2030年未來工廠藍圖是什么的？
http://m.freshsince95.com未來工廠是一種設想，制造商將能通過在整個價值鏈中應用新的設計原則、數字技術和集成流程來提高生產效率。這些步驟將能把總加工成本最多降低40％，靈活性、質量、速度和安全也將進一步得到提升。要把夢想變成現實，企業必須解決與三大驅動力相關的問題：戰略和領導力、員工技能、信息技術基礎設施。
新技術正在深刻改變著工業生產2030年 “未來工廠”由此誕生。未來工廠的結構、技術和流程將是什么樣子呢？制造商在戰略和領導力、員工技能、信息技術基礎設施方面將需要哪些驅動力2030年 才能將其變成現實？
為回答這些問題未來工廠，波士頓咨詢公司（BCG）最近開展了一項研究。這項全球研究著重調查了750多家領先企業的生產經理未來工廠，涉及到了三個工業領域汽車（其中包括供應商和整車廠）、工程產品和加工工業。研究的目標是描繪2030年未來工廠的藍圖未來工廠，進行價值評估，并制定出實施路線圖。我們的研究合作方是亞琛工業大學機床和生產工程實驗室。
我們發現，工業企業非常渴望能夠提高工廠效率，85％的受訪者認為自己能從未來工廠元素的實施中受益。但是，他們的開頭似乎都不順利。在調查受訪者中，有74％表示公司已經引入或計劃在未來五年內引入未來工廠元素，但只有25％認為去年已完成了相關目標。從各個工業領域的調查反饋來看，其結果與我們的整體調查結果一致。此外，我們發現德國公司最為先進。47％的受訪者稱已形成了他們的首個未來工廠概念。不過，即使在德國公司中，也有近五分之一表示還沒有做好引入相關技術的準備。
許多制造商已開始有選擇性地實施我們提出的未來工廠元素愿景。下面，我們將通過多個例子展示人們在這一方面所做的努力，它們大多數還只是針對工廠的特定領域，進行小規模試點。為實現我們的設想，制造商必須在他們的整個工廠和綜合價值鏈中實施這些先進元素。
我們分析了實施十年后，加工成本和制造成本將會發生何種變化。我們發現總加工成本最多將能減少40％（參閱圖1）。根據材料成本的高低，總生產成本最多將會減少20％。靈活性、質量、速度和安全的提升也能使制造商獲益。按照十年來計算，公司累計投資會占到一年收入的13％至19％。
在這份報告中，我們主要研究了汽車供應商和整車廠。近幾十年來，這類公司在利用創新提高生產效率方面已走在前列。他們帶頭實施未來工廠元素，有助于積累使用經驗、探明改進機會，成為其他工業制造商學習的典范。
什么是未來工廠？
未來工廠是一種設想，是指制造商應通過改進工廠結構、工廠數字化和工廠流程，來提高生產效率。我們將針對每個元素展開討論，并提供范例來說明領先的汽車供應商和整車廠正在如何測試這些新概念。
工廠結構
未來工廠結構的布局更加靈活、方向更多，擁有模塊化生產線裝置和可持續的生產流程。在我們的調查中，汽車行業的受訪者希望工廠結構能在未來工廠中發揮重要作用有86％認為這一驅動力在2030年將會變得更加重要，而43％認為它在今天已經非常重要。
多方向式布局。未來工廠將會采用多方向式布局，將產品放在無人駕駛運輸系統上，通過與生產機器相聯系來單獨指導生產。位于德國海爾布隆的奧迪R8的工廠，那里并沒有固定的傳送帶。與此相反，無人駕駛運輸系統會按照地面激光掃描儀和無線射頻識別技術的指揮，在裝配流程中移動車體。這種系統能夠快速改變裝配布局。
模塊化生產線裝置。未來的工廠結構擁有可更換的生產線模塊和生產機械，可輕松進行重新配置。目前，豐田正在墨西哥和中國的工廠裝配“簡單利落”的生產流水線。這家汽車制造商將會使用模塊化的傳送帶（建在工廠地面而不是坑井中）給工人提供更大的靈活性，他們可以靈活地改變生產線的長度和移動線端設備。
