在追趕“工業4.0”的路上，西門子以成都數字化工廠，即西門子工業自動化產品成都生產研發基地（以下簡稱“SEWC”）作為樣板工程，意在展示數字化制造如何改寫工業。但如同西門子所強調的，數字化工廠只是邁向工業4.0的階段性目標。從數字化工廠到工業4.0，還有漫長的演進過程。

　　在數字化制造中，盡管自動化制造是重要的基礎，但數字化制造并不等同于自動化。一般情況下，很多人會以為工廠要實現數字化制造，必須先實現自動化，這其實是一種誤解。

　　在距離SEWC2000多公里的佛山市，不足半年前正式引進了世界工業機器人四大制造商之一的德國庫卡公司。后者宣布，將在佛山順德建立其在華的首個機器人研發基地。

　　伴隨國內人口紅利逐步消失，特別是在珠三角近年頻頻受困于“招工難”等問題，一場“機器換人”的自動化革命正在“廣東制造”如火如荼地進行。這場變革不僅帶動本地機器人產業發展，也引來庫卡等國際機器人企業陸續搶灘廣東。

　　如果說要完全實現“數字化制造”尚需時日的話，那么在當下，珠三角的制造業如何通過“自動化制造”，破解勞動力成本不斷上漲、勞動力結構性短缺的問題，是最迫切的現實課題。

　　而數字化制造的其中一個重要基礎，正是實現自動化制造。

　　在SEWC工廠二樓的自動物流系統部門，無需人員現場監控，每天，兩部高速運轉的取料機如同“人”一樣，依靠數字定位迅速地“抽”出對應的原材料，并通過自動傳輸軸，馬上傳送到生產車間。從工廠物料需求信息傳導到自動物流倉庫，倉庫最長只需要30分鐘就能將物料送到了車間，中間無需任何人員操作。

　　在這座實現了全集成自動化的工廠內，相比同類型的工廠人員最多可節省50%。

　　那么，伴隨生產車間內不斷增加自動化設備，以及逐步減少勞動力，在數字化制造的不斷進化中，是否就等同于全自動化？

　　“要明確的是，數字化制造并不等于全自動化制造。”西門子工業自動化產品成都生產研發基地副總經理李永利強調，一般情況下，很多人會以為工廠要實現數字化制造，必須先實現全自動化，這其實是一種誤解。

　　以手機行業為例，如果開發一條全自動化的產線，至少需要半年以上，但按照目前手機行業的創新周期，一般情況下，一款手機從設計到實現量產普遍只在一個月內。“這時候，生產線上大部分的工作只有依靠人來完成，速度才會更快。”

　　李永利表示，當行業的生產線更新周期太快，投入了很高的自動化成本，但生產效率并沒有得到明顯的提升。“所以，全球所有的手機制造方案幾乎都不會用自動化生產線來完成，而組裝環節也很少采用機械臂。”李永利說道。

　　人的生產靈活性不可能被自動化取代

　　人所具有的生產靈活性在很長的時間內，是無法被機器所取代的。“人與機器的關系是互助的關系。”但當企業的生產制造過程中，出現需要對復雜信息的尋找和判斷時，可以用機器來替代人。”

　　李永利的解讀，引出的是對一個深刻問題的思考：在“未來制造”的生產線上，“人”與“機器”究竟是怎樣的關系？兩者關系如何重構？

　　以手機生產線為例，他認為，人所具有的生產靈活性在很長的時間內，是無法被機器所取代的。“也就是說，人是不可能被替代，人與機器的關系是互助的關系。”李永利說，在未來至少10年到20年，全球范圍內絕大部分的制造環節依然需要人去完成。

　　既然如此，在數字化制造中，哪些環節才需要機器去代替人？

　　一般情況下，當需要更新產品或者材料時，工廠需要通過分析后，才能確定停止生產相關的產品。在這個過程中，整個工廠內部需要溝通設計生產部門、研發部門、采購部門等部門。

　　但這些環節在成都工廠內，只需要在Teamcenter中更改數據就能完成。數據一旦調整，工廠互聯互通的系統和軟件就會實現自動的更新，并調整出新的生產解決方案。

　　“可以理解為，當我們涉及到對復雜信息的尋找、判斷的時候，是可以用機器來替代人的。”李永利說道。在這樣的愿景下，引入自動化機器的工廠就像配備了電腦的超市，工人就像收銀員，在傳統的小賣部里，工人要記住商品價格，自行計算商品總價。但實現數字化制造的工廠，就如同同時配備了電腦和掃描器的超市，收銀員只需要按照計算結果收款，而配備的機器就像一個“糾錯員”，幫助人避免出現計算和記憶錯誤。

