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大约十年前，德国提出“工业4.0”概念，描述了虚拟世界与物理世界高度融合的下一代生产场景。数字化工厂中的设备与设备之间，人、机器和资源之间如何对话？数字化技术如何重塑传统制造流程？络绎不绝的中国企业走进德国工业巨头西门子位于成都的数字化工厂寻找答案。类似的 探索 更早之前已在西门子位于德国安贝格市的电子制造工厂启动，安贝格工厂被业界认为是最接近工业4.0概念雏形的标杆工厂。
面向工业4.0的进化从未停止过。西门子数控（南京）有限公司（SNC）新工厂近日正式投运，在实地建设之前，西门子就已全面应用自身数字化技术，预先在虚拟世界打造工厂的数字孪生，实现从需求分析、规划设计、动工实施到生产运营全过程的数字化。据介绍，通过打通从研发到生产运营各环节的数据流，新工厂的产能提高近2倍，生产效率提升20%，产品上市时间缩短近20%。
多年前西门子在成都建造其全球第二个数字化工厂时，复制了在德国安贝格工厂的经验、技术和流程。但SNC新工厂没有“德国样板”，无先例可循，是西门子全球首座原生数字化工厂。
破土动工前，工厂已“建成”
SNC成立于1996年，是西门子运动控制领域德国以外最大的研发和制造中心，主要产品线覆盖数控系统、通用变频器、伺服电机、齿轮马达等产品，广泛应用于 汽车 、航空、电子、制药、物流和新能源等高端制造行业，并有大量产品出口海外市场。面对日益增长的市场需求，该工厂急需扩大产能，提高生产效率和灵活性。于是，催生出再新建一座工厂的需要。
何为原生数字化工厂？西门子全球执行副总裁，西门子中国董事长、总裁兼首席执行官肖松对澎湃新闻等媒体表示，原生指的是在设计、规划、建造和生产运营的全生命周期，从零开始，开创性地完全使用西门子自身的数字化理念和技术，让工厂从无到有，由虚到实。“在工厂破土动工之前，已经在虚拟世界里用西门子的软件，完成了从工厂需求、分析到建成、运营全过程模拟仿真和验证。在实际建设过程中，通过大数据分析，进一步优化生产流程，为实际生产提供实时可靠的数据支撑，实现数字化制造和管理。”
西门子数控（南京）有限公司新工厂
试想一下，要生产一支笔，传统的做法是先出一张图纸，然后调整机床参数去开模做出样品，图纸返回研发部门经过比对修改，才能进入生产线。随着数字化技术向制造业各领域加速渗透，产品的数字孪生已经不算新奇：在虚拟世界中预先完整模拟出某种产品的设计、生产制造过程，通过建模仿真优化设计，可以减少物理调试时间、节约大量材料测试成本。
肖松称，西门子原生数字化工厂的建成，证明了可以像设计产品一样设计厂房和产线，将数字孪生覆盖产品以及工厂的全生命周期，从而实现持续优化的数字闭环。
正式破土动工前，工程师们已经在虚拟世界里完成了工厂的“建设”。“或许你会有疑问，今天谁建设工厂没有图纸？没有图纸怎么破土动工建设？”西门子（中国）有限公司执行副总裁、西门子大中华区数字化工业集团总经理王海滨对澎湃新闻解释称，此“图纸”非彼“图纸”。建厂房有图纸，机器设备有图纸，产线可能也有图纸，这不假。但区别在于，光有设计图纸，无法将工厂、产线、机器设备、工艺在计算机环境中模拟实际生产运行“动起来”，进而验证和优化工厂设计。SNC新工厂在设计环节已全方位进行了虚拟仿真、虚拟调试、虚拟生产和验证，避免了传统设计的试错成本，这是其他工厂还未做到的关键之处。
据介绍，新工厂在实体建设及运营阶段，基于西门子工业云的大数据分析及其与工业物联网系统的有机结合，进一步优化生产流程，为实际生产提供实时数据支撑，实现数字制造和管理。新工厂可同时生产电子和电机制造两大类从原材料、生产设备到工艺流程均截然不同的产品，“将这两大类产品放在同一个屋檐下生产，这对任何企业来说都是一项前所未有的挑战。”西门子数控（南京）有限公司总经理周郁荣说道。
在无 历史 遗留硬件负担的新建“绿地工厂”实施更彻底的数字化应用意味着相较于常规工厂的更多投入。但王海滨认为，在进行投资决策时，除了直接且看得见的成本，试错成本、错误决策等隐性或间接成本也不能忽略。“从SNC新工厂的经验来看，数字化的投入所获得的收益是完全划得来的。”
将加强本土研发和供应商体系
