等技术的快速发展下，智能制造迎来了蓬勃发展，各地诞生了大量孵化产业园区。根据《世界智能制造发展趋势报告（2019）》显示，带有“智能制造”名称的所有产业园区，在2019年初中国总共有537个，分布在全国27个省市。

　　当智能技术开始被越来越多的制造企业从业人员所接受，成为“中国制造2025”的核心推动力时，却因为一场突如其来的新冠疫情，按下了暂停键。

　　当然，这也给了我们一个冷静思考的契机，去拷问智能技术究竟为制造产业链带来了哪些赋能，又应该如何扎根到流水线上去。

　　如果说，新冠疫情是中国在2020年遭遇的第一道难关，那么复工复产，则成为企业主所不得不面对的第二道难关。

　　对于实体资产不可或缺的制造企业来说，房租、人工、能源、订单……都是压在头上的座座大山。

　　首先是客观限制。新冠疫情影响范围广，各地“封城”、“限行”举措，为节后的人员返厂带来了不小的难度，许多人员考虑到安全因素不愿意过早回到工作岗位上。而已经返程的，也需要按要求隔离，出现上岗延期。

　　另外，全社会都面临防护物资紧张的问题，制造业更是以劳动密集型占了大多数，一旦在企业中没有做好万全的防护措施，就有可能在复工后出现疫情再次扩散的风险。

　　而且，即使防疫工作万全到位，想要切实复工也需要整个产业链的协同配合。尤其是现代制造各个环节紧密相扣，比如原材料生产放缓，就会直接导致中下游整体回落。

　　据国际研究机构Gartner调查，疫情的不确定性就直接导致半导体工厂劳动力短缺，下降至少20%。如何做好复工后的生产工作，也成了这个春天里考验企业的一道难题。

　　1. 智能工厂。简单来说就是运用诸多智能化手段进行高度自动化生产的厂房系统及设备设施；

　　2. 智能生产。即整个制造过程中的订单排产、生产管理、仓储物流、组装测试、质量检验以及人机交互等，由高度智能化的信息管理网络和软硬件系统支撑起来的先进生产模式。

　　管中难以窥豹，所以我们决定开展一次“制造企业生产线云旅游”，带领大家全面地了解制造企业背后的复工故事。我们选择了一家远早于政府规定复工时间恢复生产的企业——中科曙光，来挖掘生产一线在智能、制造、疫情所碰撞出来的各种细节。

　　一方面，中科曙光作为高新科技企业，在智能工厂方面投入了大量的资源和研究力量。目前其天津工厂已经形成了较为成熟的智能生产体系。

　　另外，中科曙光在限制人员流动最严格的疫情高峰期，因为防疫一线需求而复工，他们制造的第一批数百台高品质服务器等IT设备，已经被火速发往疫区前线，其所采取的复工策略更具借鉴意义。

　　智能化让中科曙光很早就从流程上，完成了部分工种的在线化，比如采用了虚拟数字化工厂、工艺仿真技术，来对工厂规划、工艺安排、生产安排等进行优化。这就使得部分员工，即使无法及时返岗，也能在家完成相关工作，跟上业务需求。

　　而在员工不可或缺的生产线，同等产量下，智能工厂所需的一线工人相比传统工厂，则要少一半以上。而同一个工人的生产效率则要达到3倍以上，从一定程度上抵消了复工不及时所带来的产能问题。

　　以曙光公司的重点产品之一服务器为例，其中的硬盘与硬盘架的组装环节，以前使用人工作业，平均每天需要10人以上协作才能保证产能。但硬盘组装线改为自动化机器人生产线之后，组合与打螺钉两个过程都由机器代劳了，大大节省了人工。

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　　据曙光的工作人员透露，疫情期间为了供应抗疫一线的需求，他们的自动化生产线小时不间断生产，这显然是同样成本的人力所达不到的。