　　請工業化本質在提升質量,而非降低成本

　　人力成本被認為是導致近年制造業競爭力下降的原因，但李永利認為，制造業不能僅僅盯著制造環節的成本，應該更加注重供應鏈成本。而數字化制造從一開始就不僅僅是為了降低成本，最大的目的在于提升質量，而高質量并不意味高成本。

　　近年，國內制造業遭遇的發展瓶頸中，人力成本的上漲，被認為是導致制造業競爭力下降的重要原因之一。

　　“很多制造業的企業主都喜歡談控制成本，但在西門子看來，質量才是企業的第一競爭力。”李永利反復強調，“質量第一”一直是西門子成都工廠戰略目標首位，而這也是客戶眼中最重要的價值。

　　事實上，在他看來，很多時候企業面臨的并不僅僅是制造環節的成本，而應該更加注重供應鏈的成本。因為，即使在勞動密集型企業中，人力成本畢竟只是占據一定的比例，而不是成本的全部。

　　以一個簡單的例子來看，當一款產品出廠時，它同時擁有了兩個價值，一個是出廠價值，一個是到客戶手中時的價值。“中國很多工廠生產出來的產品，出廠價值不高，但到客戶手中的價值就很高，這就是供應鏈的問題。”李永利說道。

　　盡管他并不認可僅僅盯著成本來談論“工業進化”，但李永利強調，數字化制造本身所帶來的高質量并不代表是高成本。

　　高質量在工業制造領域的重要性不言而喻。作為耐用品的工業產品，比如一款海上風力發電機的產品，一旦出現問題，不僅造成的損失不可估量，而且需要動用到直升機維修，維修的后期成本也非常高。

　　為此，在實現質量提升上，數字化制造首先是借助自動化產線上的機器充當“糾錯官”的角色，比如當工人少擰了一顆螺絲，機器會自動發出警示，阻止產品進入下一個環節，通過機器的協助，減少人的出錯。

　　但在西門子看來，通過機器的“檢查”杜絕人在制造過程的差錯，這只是保證產品質量的基礎一步，由制造質量、研發質量以及原材料質量組成的產品質量中，更需要的是借助數字化制造去保障研發質量和原材料質量。

　　尤其是如何保證原材料質量，一直被認為是制造業界最具挑戰性的一個課題。

　　在SEWC的數字化制造中，一個很重要的方式是對原材料進行可溯源式的管理。也就說，在這座工廠內，當來自各地的原材料被運送到車間后，所有的原材料都擁有了自己的“身份證”。這個身份證可伴隨原材料進入生產線，在每一個流程中，都會被相應的設備進行數據的采集和跟蹤，并最終儲存在后臺的數據管理中。

　　這意味著，一旦有原材料的質量出現問題，工廠可以馬上查找到這一批次的原材料在什么時間點，已經走過哪些生產流程。李永利表示，無論客戶在今后什么時間反饋質量問題，工廠依舊能夠拿出完整的數據，對這些原材料進行追溯，從而保證原材料的質量。

　　走向工業4.0,管理自動化才是關鍵

　　在數字化制造的階段，通過數據交互，已經能夠有效地提升管理效率。但要衡量是否真正走向工業4.0，不是看生產線自動化水平的高低，而是看管理水平的高低。實現管理的自動化，需要實現管理上人完全聽命于“電腦”，這才是智能制造的未來。

　　事實上，這樣一座代表著數字化技術如何改造工業制造的前沿工廠，距離工業4.0愿景下的智能工廠仍有距離。在工業4.0的研究中，智能制造和智能工廠一直被認定為兩大研究主題。其中，關于智能工廠，被描繪成是一個分散的、具備一定智能化的生產設備，在實現了數據交互之后，形成了高度智能化的有機體，實現虛擬世界和物理世界的融合。

　　在SEWC中，關于推進數據交互的工作一直未曾停止過。但對于數字化工廠與智能化工廠之間的差距，李永利認為，最關鍵的一點在于是否真正實現管理的自動化。