低碳环保也在SNC新工厂设计之初便被纳入重点考量。据悉，该工厂利用屋顶光伏系统为工厂运营提供部分清洁能源；利用地源热泵技术提高冬季供暖和夏季制冷能效；应用高效率水泵和风机、热回收装置、雨水回收系统、风能和光伏LED路灯、智能照明控制系统和太阳能热水系统，最大限度地节能减排。上述措施预计每年可节省约506万千瓦时的电力、6286立方米的水，减少3325吨的碳排放。
肖松在采访中表示，数字化和低碳化将是未来西门子在中国发展的两大支点。
“尽管疫情给全球经济带来了很大的挑战，但中国作为世界第二大经济体，拥有完整的产业链体系，同时提出了统一大市场、坚定实施改革开放等一系列推动经济高质量发展方面的努力，对于外资企业而言非常重要。”肖松表示，目前西门子在华拥有超过30000名员工，四十多家运营企业，在中国布局了完整的产业链和开放共赢的生态体系。提及中国战略，他透露，西门子中国将加大本土研发和创新能力，加强与大学、研究院的合作。
2020年新冠疫情的爆发，促使全球企业重新思考供应链布局与风险管理。
肖松说，过去两年中，公司整体上把供应链带来的风险降到了最低。为了进一步加强供应链建设，过去某个产品的供应商可能只有一家，现在需要增加到两至三家供应商，以降低风险。同样重要的是加强本土供应商的比例，过去某些产品基于全球供应商，疫情令企业充分认识到，须加强本土供应商的建立和开发。“通过这些措施，我们能够更快速地面对未来新的不确定性。”
校对：刘威
一文读懂工业大数据的脉络
德国的支柱产业主要有四个，分别是化工制药业、电子电气工业、可再生能源产业、汽车和汽车配件工业。
其中，在汽车产业上，德国高档汽车全球市场占有率超过70%。说起德国汽车，人们首先想到的是安全、舒适、节能、环保、美观、耐用。早在2013年德国汽车制造业销售额就达到3617亿欧元，其中国外销售额2346亿欧元；轿车产量1408万辆，商用车27万辆。
扩展资料
德国是当今世界第四、欧洲第一经济大国。
德国经济之所以能持续稳定健康发展，关键在于德国坚持发展实体经济和生产性服务业，并能与时俱进，不断创新，走专业化、技术型道路，牢牢守住全球产业链中的高端，树立“德国制造”这块象征优质、高效和创新的金字招牌，保持产品的竞争力。
德制造业门类齐全，汽车、机械制造、化工医药和电子电气是德传统四大支柱产业。新能源和环保技术也是德国的优势产业。
人民网-人民日报经济透视：何为德国人眼中的工业未来
一文读懂工业大数据的脉络
工业大数据不同于大数据，具有自己独特的特征。本文着重从工业大数据的定义与范畴、来源、特征、技术及应用领域、面临的问题等，全面剖析工业大数据的方方面面，让你一文读懂工业大数据的脉络！
工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、到订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
——工业大数据来源——
我们所谈的工业大数据，不完全等同于企业信息化软件中流淌的数据，从业界的共识看，主要来源有三类，第一类是企业经营相关的业务数据，这类数据来自企业信息化范畴，包括企业资源计划（ERP）、产品生命周期管理（PLM）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）和环境管理系统（EMS）等，此类数据是工业企业传统的数据资产。
第二类是机器设备互联数据，主要是指工业生产过程中，装备、物料及产品加工过程的工况状态、环境参数等运营情况数据，通过MES系统实时传递，目前在智能装备大量应用的情况下，此类数据量增长最快。
第三类是企业外部数据，这包括了工业企业产品售出之后的使用、运营情况的数据，同时还包括了大量客户、供应商、互联网等数据状态。
——工业大数据特征——
笔者曾就工业大数据特征及数据驱动工业价值创造等话题，专门采访过工业大数据领域知名专家——美国科学基金会（NSF）智能维护系统（IMS）中心主任李杰教授，他表示：工业大数据与互联网大数据最大的区别在于工业大数据有非常强的目的性，而互联网大数据更多的是一种关联的挖掘，是更加发散的一种分析。
除此之外，两者在数据的特征和面临的问题方面也有不同。有别于互联网大数据，工业大数据的分析技术核心要解决“3B”问题：
1）Below Surface —— 隐匿性，即需要洞悉背后的意义
工业环境中的大数据与互联网大数据相比，最重要的不同在于对数据特征的提取上面，工业大数据注重特征背后的物理意义以及特征之间关联性的机理逻辑，而互联网大数据则倾向于仅仅依赖统计学工具挖掘属性之间的相关性。
