RPA的实施速度有多快?鉴于RPA行业现在的发展速度,我们可能需要一个不同的时间尺度。大约一年前,大多数RPA提供商还在和买家讨论、解释什么是概念证明(POC)、什么是RPA试点项目,而现在客户想要了解如何为POC设定合适的期望值。具有前瞻性思维的高管们愿意通过试点自动化项目来尝试RPA,但是,由于POC的规模和范围通常很小,他们还需要了解如何取得更高的投资回报。让UiPath的商业合作伙伴参与到POC中可以为项目加速,最终,公司能够使用混合模型来不断扩展自身能力,并减少对外部合作伙伴的依赖。RPA可以在企业层面进行扩展，就像搭建乐高积木一样,独立于其他RPA功能的基础模块满足特定需求，还能进行各种组合,最终成为未来发展的新基础。但是,为了实现更大的自动化目标，拥有完整的RPA战略至关重要。组织最快甚至可以在三个月内实施自动化;在企业级，RPA的实施时间可能相对较长，但通常要比传统的信息技术部署(ITDeployment)时间短很多

1、客户管理潜在客户变成最终的付费用户会经历各个阶段。客户的转化需要经历意识、兴趣、愿望，行动等四个阶段（即AIDA模型），为了转化他们，营销和销售团队需要同步与潜在客户保持沟通。转化潜在客户的工作流程需要通过电子邮件、电话和提供专门内容对其进行操作。在这一业务流程中，数据收集和电子邮件等许多步骤都可以实现自动化并提高效率。使用业务流程自动化可以使团队跟踪每个细节，而不会丢失潜在客户，业务流程自动化还有助于他们无缝协调并提高办事效率从而节省大量的时间。2、员工入职做好新员工入职是人力资源团队的重要工作，他们需要提供新员工所需的所有入职信息和帮助。员工入职过程需要注意很多的细节，例如发放录取通知书，完成一些信息表格的填写，让员工了解公司文化，帮助他们快速适应工作环境等等。在业务流程自动化中，人力资源部门不需要实时引导新员工从一个部门到下一个部门，系统可以引导新员工沿着路径前进，并确保他们重复填很多不同形式但是含有相同信息的表格。3、发票处理发票处理也是一个可以从业务流程自动化中受益的工作。从收到发票到匹配，录入，审批，付款，对帐和报告，通过使用业务流程自动化，各个环节变得更加准确和透明。

UiPath平台组件无缝协作，提供无与伦比的创新解决方案，使您在性能、成本和用户体验方面具有竞争优势。UiPath在企业中实现数字化转型，为每个企业带来综合效益：人工智能UiPathRobots正在不断学习新的Al技术以自动化更多流程,包括使用开箱即用的AI技术，从系统中获取专门的AI技术，或整合您自己的AI技术。使用UiPath拖放式AI功能即可在您的自动化流程中无缝使用这些AI技术。开放平台UiPath的可扩展平台拥有数以百计的内置、可定制、可共享组件，能够与您已使用的技术深度融台。我们的开放平台可以让使用者在拥有30万用户的社区里一起学习、分享与协作。灵活扩展在全企业范围部署RPA,无论多么复杂,前端办公系统还是后端办公系统,UiPath均可部署和管理任何种类和任何数量的流程。快速见效UiPath系统针对快速开发进行了优化，旨在快速实现投资回报。事实上,88%的UiPath部署在6个月或更短的时间内完成*。UiPath提供全球部署支持和认证培训，同时还拥有庞大的合作伙伴和集成商网络。高度安全UiPath平台受到60余家政府机构和数千家商业公司的信赖，拥有国防级安全性和审计功能,可帮助您简化重要的合规流程。

形成RPA开发的技术可归到以下三大类：1、屏幕抓取早期，系统为了提取关键术语而扫描大量静态信息以及其他可视数据，这种抓取数据并且进行简单的归类与分析的能力不仅是目前RPA的核心功能，还是屏幕抓取功能集成到大功能套件中的基础。屏幕抓取技术是第一种在系统与不兼容的系统之间建立桥梁的技术，最近它被用于从表层网络中提取数据。虽然屏幕抓取肯定会比手工劳动更有好处，但屏幕抓取也受到限制，例如，软件与现有系统和应用程序的兼容性各不相同，并且对网站底层HTML代码的依赖使得广大普通的企业用户难以真正了解和应用。出于这个原因，许多企业想要寻求适应性更强、功能更多的技术。2、工作流程自动化工具术语“工作流程自动化”可以追溯到20世纪20年代工业和制造业时代。从20世纪90年代开始，流程自动化的使用频率越来越高。各类工作流程自动化软件可以通过捕获某些特定字段来帮助处理订单，例如客户联系信息、发票总额和订购的项目清单，并将它们翻译到公司的数据库中，最后通知相应的员工。手动数据输入变得不再必要，提高了订单处理的速度，效率和准确性。3、人工智能尽管早期在工作流程自动化方面取得了进展，但直到1956年在达特茅斯学院的会议上，大众才开始使用“人工智能”一词。人工智能（AI）是指计算机系统执行通常需要人为干预和智能的任务的能力。AI可以完成以前高度依赖于人类的判断和决策能力的任务，包括财务计划和欺诈检测。