可持續生產。未來工廠的目的是實現生態可持續生產，其中包括有效利用能源和材料。偉巴斯特已為羅馬尼亞阿拉德的工廠配備了LED照明和夜間自動冷卻系統，從而大大降低了能源消耗。
工廠數字化
制造商對數字技術的使用越來越廣泛。在汽車行業受訪者中，有70％表示工廠數字化將在2030年變得更加重要，13％的人認為今天它已經非常重要。很多公司都在引入更智能的自動化生產，利用各種方法提高效率。
安裝智能機器人。與工人相比，機器人可以執行更為復雜的任務。機器人也能夠從每個正在生產的在制品中收集信息，并按其特性自動調整它們的動作。長安福特已在一條“白車身”焊接線上安裝了靈活的工業機器人。公司計劃使用機器人和車體骨架成型系統，在同一條焊接線上處理六個模型，18秒內便能針對不同的模型完成轉換。
使用協作機器人。機器人可以與工人（不使用防護圍欄）展開協作。在大眾汽車位于德國沃爾夫斯堡的工廠里，協作機器人可以幫助工人擰緊難以夠到的螺絲。
實行增材制造。制造商已開始使用3D打印技術制作工具和組件。在打造勞斯萊斯幻影這款車時，寶馬使用3D打印技術制作的部件超過10，000個，比如中控部件按鈕以及電子駐車制動系統和插座的塑料支架。
使用增強現實技術。使用增強現實技術——比如佩戴智能眼鏡——能使員工在視野范圍內獲得信息。這種協作技術在裝配、維護和物流等方面特別有用。大眾汽車已為德國一家工廠的物流工人配備了3D智能眼鏡，以便進行訂單揀選。
應用生產模擬技術。制造商正在使用實時的3D生產模擬技術，來優化生產流程和物料流。利用物料流3D模擬技術，佛吉亞能夠針對變化作出更靈活的反應，操作員還可借助可視化工作流調整生產線。
進行實境培訓。使用3D模擬進行培訓，有助于員工在現實化環境中學習。使用車輛和裝配組件的數字模型，奔馳已開發出了虛擬裝配生產線。員工可在虛擬環境中使用虛擬角色，分析完成裝配任務的最佳方法。
進行去中心化生產指導。很多公司已開始使用先進技術在工件、機器和員工之間進行通信，從而創造出自主生產流程。博世正在開發一種能夠檢測它們位置的工具。根據工具的位置以及其收到的有關工件確切位置的信息，這種工具將會自動加載相應程序，執行特定操作。比如，螺絲刀會調整自己的扭矩來擰緊特定工件上的螺釘。
進行大數據分析。制造商正在使用應用程序來自動分析大量的數據。在位于德國下圖爾克海姆的工廠，奔馳已在使用預測分析來檢測600多項質量影響參數，生產完美的氣缸蓋。
工廠流程
通過使用新的數字技術，制造商已將精益管理提升到了新的高度，釋放出了它的全部潛力。我們的調查結果表明，優化工廠流程在未來將會變得更加重要。在汽車行業受訪者中，有97％稱精益管理將在2030年變得更為重要，而70％稱其現在已非常重要。在精益管理中，數字技術能夠提升的兩個關鍵要素是以客戶為中心和持續改進。
以客戶為中心。制造商對客戶需求有了更深的了解，比如通過大數據分析，他們能夠獲得客戶的產品應用反饋。反之，公司也可使用這些客戶反饋來改善產品設計和生產流程。很多公司還希望能夠利用新技術，了解客戶在汽車生產方面的意見。在戴姆勒，客戶可以在最后一刻提出修改要求，比如在車輛進入涂裝車間前要求更換顏色。
持續改進。制造商正在使用各種新技術來提升作業價值，不斷改進生產流程。博世使用的軟件能夠分析燃料噴射器的實時生產數據，該軟件會監測流程執行率并識別作業趨勢。它能將偏差信息自動傳遞給操作員，由他們加以糾正。
全方位一體化價值鏈
