今年以来，多省为了响应十四五的规划，也在大力推动工业企业进行智能化和数字化的发展，众多产业结构也迎来很大的转变。今天我们特邀了浙江恒翼集团有限公司智能制造专家，彭先涛彭总来和大家共同聊聊企业智能化转型的发展、成本效益等情况。
对于当下来说，数字化转型是现在制造业非常重要的发展方向。数字化转型对企业来说具有哪些重要的意义呢？
彭先涛：
众所周知，近几年新冠疫情对各个方面影响很大，但有些企业依然能够保持很稳健的发展，这和企业之前做的一些智能制造、数字化是有很大的关系。
从数字化应用层面来说，是有很多基础工作要做的，比如自动化、信息化、工业物联网等建设。能够实现数字化应用时，就会发现数字化应用对于企业的效率、效益、竞争力提升都是有很大的作用。
见智研究：
国内工业型数字化转型处于一个什么阶段？
彭先涛：
以我的经验来看，制造业数字化要经历四个阶段:
第一阶段为“打基础”：制造企业通过新上自动化/智能化设备、IT信息化系统/工具，提升企业的生产效率；
第二个阶段为“促融合”：自动化与信息化深度融合，实现“自动化做执行，信息化做决策”，可初步达到智能工厂的目的。
第三阶段为“新赋能”：通过工业大数据、AI等技术赋予生产各环节更多的“智慧”与“能力”，提升决策的精度。
第四阶段为“数字化”：打通纵向“人机料法环”、横向“人财物产销”全部环节，通过“数据”指导企业突破各环节的瓶颈。
我国家属于制造大国，各个企业的智能制造、数字化发展的水平是不一样的，行业和企业处于哪一个水平也是可以对应着这四个阶段进行参考。我国也有相应的智能制造能力成熟度（CMMM）标准，可对应进行评估。
见智研究：
目前来说，各个环节可能会遇到哪些难点？
彭先涛：
数字化阶段是会遇到很多难题，比如促融合阶段要实现工业物联网，打通设备之间的通讯，工业现场的通信协议众多，尤其有些涉及垄断的控制器或设备，获取数据很困难、代价很大。
建设过程中劳动力能够得到很大的解放，这个时候会涉及一些岗位转变、流程优化，涉及部门众多，难度也会较大。
见智研究：
通过数字化信息所带来的决策能够真正地为企业带来怎样的效益？
彭先涛：
效率提升、产品品质会有保障和提升，通过数据能反应出生产各个环节的瓶颈，有针对性的突破。例如可以通过销售数据、客户反馈等信息对产品进行改进；通过系统积累的故障处理记录对同样或类似的故障给出处理建议或指导；通过质量问题数据进行针对性的改进；通过产量、生产过程数据实现有效的节能方案等等。
见智研究：
通过AI以及大数据的方式运营会包括哪些过程？
彭先涛：
数据蕴含信息，信息提炼知识。需要对现场的大量数据进行处理，才能用于实际对生产有帮助。比如现场电机运行时有电流、电压、转速、振动等诸多数据，电机正常运行时的数据作用不明显，需要重点关注异常参数，如电流异常后需要去分析什么原因引起了电流波动，波动是否会造成电机的异常，以及对生产现场会造成怎样的影响等。
AI目前非常火，从18年之后，各个国家对于人工智能都提出了发展战略。对于工业现场来说，AI应用存在着许多难题，比如我们化纤行业的外观检测，会出现毛丝、绊丝、油污等十余种缺陷，传统方式是人工用强光手电去检查每一锭丝是否有缺陷。由于视觉疲劳、工作经验不同，外检的质量是不稳定的。可以通过AI去学习各种缺陷的特征，获得量化统一、稳定的检测结果。
见智研究：
能真正做到数字化转型这一步的企业还是为数不多的。那么这一步有哪些很难解决的问题？
彭先涛：
一是打好基础的难度大、成本高，二是获取数据有一定难度，三是数据怎么用好。
数字化是智能制造发展到一定阶段后必须要去做的事情，是许多学科及技术的融合。
见智研究：
企业的改造会涉及到哪些硬件以及软件的采购或使用？
彭先涛：
需要意识到：再先进的设备或技术都是为了顺利生产而服务的。清晰的业务需求是软硬件的设计基础。现场常见的硬件有机械、电气、电子类，机械的精度决定了电气控制精度。如服务器、PC、PDA等电子类具备一定的通用性，电气类的如PLC、高低压电气也具备一定的通用型，机械部分有标准产品，也有非标定制，结合项目实际情况选择。