RPA机器人(业务流程自动化)能做点什么？RPA可以按照事先约定好的规则，对计算机进行鼠标点击，敲击键盘，数据处理等操作。下一个阶段的RPA将会插上AI的翅膀，通过机器学习，也将变得更加聪明。现阶段RPA应用最为广泛的领域有：（1）一般性事务；（2）财务；（3）税务。RPA操作使用频率较高的应用程序如下：

RPA开发需要多久？针对一般性业务来讲7～14天即可上线应用。(根据业务不同会有缩短/延长的可能性)同样业务如果换做传统的开发模式进行（Java，C#，Batch等），开发周期会成倍数增加。为什么企业需要RPA机器人（流程自动化）？降低人力成本不再需要大量人力，仅需少数几名业务管理人员与运营维护人员。提高生产效率人工操作需要1小时的工作量，RPA仅需5分钟。实现7x24不间断工作。零出错率正确率100%。彻底告别人为造成的错误。

RPA是RoboticProcessAutomation的缩写，从字面便不难看出其要义，即：机器、流程、自动化，RPA是以机器人作为虚拟劳动力，依据预先设定的程序与现有用户系统进行交互并完成预期的任务。从目前的技术实践来看，现有的RPA还仅适用于高重复性、逻辑确定并且稳定性要求相对较低的流程。比如，在游戏领域被广泛为人所熟知的国产软件“按键精灵”，即可通过它的一些简单功能帮助我们完成一些自动化的工作。按键精灵的简要工作原理是通过录制操作者的鼠标和键盘的动作步骤形成操作脚本（用户也可以不用录制的方式，完全手工编写脚本），这里的脚本是可以修改的，用户可以更具需要修改脚本的参数，比如鼠标点击的位置、键盘输入的值，再次运行脚本的时候就会重新执行录制过程中的这些动作，如果脚本的参数有修改，则会执行对应的调整后的动作。

1.出示数据可视化开发方式和编号开发方式数据可视化开发方式适用某些简易的应用程序开发，根据拖动控件和基本参数进行步骤的开发设计；编号开发方式选用python語言编号编码保持运用的开发设计。2.出示许多人值班智能机器人、无人化智能机器人和服务化智能机器人许多人值班智能机器人选用人工控制的方法，顾客手动式登陆许多人值班智能机器人实行开发设计好的运用；无人化智能机器人选用没有人干涉的方法，根据设定定时任务全自动实行所开发设计的运用；服务化智能机器人选用API插口的方法，根据API插口能够获得智能机器人实行的結果统计数据、中间状态等信息内容，一起还可以根据API插口远程控制启用智能机器人实行相对的程序流程。3.跨系统软件协作联接繁杂的好几个业务管理系统，全自动进行1个繁杂的步骤，如协作WPS、WMS、OMS、CRM，连接淘宝旺旺、电子邮件、手机微信、OA等。4.定时执行、24小时随时待命工作中出示许多人值班智能机器人的人工服务手动式开启实行运用方式和无人化智能机器人定时重启运用开展步骤自动化技术工作中。5.强大的计划任务作用根据控制面板的计划任务作用，客户能够一致生产调度安裝有“无人化型智能机器人”手机客户端的电子计算机，定时重启相对的每日任务。6.完善的投资管理作用为了防止账户密码等客户财产的泄漏，管理人员能够将关键的财产储存在控制面板的云自变量中，而不被运用的开发人员得知。7.选用python模块。适用自定SDK涵数、适用导进第三方平台python库，出示了丰富多彩的保持逻辑性和作用。8.出示公司使用销售市场作用。自己开发设计的运用公布到公司使用销售市场以后，同样的1个公司的别人根据受权获得到这一运用就能够实行这一运用。9.其他例如图像识别技术OCR技术性。文本分析，云自变量（储存、启用信息保密空格符，如登陆密码等）、数据处理方法等。

