2020年5月22日，e-works开展了第一批次中国标杆智能工厂的评选活动，以发现更多中国本土智能工厂标杆，寻找细分行业智能工厂领先企业，探索标杆企业智能工厂建设之道，增强制造企业智能工厂建设信心。本次标杆工厂评选活动以分批、持续的过程进行，e-works旨在通过'星火'的挖掘，实现制造企业智能工厂建设的'燎原之势'。首批共有42家工厂的综合表现获得了较高评价，被评为标杆智能工厂。

一、榜单名录如下（排名不分先后）：

二、智能工厂建设中的问题与误区

智能工厂建设没有统一的衡量标准，很多企业在探索实践中存在许多“误区”，盲目追求自动化、智能化、无人工厂、机器换人等。而纵观标杆智能工厂的建设征途，可以发现它们更加理性。

三、e-works标杆智能工厂评价框架

本次评选活动基于e-works智能工厂建设水平评价模型，从制造维度和智能维度两个方面，对企业不同业务单元的智能水平和智能技术的应用水平进行评价。首批共有42家工厂的综合表现获得了较高评价，被评为标杆智能工厂。

四、2020中国标杆智能工厂

首批42家标杆智能工厂涉及电子、机械装备、汽车零部件、汽车整车、食品饮料、建材、化工、医药和新能源9个领域，汽车整车、汽车座椅、电梯、铸造、IT制造等30个细分行业，地域上多集中在中东部和沿海地区，尤其在江苏省内发现的标杆智能工厂最多。

① 首批标杆智能工厂行业分布情况

② 首批标杆智能工厂企业性质分布：此次发现的标杆智能工厂在体制上涵盖国有、合资和民营三大类企业，分布较均衡。由此可见，民营企业也非常重视智能化技术对于转型升级的价值，积极融入智能工厂建设热潮，以期获得较高投资回报率的同时增强企业核心竞争力。

③ 首批标杆智能工厂投资金额情况：首批标杆智能工厂大多都有持续的资金投入，近85%的智能工厂建设项目总体投入资金规模超亿元，亿元以下的项目更多以智能化改造、信息化升级、工业大数据应用等单点应用为主。

④ 首批标杆智能工厂评估各指标水平分布

从标杆智能工厂评估各指标水平分布情况来看，设备互联互通和自动化基础达到“高”水平的企业分别为75%和67.5%。标杆智能工厂在夯实自动化基础之上，实现设备互联互通，结合MES、ERP、WMS、LIMS等信息化系统应用，实现IT/OT融合，推进制造过程管控透明化，物流和质量管控数字化。标杆智能工厂既重视自动化和数字化，实现了单机自动化，也建设了柔性化生产线；既进行了局部改造，也考虑整体优化；既覆盖主要业务数字化，也通过全面集成打通了数据流和业务流；既在挖掘工业大数据这个“不可见世界”中的价值，也在探索规模化定制、协同制造、“产品+服务”等模式创新。

五、2020中国标杆智能工厂观察

（一）求同存异：夯实基础建设，创新可持续发展之道

虽然智能工厂建设实施路径和方式根据企业自身发展情况不同存在很大差异，但智能工厂获得成功的必要元素却有共同之处，例如标杆智能工厂既具备自动化、数字化、集成化等特征，也在探索实践可持续发展和绿色发展。

① 智能装备、设备互联成为标杆智能工厂标配

标杆智能工厂大量应用了高档数控机床、工业机器人、增材制造装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储系统装备，广泛开展设备联网，实现设备互联互通。在此基础之上，通过SCADA、PLC、工业网关、传感器等方式对设备和产线进行数据采集，与MES系统集成，实现生产过程管控透明化。结合RFID、条码等技术，实现生产过程的可追溯。

② 实现柔性自动化成为离散行业标杆智能工厂应对多样化需求的重要手段

标杆智能工厂普遍建设自动生产线、自动检测线，或全自动生产线、全自动检测线。离散制造工厂大多都建设柔性化生产线，以满足多品种中小批量的客户需求。菲尼克斯电气（南京）有限公司通过全面提升生产和物流自动化、柔性化与智能化水平，可以承担6大类270种产品的生产,设备换型时间降至10min以下。九牧淋浴房工厂在玻璃、型材、配件、包装等实现柔性自动化生产，打造了非标产品的定制化生产智能工厂。

