【愚公系列】《工业数字孪生与企业应用实践》022-制造业工厂的发展现状浅析

🚀前言

在全球经济快速发展的背景下，制造业作为国民经济的重要支柱，正面临着前所未有的机遇与挑战。随着科技的不断进步，尤其是信息技术和自动化技术的快速发展，传统制造业正经历着深刻的变革。从智能制造到精益生产，从绿色制造到数字化转型，制造业的未来充满了无限可能。

然而，在这一转型过程中，制造业工厂的发展现状却呈现出明显的两极分化。一方面，一些先进的制造企业通过技术升级、管理创新和市场拓展，实现了快速增长；另一方面，部分传统工厂仍在依赖低成本竞争，面临着产能过剩、环境污染以及人力资源短缺等多重困境。

🚀一、制造业工厂的发展现状浅析

🔎1.制造业工厂的定义

随着信息化和网络化技术的日新月异，我国工业正逐步迈向新型化发展道路。在此背景下，绿色制造、柔性化制造、集成制造和智能制造等新名词不断涌现，反映了制造业发展的脉搏和趋势。那么，究竟哪些行业属于制造业呢？

根据《中国国民经济行业分类》，制造业是指经过化学或物理变化，成为新产品的制造过程。无论是通过动力设备进行的机械制造还是利用手工进行的生产制作，都属于制造业的范畴。本门类共涉及31个大类行业，包括食品加工、化工制品、家具制造、金属加工、医药制造、交通设备等领域。

工厂从概念上又可分为狭义的工厂和广义的工厂。狭义的工厂即生产车间，仅仅是制造业中生产环节的部分。而广义的工厂指的是制造行业内的企业，具备研发设计、生产加工、仓储物流、销售售后等全流程的职能。本文所提到的工厂即为制造行业的广义工厂。

🔎2.制造业工厂的发展历程

全球制造业工厂的发展历程

全球制造业工厂的发展经历了四个主要阶段，目前正处于第四阶段，即工业4.0阶段。

🦋2.1 第一阶段：蒸汽机时代（工业1.0时代）

18世纪后期

• 特征：蒸汽机的发明
• 变革：机械生产取代手工劳动
• 经济形态：从传统手工农业或小型手工业转型为依靠蒸汽机等机械设施制造的工业经济模式。
• 管理模式：作坊式管理模式

🦋2.2 第二阶段：电气化时代（工业2.0时代）

20世纪初期到60年代

• 特征：生产线生产
• 变革：福特·斯隆开创了流水线和大批量生产模式，泰勒创立了科学管理理论，推动了标准化、流程化管理。
• 影响：大大提高了生产效率和产品质量，推动了工业生产的进一步发展。

🦋2.3 第三阶段：电子信息化时代（工业3.0时代）

20世纪50年代

• 标志：第一台大型实用计算机的问世
• 变革：计算机在工业中的使用，制造过程的自动化程度大幅提升，良品率、生产效率等指标明显改善，机械设备寿命延长。
• 技术：工厂开始使用由电子信息技术、自动化技术构成的机械设备进行生产（如单片机、PLC等）。
• 管理：推进5S、QC等标准管理，岗位划分更加标准化。
• 生产模式：现代大工厂，进入产能过剩时代。出现了计算机集成制造、精益生产等新模式。

🦋2.4 第四阶段：智能化时代（工业4.0时代）

21世纪开始

• 特征：智能制造，分散化生产
• 技术：高度自动化和智能化的设备、工具与系统，数字技术、物联网、大数据、云计算、数字孪生等新兴技术的应用。
• 变革：快速适应市场需求，实现更快速、更灵活、更高效的制造流程，满足个性化需求和快速响应市场变化。
• 生产组织形式：从现代大工厂转变为虚实融合的工厂，实现工厂自动、柔性、智能生产。
• 影响：提升了工厂的生产效率和产品质量，推动了制造行业的转型升级和发展。

工业4.0阶段，通过新兴技术的结合，使制造企业可以更加智能化地进行生产，直接与终端需求对接，革新了工厂的管理模式和生产组织形式。

🔎3.制造业工厂目前所面临的问题

当前，中国现代化制造工厂的自动化、信息化程度相对较高。ERP、MES等各种系统的部署和软硬件的联合应用，使得工厂的管理手段更为智能。然而，由于各类系统相互独立、信息不透明、数据可视化程度不高等问题，导致工厂生产运营过程中的庞大数据无法得到有效的融合与应用，反而增加了工厂管理的工作量。

🦋3.1 管理分散、数据调用难

由于工厂的信息化、智能化改造往往是分步实施的，企业内部形成了多个独立的业务系统平台。管理人员在使用这些业务系统时，往往需要查询多个系统才能统计出所需的完整数据。这种分散式的管理模式大大降低了管理者的决策效率。

🦋3.2 缺少工厂/车间现场智能分析模型

现有的生产管控系统主要依托智能化设备来监管生产活动，其主要任务是采集生产数据和监管生产过程。然而，由于缺少分析模型，这些系统无法实现现场智能分析，无法在虚拟环境中模拟仿真生产活动，更无法优化生产过程。

🦋3.3 缺乏支撑智能分析的工业大数据

尽管企业拥有众多生产经营管理系统，但缺乏底层的数据汇聚平台。当企业希望深度挖掘工业数据进行智能分析时，这些无法互相通信的数据导致系统无法为企业提供智能决策方面的数据支持。

🦋3.4 解决方案建议

• 整合信息系统：通过建立统一的数据平台，将各个独立的业务系统进行整合，实现数据的集中管理和调用，提升数据透明度和可视化程度。
• 引入智能分析模型：开发和应用先进的智能分析模型和算法，对生产数据进行深度分析和仿真，优化生产流程和过程管理。
• 建设工业大数据平台：搭建底层数据汇聚平台，实现数据的互联互通，支撑智能分析和决策。