阿里云RPA™产品是一款新型工作流程自动化办公机器人软件，通过模拟人工操作进行自动流程执行处理。它可以将办公人员从每日的重复工作中解放出来，提高生产效率。具体而言，阿里云RPA是基于软件机器人和人工智能（AI，ArtificialIntelligence）发展的新型办公业务流程自动化技术。举例而言，就像工业时代工厂的流水线机器替代工人劳动一样，阿里云RPA™可以代替办公人员操作电脑和软件，自动完成各类软件系统的工作和业务处理，准确高效地实现业务流程自动化。阿里云RPA的显著特点包含：1.可以联动多个业务系统，自动执行完成工作采用RPA机器人流程自动化，通过事先编好的操作流程步骤，RPA就像一位机器人员工，能自动操作整个业务流程，不但速度快，而且几乎不出错、不知疲倦，人们只需要开启RPA即可。2.可以自动化地串起一系列操作流程，让流程再造在自动化流程方面，RPA与通常的工业机器人十分相似。它们都能够在一连串的流程上起到替代人工，自动执行的作用，从而实现流程再造。3.不会影响现有IT系统的功能与稳定性与传统的ERP、OA、CRM等IT系统不同，RPA其实运行在更高的软件层级。这就决定了它不会侵入影响已有的软件系统，从而在帮助企业提升效能的过程中，保持企业已有的IT系统功能平稳、运行可靠。4.相较于传统的增效方式，RPA能最大程度地平衡效率与成本，且投资回报周期较短为了提升效率水平，企业通常会选择采取增加人工或采用传统的模式开发软件。现在，阿里云RPA™软件机器人为企业提供了第三种选择，并且优势明显：它既不像增加人工那样效率不高且易出错，也不像传统模式开发软件那样需要投入较大成本，它能够最大程度地平衡效率与成本。

尽管RPA是1个具备时代感的业务流程，生活起居中触碰到的按键精灵就归属于典型性的RPA，但与AI结合以后的RPA确是扎扎实实的新鲜事物，新技术应用之中的RPA界定刚开始广泛，形状也处在迅速演化中。与1994年深植于微软Excel的Macro对比，今日绝大多数RPA小工具全是应用场景微软公司.NETFramework的WorkflowFoundation开发设计，融合OCR、NLP等AI技术性，可以以弱藕合（不更改目前系统软件布署）方式跨手机软件实行且保持「零错误率」。从技术上，RPA早就并不是单独公司的订制化作用，实际上早已生长发育成结合AI技术性、系统软件级的跨硬件软件、多帐户的服务项目。•RPA商品形状时下的销售市场上存有几种RPA商品形状：第一类是公司订制化的单独RPA手机软件，打开计算机点一下就能应用；第二类是运用于财务会计、金融业等制造行业情景的服务平台化RPA商品，手机客户端包含图形界面设计构思器、实行自然环境（智能机器人），云空间控制面板则是基本的AI服务项目和清算系统软件；第三类则是适用开发人员程序开发的RPA服务平台，出示第二类全部作用的一起还出示相匹配的开发设计插口，便于订制化。第一类商品形状早已在世界各国销售市场存有了近20年，是某些劳务外包企业常见的基本小工具，金融业、财务会计、通信运营商、客服中心等制造行业行业始终在应用，归属于订制化RPA服务项目。这类RPA更为精专、服务项目平稳、质优价廉、协作灵便，合适中小型企业、大集团公司子公司及其外包服务应用。后二种在垂直行业的实用性更强，商品协调能力高，可即时升級企业內部工作流程，合适大集团公司布署，商品技术标准高。但缺点取决于，假如商品技术性不合格，便非常容易沦落SI的技术性服务提供商。尽管每一垂直行业能够有RPA，听起來和PaaS服务平台非常相似，但其交货方式却比PaaS服务平台落伍过多。PaaS全部关键服务项目都会云空间，能够应用几近于零销售毛利的定阅制方式，每定阅这项新服务项目都再次测算交费，乃至新作用的营销推广只必须向顾客团体消息推送1封电子邮件，商业领域极大。而RPA只能一部分AI服务项目处在云空间，乃至随之技术性发展趋势和客户满意度，AI服务项目还可以配备在当地，还必须专业的SI企业做订制化，必须巨大的营销团队开展营销推广服务项目……如此一来就完全变为了「卖手机软件」服务项目。RPA公司也在学习培训SaaS、PaaS方式，将一部分作用布署云端，以租赁智能机器人劳动力的方法准时收费标准——想尽办法在交货方式上挨近定阅制。但是，RPA上云比不上企服手机软件立即集成化自动化技术有优点。将来RPA公司是不是能寻找这条比集成化自动化技术具有优点的上云相对路径，或是立即在集成化自动化技术上产生强悍影响力，进而推动企服手机软件发展趋势，进而立即将集成化自动化技术占领到RPA的定义当中，这种尚不确定性。