③ 广泛应用工业软件推动标杆智能工厂全业务、全流程的数字化升级

标杆智能工厂在完成计划、设计、生产、物流、质量、营销等关键业务的信息化基础上，利用PLM、ERP、APS、MES、WMS、LIMS、SRM等系统的无缝高效集成，实现产品研发、工艺设计、生产、物流全流程的数字化管控。在此基础上，打通生产数据流、产品数据流，实现生产过程管控透明化、产品全生命周期可追溯。

④ 普遍融合工业工程和精益生产的管理理念与方法

标杆智能工厂普遍推行了精益生产理念，以智能化提升与先进管理理论相结合的方式，推行智能工厂建设。例如，河南许继仪表通过精益管理理念，将63道工序优化为45道，用“拉式生产”方式减少原材料库存、在制品库存。菲尼克斯南京公司规划了精益生产路线图，已经升级到精益生产2.0，该阶段融合了智能制造、工业4.0概念，2019年精益改善项目194项，节约成本1800余万元。

⑤ 标杆智能工厂以模式创新增强核心竞争力

面对日益激烈的竞争环境，标杆工厂除了追求提质、增效、降本，也在通过智能工厂建设摸索新的生产模式、新的商业模式，以提升企业核心竞争力。网络协同制造，实现企业间产品研发、生产制造、经营管理等环节信息共享和业务协同。深圳华星光电基于华星智能云平台，实现企业间的数据协同、企业内软件和设备的互联互通，构建设备生产组织、感应与控制，到生产规划和决策全流程，将深圳、惠州、武汉三地的研发、生产和运营数据共享，形成协同运营和管理新模式。

个性化定制，基于横向、纵向集成以及柔性化生产线，实现大规模个性化定制生产。威马汽车实现C2M大规模个性化定制新模式，预计提升个性化订单数量5%，研制周期缩短30%，库存周期缩短至21天，直接经济收益数亿元，并且其个性化定制新模式还可以通过服务向其他新能源汽车行业赋能。广汽新能源也实现了个性化定制C2B模式，个性化定制订单占比达到15%，订单交付周期缩短至2周。服务化延伸，从提供产品向提供“产品+服务”转变。广汽新能源智能工厂提供车联网智能服务，通过车辆远程监控平台进行车辆在线监控、出行分析、电池数据分析，实现故障前、中、后的预警、报警和主动服务。

⑥ 标杆智能工厂更加注重环境友好，实现绿色制造

建材、化工、新能源行业标杆智能工厂普遍开展了对关键设备开展能耗监控，盐城阿特斯阳光能源科技有限公司智能工厂建立了能耗仿真模型，进行能耗分析和预测，优化能源利用。奇瑞捷豹路虎等几家汽车行业工厂高瞻远瞩，将能耗控制纳入整体规划。奇瑞捷豹路虎开展能源监控、能源统计、能源消费分析，制定车间能源消费计划，节能减排提升45%。广汽新能源通过“多能供给，多能互补”、“削峰填谷”、“梯次利用”，将能源利用率提高到95%以上。

（二）借力而行：善用新兴技术，赋能智能工厂建设

疫情的“催化”，让制造业企业进一步认识到人工智能、5G、工业互联网等新兴技术对复工复产、提质增效的意义。这些技术也是智能工厂建设不可或缺的要素。标杆智能工厂借助雄厚的基础，将新兴技术与自身业务结合，落地到具体场景应用中，赋能智能工厂建设。

① 人工智能赋予工厂工业大脑

人工智能技术在质量管控上的应用场景越来越多，电子、机械装备、汽车零部件行业标杆智能工厂的生产现场普遍使用了带有机器视觉技术的质量检测设备，深圳华星光电导入图像识别技术ADC，实现面板AI的智能化检测，实现年拦截效益近一亿。此外，人工智能技术还应用于设备故障预测、噪声检测。富士康精密工具智能工厂通过采集加工过程中机床的电流、负载、震动、温度等数据，建立机床零部件状态模型，实现设备状态监控和故障预测；佛吉亚（无锡）座椅部件有限公司引用人工智能异音检测系统，实现了从信号采集、数据存储、数据分析到自我学习全过程的自动化。

