未来工厂是一种设想，制造商将能通过在整个价值链中应用新的设计原则、数字技术和集成流程来提高生产效率。这些步骤将能把总加工成本最多降低40％，灵活性、质量、速度和安全也将进一步得到提升。要把梦想变成现实，企业必须解决与三大驱动力相关的问题：战略和领导力、员工技能、信息技术基础设施。

新技术正在深刻改变着工业生产2030年 “未来工厂”由此诞生。未来工厂的结构、技术和流程将是什么样子呢？制造商在战略和领导力、员工技能、信息技术基础设施方面将需要哪些驱动力2030年 才能将其变成现实？

为回答这些问题未来工厂，波士顿咨询公司（BCG）最近开展了一项研究。这项全球研究着重调查了750多家领先企业的生产经理未来工厂，涉及到了三个工业领域汽车（其中包括供应商和整车厂）、工程产品和加工工业。研究的目标是描绘2030年未来工厂的蓝图未来工厂，进行价值评估，并制定出实施路线图。我们的研究合作方是亚琛工业大学机床和生产工程实验室。

我们发现，工业企业非常渴望能够提高工厂效率，85％的受访者认为自己能从未来工厂元素的实施中受益。但是，他们的开头似乎都不顺利。在调查受访者中，有74％表示公司已经引入或计划在未来五年内引入未来工厂元素，但只有25％认为去年已完成了相关目标。从各个工业领域的调查反馈来看，其结果与我们的整体调查结果一致。此外，我们发现德国公司最为先进。47％的受访者称已形成了他们的首个未来工厂概念。不过，即使在德国公司中，也有近五分之一表示还没有做好引入相关技术的准备。

许多制造商已开始有选择性地实施我们提出的未来工厂元素愿景。下面，我们将通过多个例子展示人们在这一方面所做的努力，它们大多数还只是针对工厂的特定领域，进行小规模试点。为实现我们的设想，制造商必须在他们的整个工厂和综合价值链中实施这些先进元素。

我们分析了实施十年后，加工成本和制造成本将会发生何种变化。我们发现总加工成本最多将能减少40％（参阅图1）。根据材料成本的高低，总生产成本最多将会减少20％。灵活性、质量、速度和安全的提升也能使制造商获益。按照十年来计算，公司累计投资会占到一年收入的13％至19％。

在这份报告中，我们主要研究了汽车供应商和整车厂。近几十年来，这类公司在利用创新提高生产效率方面已走在前列。他们带头实施未来工厂元素，有助于积累使用经验、探明改进机会，成为其他工业制造商学习的典范。

什么是未来工厂？

未来工厂是一种设想，是指制造商应通过改进工厂结构、工厂数字化和工厂流程，来提高生产效率。我们将针对每个元素展开讨论，并提供范例来说明领先的汽车供应商和整车厂正在如何测试这些新概念。

工厂结构

未来工厂结构的布局更加灵活、方向更多，拥有模块化生产线装置和可持续的生产流程。在我们的调查中，汽车行业的受访者希望工厂结构能在未来工厂中发挥重要作用有86％认为这一驱动力在2030年将会变得更加重要，而43％认为它在今天已经非常重要。

多方向式布局。未来工厂将会采用多方向式布局，将产品放在无人驾驶运输系统上，通过与生产机器相联系来单独指导生产。位于德国海尔布隆的奥迪R8的工厂，那里并没有固定的传送带。与此相反，无人驾驶运输系统会按照地面激光扫描仪和无线射频识别技术的指挥，在装配流程中移动车体。这种系统能够快速改变装配布局。

模块化生产线装置。未来的工厂结构拥有可更换的生产线模块和生产机械，可轻松进行重新配置。目前，丰田正在墨西哥和中国的工厂装配“简单利落”的生产流水线。这家汽车制造商将会使用模块化的传送带（建在工厂地面而不是坑井中）给工人提供更大的灵活性，他们可以灵活地改变生产线的长度和移动线端设备。