一、如何帮助众多CIO2019年是我国RPA市场需求更为猛烈的1年，在诸多海外RPA生产商入华的一起几大、埃森哲及其别的中国高新科技财务咨询公司也刚开始向我国企业品牌推广其RPA执行工作能力，包含特耐斯以内的RPA公司也在千家齐放，并不断根据技术创新和销售渠道积极主动的散播和保持自身的RPA项目落地。在维持慎重的前提条件下，怎样协助中国公司的CEO（CIO）、购置和生产商管理方法责任人？帮她们优选RPA解决方法生产商和服务项目，并帮她们布署RPA解决方法。针对已应用RPA的公司而言，RPA早已发布，怎样协助她们扩张RPA手机软件的应用范畴，创建卓越中心，及其怎样均衡RPA小工具与全部公司的别的AI方案？融合我厂2年多的RPA执行工作经验，人们也获得了某些规律性，供大家参考。二、多维度看待RPA所带来的收益过去的8个一季度里，RPA始终是Gartner检索的前五名，依据Gartner汇报的资料显示：2019年，一部分RPA生产商亲身经历了三位数的收益年增长率。依据Gartner分折，2021年，30%的RPA大中型生产商将实行“顾客”价格策略。顾客标价：指的是差别于传统式劳动量/工作中周期时间的收费方法，只是依照情景/部件的方法开展收费，RPA价钱更低，规范化水平更高。知名企业选用RPA商品，其关键总体目标是维持竞争能力；而中小企业认同了RPA，她们看好的是RPA为她们节省成本费的工作能力，中小型企业期待用最少的干预成本费在最短期内里布署RPA。但RPA降低成本工作能力确实有那么强吗？客观事实并不是这样，大伙儿常说RPA的投资收益率仅仅统计数据方面的，RPA并非一帖全能灵药，更好像能协助大伙儿提高工作效能的“情景小工具”。诸多RPA购置者们，期待以ROI回报率的方法，得到公司高层住宅适用，并最后展现RPA的成效，可事实上ROI有时候仅仅纸张上的统计数据，POC成本费、单位建立成本费、人员配备成本费、产品成本这种必须测算上来，在这种成本费再加去以后ROI统计数据就没那麼漂亮了。在前期环节，资金投入和产出率乃至是负的。我觉得RPA和别的AI商品相同，他的实际意义大量的是反映在提高工作效能等级上。图为是诸多招标方公司选用AI技术性的具体情况，她们都是在持续的探求和实生物慢慢听取意见AI，而正式启动居然必须三到4年。而因此她们导入RPA的初心是改进用户体验，提高经营高效率，并不是ROI。

大家知道阿里云RPA的价值有哪些吗?接下来小编就为大家简单介绍一下。如果一项新技术和新概念的出现并不能给企业带来真正的价值，也不能转化为实际的生产力，那么这项技术和新概念就不会走得太远。战的出现不仅解决了问题,降低企业的人力成本上面提到的,但也不断改进业务流程的执行效率和员工的工作效率通过自动化的技术手段,已成为技术创新的一个重要组成部分的企业服务领域。1)把信息岛变成信息大道随着业务操作的多样化和复杂性，业务流程变得越来越复杂。企业内部的信息孤岛随处可见。RPA的出现可以整合所有相关的业务流程，通过自动化的手段将业务流程的上下游连接起来，形成一个小型的业务闭环。同时，通过在不同的信息孤岛上来回发送数据，建立一套基于数据流的信息通道，可以大大提高各业务线的执行效率。2)大大节省企业人工成本53%的受访企业的人工成本占总成本的30%以上，16.27%的受访企业的人工成本占总成本的50%以上。在连续多年的调查中，白皮书发现，“过高成本”远非企业长期问题的首要问题。引入RPA可以大大减少人力投入。根据我们多年的行业经验,一个机器人区域投资将平均每年约50000元,而一个普通的业务人员工资和社会保障支出至少100000元以上的投资(远远超过只是一个二线城市),所以至少有50%低于人工机器人,这大大降低了人力成本,如果企业使用狙击枪的机器人数字,边际成本降低了。3)提高业务流程执行效率根据我们的观察，许多企业已经尝试使用业务流程管理工具(BPM)和流程再造和优化来提高业务流程执行的效率。然而，由于操作复杂性和跨多个部门的阻力，这些解决方案不能在整个企业中应用。例如，虽然BPM可以在一定程度上简化流程，并消除流程步骤之间的等待和停机，但流程的实际执行可能仍然主要是手工的。在流程再造和优化方面，由于现有业务流程可能发生重大变化，且成本较高，企业往往避免流程再造或完全放弃现有的工作方法。相比之下，RPA允许公司内的单个业务单元定制解决方案，以快速构建数字流程，在短时间内提供显著和可持续的价值，同时显著降低总体风险。通过在部门级别构建和部署，管理人员可以快速处理重复而繁琐的业务流程，在保持尽可能灵活的同时实现效率和成本节约。