未来工厂的改革者

作为一个重要的自动化组件，西门子Simatic控制器的制造过程极为复杂，它需要在16亿个零部件中做出选择，装配出超过5万种不同型号的产品。在其位于德国的电子设备厂，西门子从250家供应商那里采购约1万种材料，用于950种产品的生产。其中每种控制装置都需为客户定制，所以工厂内各个流程都使用了机器人来生产和分发Simatic控制器。

也就是说，机器人控制着掌管其他自动化设备控制器的制造工作。

在几千英里之外的中国徐州，作为全球第5大建筑设备制造商，徐州工程机械集团使用了一台重达3吨的巨大自动装载机器人来确保员工的安全，防止他们接触有毒化学物质和极端高温等恶劣环境。在这家完全自动化的工厂内，自动驾驶输送车沿预定路线行进，机器人进行着焊接、电镀和钢板切割等操作，传感器监测着生产流程的每一个环节，工人在必要时可进行干预。该公司表示，生产流程上的这些变化使生产力提升了40%到50%。

这是一个全新的智能制造时代，它正在改变工厂的运作模式。新一代的传感器和计算机技术已经将这一技术变革带到了实际工作中：机器可以进行自行诊断和修理，它们知道何时会出现故障，从而避免相应的损坏；输送带会自动调整带速，无需人为干预；温度一直处于控制当中，确保产品质量可以保持在100%。

图为伟创力工程师正在维修电路板

智能制造将技术和工具从物联网带进了工厂。当工厂为设备配备了传感器、驱动器以及智能手机内部相似的技术，持续不断的数据就能够帮助操作工在生产过程中获取最大价值，并确保所有工序的顺利运行。这些智能设备会预先采取措施，避免出现延误生产和技术问题等代价高昂的状况。

伟创力先进制造中心高级副总裁Murad Kurwa说：“在采用这些流程之后，我们可以明确地了解哪些地方需要强化，部件是否被精确地组装，或客户的产品和工程设计是否需要改进。”

这些新的装置和传感器还带来另外一个变化，就是更高的自动化。Kurwa提到自动化已经被深深地植入到伟创力的工厂中。卡内基梅隆大学的研究者最近推出了两款尚在实验阶段的机器人——Baxter和CoBot，它们会自主进行协作来完成用户要求的动作。这一“概念验证（PoC）”项目让Baxter（有手臂但不能移动）和CoBot（无手臂，但有一个篮子，可以移动）通过无线网络进行通信，确定以最佳方式完成运送动作。未来这些机器人将可以通过传感器来完成几乎整个制造流程。

但在智能制造成为常态之前，还有一些难题尚需解决。首先是IT问题，需要将现有的企业IT系统接入到车间，而车间的计算机网络（如果有的话）一般还相对低级。

为工业设备配备传感器是一个费时费力的过程，不仅要求对现有系统进行大规模改造，也要求新的物流、采购和订单流程。除了更新设备和软件之外，还要求重新对现有员工进行长期培训。

从IT角度来说，智能制造意味着尖端系统。博世软件创新公司的Heinz Derenbach博士在麦肯锡的一份刊物中解释道：“下一个重大的步骤是考虑清楚机器、生产组件、制造环境和将它们连接在一起的IT架构之间的相关性，以将控制机器的生产技术与组件的技术数据融合在一起。这要求高度的标准化，让机器知道该如何对特定组件进行什么样的操作，而组件也能确认机器已经完成了这一操作。这种IT的关联远远超过了目前制造系统的范畴。”

安全性和确保漏洞不干扰生产过程是业界面临的又一挑战。伟创力的Kurwa指出，制造传感器将数据提供给路由器，却可能面临数据安全问题。在一些情况下，较为松懈的安全措施可能会导致员工选择易于破解的密码，让陌生人有机可乘侵入敏感系统。在未来的工厂中，用户仍然需要想出比“666666”更安全有效的密码。

同时，智能制造还缺乏一套行业标准协议。由于既有传统的工厂设备又有传感器和路由器，多层技术的参与为共同标准的设定增添了难度。Kur-wa表示，这会产生意想不到的问题。例如，对于用于工业用途且安装了传感器的衣物来说，需要考虑到如何使用微型芯片以避免水洗受损。

不仅仅是单纯将带传感器的组件投入使用，智能制造亦可让工厂的运维发生更显著的变化。据麦肯锡公司预测，长远来看，未来的工厂会出现与云计算类似的趋势，客户仅购买虚拟能力，制造工厂拥有更多的、可同时用于众多客户的标准化部件。实际上，不同的公司只需从中央制造厂那里租赁相应的制造时间即可。

随着相应技术的发展，最终做出决定的将会是组件而不再是计算机。智能制造意味着一种基于数据的、自动化的、近乎技术统治型的生产和输送方式。随着更多的工厂加入到传感器革命中，制造商也逐步寻找到将现有工厂运营与智能制造集成的最佳方式，巨大的变革将会随之出现。

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