② 5G通信技术支撑工厂“万物互联”

5G技术具有低时延、高速率、大连接特性，刚好契合了传统制造企业转型对无线网络的应用需求，能满足工业环境下设备互联和远程交互的应用需求，在工业AR/VR、上云、云化机器人等应用领域，5G技术更是重要支撑。奇瑞捷豹路虎成功开展了基于5G+MEC技术的智能拣选、MR眼镜虚拟装配、能源管理场景验证，未来将用5G网络逐步替代有线连接和工业WiFi。爱柯迪建立了宁波首个应用5G的数字化工厂，已实施4条生产线端到端5G应用改造，间接帮助企业提高10%的生产效率。

③ VR/AR技术为智能工厂建设开启新的视角和体验

VR/AR依托其沉浸式交互体验，正在迅速成为车间工人、技术服务人员和工程师的全新工作模式。多氟多化工应用VR技术对现场设备进行安全教育、特种作业培训，通过身临其境的体验，提供比通过文本材料或讲座学习更好的效果。佛吉亚（盐城）汽车部件系统有限公司采用AR/VR技术用于设备故障远程测试，提升设备维修效率并节约了成本。青岛海尔洗涤电器有限公司在售后环节应用AR眼镜，现场连线技术专家，达到“身临其境”的指导和诊断效果。

④ 工业互联网助力生产方式变革

近年来，我国工业互联网发展逐步从概念走向落地实践，过去是个别企业开展点状尝试，近年在很多行业得到大规模的应用，并涌现出一批工业互联网平台和应用案例。标杆智能工厂也开展了这方面的实践。富士康精密工具智能工厂依托工业富联自主研发的工业互联网平台和大量的自主装备与智能软件，打造了跨边缘层、IaaS层、PaaS层和SaaS层的应用体系，并且应用边缘计算终端，已经开展数据清洗和初步分析。深圳华星光电重点建设智能云平台，实现华星各产业之间的网络协同和集约化生产管理。

⑤ 工业大数据为工厂挖掘“不可见世界”的价值

工业大数据的分析技术提供全景的数字视角，有可能成为企业创新驱动动力来源。当前工业大数据典型应用主要集中在设备预防性维护、工业参数优化调优、产品质量检测及预测。东华水泥融合其多年积累的水泥生产经验模型和大数据多变量非线性耦合分析、量化分析等技术优点，通过大数据算法在经验模型约束的优化空间中精确寻优，实现熟料生产过程实时动态的最佳卡边运行，达到产量提升和能耗优化的运行目标。青岛森麒麟轮胎通过将硫化定点工艺大数据，与数学模型建立映射分析，提高轮胎硫化质量稳定性。

六、结语

智能工厂建设是智能制造的核心与重要载体，随着新基建不断投入，人工智能和工业互联网在制造业领域的深入发展，智能工厂已成为未来制造业发展不可逆转的趋势。同时，受到新冠肺炎疫情的影响，人员复工及安全、快速高效复产、降本增效、节能降耗等成为制造业复苏亟须思考的重点。而对智能工厂来说，这些难题却迎刃而解。通过分析标杆工厂建设实践发现，智能工厂建设能够帮助企业实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，甚至创新服务模式、商业模式，进而提升企业核心竞争力和盈利能力。特别是一些领先制造企业正从智能工厂中获得更大收益，首批标杆智能工厂生产效率提升20%～50%，运营成本降低20%～42%，产品不良率降低10%～50%，单位能耗降低2%～30%，产品开发周期缩短20%～70%，智能工厂建设的效果明显。

随着“新基建”、“高质量发展”等战略的密集落地与深入推进，新一轮制造业转型升级浪潮再起，充分利用5G、人工智能、工业互联网等新技术布局智能工厂建设，实现制造全面升级，打造企业未来竞争优势。与此同时，e-works也将持续跟踪我国智能工厂建设进程，汇聚国内不同行业的优秀智能工厂，打造中国智能工厂全景地图，为我国广大制造企业推进数字化、自动化和智能化转型提供指南，通过学习和借鉴优秀企业的最佳实践，在智能工厂建设过程中找到突破口，规避风险，取得实效。

文章来源：e-works

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