还定义了这些技术如何在整个产品生命周期和企业生态圈中相互配合。妨碍企业制订数字化工厂计划的其他因素还包括机会长短、经济效益未知、投资代价高昂。综合考虑到这些因素，企业所必须的某种程度是一套明晰的愿景，更加必须一张切实可行的数字化路线图。

普华永道思略特制订了一套由六个环节构成的蓝图，帮助企业制订或优化路线图顺利应付通向数字化工厂和工业4.0 道路上的各项挑战。制订一套连贯的战略意味著是重中之重。数字化工厂牵涉到有所不同技术的使用，许多技术很更容易临时匆忙上马。对于各项技术如何给定整体战略和运营目标，如何与其他现有技术因应，企业必须有具体的点子，数字化愿景也应当涵括整个的组织，让数字化工厂充分发挥1+12 的起到。

制订数字化工厂战略前，企业必须认识到自身目前的成熟度，保证人才和技术获得同等的推崇，探讨能带给价值最大化的项目。最后，必须重新组建起一支由高层、中层以及车间工人构成的支持者队伍，联合前进战略的落地。

成立试点项目数字化的经济效益有时并不更容易分析，而且在初始阶段，团队不能获取十分受限的技术概念和展示，因此有可能造成无法谋求到资金和利益涉及方的接纳。解决问题这些问题的手段就是试点。通过试点，企业能找到最合适自身的方式，将速输掉的效益展现出给整个的组织并取得它们的接纳，进而谋求到资金用作大规模的推展。由于数字化工厂可能会给整个劳动力带给深远影响的变革，所以必须让工人重新加入到试点工作中。

在一两处生产基地横向统合从数字化工程设计到以动态数据为承托的生产规划，是一种不切实际的试点方案。在主要的生产设备上加装传感器和继续执行装置，或者用于数据分析来探寻预测性确保方案，也能获得可行性的效益。还可以在特定的工厂中构建特定产品线的数字化，将其作为大大自学和优化的契机。当然，企业还可以考虑到与初创企业、高校或行业的组织等外部的数字化领先者合作，减缓数字化创意的步伐。

确认所需的能力生产环节中什么最重要？更加完备、自动化程度更高的物流？为工人获取及时、自定义简化的信息？传感器构建网络？我们指出，从能力的角度抵达考虑到这个问题能带给更大的价值。数字化工厂的目标并不是实行最酷炫的新装置，而是超过提高效率、提高质量或强化业务本身等特定的目标。应当根据试点中吸取的经验，从的组织、人才、流程和技术四个战略的维度，融合企业的生产战略和整体业务目标，详尽勾勒出有数字化工厂所探讨的能力以及工厂体系的架构。

沦为数据分析和网络方面的领先者流程及质量提高、资源管理、预防性确保，在数字化工厂里，这些解决方案完全总是与网络息息相关。传感器帮助搜集数据，在信息层展开分析，然后传到联网的物流设施和生产设备上动态调整生产。每家企业都必须熟练掌握能分解和传输数据的网络工具与系统，以及用作提高效率和质量的分析工具。

推展工厂向数字化转型通向数字化工厂之路是一条转型之路。如同其他转型一样，管理变革及其对员工的影响，是顺利的关键。无法找到合格的人才、缺少数字化的企业文化、部分员工不愿亲吻数字化变革，这些都是少见的挑战。

这些问题的初衷在于尽早与员工联手合作，对培训和之后教育积极开展投资，而这些投放不会因为数字化工厂所带给的效率提高而被抵销。数字化环境的培育必需要有领导层的全力支持。高层必需将数字化工厂战略视作工作的重点，抛弃保守主义的姿态，减缓项目的审核流程，从而让数字化团队减缓前进转型进程。同时，还必须设计简洁的汇报渠道，保证数字化团队侧重于各类电子货币活动而不是苦于应付各类行政拒绝。

将数字化工厂与企业数字生态圈融合在推展数字化工厂的过程中，许多企业都将精力集中于在各个工厂内部的横向统合。在工厂内部构建MES 系统和ERP系统的相连，显然能构建明显的提高。但作为数字化生态体系中的一部分，数字化工厂应当充分发挥更大的起到。

当企业纵向地将整条供应链上的供应商和客户信息与数字化工厂展开统合时，将能带给更大的效率提高。比如说一下：你可以利用动态的短期客户市场需求调整规划和生产情况，灵活性地根据客户的拒绝作出调整，以大于的成本交换条件仅次于的客户满意度。这种利用追踪技术构建的横向和纵向统合战略不仅能让企业优化规划流程和生产继续执行，还能深化企业与具备战略意义的供应商和客户之间的纽带。

然而，这些工作只是一个跟上。如果企业能在产品中统合数字化功能，就有可能打造出一系列的服务将抽象化的数据转化成明确的价值。生产流程本身也能通过多种途径将搜集一起的数据转化成为收益。在数字化工厂的深远影响下，企业需要扩展甚至是彻底改变目前的业务模式，仍然只是侧重生产环节，还能有机会在利润可观的售后市场中不断扩大份额，提高利润率，并进占全新的业务领域。

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