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。
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。
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