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無論身處工業2.0還是3.0階段，許多企業在懷揣數字化工廠夢想的同時，卻往往尚未形成清晰的思路。這時，西門子便成為了那個重要的“夢想導師” — 結合其在制造業領域的專業知識和軟硬件技術，為企業提供*的數字化工廠解決方案。

隨著“工業4.0”的熱潮從德國涌向，越來越多的中國企業正決意將未來制造的愿景變為現實，以期在數字化的工業變革中盡早謀篇布局。

國內制造企業對于打造數字化工廠的熱情從趙雄飛接到的咨詢服務需求就可見一斑。這位西門子中國研究院的數字化工廠專家在2013年接到了大約5家企業關于籌建數字化工廠的咨詢。2014年，這一數字增加到了10家左右，2015年更是上升到了幾十家。

在邁向“工業4.0”的進程中，很多企業并非僅僅滿足于數字化的遠景規劃。它們迫切需要的是將美好愿景變為現實的途徑。

趙雄飛說：“企業家們并不是要一口吃成個胖子，而是想一步步發展，后真正成為站在行業的巨人。”

條條道路通羅馬
無論身處工業2.0還是3.0階段，許多企業在懷揣數字化工廠夢想的同時，卻往往尚未形成清晰的思路。

這時，西門子便成為了那個重要的“夢想導師” — 結合其在制造業領域的專業知識和軟硬件技術，為企業提供*的數字化工廠解決方案。

趙雄飛的團隊要做的便是首先從運營、研發等層面為企業提供頂層設計，幫助其完成數字化工廠的整體規劃。根據企業的特點和需求，這一規劃可以是面向1-3年的短期，也可以瞄準5-20年的中長期。

如果企業有進一步需求，他們將和西門子業務集團的同事一起幫助客戶進行業務流程和IT系統設計，包括產品生命周期管理（PLM）、企業資源計劃（ERP）、制造執行系統（MES）等等。如果再進一步，西門子中國研究院的專家還會在工藝流程設計上提出建議，具體到設備自動化、精益生產布局、廠房布局等方面。

在項目實施過程中，西門子專家也會為客戶提供支持，包括供應商的評估，技術管理支持等。

2015年，趙雄飛的團隊為廈門建霖工業有限公司（建霖工業）完成了未來數字化工廠的規劃設計。成立于1989年的建霖工業是大的廚衛產品OEM企業，主營業務是為科勒等廚衛產品制造商做代工生產。

為了改變過去的勞動密集型模式，提高生產效率，建霖工業計劃在廈門新建一個大型廚衛產業園，集制造基地、物流中心和研發中心于一體。經過對建霖工業的實際調研，西門子團隊發現其在生產、管理等方面存在一系列問題，如生產周期長、庫存多、制造空間浪費、對人工依賴嚴重、產品標準化程度低、現場管理混亂。

西門子中國研究院為建霖工業規劃的數字化工廠全貌

對此，西門子在規劃框架報告中建議，建霖工業首先需要建立精益生產體系，并健全工廠信息化系統來管理生產，再利用自動化手段推進工藝和物流的改善，終建成綠色智能工廠。

比如在工廠信息化系統中，建霖工業需要升級當前的ERP系統，以解決對生產物流計劃支持較弱的問題，并且需要由現有的PDM（產品數據管理）模式上升到PLM的管理模式，以提升產品設計平臺的能力。在工廠層，它需要建立MES系統，實現生產執行、物流和質量控制的信息化。在自動化層，建霖工業需要搭建工業以太網，用于連接設備和MES系統，實現設備的互聯和車間的物聯網絡，同時采用大量*的自動化工藝，減少人工，提高工藝質量。

目前，建霖工業已經踏出了邁向“工業4.0”的*步，計劃實施西門子MES系統Simatic IT，以及基于工業以太網的現場總線標準Profinet。

除此之外，西門子中國研究院還為金達亞麻、中車集團青島四方、中建鋼構、華立集團等眾多企業提供了數字化工廠的評估、規劃和咨詢服務。

西門子中國研究院為金達亞麻規劃的數字化工廠的3D模型

人們通常會認為，在新建工廠時實施數字化理念是較為理想的時機。但事實并非如此，不同行業的不同企業采取的路線不盡相同。

“我們的優勢就在于能為企業量身定制較適合的數字化方案，這要取決于企業所在行業的情況、產品類型、生產模式等等。”趙雄飛表示，“因此，每接觸一個客戶，我們都首先要成為它所在行業的工藝專家。這樣才能提出的建議。”

人才金貴
在被稱為PPT（Process, People and Technique）這三個構成數字化工廠的關鍵因素中，趙雄飛較為看重，也較為擔心的是第二個P，即人員的因素。

“許多工廠的各級員工往往都不具備相應的技術和管理能力。技術可以購買，流程也可以規范，而人才的缺乏將是制約中國企業邁向‘工業4.0’的大障礙。”趙雄飛說。

西門子中國研究院曾經在調查中發現，在許多工廠，各級人員都存在相關素質缺乏的問題。一線員工缺乏高精設備和自動化系統的熟練操作能力；中層管理人員對于生產系統自動化和數字化的轉變需要更快地適應；而企業高層對于數字化工廠發展方向的重大決策能力仍有待提高。

為此，西門子在幫助企業實施數字化工廠項目時，會有研究院的專家和項目工程師進行為期數月乃至數年的駐廠培訓。此外，西門子與教育部合作，通過技術培訓等活動培養了千余名工程學科的教師，并連續9年舉辦全國大學生“西門子杯”工業自動化挑戰賽，為中國制造培養創新型工程人才。

從來看，對于高素質人才的需求以及相關培訓的緊迫性同樣存在。麥肯錫開展的“制造業的未來”的研究結果表明，到2020年，將會出現4000萬高技能工人的潛在缺口。

智能機器可以自我學習，并取代人類的一部分工作，但是未來的數字化工廠決不會是無人工廠。人們將在設計、規劃、監管等方面發揮更強的創造力。同時，智能化的工廠將會批量生產高度個性化的產品，要能夠以較快速度調整生產線，這就要求員工能對聯網的機器進行編程，還能解讀復雜數據。

“工廠管理者如何有效利用從自動化設備采集上來的數據，并指導生產是未來工廠的關鍵所在。”趙雄飛解釋說。