在未來工廠中，由供應商、部件制造、沖壓車間、車身車間、涂裝車間、最終組裝及客戶組成的價值鏈，將實現全方位一體化，打破傳統界線。在整個價值鏈中，IT系統與各種必要的生產數據全方位一體化，將對生產制造產生促進作用。在一個公司里，這種一體化可以加強研發部門、生產部門、銷售部門等其他職能部門之間的聯系。例如，大陸輪胎公司通過設立研發生產廠，用各種傳感系統和軟件實現所有機械的全方位一體化，進而加快了產品的測試速度。同時，這種一體化也可以超出公司邊界，形成一種與供應商和客戶之間的實時聯系。例如，整車廠的沖壓車間將能夠根據供應商提供的數據，對具體線圈的沖壓參數進行調整。客戶將能夠實時看到其車輛的生產情況，還能夠在最后關頭提出更改要求。87％的汽車行業調查對象表示，到2030年，一體化價值鏈將密切相關。絕大多數調查對象均認識到了一體化價值鏈的好處，即降低成本、提高生產靈活性、生產質量及生產速度。
對于這種一體化價值鏈中的每一個工廠車間，汽車行業調查對象均針對其認為的在工廠結構、工廠數字化、工廠工藝方面最重要的要素給出了自己的看法。
部件制造
部件制造將具有更大的靈活性、更好的工作條件，并從中受益。例如80％的汽車行業調查對象提到了去中心化生產指導的相關性，尤其提到了2030年未來工廠機器參數的自動調整。幾乎所有調查對象均指出了機器與產品之間通訊時的靈活性提升問題。生產凸輪軸時，蒂森克虜伯公司為每一凸輪軸分配了一個數據矩陣代碼，代碼中包含產品數據。產品機器對每一凸輪軸代碼進行掃描，并在執行制造任務前，對其參數進行相應的調整。此外，超過70％的調查對象表示，到2030年時，增材制造（一般稱為“3D打印”）將與部件制造相關。其中，提到的增材制造的用途不僅有打印原型，而且還有打印各種工具和零部件。
沖壓車間
沖壓車間的設備效率將大大提高。93％的汽車行業調查對象提到了2030年預見性維護的相關性。實際上，大部分調查對象已經實施了其第一次預見性維護，或者正在計劃在未來兩年內實施。德國舒勒集團研制出了一款機器人，不僅可以沿著沖壓線移動零部件，還可以對各種部件的情況進行監測并提前發送給工人的更換零件的信號測。Fraunhofer IWU正在開展一項研究，目的是確定如何才能使沖壓機根據其接收到的原材料具體特點信息，采取糾正性措施。85％的調查對象認為，到2030年時，能效將具有相關性。斯柯達汽車公司將安裝能耗比傳統系統低15％的沖壓線，對沖壓期間釋放的能量進行回收。
車身車間
各汽車公司正在采用新技術來提高車身車間的靈活性。超過80％的汽車行業調查對象表示，到2030年，智能機器人及生產模擬將與車身車間密切相關。汽車制造商已經在利用可以與車身進行通訊并根據接收到的信號相應地調整自身行為的機器人，同時模擬還可協助車間布局的規劃與配置。庫卡和微軟兩家公司針對生產Jeep牧馬人的車身車間開發出了一款智能系統，不僅可以連接所有機器人，而且還可以對機器人的磨損情況進行監測。麥格納實施了西門子開發的一款模擬程序，該程序可促進數字化規劃，同時還可復制車間操作流程，例如高達6個機器人的互動化協作。
涂裝車間
各種技術將提高能效及油漆工作的質量，因而涂裝車間將從中受益。超過1／3的汽車行業調查對象表示，到2030年，在涂裝車間中，能效將具有相關性。例如，在保時捷位于萊比錫的工廠中，保時捷現已采用來自附近生物質發電廠的廢熱，進行碳中和供應，滿足了涂裝車間80％的熱量需求。將近3／4的汽車行業調查對象表示，大數據和分析方法也將具有相關性。大部分汽車公司已經在涂裝車間中開始了利用大數據。其目的是對數據進行分析，以確定導致油漆工作中出現差異的各種因素，進而提高質量。
總裝
