自主运行的AGV(Automated Guided Vehicle，自动导引运输车)来回穿梭，大大小小的智慧屏汇集展示各类生产经营数据，哪怕黑着灯也能高效自动化生产的机械臂、机床……
很多人对“智能工厂”的印象，都来自网络、报纸、电视里铺天盖地的新闻报道。
不过，此类消息看多了，总有一种“千篇一律”“新瓶装旧酒”之感。除了其中的企业名字不同之外，似乎难觅“新鲜点”。
这些“智能工厂”的运行逻辑各自有何不同？眼下，以5G为代表的新一代信息技术正加速与先进制造业的融合，又将给智能工厂带来什么新机？
有请德国多特蒙德大学工业工程博士、浙江大学机械工程学系博士后、浙江联通智能制造研究院副院长杨磊揭秘。
涌金君：各类信息渠道的呈现当中，智能工厂给许多人留下了“千篇一律”的印象，对此您怎么看？
杨磊：这只是我们从一些外在相似的表象、卖点中感知到的一种“错觉”。事实上， 智能工厂当然不可能是千篇一律的。
比如，在浙江省去年年底发布的全省首批“未来工厂”名单中，既有吉利(吉利纯电动汽车未来工厂)、海康(海康威视智能视频终端未来工厂)这种，建立在本身“高度自动化”的基础上，结合5G等新一代信息技术，以实现“高度智能化”的工厂；
也有阿里迅犀(阿里巴巴迅犀服装未来工厂)这样的平台型工厂，依托工业互联网平台，打通从消费到制造的全环节数据链路，跨企业、跨产业、跨区域实现设计协同、生产协同和供应链协同。
首批12家未来工厂都结合自身的特点，进行了中远期规划、实践和探索，可以说各有特色。
智能工厂的规划和建设需要从企业的具体实际出发。不同的企业有不同的产品，背后则是不同的行业特性、供应链体系和业务流程等，这些要素相叠加，建设出的智能工厂自然不同。
就像“世界上不会有两片同样的叶子”，即便是乍一看差不多的叶子，实际上也是不一样的。
杨磊：最近杭州在征集市级“未来工厂”培育企业的时候，围绕不同尺度、维度，将“未来工厂”分成4个类型。
未来工厂作为新一代信息技术与先进制造业充分融合的智能制造标杆工厂，我认为它的分类可以给理清智能工厂的类型特征提供一个参考。
一类是平台型“聚能工厂”，是最具“宏观”视角的类别。围绕生态圈的建设，这类工厂构建了大规模、分布式、多品种制造能力的组织型制造体系，具有巨量订单承接能力、制造资源整合能力、智能制造水平、资源共享能力等，由平台型企业、制造业龙头骨干企业建设而成。
第二类是冠军型“链主工厂”。这类工厂通过工业互联网平台的建设，面向产业链其他的企业提供基于技术和产业优势的专业化服务，进而引育产业链核心环节企业，提升行业整体竞争力。多见于省市标志性产业链中的“雄鹰企业”“单项冠军”“小巨人”企业。
第三类是示范型“智能工厂”。以产品全生命周期为尺度，这类工厂通过用好用透5G、人工智能、大数据等新技术，实现互联互通、系统集成、融合共享，以拓展协同制造、个性化定制、远程运维等新模式新业态，在行业内起到标杆示范作用。
第四类是“数字化车间”，也是最为微观的一个尺度。以生产车间为单位，侧重部分工序环节的数字化、网络化、智能化改造。
涌金君：您认为，制造业企业在建设自己的“智能工厂”的过程中，应该遵循怎样的逻辑和思路？
杨磊：规划的时候，首先要明确智能工厂项目必须是服务于企业战略，并以其自身的核心业务为纽带，其次，必须结合自身产品特点、行业特点以及企业目前所处的发展阶段来进行。
举个例子，对于一家生产轴承的企业来说，产品是相对成熟的，客户需求是大批量的，所以在架构整体系统的时候，会追求更快的生产节拍和更高的自动化程度；
一家生产女装的企业则会更加追求小单快返、柔性生产能力，供应链、订单和生产的打通会是它的重点，产线的柔性、快速切换则是重中之重。
智能工厂在规划设计过程之初就应把握“集成性”和“先进性”两大原则。在数字化工厂建设中贯穿“体系”的思想，实现跨业务、跨部门、跨系统，以及系统与智能装备之间的数据打通、集成，消除信息孤岛，实现不同业务、系统和数据的融合。
此外，在规划的过程当中，要充分考虑到企业自身的特性，即使是相同类型的、生产相同产品的企业，也有不同的组织架构、不同的人员知识结构，不同的生产组织方式、不同的阶段性目标，由此，智能工厂的架构和实施步骤也都会有所不同。
现在很多国际大集团会拿着他们在国外所谓的“最佳实践”来国内进行宣传和推广。像西门子在国内的安贝格工厂和成都工厂，都实现了高度自动化和智能化，一条产线可以同时加工多个型号，且其100万次加工过程差错率仅有12次。
但智能工厂建设没有万能的套用模式。这些“最佳实践模板”嫁接到国内其他大型公司，实践效果却往往并不理想。企业不同，标准化程度、管理规范不同，供应商也参差不齐，其结果也完全不同。
随着5G技术的推广和成熟，越来越多的设备、数据、人连接到了网上，使万物互联变成可能，催生出很多创新性的应用。
比如，以往，智能工厂的数据采集频率一般为秒级，企业只能由此展开一些标准化生产的指标级管理，如每天生产了多少产品，员工是否按照诸如“8点开始生产而不是8点15分才开始”的制度进行工作。
现在基于5G网络可以实现稳定的毫秒级高频无线G“大连接”的特性，一个有着上千台设备的车间，也能进行(诸如车床震动，功率等)工艺级数采和分析，最终实现生产过程中工艺参数的优化，提高生产效率。
再比如，通过5G+MEC(边缘计算)的网络架构，把5G和AI、云计算、大数据技术进行结合，叠加机器视觉和数字孪生技术，能够打破数字工厂和物理工厂的边界，赋能智能工厂。比如我们在雅戈尔做的基于“5G+机器视觉”的布料质检，帮助企业大幅提升了质检效率，节省了人力成本。
特别需要提出的是，现在，伴随工厂客户的个性化需求上升和市场的剧烈变化，提高产线的柔性已成为企业提高自身应对能力的必然选择。
基于5G的企业专网不仅能使产线摆脱传统有线网络的束缚，提升产线柔性，也能帮助企业打通IT(information technology 信息技术)和OT(operation technology 运营技术)网络，提升企业管理的透明化和智能化程度。
由此，越来越多的企业在规划智能工厂的时候，都把5G作为其中的重要一环。随着5G应用试点的遍地开花，技术赋能的智能工厂也将插上高速成长的翅膀，不断增强行业领域的竞争力。
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政府工作报告提出，今年发展的主要预期目标是，国内生产总值增长6%以上。