可持续生产。未来工厂的目的是实现生态可持续生产，其中包括有效利用能源和材料。伟巴斯特已为罗马尼亚阿拉德的工厂配备了LED照明和夜间自动冷却系统，从而大大降低了能源消耗。

工厂数字化

制造商对数字技术的使用越来越广泛。在汽车行业受访者中，有70％表示工厂数字化将在2030年变得更加重要，13％的人认为今天它已经非常重要。很多公司都在引入更智能的自动化生产，利用各种方法提高效率。

安装智能机器人。与工人相比，机器人可以执行更为复杂的任务。机器人也能够从每个正在生产的在制品中收集信息，并按其特性自动调整它们的动作。长安福特已在一条“白车身”焊接线上安装了灵活的工业机器人。公司计划使用机器人和车体骨架成型系统，在同一条焊接线上处理六个模型，18秒内便能针对不同的模型完成转换。

使用协作机器人。机器人可以与工人（不使用防护围栏）展开协作。在大众汽车位于德国沃尔夫斯堡的工厂里，协作机器人可以帮助工人拧紧难以够到的螺丝。

实行增材制造。制造商已开始使用3D打印技术制作工具和组件。在打造劳斯莱斯幻影这款车时，宝马使用3D打印技术制作的部件超过10，000个，比如中控部件按钮以及电子驻车制动系统和插座的塑料支架。

使用增强现实技术。使用增强现实技术——比如佩戴智能眼镜——能使员工在视野范围内获得信息。这种协作技术在装配、维护和物流等方面特别有用。大众汽车已为德国一家工厂的物流工人配备了3D智能眼镜，以便进行订单拣选。

应用生产模拟技术。制造商正在使用实时的3D生产模拟技术，来优化生产流程和物料流。利用物料流3D模拟技术，佛吉亚能够针对变化作出更灵活的反应，操作员还可借助可视化工作流调整生产线。

进行实境培训。使用3D模拟进行培训，有助于员工在现实化环境中学习。使用车辆和装配组件的数字模型，奔驰已开发出了虚拟装配生产线。员工可在虚拟环境中使用虚拟角色，分析完成装配任务的最佳方法。

进行去中心化生产指导。很多公司已开始使用先进技术在工件、机器和员工之间进行通信，从而创造出自主生产流程。博世正在开发一种能够检测它们位置的工具。根据工具的位置以及其收到的有关工件确切位置的信息，这种工具将会自动加载相应程序，执行特定操作。比如，螺丝刀会调整自己的扭矩来拧紧特定工件上的螺钉。

进行大数据分析。制造商正在使用应用程序来自动分析大量的数据。在位于德国下图尔克海姆的工厂，奔驰已在使用预测分析来检测600多项质量影响参数，生产完美的气缸盖。

工厂流程

通过使用新的数字技术，制造商已将精益管理提升到了新的高度，释放出了它的全部潜力。我们的调查结果表明，优化工厂流程在未来将会变得更加重要。在汽车行业受访者中，有97％称精益管理将在2030年变得更为重要，而70％称其现在已非常重要。在精益管理中，数字技术能够提升的两个关键要素是以客户为中心和持续改进。

以客户为中心。制造商对客户需求有了更深的了解，比如通过大数据分析，他们能够获得客户的产品应用反馈。反之，公司也可使用这些客户反馈来改善产品设计和生产流程。很多公司还希望能够利用新技术，了解客户在汽车生产方面的意见。在戴姆勒，客户可以在最后一刻提出修改要求，比如在车辆进入涂装车间前要求更换颜色。

持续改进。制造商正在使用各种新技术来提升作业价值，不断改进生产流程。博世使用的软件能够分析燃料喷射器的实时生产数据，该软件会监测流程执行率并识别作业趋势。它能将偏差信息自动传递给操作员，由他们加以纠正。

