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　　有人說，智能制造的終極是黑燈工廠，那么，在我國制造業智能化突飛猛進之時，黑燈工廠的現狀如何呢？見之于報道的有特斯拉上海超級工廠，小米的北京制造基地，還有煙草行業，軋鋼行業的黑燈工廠等等。

　　對于頭部企業來說，黑燈工廠是品牌含金量的一部分，但對于中小制造企業來說，卻要“好自為之”，因為巨額的投入，會有“得不償失”之虞，就是頭部企業，上馬黑燈工廠，也要掂量掂量，看看是否合適。

　　一、黑燈工廠是方向

　　從2010年起，我國已成為全球最大的制造業國家，邁向工業4.0時代智能制造轉型加速進行，監管層更是從頂層設計方面予以引導。毫不夸張地說，智能制造是我國制造業轉型升級的主攻方向，終極目標是黑燈工廠。

　　也可以說，工業4.0的標配是黑燈工廠，又名智慧工廠，是Dark Factory的直譯。理想的狀態是工廠內的整個生產過程——從原材料的交付、加工，產品運輸、檢測，到最終的成品交付——完全由自動控制的機器進行，可以在關燈狀態下運轉自如。簡而言之，黑燈工廠在無需人工干預的情況下自動完成生產任務，更進一步說，整個工廠具備自我思考、有序生產的能力。

　　為什么說“黑燈”，就是即使關燈也可正常運行，主要是為了形象地突出這種生產方式的高度智能化，實際情況并不是漆黑一片，設備狀態指示燈、品質檢測燈及激光發射器的微光彼此閃爍，不時發出清脆提示音。

　　其實黑燈工廠是“可視”工廠，不僅生產流程可視，而且設備狀態、能源消耗、質量控制都是可視的。生產流程可視化是黑燈工廠的基石，屏幕上，每個工位的生產狀態、物料流動和質量檢測結果一目了然，這種實時監控和快速響應機制，大大地提高了生產效率和產品質量。

　　設備可視化體現在對設備運行數據的實時采集和分析，及時了解設備的“健康”狀況，預測潛在故障，并進行維護；質量控制可視化是黑燈工廠中的一道重要防線，通過對產品質量數據的實時采集和分析，工廠能夠確保每一批產品都符合嚴格的質量標準，當產品出現質量問題時，系統會通過可視化界面展示產品的“身份證”，包括異常指標、可能的原因和處理建議。

　　黑燈工廠的可視化技術通過直觀的圖表和動態模型，將復雜的數據轉化為易于理解的信息，使得工廠管理者能夠更加科學的管理生產過程。

　　黑燈工廠是信息技術改革制造工藝和工業流程的一個嘗試，其技術支撐與實現路徑離不開一系列先進技術的支持，因此說黑燈工廠是前沿技術的集大成者，包括人工智能、物聯網、5G、大數據、云計算、邊緣計算、機器視覺等，例如，利用5G邊緣計算技術減少數據傳輸延遲，提高生產數據處理的效率；利用視覺感知技術進行商品標識碼識別，為自動化生產提供信息支持。

　　AI技術是黑燈工廠的核心驅動力，通過深度學習、機器視覺等能夠實現對生產過程的全面感知和精準控制；物聯網技術為黑燈工廠提供了廣泛的數據來源和實時監控能力；通過多種技術以實現工廠生產、設備、物流、能環、安全5大核心要素的效能提升。

　　關鍵點是有效降低人力成本和提高生產效率，另外不需要照明、供暖和制冷，工廠的能源使用效率大大提升；高精度和一致性的生產過程也減少了廢品率，對環境更加友好。

　　黑燈工廠的重要特質是整合與拓展性，能整合多項技術、算法，如機器視覺、5G、人工智能等開展視覺信號處理、信息推理預測等實踐工作，并結合工廠運作中的實際情況不斷拓展技術和功能，系統中的每一個組成部分都可以根據自身工作任務形成最佳的系統結構。

　　黑燈工廠建設的大前提是，中國實體產業發展方式正從人口紅利轉向技術紅利，黑燈工廠本質上是通過使用智能設備和數智化系統融合，實現降本增效、節能環保，對企業來說，黑燈工廠還牽涉到行業地位維系、品牌領導需求、未來競爭力探索等內涵。