4)不会影响企业现有IT系统的功能和稳定性(非侵入性)与传统的IT系统如ERP、OA和CRM不同，RPA实际上运行在更高的软件级别。这决定了它不会入侵现有的软件系统，而是在表示层对系统进行操作，从而在帮助企业提高效率的过程中，维护企业现有IT系统的平稳功能和可靠运行。5)开发周期和成本可以最大程度的平衡，投资回报周期短为了提高效率水平，企业通常选择增加人力或采用传统的软件开发模式。RPA机器人现在为企业提供了第三种选择，具有明显的优势:它既不像添加人工那样低效和容易出错，也不像传统模型中开发软件那样昂贵和耗时。同时，部署的便捷性和开发效率的提高可以大大节约成本，缩短回收期。到目前为止，大部分的成本优化和效率提高都是通过集中化和过程标准化来实现的，RPA机器人在标准化的过程执行中具有天然的优势。综上所述，RPA在企业数字化转型和提高经营绩效方面发挥着重要作用，通过RPA项目的快速实施和交付，能够快速推进企业业务流程的自动化，为企业持续创造价值。以上内容由阿里云RPA小编整理，本文观点不代表本站观点。

从华为手机、英飞凌、吉利智造工厂的配置和设计，你可以了解如何通过物联网改造生产线，提升生产效率降低能耗，延长设备使用寿命，真正让数据成为企业的核心竞争力。 来自美国市场分析机构国际数据公司（IDC）的数据显示，2017年，全球智能手机供应商共销售了14.724亿部智能手机，其中华为（含荣耀）智能手机全年发货1.53亿台，全球份额突破10%，稳居全球前三。 华为手机出货量这么大，对其生产能力是一个巨大的考验。除了部分产能外包之外，华为位于东莞松山湖的手机智能制造工厂功不可没。 扫描华为松山湖工厂 华为布局松山湖已有多年，位于北部片区的南方工厂又名华为机器有限公司，厂区门口每天有戴着墨镜、手持金属探测器的保安把守，黑色铁栅栏上每隔50米左右就装有1个摄像头。据悉，华为在知识产权保护方面做得很到位，连工程师等技术人员办公配套的柜子都是带密码锁的保险柜。厂区的员工分为两种，红带员工卡为正式员工，月薪最低位6000元以上，黄带的则为派遣工，起薪略低。 华为高端手机整个生产车间规模非常大，随处可见各种全球最先进的装机或检测设备，如印刷精度极高的美国原装进口超精准MPM双轨印刷机，世界领先的Camelotdispensing点胶机，全自动化机械手臂控制的整机测试、自动打螺钉机、自动压合机等自动化设备。手机的生产流程包括表面贴装单板、单板功能测试、组装、预加工、整机测试、包装全套产线，可有效提升生产效率，保证生产过程的一致性和产品质量，大大保证手机的高度可靠性。 诚然，这些看得见的高科技设备确实炫目，但真正的智能制造光靠自动化设备是远远不够的。想要实现智能柔性化生产，信息化的手段必不可少，要利用智能传感器、eLTE-U、NB-IoT等物联网无线技术，将机器人、工业设备随时随地接入网络，实时提取生产过程的海量数据。智能生产线还可以借助物联网平台进行预测性维护，避免故障停产，降低运营成本。 根据华为的公开资料透露，在华为松山湖工厂中，ABB的机器人已经与华为物联网技术中的eLTE-U方案完成了对接，能够及时回传ABB机器人状态和报警数据，为生产设备的预防性维护提供大数据通路。今后双方还将继续深化合作，在生产设备中配备集成了华为最新的eLTE-IoT模组的能耗采集模块，可将设备电压、电流和能源消耗情况回传，及时发现并处理空耗情况，减少能耗，打造绿色工厂；通过部署eLTE-U网络，可无线监控机器人和产线的情况，并实时回传监控视频，后续通过AR/VR的运用还可以进行远程诊断以及指导现场工人排障等；此外，华为通过将eLTE-U模组集成到ABB机器人，利用无线网络对机械臂进行远程和实时控制，可实现精益化、高效生产，打造数字化、自动化和绿色的生产园区。 听说华为智能工厂自从部署了智慧工厂解决方案后，生产效率提升30%，运营成本降低20%，能耗降低10%，果然犀利！ 从数据到决策的智造之路 智能制造融合了传统制造技术和物联网技术，实现产品需求的动态响应、产品的快速开发与优化，在智能制造系统中，物联网技术功不可没，通过基于无线传感网络、RFID、传感器的现场数据采集应用，对生产现场进行实时监控，将与生产有关的各种数据实时传输给控制中心，上传给大数据系统并进行云计算。 曾获得世界经理人“2017中国十大管理实践”的英飞凌科技股份公司无锡工厂整个制造过程实现了智能化、数据化和自动化。例如，机器显示屏数据反映了机器生产的关键参数，操作员可对生产过程实时监管。