　　恢复生产的前提，自然是员工的生命安全。如何减少人员之间的交流，同时又能保障生产有条不紊地进行。解放人力与高效管理都必不可少。

　　在曙光天津工厂，我们就看到了一系列自动化设备，仅仓储物流环节，就有自动叠箱机、自动贴标机、电子拣选设备、自动封箱机、自动捆扎机、吸吊设备等进行作业，只有一位员工在进行操作，最大程度地避免了交叉感染。

　　要让这些机器互通有无，信息化系统就必不可少了，从曙光智能工厂了解到，他们都是采用互联互通的有线或无线通信、先进的订单排产和制造管理软件及大数据分析平台进行协同，让员工远程办公也能实现对工厂的高效管理，遇到疫情或其他特殊情况也能保证不掉链子。

　　通过前面的措施，已经能够大大降低疫情带来的影响了，但企业发展显然还需要足够的利润率和增长空间来支撑。这就对产品质量、管理体系等，提出了更为严苛的要求。

　　我们知道，ICT产业往往产品精密度高，生产过程复杂，测试环节更是慎重。比如中科曙光服务器中所使用的内存条，其检验方式就是人工上料，在内存测试工装上测试。以4pcs一组为例，测试一组时间在5分钟以上，一台测试工装一天可以测试不到400pcs内存，当前的测试手段显然满足不了服务器制造的需求，效率低下。

　　中科曙光就通过智能内存检测设备可以实现高效率、高度自动化的检测，杜绝人为操作失误，进而保证了产品质量和企业商誉。

　　当然，各方的严苛需求自然要有一个“总管”，来保证效率和品质的最佳平衡，以防止因某一环节断链而造成不必要的停工损失。所以在曙光智能工厂，我们就看到了采用先进的数字化制造平台的管理系统实时监控和管理工厂的整体运行。

　　企业资源规划（ERP）、产品全生命周期管理（PLM）及制造执行系统（MES）高效集成，打破信息孤岛，实现了信息流、数据流之间的互联互通，即使不身处一线，也能从设计到制造，都了如指掌。

　　可以说，高性能的计算硬件、一体化的AI解决方案、强大的云端大脑，才最终融汇出了复工复产的进行时。这或许也解释了，为什么说智能制造对企业复工至关重要，中科曙光为什么将其作为自身发展的关键支撑。

　　在中文语境中，智能制造一直是一个非常泛化的技术和产业概念。到底多高的程度才算智能，哪些制造企业又应该加入这一阵营，始终众说纷纭。

　　然而，一场疫情让大多数企业主和管理者都开始意识到，短期的缺人与长期的少人化，今天的极致管控与未来的智慧管理，被折叠在了同一个时空。

　　经此一役，或许可以给智能制造下一个实践版的定义了，我们认为，它至少应该包含以下几个特征：

　　显然，复工这道题，背后正辉映着上述问题的答案。而智能制造的真实底座，也开始从众说纷纭之中浮出海面。

　　智能制造对数据计算能力、存储空间、服务器、大数据分析能力等提出了大量需求，传统的计算集群架构显然已经不足以支撑。

　　伴随着工厂的信息化过程，智能IT设备也会承载更多涉及到商业机密的隐私信息。将数据主权、数据产权、数据隐私保护等都掌握在本国知识产权的基础设施中，或许是应对不明确国际局势的避险策略之一。

　　想要将智能技术移植到自身业务之上，高昂的技术人才投入和学习门槛就会劝退不少企业与组织。越来越多的超大规模服务供应商（HSP）、云端基础设施和数字服务供应商，都开始打造“算力+算法”一体化的行业解决方案，助力制造产业升级。

　　中科曙光的变化，让我们见证了ICT产业的自我迭代与颠覆性的进化，也直接推动了行业的整体实力，成为关键时刻有力量驰援一线的中流砥柱。

　　与其说智能制造是一种新型的生产制造模式，毋宁说是一种融合了产品研发、生产、市场、运营等各阶段的动态管理。也唯有在这样强大的基座上，中国的制造产业军团，才能更有底气，无惧面对未来可能出现的一切“黑天鹅”。

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