深度解读！未来，所有的企业都将成为数字化公司！

未来，所有的企业都将成为数字化的公司，这不只是要求企业开发出具备数字化特征的产品，更指的是通过数字化手段改变整个产品的设计、开发、制造和服务过程，并通过数字化的手段连接企业的内部和外部环境。

随着产品生命周期的缩短、产品定制化程度的加强，以及企业必须同上下游建立起协同的生态环境，都迫使企业不得不采取数字化的手段来加速产品的开发，提高开发、生产、服务的有效性以及提高企业内外部环境的开放性。

这种数字化的转变对于传统的工业企业来说可能会非常困难，因为它同沿用了几十年的基于经验的传统设计和制造理念相去甚远。

• 设计人员可能不再需要依赖于通过开发实际的物理原型来验证设计理念；

• 也无需通过复杂的物理实验才能验证产品的可靠性；

• 不需要进行小批量试制就可以直接预测生产的瓶颈；

• 甚至不需要去现场就可以洞悉销售给客户的产品运行情况。

这种方式，无疑将贯穿整个产品的生命周期:

• 不仅可以加速产品的开发过程，提高开发和生产的有效性和经济性；

• 更有效的了解产品的使用情况并帮助客户避免损失；

• 更能精准的将客户的真实使用情况反馈到设计端，实现产品的有效改进。

而所有的这一切，都需要企业具备完整的数字化能力。

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数字化到底是什么？

“数字化，即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。”简单概括一下就是将数据、信息、符号、图标等转变成数字信号存入计算机。

当“工业4.0，数字化工厂”还很模糊的时候，我们走进德国安贝格工厂和西门子成都工厂SEWC，小编也第一次感受到数字化已经迎面而来！

10月28日，西门子数控（南京）有限公司（SNC）新工厂建筑主体结构顺利封顶~距离这座让人期待已久的标杆数字化工厂正式落成又迈进了一大步。这是西门子在中国打造的首座原生数字化工厂，以西门子自身数字化转型的实例，让更多中国工业用户看到数字化规模化落地的新阶段已经到来！

用一分钟看看西门子数字化技术如何让数字化工厂迅速拔地而起：

SNC新工厂是西门子在中国的第一座全集成原生精益数字化工厂，从工厂的设计、规划到运营管理，开创性地使用西门子原生数字化技术。

新工厂也是业内首次同时生产电子数控和伺服电机两大类从原材料、生产设备到工艺流程均截然不同的产品。

新厂投产之后，在员工数量基本不变的同时，产能将增长近3倍，产品上市时间缩短近20%，柔性制造能力大大增强。

在建设新工厂的过程中，SNC积累了众多行业的实际案例。参观者们将有机会深入体验数字化技术是如何帮助企业从产品生命周期价值链、资产运营价值链、业务履约价值链三方面实现成本、质量、交付与服务的优化。

新工厂也将执行LEED国际绿色建筑金奖标准。屋顶太阳能光伏系统，地源热泵技术的应用让工厂更舒适，环保。

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我们为什么要做数字化工厂？

数字化使我们在产品的制造阶段，利用数字孪生可以加快产品导入的时间，提高产品设计的质量、降低产品的生产成本和提高产品的交付速度。同时使用了大量的传感器来采集产品运行阶段的环境和工作状态，并通过数据分析和优化来避免产品的故障，改善用户对产品的使用体验。

 数字化工厂是生产更便捷

数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等各种数字化的手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成可拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字镜像，这极大的加速了操作人员对物理实体的了解，可以让很多原来由于物理条件限制、必须依赖于真实的物理实体而无法完成的操作，如模拟仿真、批量复制、虚拟装配等，成为触手可及的工具，更能激发人们去探索新的途径来优化设计、制造和服务。形成了一套“可视化管理系统”。

 可视化管理系统

可视化管理系统最早是丰田提出的，是精益生产的一种概念。最成熟的应用案例就是，我们会把产品的状态标识成“红、黄、绿”等颜色，红色代表报废或者不良、黄色代表在流转或者异常、绿色代表产品正常。

我们也会在WMS建立虚拟货架，标识货架内货物的状态，最终以图表的形式展示给管理者。

这就是数字化的一个应用，通过可视化的数据引导管理者做出更正确的决策。

 更全面的分析能力与预测能力

现有的产品生命周期管理，很少能够实现精准的预测，因此往往无法对隐藏在表象下的问题提前进行预判，我们可以通过数字化实现产品追溯、质量管理、生产管理、人员管理等。

比如说，如果有一个产品出现了质量问题，我们可以通过扫码查询到这是哪一个设备生产的，生产时间和生产人员都可以追踪到。这是数字化最基础的一个应用。

而数字孪生可以结合物联网的数据采集、大数据的处理和人工智能的建模分析，实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，并给予分析的结果，模拟各种可能性，提供更全面的决策支持。

 数字化的最终目标

在传统的工业设计、制造和服务领域，经验往往是一种模糊而很难把握的形态，很难将其作为精准判决的依据。而数字孪生的一大关键进步，是可以通过数字化的手段，将原先无法保存的专家经验进行数字化，并提供了保存、复制、修改和转移的能力。

例如，针对大型设备运行过程中出现的各种故障特征，可以将传感器的历史数据通过机器学习训练出针对不同故障现象的数字化特征模型，并结合专家处理的记录，将其形成未来对设备故障状态进行精准判决的依据，并可针对不同的新形态的故障进行特征库的丰富和更新，最终形成自治化的智能诊断和判决。

同样的，我们监控库存信息，目的是为了降低库存，提高周转率；监控生产节拍是为了查看瓶颈工艺，进而消灭瓶颈，达到提高产能的目的。

综上，我们监测任何一种数据最终都是为了分析数据，进而提升产能、降低成本、提高良率。那么你觉得在“未来制造”的生产线上，“人”与“机器”究竟是怎样的关系？两者关系该如何重构？欢迎大家在评论区开始讨论！

各位有关于数字化工厂、工业4.0等相关内容的想法和见解，或者了解国内外化工数字化落地案例的七友，欢迎扫码加徐老师微信：tj-wuliu，我们会邀请各位进入化工707数字工厂专属微信群，欢迎大家头脑风暴并了解实时信息~

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