　　從理論上說，黑燈工廠具備高度的自主性，能夠自動搜集外部世界以及內部的信息，并利用這些數據進行深入的分析和判斷，從而自行規劃行動和響應，實現自主的生產管理和決策過程。

　　更為重要的是，黑燈工廠通過自我學習機制，能夠不斷地更新和補充制造過程中的數據，實現自我優化；更神乎其神的是，系統還能自動進行故障診斷，并通過自修復來保持持續運行，減少停機時間。

　　黑燈工廠包括黑燈倉庫，也是就是說黑燈倉庫是其重要組成部分，一般是通過“子車”（AGV）和“母車”（升降機）聯動的方式實現立體存儲，電子揀選與WMS系統結合可以通過料箱前的指示燈閃爍提示快速鎖定目標部件；多層且密集的自動化立體庫存儲，既節約了存儲空間、提高了庫房利用率，又減少了叉車設備和人員的投入。

　　黑燈倉庫的重要性在于生產排序及準時供貨，其排序準確率及供貨及時率直接關系到黑燈工廠生產計劃能否順利推進。一旦排錯將會直接導致生產線停線，作為‘黑燈工廠’重要組成部分的‘黑燈倉庫’，是解決供應鏈上下游協同較差等難題的重要一環，目前迎來了新的發展契機。

　　新型制造模式已經從概念框架走向落地實施，技術成熟度與標準化問題也是制約黑燈工廠應用落地的重要因素之一，中國貢獻的智能制造國際標準累計已達到50余項。

　　總之，黑燈工廠成為探尋“智造”之光的一種重要形式，黑燈工廠可以作為探路者，為制造業各領域的智能化轉型提前探測問題與難點，助力我國制造業加速轉型升級。AI時代工業革命的目的是，探索制造的“智能”未來，重塑每一個工業場景。

　　隨著網絡傳輸技術、信息感知技術、機器人技術等相關應用技術的不斷提升與成熟，我國制造業各細分領域將在未來涌現出更多黑燈工廠，黑燈工廠是AI時代工業智能化升級的典型代表，黑燈工廠的誕生標志著工業生產方式的一次根本性變革。

　　二、頭部企業宜先上

　　在我國制造業轉型升級趨勢下，國內一些頭部制造業企業早已率先試水黑燈工廠，且已取得“降本增效”的積極成效。

　　其實，黑燈工廠理論上是24小時不停機的，如果生產量不大，產品附加值不高，無法攤薄黑燈工廠的投入成本，是不宜上馬的，而頭部企業，相對而言，產量大，附加高，是黑燈工廠建設的最佳主體。

　　上海特斯拉超級工廠可以算得上高度自動化的黑燈工廠的一個典范，其背后的支持者則是特斯拉名列前茅的銷量與高度標準化的電機和電池；格力已經實現了黑燈工廠,過去一萬人的工廠現在只需1000人，而且對精度、質量、效率帶來了顛覆性變化；對小米來說，年產百萬臺高端手機的黑燈工廠便是其中的亮點之一，代表著小米對于未來產業鏈條上的創新和技術集成的高度應用。

　　聯想集團武漢產業基地于2020年投入了自主開發的業界首條5G+IoT(物聯網)自動化組裝線“量子線”，使其3C設備組裝產線的自動化率提升2倍，與傳統產線相比，人員精簡45%……

　　在制造領域，如果可以率先運用前沿技術對傳統制造體系進行改革賦能，那么在市場上品牌的影響力很容易就能獲得提升。

　　對于頭部企業來說，黑燈工廠是自家產業鏈的一大亮點，是品牌催化劑，也是關鍵業務承載體，酷炫的“黑燈工廠”有益于提升大眾心中的品牌“科技值”，有效增強品牌好感度；長期而言可有效通過規模化生產與競爭壁壘而實現邊際收益遞增，更為重要的是黑燈工廠是未來制造工藝和工業流程的探路者。