全方位一体化价值链

在未来工厂中，由供应商、部件制造、冲压车间、车身车间、涂装车间、最终组装及客户组成的价值链，将实现全方位一体化，打破传统界线。在整个价值链中，IT系统与各种必要的生产数据全方位一体化，将对生产制造产生促进作用。在一个公司里，这种一体化可以加强研发部门、生产部门、销售部门等其他职能部门之间的联系。例如，大陆轮胎公司通过设立研发生产厂，用各种传感系统和软件实现所有机械的全方位一体化，进而加快了产品的测试速度。同时，这种一体化也可以超出公司边界，形成一种与供应商和客户之间的实时联系。例如，整车厂的冲压车间将能够根据供应商提供的数据，对具体线圈的冲压参数进行调整。客户将能够实时看到其车辆的生产情况，还能够在最后关头提出更改要求。87％的汽车行业调查对象表示，到2030年，一体化价值链将密切相关。绝大多数调查对象均认识到了一体化价值链的好处，即降低成本、提高生产灵活性、生产质量及生产速度。

对于这种一体化价值链中的每一个工厂车间，汽车行业调查对象均针对其认为的在工厂结构、工厂数字化、工厂工艺方面最重要的要素给出了自己的看法。

部件制造

部件制造将具有更大的灵活性、更好的工作条件，并从中受益。例如80％的汽车行业调查对象提到了去中心化生产指导的相关性，尤其提到了2030年未来工厂机器参数的自动调整。几乎所有调查对象均指出了机器与产品之间通讯时的灵活性提升问题。生产凸轮轴时，蒂森克虏伯公司为每一凸轮轴分配了一个数据矩阵代码，代码中包含产品数据。产品机器对每一凸轮轴代码进行扫描，并在执行制造任务前，对其参数进行相应的调整。此外，超过70％的调查对象表示，到2030年时，增材制造（一般称为“3D打印”）将与部件制造相关。其中，提到的增材制造的用途不仅有打印原型，而且还有打印各种工具和零部件。

冲压车间

冲压车间的设备效率将大大提高。93％的汽车行业调查对象提到了2030年预见性维护的相关性。实际上，大部分调查对象已经实施了其第一次预见性维护，或者正在计划在未来两年内实施。德国舒勒集团研制出了一款机器人，不仅可以沿着冲压线移动零部件，还可以对各种部件的情况进行监测并提前发送给工人的更换零件的信号测。Fraunhofer IWU正在开展一项研究，目的是确定如何才能使冲压机根据其接收到的原材料具体特点信息，采取纠正性措施。85％的调查对象认为，到2030年时，能效将具有相关性。斯柯达汽车公司将安装能耗比传统系统低15％的冲压线，对冲压期间释放的能量进行回收。

车身车间

各汽车公司正在采用新技术来提高车身车间的灵活性。超过80％的汽车行业调查对象表示，到2030年，智能机器人及生产模拟将与车身车间密切相关。汽车制造商已经在利用可以与车身进行通讯并根据接收到的信号相应地调整自身行为的机器人，同时模拟还可协助车间布局的规划与配置。库卡和微软两家公司针对生产Jeep牧马人的车身车间开发出了一款智能系统，不仅可以连接所有机器人，而且还可以对机器人的磨损情况进行监测。麦格纳实施了西门子开发的一款模拟程序，该程序可促进数字化规划，同时还可复制车间操作流程，例如高达6个机器人的互动化协作。

涂装车间

各种技术将提高能效及油漆工作的质量，因而涂装车间将从中受益。超过1／3的汽车行业调查对象表示，到2030年，在涂装车间中，能效将具有相关性。例如，在保时捷位于莱比锡的工厂中，保时捷现已采用来自附近生物质发电厂的废热，进行碳中和供应，满足了涂装车间80％的热量需求。将近3／4的汽车行业调查对象表示，大数据和分析方法也将具有相关性。大部分汽车公司已经在涂装车间中开始了利用大数据。其目的是对数据进行分析，以确定导致油漆工作中出现差异的各种因素，进而提高质量。