操作员扫描二维码既可以自动确认材料是否最优使用，也为系统选择正确的工艺流程提供参考。 英飞凌无锡工厂的智能化改造是围绕“人机料法”4个核心要素展开：通过自动检查培训和认证确保合格人员操作机器并追踪；通过设备状态的自动监控和基于产品的参数自动调整，确保利用率和柔性；100%物料使用追踪和高效利用；基于产品的制程程序的自动下载和参数调整，减少人为失误。在先进的智能自动化生产环境下，英飞凌无锡后道工厂实现了100%的材料和产品制造的可追踪性，生产周期也缩短了50%。 智造之路其实就是IT与OT融合，将各层级之间打通、贯穿的过程。许多不差钱的制造企业拥有MES、ERP、CRM、OA、财务管理等很多管理系统，但系统之间的数据并没有打通，数据之间的缺乏逻辑性，没有合适的分析工具，“数据财富”变成了“数据垃圾”，不利于企业做整体决策。通过物联网+智能制造，可以彻底打破“部门墙”，将企业运营所涉及的生产制造、资源管理、设备状态、环境、能耗、财务、物流、仓储、人员管理、供应商、客户关系等数据，统一上传到同一个数据库甚至云端，交给人工智能机器人进行学习优化，根据企业的需求随时从这个一体化的数据库中调用数据进行分析，同时提升企业上下游的协同与整体决策能力。 “智造”的核心竞争力 从数据被采集到分析再到集成，从设备、边缘计算到云计算再到不同平台之间、跨越企业边界的云互联，数据在不断扩展空间，为制造企业赋能。对于传统企业来说，如何制定数据战略，才能把数据变成自己的核心竞争力？ 智能化工厂的精髓在于“数据”，通过智能化管理能够采集到所有相关产品的生产数据，操作人员可以通过分析数据指导生产，更重要的是客户在任何时候发现问题，都可以找到这些产品的工艺参数，并对生产过程进行有效追溯。 华为战略Marketing总裁徐文伟在《决胜数字化转型》一文中指出，企业数字化转型首先要将资产数据化，其次要让数据流动起来产生价值，最重要的是产品模型化，为核心产品构建数据模型，实现数字世界与物理世界的双向沟通和反馈闭环，最大化数据的价值。 笔者曾采访过吉利集团CIO丁国祥，他分享了吉利的智能制造理念和数字化转型思考后，建议制造企业数字化转型应该分三段走： 第一阶段，业务的起步时期，信息化系统主要为了支撑公司的各项业务，相对来说比较零散。 第二阶段，业务走向成熟，公司各项职能规划也基本定型，这时SAP实施进入深化运用时期，并在制造、研发和营销领域部署了业内领先的专业化系统。 第三阶段，随着产品线日益丰富、业务规模逐渐变大以及国际化发展起步，信息系统要支持产品和服务的品质，支持业务模式的创新，支持企业国际化，支持企业的高效、敏捷运作，支持企业的数据化转型等等。 目前，中国制造企业的智能化还处于探索阶段，大企业有资本实力，可以通过收购国外技术、企业或引进先进生产线，快速实现智能化升级。中小型企业也不得不在“智造”方面加快步伐，在各个细分行业中智能化改造的方案层出不穷，实现降低成本并提高企业生产运营效率。华为、英飞凌、吉利智能制造工厂的成功案例，给中小企业的智能化改造以更多启发，并从中摸索出一条独特的“智造之路”。

整体来看，中国制造业目前基础方面还不够强。特别是传统的基础材料、基础技术、基础工艺和技术平台。而智能制造又要求和信息技术结合，像传感器、工业软件、工业互联网和工业大数据等新问题或是未来发展的瓶颈。 7月中旬的成都，炎热多雨，距离市中心西北边22公里的西门子工业自动化产品生产及研发基地（SEWC），工厂外围一片寂静。 即使在车间里，也只听得见机器转动的微弱声响。几位工人不时触摸工作台前的电脑显示屏，操作工作台上的按钮。 与此同时，在工人们脚下、地下一层的物料间里，携带条形码的物料，整齐地趴在自动化流水线上。它们沿着地下传输系统，在四个上下提升装置的帮助下，升入车间。再经过立体中转库等设备，在组装生产线上被装配和包装，最后由物流小车运向仓库。 这座约450名工人的工厂，生产面积不到标准足球场的一半。每年生产的SIMATIC工业自动化产品超过250万件，供应中国及全球的汽车、制药、电力等工业行业及基础设施建设。在这里大概每10秒就有一件产品诞生，而一百万件这样的产品中，有瑕疵的不到10件。 SEWC是西门子首家数字工厂——安贝格电子制造工厂（EWA）的姊妹工厂，也是西门子在德国之外建立的首家数字化企业。两座数字化工厂的背后，是西门子实践德国政府工业4.0战略所制定的数字化工厂整体解决方案。 