工控系统中数字化与自动化的区别

在追赶“工业4.0”的路上，西门子以成都数字化工厂，即西门子工业自动化产品成都生产研发基地(以下简称“SEWC”)作为样板工程，意在展示数字化制造如何改写工业。但如同西门子所强调的，数字化工厂只是迈向工业4.0的阶段性目标。从数字化工厂到工业4.0，还有漫长的演进过程。

数字化制造中，尽管自动化制造是重要的基础，但数字化制造并不等同于自动化。一般情况下，很多人会以为工厂要实现数字化制造，必须先实现自动化，这其实是一种误解，而数字化制造的其中一个重要基础，正是实现自动化制造。在SEWC工厂二楼的自动物流系统部门，无需人员现场监控，每天，两部高速运转的取料机如同“人”一样，依靠数字定位迅速地“抽”出对应的原材料，并通过自动传输轴，马上传送到生产车间。从工厂物料需求信息传导到自动物流仓库，仓库最长只需要30分钟就能将物料送到了车间，中间无需任何人员操作。

在这座实现了全集成自动化的工厂内，相比同类型的工厂人员最多可节省50%。那么，伴随生产车间内不断增加自动化设备，以及逐步减少劳动力，在数字化制造的不断进化中，是否就等同于全自动化?“要明确的是，数字化制造并不等于全自动化制造。”西门子工业自动化产品成都生产研发基地副总经理李永利强调，一般情况下，很多人会以为工厂要实现数字化制造，必须先实现全自动化，这其实是一种误解。

人所具有的生产灵活性在很长的时间内，是无法被机器所取代的。“人与机器的关系是互助的关系。”但当企业的生产制造过程中，出现需要对复杂信息的寻找和判断时，可以用机器来替代人。”一般情况下，当需要更新产品或者材料时，工厂需要通过分析后，才能确定停止生产相关的产品。在这个过程中，整个工厂内部需要沟通设计生产部门、研发部门、采购部门等部门。

但这些环节在成都工厂内，只需要在Teamcenter中更改数据就能完成。数据一旦调整，工厂互联互通的系统和软件就会实现自动的更新，并调整出新的生产解决方案。可以理解为，当我们涉及到对复杂信息的寻找、判断的时候，是可以用机器来替代人的。

人力成本被认为是导致近年制造业竞争力下降的原因，但李永利认为，制造业不能仅仅盯着制造环节的成本，应该更加注重供应链成本。而数字化制造从一开始就不仅仅是为了降低成本，最大的目的在于提升质量，而高质量并不意味高成本。近年，国内制造业遭遇的发展瓶颈中，人力成本的上涨，被认为是导致制造业竞争力下降的重要原因之一。

“很多制造业的企业主都喜欢谈控制成本，但在西门子看来，质量才是企业的第一竞争力。”李永利反复强调，“质量第一”一直是西门子成都工厂战略目标首位，而这也是客户眼中最重要的价值。事实上，在他看来，很多时候企业面临的并不仅仅是制造环节的成本，而应该更加注重供应链的成本。因为，即使在劳动密集型企业中，人力成本毕竟只是占据一定的比例，而不是成本的全部。

在数字化制造的阶段，通过数据交互，已经能够有效地提升管理效率。但要衡量是否真正走向工业4.0，不是看生产线自动化水平的高低，而是看管理水平的高低。实现管理的自动化，需要实现管理上人完全听命于“电脑”，这才是智能制造的未来。关于智能工厂，被描绘成是一个分散的、具备一定智能化的生产设备，在实现了数据交互之后，形成了高度智能化的有机体，实现虚拟世界和物理世界的融合。

在SEWC中，关于推进数据交互的工作一直未曾停止过。因为未来制造业的衡量标准不是生产线自动化水平的高低，而是管理水平的高低。在中国制造实现智能化提升的路上，相比硬件设备，管理水平的高低才是影响中国企业能否实现工业4.0的关键。要真正实现工业4.0，一大标准是管理水平达到了一定的高度，甚至实现了自动化。