芯耀
与非AI
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原标题：林雪萍 | 智能制造，看完这六家顶级工厂就够了
“总部平台，一个产品打遍全球”，在中国已经是行不通的。那些反应灵敏的跨国公司，已经在重新组织阵型。在内卷的大旋涡中，跨国公司同样可以游刃有余。外资企业和本土企业，应该在相互竞争中各自吸收对方的精华，共同生存。而遍布中国工厂的西门子，正是观察“全球化与本土化融合”的最佳样本。
当下，工厂面临的普遍挑战是应对产品的复杂性和技术的多样性。枪挑铁滑车的厂长们，则围绕着精益、软件、机器柔性、AI和供应链等展开了广泛的探索。而所有的这一切，最终都落实到人和组织的竞争力上。笔者用半年时间调研采访了西门子六家工厂的厂长，试图寻找优秀工厂的特性。调研对象包括了西门子南京的数控工厂、成都的PLC工厂、仪征的电机工厂、上海的开关柜工厂、大连的仪表工厂和苏州的低压电器厂。这些工厂有的已经有30多年的历史，有的刚运营两年。各家都在寻找适合自己的最佳实践，提供了一个可供中国制造借鉴的经验光谱。
复杂性是工厂的宿命
产品的多样化组合，叠加快速的交付周期，使得应对复杂性成为每个工厂永恒的话题。
南京工厂的产品从尺寸来看，覆盖了小到10cm左右跑步机上用的迷你型变频器，大到长度逾1米的电机。仪征工厂也是如此。从200克的小电机，到两吨多的大电机，相差1万倍。同一个厂房，对于不同区间的地基的参数，要求都完全不同。
上海工厂生产的开关柜则是一种“极限小批量”的行业，几乎每个订单都有定制。厂里有近10万个规格品类，而每年新增物料号就有近3万个。不同行业订单差异巨大。化工行业的订单，往往会在十台左右。而算力中心则至少上百台起订。尽管产品差异很大，但90%的订单，都能在同一条产线上生产。
在大连高新开发区，周边都是商住楼的西门子传感器与通讯工厂，能够感受到仪表制造的复杂性，它的工序涉及非常基础的加工工艺。从焊接、金切到打磨、喷涂等形成的精密金属制品，最后跟电子零部件装配在一起。电子制造以产量容易快速爬坡和标准化流程而闻名，而仪表行业则又切又焊又磨又涂，非常依赖人的经验，而产能爬升也往往极为缓慢。
对于苏州工厂而言，复杂性是低压电器行业的天然属性。它往往需要广度的配置化，是“标准化+可配置”的产物。一个断路器产品，光产品订货号就有两三万种。西门子苏州工厂有的产线每天生产 2000 只断路器，涉及 200 种物料。每天两个班，产线要切换 60 次以上。如此频繁的切换，很容易把人给搞晕。而众多的物料，早已超过人的记忆容量。
成都工厂则见证了“大规模、多品种”的电子制造的极限。这里生产速度惊人，每秒钟就有一个产品下线。而每天生产8万件产品，涉及近4000种型号。每天动用的原材料超过7000种。
这些生产完全不同产品的工厂，都在表明一件事情：制造业的词汇表里，找不到“简单”二字。差异性巨大的订单种类和不同的生产方式，对工程师建立柔性产线提出了尖锐的挑战。工程师需要成为钢丝绳上的平衡高手，他们要在规模化的经济性和定制化的间歇性间，找到一种最大平衡。
每个车间都有固定的节拍时间，保证流水线的生产推进速度是均匀的。然而各种订单需求却从来是不均匀的。车间最大的魔法，就是将不均匀的订单，变成均匀的生产节拍。卓越制造的全部课程，也由此围绕着“对冲复杂性”而展开。
一切与柔性有关
人们对于生产线的柔性，正在形成更多的认识。单机自动化已经过渡到多机柔性化，而各种物流设备，甚至空间都在为提高柔性做准备。
