□ 梁喬玲 本報記者 傅江平

物料入場，部件加工，零件裝配，質量檢測，產品封裝，倉儲物流……裝配機器人用智能視覺檢測、自動導引裝置（AGV）完成著一道又一道工序，嫻熟精準，沒日沒夜地運作，鮮見到“人”的身影，這便是“智能工廠”的概貌。自2008年金融危機以后，各國紛紛發力智能制造，先進制造方案陸續出臺，作為“創新之都”和“制造大都市”，深圳在工業4.0、“中國制造 2025”等戰略的指導下，也走上了機器換人、制造智能化的道路。然而，深圳“智能制造”的概念自提出已有數年，也誕生了很多工業4.0聯盟，但仍“步履蹣跚”。

“深圳不少傳統制造業都正在告別以量取勝、粗放經營的模式，對企業而言，制造過程智能化是‘箭在弦上不得不發’，尤其是在人力成本飆升、競爭激烈、用戶對產品一致性要求更高的情況下，智能制造已經成為行業發展的大趨勢。”業內人士指出。

“智能制造與以往制造的不同之處，關鍵在于對數據的收集、處理和分析。我們用感應設備實時、自動采集數據，并上傳到客戶的服務器，當某個產業出現異常，系統就可以精確追溯到整個生產過程，結合后臺數據分析問題點。此外，還可以提前分析出哪個物料缺貨，提前下單，保證生產效率等。這些都是智能制造的優勢，但我們必須明確，這個過程‘數據互聯’是十分重要的一環。”深圳市德富萊智能科技股份有限公司CEO屠國權表示，“深圳智能制造目前最大的‘瓶頸’很可能就是數據孤立。”

據了解，深圳智能制造產業目前面臨著兩大難點，一方面，不少深圳制造廠商“盲目跟風”，對真正的智能化“一知半解”，只引進了部分設備單元和生產環節，數據分析并未形成規模效應，距離真正的智能化、標準化生產還有一定距離。另一方面，行業標準缺失，設備提供廠商之間“各自為政”，研發著不同參數的設備，彼此之間無法實現共享、互聯，“技術壁壘”現象普遍，缺乏整體協調性，行業尚未走向成熟。

“不能數據共享，就無法真正實現智能制造一體化。在數據不同的情況下，產業結構不合理，很容易出現產能過剩。”中國工程院院士譚建榮指出，智能制造要圍繞大數據和支持功能展開，要打通數據壁壘，為標準化建設奠定基礎，沒有數據的標準是空的，一流的企業要做數據。能為行業建標準，才能代表企業的先進性，才能掌握行業的話語權。

“推動整個制造行業智能化是一項重大的工程，單靠企業是不夠的，協會聯盟、政府都要行動起來。”大族激光智能技術研究院院長曹鋒認為，協會除了扮演溝通協調平臺的“角色”，還應當成為制定行業數據標準的單位。據了解，大族激光在3年前就“進軍”智能制造領域，為3C產業和新能源產業提供生產設備單位，實現智能化的生產和追溯。目前他們正與金蝶等硬件和軟件廠商計劃展開合作，設計一整套統一的生產設備和系統，率先尋求數據互聯的“突破口”。

實際上，為推動智能制造產業蓬勃發展，深圳市委、市政府也頻頻“亮招”，堅持質量引領、創新驅動方針，致力于加快建設現代化、國際化創新型城市，牽頭制定了《“中國制造 2025”深圳行動計劃》，推動互聯網與制造業深度融合，并出臺了支持科技創新、人才引進和促進企業提高競爭力三大政策，以及推動全市機器人、智能裝備產業和可穿戴設備等先進制造業發展的一系列措施，鼓勵推動生產方式向柔性、智能、精細化轉變，讓智能制造貫穿“設計、生產、管理、服務”等制造活動各環節。目前，相關部門、單位也正在積極研究、對接產業鏈，助力智能制造進入“快車道”，實現新的一輪發展。

《中國質量報》