布局將更加靈活、更具多向性，屆時，總裝將會是最大的受益者。為了滿足客戶越來越高的期望并符合越來越嚴的政府規定，汽車公司將不得不日益推出種類更多的車型；多方向式布局將促成生產更多的種類，同時還可維持較高的產量輸出。超過90％的汽車行業調查對象預計，到2030年時，模塊化生產線設置將在總裝方面具有相關性，其中，靈活、經濟地更換生產線元件被認為是尤其重要的。例如，豐田正在引進更小、更靈活的生產線，進而減少了生產線的資金投入。85％的調查對象提到了智能機器人在最終組裝方面的相關性。企業均希望機器人技術能有所進步，使各裝置能夠執行具有高精度要求的任務。超過75％的調查對象表示，數字化工廠物流將具有相關性。例如，數字化工廠物流可用于實現工位所需的預裝配零件的自動補貨。
至于工廠工藝，到2030年，精益原則將在整個價值鏈中具有重要意義。2／3的汽車行業調查對象預計，新技術將加強生產工藝的精益管理和持續改進。例如，生產模擬的利用，將使制造商能夠提高生產效率，進而縮短等待時間和工作時間。增強現實（例如智能眼鏡）將能夠顯示操作程序，進而協助操作人員開展組裝與維護作業。通過利用先進的大數據算法對生產數據進行分析，制造商將更好地了解每一生產步驟的總體情況，進而不斷改進生產工藝。僅7％的汽車行業調查對象預計新技術會使精益管理被時代淘汰。
三大驅動力
為實現未來工廠的設想，汽車制造商必須解決與三大驅動力相關的問題：戰略和領導力、員工技能、信息技術基礎設施。公司必須將未來工廠戰略作為公司戰略的有機組成部分，并按照新的作業方式改變領導風格。制造商還必須注重建設一支掌握新技能的員工隊伍，以順利完成以技術為中心的生產任務。最后，公司必須建立完備的信息技術基礎設施，為整個價值鏈的連接性提供支持，同時確保數據的安全性。
戰略和領導力
制造商必須將未來工廠的實施戰略納入公司的整體戰略當中，并構建組織結構來促進嚴格管理。在汽車行業受訪者中，有35％認為這些問題是組織面臨的重大挑戰。公司必須滿足三方面的組織需求︰
戰略和路線圖。未來工廠的實施戰略必須植根于公司戰略之中。大約三分之一的汽車行業受訪者認為未來工廠戰略存在重大挑戰。很多公司缺乏戰略眼光來指導結構化的實施過程。
管理。為了實現自己的愿景，制造商必須構建起組織結構（如明確未來工廠的指導和協調責任），并確定所需流程，將未來工廠戰略轉化為實施行動。大約三分之一的汽車行業受訪者認為管理是一個重大挑戰，主要問題是部門之間缺乏溝通、責任劃分不清和管理不到位。
新的領導風格。汽車行業受訪者認為與專制型風格相比，顧問型的領導風格對于未來工廠更加重要。以轉型和集團為導向的領導力也將獲得重視。
員工技能雖然更多地使用機器人和計算機將會減少裝配和生產中的崗位數量，但需要信息技術和數據科學技能的制造崗位數量將會增加。大約50％的汽車行業受訪者稱希望雇用更多的信息技術員工，大約25％預計信息技術員工的數量將會增加10％以上。大約三分之一的受訪者表示需要擁有維護和質量控制技能的員工，而約25％稱他們需要生產規劃和物流方面的人才。這些額外的人力資源將能為新數據寶庫的使用提供大力支持。
認識到未來工廠對員工素質的要求更高，38％的汽車行業受訪者認為員工技能是一項主要（“大”或“巨大”）挑戰。為確保員工能夠與時俱進，公司必須努力提高技術和社會能力。它們還必須采用新辦法來培訓員工，幫助他們掌握必須的技能。
技術能力。制造商在培訓或雇用員工時，需要注重他們的技術能力和背景。汽車行業受訪者認為到2030年，信息技術、電子和“機電一體化”（機械、電子、和信息技術等綜合技能）方面的技能將更加重要，而純粹的機械技能將不會得到青睞。