2）Broken —— 碎片化，即需要避免断续、注重时效性
相对于互联网大数据的量，工业大数据更注重数据的全，即面向应用要求具有尽可能全面的使用样本，以覆盖工业过程中的各类变化条件、保障从数据中能够提取以反映对象真实状态的信息全面性。因此，工业大数据一方面需要在后端的分析方法上克服数据碎片化带来的困难，利用特征提取等手段将这些数据转化为有用的信息，另一方面，更是需要从数据获取的前端设计中以价值需求为导向制定数据标准，进而在数据与信息流通的平台中构建统一的数据环境。
3）Bad Quality —— 低质性，即需要提高数据质量、满足低容错性
数据碎片化缺陷来源的另一方面也显示出对于数据质量的担忧，即数据的数量并无法保障数据的质量，这就可能导致数据的低可用率，因为低质量的数据可能直接影响到分析过程而导致结果无法利用，但互联网大数据则不同，其可以只针对数据本身做挖掘、关联而不考虑数据本身的意义，即挖掘到什么结果就是什么结果，最典型的就是经过超市购物习惯的数据挖掘后啤酒货架就可以摆放在尿不湿货架的对面，而不用考虑他们之间有什么机理性的逻辑关系；
换句话说，相比于互联网大数据通常并不要求有多么精准的结果推送，工业大数据对预测和分析结果的容错率远远比互联网大数据低的多。互联网大数据在进行预测和决策时，仅仅考虑的是两个属性之间的关联是否具有统计显著性，其中的噪声和个体之间的差异在样本量足够大时都可以被忽略，这样给出的预测结果的准确性就会大打折扣。比如当我觉得有70％的显著性应该给某个用户推荐A类**，即使用户并非真正喜欢这类**也不会造成太严重的后果。但是在工业环境中，如果仅仅通过统计的显著性给出分析结果，哪怕仅仅一次的失误都可能造成严重的后果。
——工业大数据技术：算法与模型——
有了工业数据的大量积累，但并不等于直接的商业收益，中间隔着一道非常关键的通道——工业大数据技术。近几年，很多大数据专家和行业专家也在争执：数据量重要还是大数据算法更重要，双方各执一词。比如Googole就认为数据量的多寡至关重要，甚至直言：更多的数据胜过更好的算法。这种观点与我们意识认知中的“信息越多，就越靠近真相”类似。
而如《The Signal and the Noise》（信号与噪声，作者NateSilver），这本书里面的一个观点是“更多的数据意味着更多的噪声。信号是真相，噪声却使我们离真相越来越远。”所以，人们需要构建有效的算法和模型，去识别和认知何为真相。
在这里暂不讨论到底是数据量重要还是算法模型更重要，但针对工业大数据的有效利用，肯定离不开工业大数据的分析技术。
——工业大数据应用领域（场景）——
一、研发设计：主要用于提高研发人员的研发创新能力，研发效率和质量，支持协同设计，具体体现在：（1）、基于模型和仿真的研发设计；（2）、基于产品生命周期的设计；（3）、融合消费者反馈的设计
二、在复杂生产过程优化的应用：（1）、工业物联网生产线；（2）、生产质量控制；（3）、生产计划与排程；
三、在产品需求预测中的应用
四、在工业供应链优化中的应用
——工业大数据应用发展存在的主要问题——
《工业大数据白皮书2017年版》指出，研究与应用工业大数据，产品大数据是核心，物联大数据是实现手段，集成贯通是基础（业务模式、商业和价值驱动、关键抽取和应用）。而在实践过程中，这三个方面都存在不同程度的难点。
《工业大数据白皮书2017年版》封面
1、产品大数据：产品大数据是工业大数据的根源与核心，但工业制造业领域涵盖十分广泛，行业种类繁多，产品种类数量庞大且仍在不断增长，如何规范产品大数据的定义与分类方法，建立规范的、属性明确的、可查询可追溯可定位的产品大数据，将是顺利应用工业大数据的前提。
2、物联接入设备：物联大数据是实现工业大数据畅通流动的必要手段，但在工业实际应用中，工业软件、高端物联设备不具备国产自主可控性，物联接入的高端设备的读写不开放，形成设备信息的孤岛，数据流通不畅，突破这种束缚是实现工业大数据的关键。
3、信息集成贯通：集成贯通的难点在于商业驱动、打通关键点和环节，掌控产品源和设备，持续优化。
关于“何为高端制造业”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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