夜深人静时分，黑灯瞎火的车间内，响彻机器设备的轰鸣。

流水线以稳定的速率前进，无数机械臂围绕其上下飞舞，在产线之间是全自动来运转的转运车，将一托又一托的配件及半成品，送到指定位置。最后，当所有工序依次走完，完成品被推下产线之时，工业人又麻力地进行打包、封装，并送入无人仓库。

生产的景象热火朝天，但车间内却看不到一个“活人”。

事实上，偌大的厂区内，此刻也只有那么几个人在值守。就在机器隆隆开动之际，他们聚在厂区一隅的中控室内，一边盯着电脑屏幕，一边啜饮咖啡……

在许多影视作品，乃至媒体描述中，这似乎就是“工业4.0”的标准画面。类似的概念，近年来随着“黑灯工厂”等一些生造名词，正日益为人们所熟知。但遗憾的是，这种认识是存在严重问题的。

“黑灯工厂”虽炫，但却存在一个根本性的问题——多数工业机器人的光学传感器，和人一眼一样依赖可见光

高度自动化的生产场所以及设备，确实是构成“工业4.0”的要素之一，但仅是其中的一部分。除此之外，尚需要依托数字化技术和大数据支持展开的智能生产，以及与之配套的智能物流体系，方能实现“工业4.0”概念的主要目标——柔性生产，即利用同一生产单元或生产线以及供应链组成的生产体系，实时依据上游供应能力以及下游需求状况，来调整生产品类，提供各种高度定的产品。

是的，基于我们对大规模工业生产的基本认知，这听起来犹如科幻。然而，这样的工厂其实已经出现，而且就在我们的身边。

上月25日，安波福中央电器（上海）有限公司下属全自动智能仓库，落成启用。以此为始，国内首座达到“工业4.0”标准的智能化生产基地，开始运转。

智能工厂

车用线束、保险丝盒、充电枪等，是位于上海嘉定安亭镇的安波福工厂的主要产品。

由于车用线束存在大量细小复杂零件，需要注塑与加工，且不同车辆高度差异化的规格要求，也使得装配流程极其繁琐。人力，一度是这类生产的最优解。所以除去工厂附带得模具中心，这座占地面积7.2万平方米的生产中心，曾经是最典型的劳动密集型产业生产基地。

曾经的车用线束生产方式

但那毕竟只是“曾经”。

差不多从十年前开始，安波福安亭工厂就踏上了向着智能工厂转型的升级之路。

转型升级的目标，是清晰而且明确的——在大幅度提升自动化的基础之上，实现网联并结合数字化，最后融入大数据。其最终的目标，是建成符合“工业4.0标准”的智能工厂，实现 “柔性生产”。

在这一进程中，常被误作“工业4.0”本身的生产自动化，是最先取得突破的领域。

2011年前后，就在国内媒体还在刊发诸如《汽车电子线束等劳动密集型汽车出口方式亟待改变》此类文章之际，彼时还叫德尔福派克电气系统有限公司的安亭工厂，已悄然将自动化升级改造，摆上了企业日程。

通过大量引入自动化设备，并对现有产线进行升级改造，几年之内，工厂的自动化程度迅速增高。而近年来，随着全自动周转车等新设备的出现，各种半成品、零配件的跨线转运也成为现实。其进步之大，虽未达到前述幻想的高度，但全部产线均已实现了自动化或半自动化的替换升级。

自动化线束生产线

截至目前，安波福安亭工厂已建成机电一体化包装自动产线 70条、安全气囊线束产线40条、自动装配线90条、柔性化生产线7条、立体备件仓库及管理系统9套；厂区内配备各类机器人380个，机器人自动抓取摆放系统线20条。

和自动化升级同步展开的，还有数字化改造工作。

大约十年前，制造业曾有一波轰轰烈烈的数字化运动——将电子图纸配属到每条产线。然而站在今日的视角，这只不过是触及“数字化”这个概念的皮毛。

用于生产线束接头壳体的模具，由安波福下属模具工厂设计制造

车用线束生产看似简单，但其中塑料接头的制造需要大量注塑工艺，而接触片的加工则要用到冲压工艺，而注塑用模具本身也需要专门的系统。再加上不必可少的质管体系，“数字化”在这里，就意味着需要开发一套跨工艺、跨产线的综合管理系统。这不但需要非常强大的软件开发能力，更需要软件工程师不能脱离一线生产，必须对工艺和生产有着相当的了解。

“当初我们也想过把这个工作外包给外面的供应商比如IBM或西门子，但是等到我们真正要落地，开始谈深层次的时候，却发现所有外包服务都没有办法帮助我们将整个‘链’打通。所以我们当时下定决心，自己来培养团队，自己做。”

安波福安亭工厂的总经理沈国樑

在自动化仓库启用仪式期前的媒体圆桌会议上，安波福安亭工厂的总经理沈国樑，在向媒体介绍其自动化团队时，如此感言。

迈向智能生产

这支专门的团队，规模大约30人左右。迄今为止，已经主导并完成了多套专用数字管理系统的开发工作。这其中，包括：CMS（注塑制造管理系统）、CTS（冲压制造管理系统）、CAS（装配制造管理系统）、E-MAN（模具制造管理系统）、ANDON（设备反馈信号收集处理系统）以及QMS（质量检验系统）。

