《“十四五”智能制造发展规划》提出，在2025年建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。
今年，工信部等4个部门联合发布了2021年度智能制造试点示范工厂名单，110家企业入选。这份名单含金量如何?入选的工厂，其智能制造水平体现在哪里?
多场景协同+大投入+突出成效
在相关文件中，总结了制造过程中的15个环节52个智能制造典型场景，作为智能制造示范工厂建设的参考。
15个环节包含：工厂设计、产品研发、工艺设计、计划调度、生产作业、仓储配送、质量管控、设备管理、安全管控、能源管理、环保管控、营销管理、售后服务、供应链管理、模式创新。
而要成为智能制造示范工厂，须至少有六个环节包含亮眼的智能制造典型场景，而且多个场景之间须良好地集成协同。
从示范工厂评选结果来看，各工厂被公示的智能制造典型场景最少的有6个，最多的有13个。各个场景之间相互关联，形成一个系统，让工厂的生产效益和效率得到大大提升。这个系统的建设，无论从实施难度还是资源的投入来看，对于企业而言都是巨大的挑战。
例如洛阳利尔功能材料有限公司(以下简称洛阳利尔)的氧化物耐火材料智能制造示范工厂，公示了智能仓储、污染源管理与环境监测、精益生产管理、智能在线检测、能耗数据监测、精准配送、资源动态组织、精准作业派工、自动巡检、安全风险实时监测与识别10个智能制造典型场景。而事实上，在政府文件总结的52个智能制造典型场景中，洛阳利尔智能制造生产线已经落地了33个。
洛阳利尔的智能化立体仓库
多场景的系统建设，需要时间和资源的大量投入。例如浙江正泰电器股份有限公司(以下简称正泰)早在2014年，就开始构建工业电器行业云组态平台。截止目前，正泰在智能制造上累计投资23.4亿元，在温州建成6个数字化车间，并在杭州、嘉兴以及泰国等地布局光伏电池与组件智能工厂，建立起跨区域数字化制造体系。
正泰的低压电器工厂入选2021年度智能制造示范工厂，公示了离散型工艺数字化设计、精益生产管理、智能维护管理、资产全生命周期管理、生产计划优化、车间智能排产、智能在线检测、质量精准追溯、物流实时监测与优化、能耗数据监测10个智能制造典型场景。
正泰的生产线
巨大的投入也带来了突出的成效。正泰智能制造示范工厂实施后，总体生产效率提高20%以上，成品送检不良率降低20%以上，关键装备数控化率与关键设备联网率达到90%以上。通过智能制造的升级，正泰的生产过程更透明、产品品质更稳定、产品产能更高效，盈利能力和核心竞争力持续增强。
机器人企业的机会
此次评选出的110家智能制造示范工厂，是《“十四五”智能制造发展规划》指导下评选出来的第一批智能制造示范工厂。
未来随着政策的鼓励、企业智能制造转型需求的增长，单个工厂拥有的智能制造场景会更多，同时，示范工厂也会引领更多的同行企业，让较为成熟的智能制造场景获得更大范围地推广，这将为机器人企业带来许多机遇。
以下6个制造环节和12个场景，与机器人关联较为紧密：
生产作业环节：通过资源动态调配、工艺过程精确控制、智能加工和装配、人机协同作业和精益生产管理，实现智能化生产作业和精细化生产管控，提高生产效率，降低成本。
场景1：产线柔性配置。应用模块化、成组和产线重构等技术，搭建柔性可重构产线，实现产线适应订单、工况等变化的快速调整。
场景2：人机协同作业。集成机器人、高端机床、人机交互设备等智能装备，应用AR/VR、机器视觉等技术，实现生产的高效组织和作业协同。
场景3：精益生产管理。依托制造执行系统(MES)，应用六西格玛、6S管理和定置管理等精益工具和方法，开展基于数据驱动的人、机、料等精确管控，消除生产浪费。
仓储配送环节：通过精准配送计划、自动出入库(进出厂)、自动物流配送和跟踪管理，实现精细库存管理和高效物流配送，提高物流效率和降低库存量。
场景1：智能仓储。集成智能仓储(储运)装备，建设仓储管理系统(WMS)，应用条码、射频识别、智能传感等技术，依据实际生产作业计划，实现物料自动入库(进厂)、盘库和出库(出厂)。
场景2：精准配送。应用仓储管理系统(WMS)和智能物流装备，集成视觉/激光导航、室内定位和机器学习等技术，实现动态调度、自动配送和路径优化。
场景3：物料实时跟踪。应用制造执行系统(MES)或仓储管理系统(WMS)，采用识别传感、定位追踪、物联网和5G等技术，实现原材料、在制品和产成品流转的全程跟踪。
质量管控环节：通过智能在线检测、质量数据统计分析和全流程质量追溯，实现精细化质量管控，降低不合格品率，持续提升产品质量。
场景：智能在线检测。应用智能检测装备，融合缺陷机理分析、物性和成分分析和机器视觉等技术，开展产品质量等在线检测、分析和结果判定。
设备管理环节：通过自动巡检、维修管理、在线运行监测、故障预测和运行优化，实现精细化设备管理和预测性维护，提升设备运行效率、可靠性和精度保持性。
场景：自动巡检。应用工业机器人、智能巡检装备和设备管理系统，集成故障检测、机器视觉、AR/VR和5G等技术，实现对设备的高效巡检和异常报警等。
安全管控环节：通过安全隐患识别、安全态势感知、安全事件决策和应急联动响应，实现面向全环节的安全综合管控，确保安全风险的可预知和可控制。
场景1：安全风险实时监测与识别。依托安全感知装置和安全生产管理系统，集成危险和可操作性分析、机器视觉等技术，进行安全风险动态感知和精准识别。
场景2：危险作业自动化。依托自动化装备，集成智能传感、机器视觉和5G等技术，实现危险作业环节的少人化、无人化。
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环保管控环节：通过污染源管理与环境监测、排放预警与管控、固废处置与再利用，实现环保精细管控，降低污染物排放，消除环境污染风险。
场景1：污染源管理与环境监测。构建环保管理平台，应用机器视觉、智能传感和大数据等技术，开展污染源管理，实现全过程环保数据的采集、监控与报警。
场景2：排放预警与管控。依托环保管理平台，集成机器视觉、智能传感和大数据等技术，实现排放实时监测、分析预警和排放优化方案辅助决策。
总结：
需要注意的是，除了以上6个制造环节和12个场景，其他环节和场景也值得机器人企业关注。比如，机器人企业可以参与到工厂设计环节，在产线开始建设之前就深入了解客户的需求，为客户提供专业的支持。
另外，从智能工厂的建设过程来看，机器人需要与信息化、数字化场景协同，应用工业互联网技术，融入智能工厂的系统建设。
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