为了应对全球制造业变革浪潮，促进本国制造业的转型升级，德国政府于2013年提出了工业4.0的国家战略。中国则于2015年发布了《中国制造2025》行动纲领。 如果将西门子作为标杆，中国企业显然差距不小。“与西门子等顶尖的世界工业4.0企业相比，中国制造业特别是中国家电行业还存在着很大差距。”四川长虹企划部部长刘海中说，“中国制造业有的尚处在工业2.0阶段，部分达到3.0水平。既需要谋划工业4.0，还要弥补基础不足，尽快淘汰落后、过剩的产能，实现跨越式发展。” 一座工厂的无缝数据互联 完成工业自动化后，工业企业面临着满足消费者个性化需求、新技术渗透带来的模式创新等转型问题。 对西门子来说，这一系列的难题反映到实际，就是制造业企业该如何缩短产品的上市时间，提高灵活性、生产效率和产品质量。 或许可以从西门子自2007年起收购的近50家企业中，窥得这个169岁的老牌工业企业的野心。自从买下生产软件产品Teamcenter的公司UGS后，西门子一发不可收拾，看上的企业大多以软件公司为主。同时，西门子不断扩大软件业务组合，最终提出“数字化工厂”概念。 据西门子股份公司数字化工厂集团首席执行官JanMrosik介绍，数字化方案就是通过涵盖从产品设计、生产规划、制造工程、生产执行到服务的整个价值链的数字化转型，提供全生命周期的无缝工作流。借助统一的数据库等软硬件设备，优化工程组态所有方面的工作，确保产品高效地投放到市场。 为此，西门子推出了全面的数字化产品组合，将硬件、软件、工业技术专长和数据结合在一起，推动现实世界与虚拟世界的融合。 2016年汉诺威工业博览会上，西门子推出了工业云MindSphere。作为工业数据开放平台，各种数字工厂可以通过数据网关，将关键设备乃至整个工厂的数据连接至MindSphere，从而监测其设备群，做到预防性维护、能源数据管理、工厂资源优化等。 在中国，西门子建立数字化工厂SEWC来实践上述解决方案。这座工厂实现了从管理、产品研发、生产直至物流配送全过程的数字化。在数字化工厂“数据链条”的起点——研发过程，研发工程师们利用西门子PLM（产品全生命周期管理软件）的产品开发解决方案NX软件，进行新产品的模拟设计和组装。 研发出的每一件新产品都拥有专属于自己的数据信息。这些数据信息在研发、生产、物流的各个环节中被不断丰富，实时保存在同一个数据中心Teamcenter中，供质量、采购、生产和物流等各个部门共享。每天，设备自动记录1000多万条产品信息，方便工人精准快速地找出产品瑕疵的由来。 生产过程所需要的物料自身携带条形码，通过与仓库管理软件的“数据对话”，经由“自动交通”的物料输送环节，输送到高货架立体仓库或者物料中间库。装配生产线员工轻触工作台上的电脑显示屏，所需物料就会进入物料间。 物料从物料间升入车间后，工人按照电脑显示屏上的电子任务单，开始装配、包装等工作。任务完成后，他只需按下工作台上的按钮，流水线上的传感器就会扫描产品的条码信息，记录它在这个工位的数据。MES（制造执行系统）将以该数据作为判断基础，向控制系统下达指令，指挥物流小车将产品送去下一个目的地。 工厂采用柔性生产，同一条生产线上每天要产出4000多片产品，最多能够同时生产4种不同产品，并为将来的产能调整做出合理规划。 整座工厂的运行，都是基于这些数据基础，ERP（企业资源规划）、PLM（产品全生命周期管理）、MES（制造执行系统）、控制系统及供应链管理，全部实现了无缝的信息互联，工厂数据还能与德国生产基地以及美国的研发中心进行数据互联。 中国制造业标杆处于3.0阶段 与从制造端走向信息端的德国工业4.0不同，在机械工业信息研究院副院长石勇看来，“中国制造2025”混合了德国和美国工业互联网的理念，一些领先型企业在进行探索，互联网企业和制造业企业加强合作，推进两化融合。 据石勇介绍，上汽和阿里巴巴签署“互联网汽车”战略合作协议，加强信息化技术应用和导入；华为在2016年和库卡签订战略合作协议，共同为中国工业市场开展智能制造方案；青岛红领通过探索努力，成为服装生产领域智能制造的标杆，这些都是互联网和制造业融合的典范。 但整体来看，中国制造业目前基础方面还不够强。特别是传统的基础材料、基础技术、基础工艺和技术平台。而智能制造又要求和信息技术结合，像传感器、工业软件、工业互联网和工业大数据等新问题或是未来发展的瓶颈。 电气化普及、自动化推广、智能化示范，这是机械工业信息研究院战略与规划研究所副所长张燕对我国制造业的整体评价。