总装

布局将更加灵活、更具多向性，届时，总装将会是最大的受益者。为了满足客户越来越高的期望并符合越来越严的政府规定，汽车公司将不得不日益推出种类更多的车型；多方向式布局将促成生产更多的种类，同时还可维持较高的产量输出。超过90％的汽车行业调查对象预计，到2030年时，模块化生产线设置将在总装方面具有相关性，其中，灵活、经济地更换生产线元件被认为是尤其重要的。例如，丰田正在引进更小、更灵活的生产线，进而减少了生产线的资金投入。85％的调查对象提到了智能机器人在最终组装方面的相关性。企业均希望机器人技术能有所进步，使各装置能够执行具有高精度要求的任务。超过75％的调查对象表示，数字化工厂物流将具有相关性。例如，数字化工厂物流可用于实现工位所需的预装配零件的自动补货。

至于工厂工艺，到2030年，精益原则将在整个价值链中具有重要意义。2／3的汽车行业调查对象预计，新技术将加强生产工艺的精益管理和持续改进。例如，生产模拟的利用，将使制造商能够提高生产效率，进而缩短等待时间和工作时间。增强现实（例如智能眼镜）将能够显示操作程序，进而协助操作人员开展组装与维护作业。通过利用先进的大数据算法对生产数据进行分析，制造商将更好地了解每一生产步骤的总体情况，进而不断改进生产工艺。仅7％的汽车行业调查对象预计新技术会使精益管理被时代淘汰。

三大驱动力

为实现未来工厂的设想，汽车制造商必须解决与三大驱动力相关的问题：战略和领导力、员工技能、信息技术基础设施。公司必须将未来工厂战略作为公司战略的有机组成部分，并按照新的作业方式改变领导风格。制造商还必须注重建设一支掌握新技能的员工队伍，以顺利完成以技术为中心的生产任务。最后，公司必须建立完备的信息技术基础设施，为整个价值链的连接性提供支持，同时确保数据的安全性。

战略和领导力

制造商必须将未来工厂的实施战略纳入公司的整体战略当中，并构建组织结构来促进严格管理。在汽车行业受访者中，有35％认为这些问题是组织面临的重大挑战。公司必须满足三方面的组织需求︰

战略和路线图。未来工厂的实施战略必须植根于公司战略之中。大约三分之一的汽车行业受访者认为未来工厂战略存在重大挑战。很多公司缺乏战略眼光来指导结构化的实施过程。

管理。为了实现自己的愿景，制造商必须构建起组织结构（如明确未来工厂的指导和协调责任），并确定所需流程，将未来工厂战略转化为实施行动。大约三分之一的汽车行业受访者认为管理是一个重大挑战，主要问题是部门之间缺乏沟通、责任划分不清和管理不到位。

新的领导风格。汽车行业受访者认为与专制型风格相比，顾问型的领导风格对于未来工厂更加重要。以转型和集团为导向的领导力也将获得重视。

员工技能虽然更多地使用机器人和计算机将会减少装配和生产中的岗位数量，但需要信息技术和数据科学技能的制造岗位数量将会增加。大约50％的汽车行业受访者称希望雇用更多的信息技术员工，大约25％预计信息技术员工的数量将会增加10％以上。大约三分之一的受访者表示需要拥有维护和质量控制技能的员工，而约25％称他们需要生产规划和物流方面的人才。这些额外的人力资源将能为新数据宝库的使用提供大力支持。

认识到未来工厂对员工素质的要求更高，38％的汽车行业受访者认为员工技能是一项主要（“大”或“巨大”）挑战。为确保员工能够与时俱进，公司必须努力提高技术和社会能力。它们还必须采用新办法来培训员工，帮助他们掌握必须的技能。

技术能力。制造商在培训或雇用员工时，需要注重他们的技术能力和背景。汽车行业受访者认为到2030年，信息技术、电子和“机电一体化”（机械、电子、和信息技术等综合技能）方面的技能将更加重要，而纯粹的机械技能将不会得到青睐。

