工业领域的数字化进程如火如荼，大部分企业都认识到低估或者忽视工业4.0是不可取的。他们都在积极的进行这方面的工作，并在企业的数字化转型中投入大量的资金。现在，技术市场中有着多种多样实现数字化转型的解决方案和技术措施。但未来的数字化工厂到底是什么样子的?在数字化转型中企业又应该注意些什么问题呢?

首先必须说明一点：每一个单项技术都不具备未来工厂的特征，也就是不能正确的反应所谓的智能工厂2025。相反，它们都是为了提高企业的生产灵活性、提高企业对市场反应的速度、提高企业的生产效率和可持续发展能力，弥补技术工人短缺和企业吸引力不足等方面的缺陷。在未来的工厂中，用户订单合同的整个处理过程是未来工厂的焦点。

在智能工厂中所有的一切都具有“智能意识”

未来工厂的核心要素是自身的适应能力。当然，对智能工厂提出的要求不止适应能力一个。相反还有许多要求，例如，对人的、机床设备的、厂房建筑的、数字化的、产品的、物流的以及数字化生产链和价值增值链的要求等等。

数字化映射是前提条件

所有的物理对象包括每一件工具、每一台机床设备、每一个零件和需要生产的产品，以及工厂的厂房建筑、机器人和自动运输单元等，都要在智能工厂2025中用数字化的形式表示出来。利用储存状态数据和其他重要数据的数字双胞胎可以将真实设备工作情况映射成图像。

针对于不同的产品，数字化双胞胎有不同的表现形式：不同的产品有不同的设计图纸和不同的生产方式，例如不同的生产时间，不同的质量偏差以及不同的返修加工等等。而且相同的产品在不同用户下使用情况也是不同的。数字双胞胎的历史可以追溯到刚刚提出可追溯性要求的时候，那时提出的是功能性的扩展和分布式控制等问题。

智能工厂2025的另一个重要组成部分就是智能化的机床设备。未来企业中的机床设备应该是在自我控制中运行，在自我学习和自我优化中完善。机床设备之间可以根据需要相互交换数据和信息。另一个常常被人们忽视的重要问题就是工艺装备的管理(包含了工装刀具的维护、保养和技术服务)。这也需要智能化的工艺装备管理解决方案，因为刀具管理在保证产品质量方面也起到了重要的作用。当然，智能化的加工设备也需要相应的基础设施。

产品的智能意识

当然，除了机床设备、刀具、工具管理之外，最终的产品也必须更加智能。要生产的产品已经通过数字化双胞胎获得了一种智能化意识。这就意味着被加工的产品知道自己是按照什么方式、如何生产出来的，知道自我控制顺序和生产工艺流程的优化。以汽车为例，通过汽车总装时的自我控制完成半自动驾驶和全自动驾驶汽车的装配。智能工厂2025还必须将含有工艺步骤和质量检验在内的技术文件与生产和工程数据关联起来，并自动生成3D模型。

大数据和高级分析技术构成了数字化双胞胎的“大脑”。他们最终保障了智能工厂的持续性优化改进。到目前为止，智能工厂2025仍然没有解决的一个挑战性问题就是数据的透明度。

提高效率，降低成本

很多人都在说：未来的智能工厂不再需要人了。这不仅是错误的，而且从经济角度来看也没有什么意义。即使是在智能工厂2025中人的因素仍然发挥着非常重要的作用。但人所从事的工作并不是今天人们在生产车间、在机床设备旁边的工作了，具体操作的比例越来越少，而检查监控的任务越来越多。

图1 未来的人们主要从事的是生产过程的检查监控工作

为了使生产企业具有上述必须的适应能力，企业就需要自动运输设备以及智能化的内部物流。与其他智能设备相结合，例如与智能化的机床设备或者智能化的产品相结合，数字化物流能够在生产灵活性提高的同时明显的降低物流成本。通过物流过程的数字化还可以进一步的减少库存，同时也实现整个供应链的完全透明化，包括敏感物资或者敏感产品运输时传感器支持的运输路径监控。而这里的关键就是云技术和区块链技术的相互结合。

除了目前为止介绍的所有因素之外，还必须考虑新创造价值的变化情况。因为不仅仅是生产工厂变得数字化了，而且它所生产的产品也向数字化方向发展。智能工厂新创造的价值也有了变化，它不再像从前那样只是产品展厅中的一件摆设优化，更多的是体现在产品研发中的意义和作用。也许智能工厂2025能够最终解决产品销售、售后服务和产品开发之间经常发生的口水战——因为它可以明确的指出谁应该负责或者是谁应该承担责任。

当仔细的审视构建智能工厂所需的种种条件、要素时就会明白：这不是一项简单的任务。需要将不同的技术和方法结合到一起才能实现智能工厂2025。但在实现智能工厂2025之前必须搞清楚一些尚未解决的问题：例如生产和机床设备采集数据的数据主权归属问题。在改造现有生产线或者重新设计工厂时必须要有一套合理的工作流程，并从中导出企业的发展远景和发展战略。当然，这些绝不是一蹴而就的事情，而是一个持续性改进的漫长过程。