两个指标数据能够直观展现：工业机器人使用密度与设备数控化率。 世界机器人协会的统计数据显示，2014年中国大陆地区的工业机器人使用密度仅为36台/万人，不到韩国的1/13、日本和德国的1/9、美国的1/5，而且仅为世界平均水平的54.5%。从机床的数控化率来看，中国生产的机床，数控化率仅为25%，而日本2012年的机床数控化率已达到88%。中国目前的水平仅相当于日本20世纪80年代末期的水平。 “国内没有什么公司可以拿出来作为标杆。”亚洲制造业协会、国际机器人及智能装备产业联盟首席执行官罗军认为，即便备受推崇的海尔集团，还是传统产业，离工业4.0的要求很远，跟西门子比差距非常大。“我们过度关注生产环节，研发领域落后，没有真正引领全球行业发展的企业。” 企业也有“自知之明”。去年9月，工信部公布了2015年智能制造试点示范项目名单，入围项目共46个，涉及38个行业、21个地区。四川长虹电器股份有限公司申报的示范项目位列其中。 长虹方面也认为，自身与西门子等顶尖的世界工业4.0企业相比仍有很大差距。“德国更专注于创新工业科技产品的科研和开发，以及对复杂工业过程的管理。在设备和车间制造工业方面基础很好，在世界信息技术领域的能力水平很高，在嵌入式系统和自动化工程方面也有非常专业的技术。”四川长虹企划部部长刘海中说。 这些榜上有名的企业，在赛迪研究院装备工业研究所所长左世全看来，还处于数字化的发展阶段，也就是德国所称的工业3.0，它们还在打通纵向集成的问题。其中，极少数企业正攻关网络协同制造的难题。工信部已公布的2015年和2016年的智能制造示范试点项目共109个，只有中国商用飞机有限责任公司申报的C919飞机网络协同制造试点示范、泉州海天材料科技股份有限公司申报的纺织服装网络协同制造试点示范两个项目。 工业互联网最具商业价值 中国企业如何达到智能制造要求的目标？ 不要把智能制造当成技术活。同济大学教授、工业4.0-智能工厂实验室主任陈明建议，中国企业要把产品、装备、生产、管理和服务都考虑在内。德国人认为，工业4.0首先要精益生产、精益管理，这样实施才会高效，德国企业也基本这样做。 刘海中也认同这一观点。据其介绍，长虹理解的智能制造，不仅仅是单纯以机器人、自动化设备、信息化等技术手段武装工厂，来满足内部制造效率的提升。更需要站在消费者的角度，将消费者的需求作为智能制造的最高标准，反向考量研发、生产、销售、服务等各个环节，从而实现大规模个人化定制全新的商业模式。 陈明还告诫中国企业不要太着急，实现工业4.0是一个渐进式的过程。况且，无论是在中国还是世界其它地区（包括欧美发达国家），工业4.0都还处在一个探索阶段，尚未出现真正实现工业4.0的企业。 张燕表示，即便是西门子安贝格工厂，仍自称处于工业3.6-3.8之间。按照德国弗朗霍夫研究院，提出工业4.0概念的机构的预测，大概15年后，真正实现工业4.0的企业才会出现。 不过，也有业内人士认为，不要迷信工业4.0。济南二机床集团有限公司主要生产冲压设备和数控机床。该公司利用西门子的系统来提高生产效率、质量和可靠性。不过，该公司副总经理张世顺却提醒企业，工业4.0、“中国制造2025”不是灵丹妙药，很可能解决不了企业目前面临的问题。有些问题，企业可能更需要从内部管理入手，想办法找到并解决问题。 而打算使用智能制造模式的企业要学会“眼高手低”。张世顺建议，国内企业要系统规划、分步实施，把握好目标和整个发展趋势，“眼要高”；但真正要做的时候，需从最基本的东西做起，“手要低”。 这也是波士顿咨询公司给中国企业的建议，做好基础的东西。新技术无法绕开制造业一些最基本的东西，譬如生产规范化、有效的设施维护、人员的技能水平等。 在左世全看来，工业互联网对企业来说最具商业价值。自动化、数字化、智能化，需要不断的资金投入。工业互联网则是通过服务增值来获得收益，企业利用物联网等信息技术手段帮助用户更好地使用产品，获取更多价值。这种方式虽然前期也要投入，但后期成本会越来越低。 他举例说，北京一些纺织机械制造商，将出售给客户的纺织机械用物联网连接起来，关注产品的运行情况，减少客户的维修和运营维护成本，并向客户收取相应费用。 此外，制造企业要在产品、生产、服务等各层面重视新兴技术的应用，包括机器人等智能硬件和工业控制系统等软件系统。“谁用得早，谁用得好，谁在竞争当中就会取得有利的地位。”左世全说。