社交能力。未来工厂的发展步伐非常快，因此员工必须愿意而且能够不断学习新的技能。他们不再是执行重复性的作业，而是要作为跨学科团队的成员来参与解决问题。超过90％的汽车行业受访者认为到2030年，学习能力、团队合作、勇于担责和解决问题的能力这四大社会能力都将会变得更为重要。

培训和资质。制造商不能指望员工自己掌握必要的技术和社会能力。为成功过渡到未来工厂，制造商需要制定出员工培训和考核办法。在我们的调查中，汽车行业的大多数受访者（53％）都将加强员工培训看作是提供所需技能的主要途径。而选择招聘新员工（29％）或再教育（18％）的受访者就较少。

技术化学习。新一代员工希望培训能够更加灵活，提供更多的时间和地点空间选择。与坐在教室看幻灯相比，通过移动设备进行自学已成为首选的培训方式。汽车行业的受访者似乎认识到了创新和技术化学习途径的必要性。他们认为到2030年，从实践、在线学习和使用虚拟环境进行实境培训将会变得更加重要；而传统的培训课程不再受欢迎。

IT基础设施三分之一的汽车行业调查对象认为IT基础设施是一个重大挑战。必须满足以下两个相关需求：

云技术与连通性。制造商需要全厂连通的基础设施（例如无线局域网）与技术，用于采集生产数据并进行存储。调查对象表示，将私有云服务用作数据存储的中央平台以及将软件用作一项服务，将具有越来越重要的意义，但他们却对私有云服务的使用持怀疑态度。提高全厂连通性面临的两大主要挑战分别是：缺乏网络标准、网络基础设施不好。

数据安全。更强的供应链连通性是至关重要的，但需要采取防护措施来保证数据交换的安全性。数据安全的确是汽车公司担心的主要问题。超过40％的汽车行业调查对象将数据安全视为一项重大挑战，大约30％表示出了对数据所有权不确定性的担忧。

起航波士顿咨询公司（BCG）利用本研究结果制定了未来工厂的实施路线图。各制造商必须根据各自的起点量身制定路线图。在大多数情况下，制造商应在中短期内将重点放在工厂数字化上，以免落后于已经正在实施数字化使用案例的竞争对手。在中长期时间内，应追求工厂结构的改变，因为工厂结构的改变对所有设备和工厂布局均有影响。在改变工厂结构的同时，一般还会对工厂进行全面检修或推出新款产品。对于工厂工艺，制造商应不断采用新技术，对工艺进行改进，同时提高客户满意度，将其作为制造商当前精益管理议程的延伸。制造商还应立即开展相关工作，使基础促成因子尽快到位，因为现有员工的培训、新员工的招聘以及IT基础设施的安装等工作均非常耗时。

为了帮助制造商量身定制实施路线图，波士顿咨询公司制定了“健康检查”，它可快速评估一个企业的实施工作现状。然后将评估结果作为基准，与其他工厂、行业平均水平或同行群体的情况进行对比，进而确定该企业的起点。

为了了解应该如何处理健康检查过程中发现的问题，企业高管及员工可参加在波士顿咨询公司（BCG）创新运营中心（ICO）经营的模范工厂举行的先进技术研讨会及展示会。为了确定检查的使用案例，企业可在BCG数据库中使用过滤器。BCG数据库中有200多个未来工厂应用例子，各例子按照具体行业的适用性、工厂维度或工厂车间进行分类。然后，创新运营中心的专家会与一个企业的工厂团队详细讨论使用案例的应用，并对潜在技术供应商名单进行评估，进而确定相应的机遇，评估预期财务效益和非财务效益，对相关的实施成本和所需投资进行量化。

正如本报告中的许多例子说明的一样，制造商已经开始与我们的未来工厂愿景相靠近。但要实现这一愿景，需要的不仅仅是各种使用案例的零散实施。通过对新设计原则和数字技术的整体应用，主要制造商可智能地协调其工厂运行的各个方面，同时实现从供应商到最终客户之间这条价值链的一体化。第一批成功过渡到大规模采用阶段的制造商，将引领工业运营的新时代。