社交能力。未來工廠的發展步伐非常快，因此員工必須愿意而且能夠不斷學習新的技能。他們不再是執行重復性的作業，而是要作為跨學科團隊的成員來參與解決問題。超過90％的汽車行業受訪者認為到2030年，學習能力、團隊合作、勇于擔責和解決問題的能力這四大社會能力都將會變得更為重要。
培訓和資質。制造商不能指望員工自己掌握必要的技術和社會能力。為成功過渡到未來工廠，制造商需要制定出員工培訓和考核辦法。在我們的調查中，汽車行業的大多數受訪者（53％）都將加強員工培訓看作是提供所需技能的主要途徑。而選擇招聘新員工（29％）或再教育（18％）的受訪者就較少。
技術化學習。新一代員工希望培訓能夠更加靈活，提供更多的時間和地點空間選擇。與坐在教室看幻燈相比，通過移動設備進行自學已成為首選的培訓方式。汽車行業的受訪者似乎認識到了創新和技術化學習途徑的必要性。他們認為到2030年，從實踐、在線學習和使用虛擬環境進行實境培訓將會變得更加重要；而傳統的培訓課程不再受歡迎。
IT基礎設施三分之一的汽車行業調查對象認為IT基礎設施是一個重大挑戰。必須滿足以下兩個相關需求：
云技術與連通性。制造商需要全廠連通的基礎設施（例如無線局域網）與技術，用于采集生產數據并進行存儲。調查對象表示，將私有云服務用作數據存儲的中央平臺以及將軟件用作一項服務，將具有越來越重要的意義，但他們卻對私有云服務的使用持懷疑態度。提高全廠連通性面臨的兩大主要挑戰分別是：缺乏網絡標準、網絡基礎設施不好。
數據安全。更強的供應鏈連通性是至關重要的，但需要采取防護措施來保證數據交換的安全性。數據安全的確是汽車公司擔心的主要問題。超過40％的汽車行業調查對象將數據安全視為一項重大挑戰，大約30％表示出了對數據所有權不確定性的擔憂。
起航波士頓咨詢公司（BCG）利用本研究結果制定了未來工廠的實施路線圖。各制造商必須根據各自的起點量身制定路線圖。在大多數情況下，制造商應在中短期內將重點放在工廠數字化上，以免落后于已經正在實施數字化使用案例的競爭對手。在中長期時間內，應追求工廠結構的改變，因為工廠結構的改變對所有設備和工廠布局均有影響。在改變工廠結構的同時，一般還會對工廠進行全面檢修或推出新款產品。對于工廠工藝，制造商應不斷采用新技術，對工藝進行改進，同時提高客戶滿意度，將其作為制造商當前精益管理議程的延伸。制造商還應立即開展相關工作，使基礎促成因子盡快到位，因為現有員工的培訓、新員工的招聘以及IT基礎設施的安裝等工作均非常耗時。
為了幫助制造商量身定制實施路線圖，波士頓咨詢公司制定了“健康檢查”，它可快速評估一個企業的實施工作現狀。然后將評估結果作為基準，與其他工廠、行業平均水平或同行群體的情況進行對比，進而確定該企業的起點。
為了了解應該如何處理健康檢查過程中發現的問題，企業高管及員工可參加在波士頓咨詢公司（BCG）創新運營中心（ICO）經營的模范工廠舉行的先進技術研討會及展示會。為了確定檢查的使用案例，企業可在BCG數據庫中使用過濾器。BCG數據庫中有200多個未來工廠應用例子，各例子按照具體行業的適用性、工廠維度或工廠車間進行分類。然后，創新運營中心的專家會與一個企業的工廠團隊詳細討論使用案例的應用，并對潛在技術供應商名單進行評估，進而確定相應的機遇，評估預期財務效益和非財務效益，對相關的實施成本和所需投資進行量化。
正如本報告中的許多例子說明的一樣，制造商已經開始與我們的未來工廠愿景相靠近。但要實現這一愿景，需要的不僅僅是各種使用案例的零散實施。通過對新設計原則和數字技術的整體應用，主要制造商可智能地協調其工廠運行的各個方面，同時實現從供應商到最終客戶之間這條價值鏈的一體化。第一批成功過渡到大規模采用階段的制造商，將引領工業運營的新時代。