工厂通向“智能制造”的“四座大山”

随着工业“互联网+”向“智能+”转变，智能制造已经成了制造业的集体追求——工厂可以利用物联网、人工智能和大数据等先进技术赋能传统制造，并借此有效降低成本、提升生产效率、增强管理水平。

然而，基于我国目前的工业基础，实现“智能制造”尚面临许多困难，并不能一蹴而就，工厂改造升级还需耐心部署。

智能制造“四座大山”：

一是传统制造业中，尤其是中小企业，人工过程过多，工单流转无法实现数字化。

制造业在产品设计、生产等过程中，需要复杂的人机交互，尽管有部分电子化操作，但手工表单仍然是必不可少的流程，以至于很多工厂虽然部署了EMS系统，但仍然存在交付周期长、出错率高的问题。

二是企业难以实现生产线上各种设备的有效联通与自动控制。

众所周知，生产流程自动化是要依赖于设备数据的采集和获取的，但不同设备之间、甚至同种设备不同型号之间，往往存在不同控制协议，互联互通本身就存在困难；而有些设备仅支持数据读取，无法实现控制，一旦前后环节存在异常，往往就又需要人工处理。

三是大部分企业信息化基础差，生产、销售方面的各类数据，既不全面，也不准确。

据报道，中国目前拥有APS(高级计划排产)系统的工业企业，仅有10%，浙西工厂的生产计划只是靠管理层带领工人开生产决策会，效率大大降低。

而且，工厂仅强调自身的良好效率还不够，信息化系统还必须联通上游供货商和下游经销商，避免供货不足，导致的生产停滞，或销售不佳导致的库存积压。。

四是对工业数据的认识不够，无法从工业大数据中挖掘出更多潜在价值。

尽管工业生产中确实存在诸如“非智能设备数据难以采集”、“数据来不及上传便开始进入下一流程”等现实问题，但这些都不足以成为忽视数据分析的理由——哪怕是升值之后整理生产过程中产生的数据，也可以为下一批次的生产计划制定提供足够的理论依据。

所幸，随着物联网、云计算、大数据等先进技术的不断推进，这些问题都不再难以解决，甚至一套物联网解决方案就能全部搞定，帮助工厂智能化不断向前推进。

（部分内容来自网络）