用工這么難，為何始終有企業不愿實施自動化改造呢？

　　在近期舉辦的2017中德智能制造合作與展望高峰論壇期間，一位企業家講到：“我們工廠訂單多，工人勞動強度很大，經常短時間內大量加班。因此招工非常困難，即使把招工門檻降到很低也不行，年離職率更是達到了100%。”

　　另一位從事手機配件生產的企業家更是深有感觸：“我們工廠位于長三角地區，由于配件產品毛利不高，很多用人較多的生產線不得不考慮轉移到內陸勞動力更便宜的地方。即使這樣，可能在未來2-3年，用工難的問題也不能從根本解決。”

　　很明顯，隨著勞動力成本的不斷升高，諸多制造型企業也面臨著與上述兩位企業家同樣的難題，解決方案并不復雜，那就是利用自動化、智能化設備打造屬于自己的智慧工廠。那么，為何始終有企業不愿實施自動化改造呢?北鋼聯通過對航空航天、軌道交通、電力工程、環保、金屬加工五大行業的典型企業進行調研，了解到產業鏈內管理層意識中普遍存在以下想法，影響到了企業自動化改造的決策：

　　工廠A：“自動化改造門檻高，實施風險大，我們還想繼續觀望。”工廠B：“自動化設備及生產線的研制投入大，投入了資金一定能見效嗎?”工廠C：“自動化改造我們找不準方向，改造周期長，既影響生產又勞民傷財，不如得過且過更保險。”

　　勞動力結構性短缺和人力成本上升的剛需痛點顯而易見，作為制造型企業的管理者，或多或少會被以上問題所困擾，從而拖慢企業改造進程，項目難以推進，因此錯過寶貴的改造機遇，痛失市場良機。以典型代表工業機器人為例，隨著機器人的高效性、穩定性、精準性被逐漸認可，在2013年、2014年制造行業呈現出了爆發式的增長態勢，預計到2025年我國制造業重點領域將全面實現智能化，其中關鍵崗位將由機器人替代。在如此激烈的改造大環境下，企業家們不應再苦苦堅守傳統工廠，而應采用全新的產業發展模式。

　　自動化,工廠,制造,智能

　　智能裝備自主完成產品物流

　　與自動化、智能化全方位覆蓋的智慧工廠相比，傳統工廠管理雜亂、維護困難，無法有效的實現系統化管理;而智慧工廠可實現人機協作，通過數據信息將整套單元串聯在一起，真正實現柔性化生產，可從整體上強化企業的競爭力，鞏固企業在產業鏈中的領頭羊地位。

　　自律能力

　　設備與設備之間，已不是信息孤島，主動搜集生產數據、理解生產數據，實時上傳、反饋，并給出決策者建議，省去了大量的中間環節，歷史數據可隨時調用并完善，人與設備通過數據建立了緊密的聯系。設備將通過傳感器、大數據等軟硬件系統達到實時監測，對可能發生的故障提前預警。