什么是数字化工厂如何打造数字化工厂
中，相关人士惊人爆出，“数字化的转型中，84%的努力时失败的”。虽然这句话指的是经济数字化的转型，但是数字化工厂也在这84%其中。
制造业中经常提到的数字化工厂，是实现智能制造的一部分。实现工厂的数字化，是许多商家憧憬，也是众多工控厂商要布局的市场。何为数字化工厂，数字化工厂应该是怎么样的？
所谓数字化工厂，就是较于传统工厂的转型升级。在数字化工厂中，多会利用物联网技术，实现设备、人、系统之间的互连，消除“信息孤岛”的存在。传统工厂有个弊端，就是人工成本高，并且效率不佳。并且，工厂的设备发生“意外”是普遍存在的，避免工厂设备的隐患，减少设备故障的损失，就是数字化索要实现的功能。
举个例子，数字化工厂就是所有的生产设备被监控起来，实时收集和分析数据，对工厂设备可能出现的故障，提前预警并找出最佳的解决方案。让工厂每台设备保持最佳的状态运行的同事，减少人工成本的投入和生产出最佳的产品。
专业人士指出，数字化转型84%的努力失败了，因为多数企业认为数字转型，仅仅只是一个技术的问题，因此对于硬件、软件进行大规模投入，但没有对员工的“数字化培养”进行投资。
关于中国的数字化工厂，其发展还在起步期，难免会走许多弯路。有报道指出，国内工厂数字化转型，面临着三个方面的挑战。第一，未吃透数字化概念，缺乏整体性的规划；第二，效益的狭义误区无法走出，第三，缺乏有技能的人才，导致企业数字化“名存实亡”。
数字化工厂的实现，需要多部门的协调。顶层决策者战略性非常重要，要能够指导整个制造业数字化战略。为此，国家在2019年出台工业互联网顶层设计方案，推动数十万企业的数字化转型。
最早提出数字化工厂的不是中国，我们先来看看德国的“工业4.0”概念，德国以“智能制造”为发展目标建设数字化工厂，通过信息技术、广泛互联、信息交互一系列手段。让工厂的生产更加灵活性，能够满足消费者的差异化和定制化需求。
也就是说，未来的数字化工厂是基于重新设计的生产流程、供应链管理流程、产品再设计，以及数据收集分析和决策系统。所以，打造数字化工厂：首先，需要具备功能和应用场景的丰富化；其次，满足信息采集的需求；再次，实现标准化生产的同事，保留一定的柔性生产；最后，自动化设备简单实用，容易普及并且维修养护费用低廉。
我们经常讲，数据的收集和数据的应用是两回事。在工厂数据收集方面，我们在PLC做一些部署，将生产数据收集然后送上云端，是很容易实现的。但是这个过程中，垃圾数据也不在少数。工厂如何辨别数据的价值，以及应用数据，是数字化转型的关键之一。
当工厂获取内部数据，解决生产问题后。工厂与外部的数据，即消费数据的互联，是打造数字化工厂的另一部分。为此，就需要一个安全可靠的平台，实现数据的分享，最终做到满足于消费者个性化、定制化生产，也就是现在常提的智能制造。
西门子作为世界的工控豪门，在2019年提出利用人工智能、大数据、与计算跟传统数字化能力结合，打造智慧行工厂。西门子把产品周期分为产品设计、生产规划、生产工程、生产制造、运营服务5个阶段，也把设备制造分为5个阶段，在这个基础上完成数字化系统。数字化系统在每个阶段，都与物理系统对接，称之为“数字化双胞胎”。第一个阶段，构建一个产品的数字化双胞胎，即数字化设计、仿真和验证；第二阶段构建生产数字化双胞胎，以规划生产；第三阶段是执行阶段，构建性能数字化双胞胎。
博世苏州汽车电子工厂开展的工业4.0应用覆盖了多个方面，在物料管理、生产订单安排、设备维护保养以及人员效率提升等方面体现效益。在生产区域，所有工位、原料均处于有序管理状态。根据生产订单，实现设备自动叫料、机器人准确定位和自动派料。依托大数据收集和分析完成预知维护。共享的知识库、可视化通信系统为即时维护提供有力保障。在多种终端实现定制化报告，针对不同场景为员工提供最及时可靠的关键数据。
宜科公司能针对不同行业、不同企业的实际需求，提供包括宜科云、制造执行系统（MES）、ANDON、SCADA等在内的信息化系统及解决方案。基于宜科公司生产的主流工业硬件以及标准协议，通过工业互联网进行大数据分析，从而实现对人员、设备、物料、生产工艺以及整个生产过程的管理与监控。此外，依靠ElcoPad移动智能终端与工业APP，客户能够对生产进行远程监控和管理，并依据数据分析报表做出相应的决策。
如上讲到数字化工厂的优势，国内工厂数字化的问题，以及国内外的案例，也看到了工控企业在技术上的探索和进步。不过打造数字化，人才问题至关重要。工厂是否做好数字化转型的准备，以及工人能否适应数字化的变革，是工厂数字化转型成功与否的关键
调查报告指出，到了2022年，可能会有500万的工作岗位，被自动化和机器代替。那么，工厂的数字化转型将不断的加快。避免数字化转型出现的弯路，将失败的84%降低，一方面是数字化平台型企业技术的推进；另一方面是制造商家对员工培训，在数字化转型的框架下，做好技能、思维意识等方面的培训，使之满足数字化工厂需求。
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