關(guān)于智能工廠實(shí)施的話題，常有讀者詢問目前歐美標(biāo)桿企業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀及實(shí)施規(guī)劃。筆者不算領(lǐng)域內(nèi)專家，對(duì)于國(guó)外企業(yè)智能工廠應(yīng)用的實(shí)施細(xì)節(jié)也不算了解很多。似乎一下能想起的也就西門子德國(guó)安貝格工廠的案例，畢竟作為現(xiàn)代智能工廠的典范，其在國(guó)內(nèi)的宣傳甚廣。但可以確認(rèn)的是，這些提問的讀者都是很踏實(shí)的，悶頭實(shí)施智能工廠顯然不是有效的做法；而聰明的做法，那就必須充分了解行業(yè)內(nèi)的標(biāo)桿，或者榜樣；同時(shí)了解自身的現(xiàn)狀，分析出其間的差距；再結(jié)合自身需求，才有可能實(shí)施出合適可行的智能工廠解決方案出來。

　　無論是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外，業(yè)內(nèi)已有一個(gè)共識(shí)，即智能工廠的成功實(shí)施離不開一個(gè)基礎(chǔ)架構(gòu)，這個(gè)架構(gòu)包括了最底層的物理層、邏輯層、應(yīng)用資源層、應(yīng)用層，一直到最上面的分析層。像搭積木一樣，只有把架構(gòu)中這每一層都一層層搭建牢實(shí)了，才有可能實(shí)現(xiàn)我們的終極目標(biāo)，即通過分析工具對(duì)海量數(shù)據(jù)（603138）的分析，作出正確的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)決策，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)的達(dá)成。

　　但在智能工廠具體的實(shí)施方式上，目前國(guó)內(nèi)和歐美有些差異。歐美新建工廠很少，絕大多數(shù)都是基于現(xiàn)有工廠及裝置的智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)換實(shí)施，相對(duì)來說也更務(wù)實(shí)些，在遵循統(tǒng)一的基礎(chǔ)架構(gòu)的思路下，傾向于小步跑的方式去優(yōu)先實(shí)施一些能解決具體業(yè)務(wù)需求的項(xiàng)目；也就是說，他們強(qiáng)調(diào)頂層設(shè)計(jì)，但具體的應(yīng)用，他們會(huì)根據(jù)自身的業(yè)務(wù)需求，一點(diǎn)一點(diǎn)的實(shí)施與完善，而最終可以拼出一張完整的智能工廠的拼圖。目前國(guó)內(nèi)，相對(duì)而言新建項(xiàng)目更多些，另外，由于政府的推動(dòng)及制造商的熱情，往往偏多于整體的實(shí)施，一次往往要考慮多個(gè)子項(xiàng)目，項(xiàng)目規(guī)模大些。這樣的好處，當(dāng)然是可以加快實(shí)施的步伐，早日享受智能化所帶來的好處。但往往一次性投資偏大，更由于智能工廠的建設(shè)并非標(biāo)準(zhǔn)化方案，需要一個(gè)試點(diǎn)、實(shí)踐、反思、修正的反復(fù)過程；主觀上期望的一蹴而就，可能導(dǎo)致實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)偏大，項(xiàng)目實(shí)施難以達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，實(shí)施方案與業(yè)務(wù)需求脫節(jié)等弊端。

　　另外一個(gè)較大的差距是在智能工廠實(shí)施的關(guān)注點(diǎn)上，感覺國(guó)內(nèi)企業(yè)更多關(guān)注技術(shù)因素，包括類似工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0這些由外部供應(yīng)商提供的技術(shù)工具。而歐美企業(yè)除了關(guān)注技術(shù)因素外，他們更為關(guān)注為保障智能工廠的實(shí)施及運(yùn)營(yíng)，而在組織機(jī)構(gòu)、人員、思維及工作方式的改變、溝通等領(lǐng)域的“軟技巧”因素。他們甚至認(rèn)為，技術(shù)因素其實(shí)是相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)的，真正的難點(diǎn)是后面這些內(nèi)在的因素。

　　還有一點(diǎn)國(guó)內(nèi)外也存在差異。歐美企業(yè)，尤其是大型企業(yè)，并購(gòu)案比較多，而每次并購(gòu)，都會(huì)帶來不同的智能工廠IT、OT解決方案集成的問題，并投入很多的資源來實(shí)施。而在國(guó)內(nèi)，目前這一領(lǐng)域的需求還不算很多。