　　如上所述，黑燈工廠集成了前沿技術，但前沿技術受限于技術的成熟程度，導致黑燈工廠的技術要素不斷迭代升級，此外，不同行業的生產工藝、流程差異較大，對技術的通用性提出了更大的挑戰。

　　在黑燈工廠體系中，數據是核心資源之一，如何從海量數據中提取有價值的信息和知識為工業生產提供精準的預測和決策支持，并進行經驗積累和傳承以形成可復用的知識庫和模型庫為工業生產的持續改進和創新提供有力支撐成為重點。

　　既使是工業巨擘，傳統制造巨頭、在建造黑燈工廠時也要遵循成熟的路徑與關鍵步驟，最好采用逐步推進與持續改進，分階段實施的方法：在每個階段進行試點和驗證，積累經驗，逐步擴大規模；在實現黑燈工廠的過程中，不斷進行改進和優化，通過反饋和數據分析，持續提升生產效率和產品質量；也就是說智能化改造是一個持續的過程，需要根據生產實際和技術進步不斷進行優化和更新。

　　小米黑燈工廠的特點包括深度自研的制造裝備、關鍵工藝的100%自動化、全鏈路工業大數據底座建設以及自感知、自決策、自執行的智能制造平臺，展示了小米在智能制造技術上的領先地位。

　　從某種意義上說，黑燈工廠是機器人當家，通過應用機器人、AI、物流系統等技術對工廠和倉儲空間進行了數字化、智能化升級，不僅攻克了復雜環境下多類型設備的集成問題，還將多層次控制系統打通。

　　智能物流系統在黑燈工廠中具有重要的地位和價值，我們知道，生產過程中，80%的過程是物料的流動，加工時間只占20%，智能物流體系建設，包括倉儲管理、生產線物料配送、自動化生產，以及信息系統整合四個層面，并且隨著技術不斷進步，將持續引入更加先進、智能的自動化物流設備。

　　小米黑燈工廠，配備了高柔性、高靈活性的物流體系，通過與自研工業數智平臺的連接，使用自動導引車（AGV）和自主移動機器人（AMR）進行物料和成品的運輸，實現了生產流程的無縫對接。

　　這里要提醒的一點是，黑燈工廠的建設需要對整個生產流程和供應鏈的深度理解和優化，如果產品工藝流程還不是特別清晰，還沒有明確的工藝步驟劃分，還是先把工藝流程理順，把作業步驟完全識別出來為先，另外還需要質量異常判斷標準，完善的物料配送管理等等。

　　其實黑燈工廠的最終目標是建設一個智能制造生態系統，不僅是生產，而且包括設計。三一重工18號工廠，世界燈塔工廠，實現了從產品設計到生產交付的全流程數字化管理；而小米的黑燈工廠，是小米探索新技術、新材料和新工藝的試驗田，它不僅承擔著現有產品的制造任務，同時也為未來的產品開發提供了實驗平臺，可進行新產品的生產驗證，不僅服務于當前的產品線，還為未來的創新產品打下堅實的基礎。

　　黑燈工廠的智能制造系統甚至包括原材料采購，與供應鏈、物流、銷售等環節進行緊密合作，實現端到端的智能制造和服務，通過精準的數據分析和預測，黑燈工廠還能實現資源的優化配置和合理利用。

　　例如，小米的黑燈工廠從產業鏈的角度來看，位于產業鏈的下游，負責最終產品的組裝和制造，但與上游供應鏈的緊密合作也是至關重要的，需要確保原材料和零部件的質量以及供應的穩定性，獲得最優質的輸入材料，進而保證最終產品的性能和可靠性。

　　總之，黑燈工廠是一個系統性和復雜性的工程，需要企業在戰略規劃、技術升級、數據驅動、系統集成、人才培養和持續改進等多個方面進行推進。

　　三、中小企業宜謹慎

　　智能制造技術賦能下的新型工廠方興未艾，對于中小企業，上馬黑燈工廠，還是應考慮考慮，首要的問題是投資巨大，業內預測，目前投資一條黑燈工廠生產線，大概需要800萬元，而小米黑燈工廠的總投資金額高達6億元人民幣，對中小企業來說，這樣的投入遠遠超出了他們的承受能力，因此，高額的投資成本是主要障礙，同時，技術的不斷更新和維護需要巨大的資金投入。

