有很多朋友问，智慧工厂是什么样子的？

智慧工厂是工业4.0的重要一极，是目前正在发力的和持续演进的方向，给出一个全面而准确的描述显然是不科学，也是不可能的。

虽然有很多专家从不同角度给出一个描述，如“无人工厂”的提法（潘峰，国外柔性加工系统的发展状况、趋势及无人工厂的实践，1983）——用机换人，工厂不再需要人，装备了高度智能化的设备及高度的自动化生产系统；又如“黑灯工厂”的提法（赵健凯，海尔:互联无边界，2015）——可以理解为是无人工厂的一个形象说法，全面自动化的生产线，不再需要工作人员现场管理。我比较认可“无忧工厂”（worry-free production）的提法（J Lee, Predictive Manufacturing System - Trends of Next-Generation Production Systems,2013）。无忧，通俗理解为不担心、不焦虑。智慧工厂的无忧生产即是对工厂的生产过程不担心、不焦虑。

事实上，焦虑是人们对未来不确定性的一种反应。坐公共汽车时，我们通常有一种体验：总感觉自己要坐的那趟车的时间比其它车次的车等待时间都要长。这其实是一种焦虑心理，是因为我们不能确定车辆什么时候会到达。换个地点来看，由于地铁运行稳定，路线固定，车辆也安装定位装置，乘客都能够通过站点的显示屏明确知道下一趟车到达时间，是不是我们心里感觉从容多了？因此，对事物的不确定性是产生担心与焦虑的一个重要原因。

数字化工厂实现了高度的自动化，能够按照设定的流程及加工程序进行运转，在没有任何变化的情况下，其生产过程中的进度、质量、成本等要素都是可以预见的。但事实上各种变化是无处不在的，包括原料质量的波动性、机器的有效性、人员的差错等等。因此，只在自动化上下功夫是可能实现所谓“无人工厂”的。但由于对变化及变化后果的不确定性，在高度自动化的时代人们还会产生担心与焦虑。因此有专家也指出，智慧工厂就是在现在数字化工厂的基础上，再将人们不可见的东西管理起来，实现对整个生产系统的可预见，从而“不焦虑”。比如以下几个方面：

1、解决对生产执行的焦虑

工厂需要对订单交期给出准确的回答，而事实上由于生产过程中各种扰动存在，交货期会随之变化。对于生产调度人员，如果能够提前知晓这类扰动的产生，便可准备好合适的预案来应对。智慧工厂能够采用大数据及生产系统模型，及时将生产情况进行模拟，并与生产计划进行对照，出现差异后及时反馈。

2、解决生产质量的焦虑

虽然工厂采用了大量的传感器和自动检测装置，防止不合格品流出。但这种检测是事后的，并没有提前预知质量的变化趋势。因此质量管理人员采用SPC等分析方法，提示质量波动的趋势提前预警。也可以采用大数据分析方法，找到质量波动的关键生产参数，提前对相关参数展开跟踪并预警。

3、解决设备状态的焦虑

对于设备密集型的工厂来说，设备的故障会极大影响生产过程。而设备维护的核心目标是提升设备的可用度，减少或消除设备的非计划停机。但装备的高复杂性和故障的随机性阻碍了上述目标的实现。智慧工厂采用大数据技术，采集装备的状态数据、工艺数据和维护数据，建立装备的健康评价模型，预测装备的故障和关键零部件的剩余寿命。

所以，智慧工厂可以从解决我们的“焦虑”开始，这是痛点，也是价值点。

总结：如何解决焦虑呢？其实只要问题明确，办法总是比问题多。特别是智慧化技术，目前不少技术已经比较成熟，在不同的工业领域都有应用，如大数据、机器人、VR/AR、3D打印等等皆是如此。从技术的角度来看，锤子已经做好了，就希望有钉子来敲了…