简而言之，就是将安波福安亭工厂，根据功能和任务的不同，拆分成将6个体系，并分别配属对应的管理系统。

以CAS 为例，该系统可对注塑生产进行全流程自动化管理。在将订单通过系统导入以后，系统会自动核对物料的数量、料号，并进行追溯。装配线开线和先期管理、包装符合性管理、产线保养管理、盘点管理、不良品管理都由系统自动完成，并统计效率、不良品等数据。

更重要的是，上述全部系统，均被集成到维持整个工厂运作的制造执行系统（MES）平台之上。本文开篇中那番对“工业4.0”有问题的想象，至少最后一部分也有一定的正确性的。当然，如果这种自动化和数字化的转型，仅仅停留在改造工厂本身设备和系统阶段，那么充其量只能算是“工业3.0”，即信息化的进一步发展。

安波福安亭工厂的改造工作之所以具有特殊意义，乃是因为其打通需求方和供应方之间信息壁垒，最终实现以实际需求为导向的“柔性生产”模式。

“柔性生产”的实质，是将生产制造和下游需求与上游供应相挂钩，并随时根据实际情况进行对应的调整

在当天圆桌会议上，安波福亚太区总裁杨晓明博士进一步向与会者介绍了打通数据的重要性：

原来的数据共享，只是停留在一个你下订单、我来生产的这样一种简单的模式。但是，到底我们的库存的情况怎么样、供应链的情况怎么样——例如疫情造成的影响、半导体芯片缺少造成的影响（等等）。可能在大家还没有完全观察到的时候，供应链就出现问题了。在这一点上，我们整个工厂通过实施数字化，会给客户非常多的提醒。比如说，我们的供应链的情况怎么样，反之亦然，将大家需要的供应链方面的数据进行共享。

安波福亚太区总裁杨晓明博士

而这样做的最终目标，实现基于信息化和大数据前提下的柔性生产——即通过及时的数据响应，生产方能够迅速适应下游多变的需求，以市场导向型的方式实现按需生产的先进生产模式。

被补齐的最后短板，智能物流

公认的“工业4.0”有三个主要特征：智能工厂、智能生产以及智能物流。

上面，我们提到了安波福对智能化工厂这个“硬体”的投入，以及在智能生产这个“软体”上的努力。而智能仓储这个最后的缺环，则在上月末被补齐。

有关安波福安亭工厂的智能仓库系统，下面这组数字值得关注：

仓库总占地面积约8300平方米，高24米，库容最大可容纳8,530个标准拖、40,500箱货物。而最关键的一点是，该仓库的日处理能力为5,500拖及15,000箱货物。

对仓储行业有一定了解的朋友，想必明白这组数字的意义——考虑到一座仓库的正常进出库通道，以及拖车转运需要耗费的时间，这个5,500拖/15,000箱的日处理能力，几乎是卡上了日处理能力的理论极限。

以往，一座管理体系成熟并雇佣一大群敬业、勤劳的工人的仓库，可以非常接近上面这个效率值。然而这是建立在大量人力基础之上的。但这座仓库，却是“无人”的。

实现这临界式周转效率的背后，是先进的电控系统（PLC）以及现场总线架构（Profibus-DP）。前者，实现了货箱出入库的完全无人化，而后者通过对货物实施远程访问、控制和监测，确保了对出入库货物品类、数量和用途的完全掌控，并通过实时的无线网络，可对货物的入库、仓储和出库等全流程全自动控制和调度。

对于安波福安亭工厂而言，这无疑是补齐了工厂在智能化上的最后一块短板。

“我们从客户那儿拿到的订单是数字化的，我们生产的各个车间也是数字化的，但是生产完了之后，产品堆在车间，出货、进量那一块就是数字化不了，因为我们的仓库是人工的，没有办法像机器那样满足类似于5分钟就送一次的条件，所以整个系统完成不了我们现在给你们介绍的数字化系统的过程。”

在和媒体交流的时候，杨晓明博士对于自动化仓库的启用可谓志得意满：

我们整个工厂现在是如何实现自动化的呢？原材料进来，在自动化仓库里面就完成了自动化的扫描，实现了数字化，我们就可以知道哪一天什么东西什么时候进来，在每一个机器上，我们就知道在生产哪一片产品，为什么生产这一片，因为这都是跟客户要求连在一起的。原来我们需要留很多中间的库存，现在就不需要了，全部归到自动化仓库。当仓库实现数字化之后，就把我们缺少的最后一块能力补足，让我们真正把工厂“自动化”变为可能了。

十年时间，安波福安亭工厂从智能工厂、智能生产，最终实现仓储物流的智能化，打造了这座目前国内最大规模的“工业4.0”生产基地。

这样就难怪，安亭的这座全自动智能仓库的启用，被赋予了里程碑式的意义。

也正因为如此的象征意味，所以10月25日仓库的落成启动仪式，竟能引来嘉定区区长，市外商投资协会、市经济信息化委智能制造推进处等一众地方，以及市主管部门领导的转成到访。

官方对于安波福安亭工厂的关心，或者说安波福建成的这座新一代汽车线束制造基地的重视，是有充分理由的。 

从2020年初至今，尽管在新冠疫情冲击下，中国汽车市场仍保持着良好的趋势，但疫情派生出的各类危机，例如全球汽车芯片短缺、北美供应链危机等，仍不断冲击并考验着汽车产业脆弱的供应链。

随着“工业4.0”的落地与“柔性生产”模式的启动，虽然无法从根本上解决芯片等关键部件的短缺问题，但其高度适应并匹配下游实际需求的特性，却能有效提高整个供应链应对各类黑天鹅事件冲击的能力。

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