　　技術層面的挑戰也不容忽視，需要跨學科的技術創新和應用，包括網絡傳輸、信息感知和機器人技術的應用和集成等，中小企業的技術積累一般是不夠的，但也不能一概而論，一些具有技術優勢的科技新星，也通過自身業務賦能傳統制造業企業而興建黑燈工廠，曠視科技為國內一家電機及驅動制造商打造了集軟硬件為一體的智能化“黑燈工廠”樣板車間。

　　中小企業考慮上馬黑燈工廠，首要要解決兩個認識誤區。第一個是黑燈工廠并不是完全無人，看不見人，并不是無人，實際上是人機合作的系統，人員在監控、決策和創新等方面與機器相互補充。其實，黑燈工廠背后有無數的技術工程師,作為工廠的“隱形人”,他們需要在綜合考慮效率、成本等因素的基礎上決定哪些工作由機器完成，哪些由人完成，這是一個人機協作的過程。

　　目前，我國人工成本確實走高了，但和發達國家相比，還是致勝法寶，黑燈工廠改造，一個機械臂，一套制造執行系統價格都是不菲的，如果非必要，還是不要上。

　　第二個問題是黑燈工廠靈活局限性，雖然有些資料強調了黑燈工廠具有靈活性與柔性化，并且從理論上給予說明：黑燈工廠運用先進的視覺技術和模擬手段，將現實中的設計和制造過程數字化和虛擬化，通過信號處理、預測、仿真等技術，使得產品的設計和生產過程更加靈活和高效，并強調能夠快速響應市場變化滿足消費者個性化需求。

　　并且指出，黑燈工廠顯示出極強的協調性和重組能力，系統內的各個單元能夠根據實際的生產需求和任務自動重組，形成最優的工作結構，以適應不斷變化的生產要求。

　　但不可否認，黑燈工廠智能產線更有利于規模化生產，而當下制造業則更強調實現產品個性化和定制化的柔性生產。

　　從實際情況看，黑燈工廠還是以標準化的產品加工最為有利，對于多品種小批量的高度定制化的產品，利用黑燈工廠，則需要大量定制的工裝來進行輔助定位，需要大量的復雜的程序調取、復雜的機械臂移動路徑、多樣的零部件配送，造成了黑燈工廠流水線判斷邏輯繁雜，特別容易停線。

　　當下機器臂靈活度有了很大提升，但還是有很大局限性，雖然視覺識別，激光定位有了長足進步，但是還會因為遮擋干涉造成無法定位，面對各式各樣的產品，你可以設計多條產線去應對多種產品，但相應的成本也會增加，效率的提升無法趕上成本的提升。

　　在輕工業領域，個性化定制正成為一股不可忽視的潮流，從理論上說，通過深度學習和大數據分析，AI能夠精準捕捉消費者的個性化需求，并將其轉化為具體的產品設計方案和生產指令，但實現距離落地還有相當的距離。

　　對于大多數中小企業而言，包括部分大型企業，需要根據自己的實際情況，逐步實施智能化和數字化改造，而不是一蹴而就地建立一個完全無人化的黑燈工廠，并非所有的工廠環境都適合全面自動化，機器在某些需要復雜判斷和靈活應變的任務上仍難以替代人類。

　　中小企業首先需要對現有的生產工藝、設備和技術能力進行全面評估，了解自身在智能化改造方面的起點和潛在需求。其次是根據企業的業務特點和市場定位，確定智能化改造的目標，是提高生產效率、還是降低成本、或者是提升產品質量，也或是三者兼顧，以確定改造的優先級和步驟。

　　實施階段則是要選擇適合的智能化技術和解決方案，包括硬件與軟件，重點是選擇成本效益較高、易于實施和維護的技術和設備。小規模試點和逐步推廣，在特定的生產線或工作環節先行試點，通過實踐檢驗技術方案的可行性和效果，逐步推廣到更多生產環節和流程。收集生產數據和反饋，利用數據分析和人工智能技術持續提升智能化水平。