南京工厂研制了模块化的产线，就像乐高组合一样实现生产柔性，从而适应不同的订单。工程师重新设计了产线，将装配产线的10多个工序，拆解成20个更短的工序，从而更加容易独立控制。机器的控制系统与执行系统，被拆开考虑。控制系统通过平台化设计，来减少不同的PLC控制器，从而加强各个工位的一致性。而执行系统，则变得相对个性化，覆盖涂刷导热硅脂或者安装散热器等这样有差异性的动作。
这种乐高式的功能模块，形成了一种快插组合的工作站。如果要更换产品，只需要更换某几个工作站。调整产线过程中，可以轻松快捷地将工位拖拽出来，然后塞进新的工位。工位通过5G通讯系统与主站PLC完成远程交互，自动站与人工站切换仅需24分钟调试即可完成。而在过去，这个更换时间大概需要2天甚至更多的时间。
这样的乐高模块化生产线，可以根据产量的要求，增加或者减少工位。只需要解决瓶颈工位，就可以通过拉伸生产线的方式，实现产能的切换。这就像一条毛毛虫产线，可以随时伸缩工位。这让人想起耐克最畅销的童鞋——毛毛虫运动鞋，给人带来舒适感而取得了巨大的商业成功。有了乐高模块化功能，一条产线不再是僵硬的铁板一块，而是极具延展性。
上海工厂则以移动机器人AMR的密集使用，展现了一种新的产线柔性。在现场车间里，能感受到这是一个专门为移动机器人AMR构建的空间。大小机器人交叉行走，有的甚至还“哼着音乐”。宽广的巷道，可以容纳重载机器人担负大型板材穿梭其中。
这里是移动机器人的乐园，12种不同的物料机器人、堆叠式装料机器人等各自完成不同的工作。在黑灯仓库里面，95%是无人区。仓库内机器人通过二维码导航自行穿越。而在人机混行的车间，这些移动机器人则采用激光雷达来穿行和避障。
随着移动机器人的上岗，仓库物料员的体力消耗大幅度降低。以前保管员进进出出找物料，每天动辄3万步。这意味着每天需要四个小时在找物料。而现在有了智能化仓库，物料可以自动移动。人的移动范围大幅度减少，每天只走3000步就可以完成配送物料的工作，因为大量的移动工作是由机器人完成的。这里的移动机器人AMR的密度很高，在约2万平方米的车间内有160台AMR。一个物料员在工作的时候，会有6台AMR机器人围着转。员工活动单位以前是四下走动，而现在可以定点工作了。舒适的空调小凉亭在仓库边线上出现了，员工在这里完成接收料。繁重闷热的工种，则不见了。在这个充满了钢铁、铜、铝板和金属件的大工厂，体力消耗反而越来越轻。
上海工厂将移动物流设备作为固定机器可以伸展活动的腿脚，从而重新定义了产线的柔性。在车间里，移动机器人实现了“料找人”的方式。这就彻底颠覆了日本精益管理“水蜘蛛”的专人配料模式。这个工种在上海工厂并没有消失，但它已经从碳基进化到硅基。数据驱动AMR把物料送到人员身边，完成了这个工种的进化。
而在仪征的新工厂，柔性则与“新车间”密切相关。这家从旁边老工厂搬迁过来的全新工厂，运营不到2年就实现了产能翻倍，而且导入了五种新产品。在这里，人们重新认识并构建了“空间”的价值。
人们一向认为工厂不过是一个提供机器运行的空间，而不容易将其视为高效生产运营的一部分。然而真正的工厂空间是高效生产的一环。在仪征，工厂是在确定产线完成什么功能、产线布局以及后期扩增规划之后，才开始设计的。机器决定工厂，而不是工厂决定机器。每个生产工厂，都要建立适合自己工厂性格的柔性自动化。仪征工厂推动了“面向自动化的厂房设计”。在将来要采用自动化二期或者三期工程时，都对物料供给做了充分的前置评估。从气液体管道，到产线设计，所有的这些空间，都要提前规划出它们如何为自动化服务。
自动化有时在，数字化无处不在
仪征工厂的机器决定工厂，南京工厂的毛毛虫产线，都得益于数字与现实世界的融合。这正是西门子“原生数字化工厂”的内涵所在。工厂一开始的设计，早在数字空间里就已完成。每条产线的布局，物料的通道，水电气的功率负载，都提前在数字空间演练多遍。机器也得到了精心的虚拟调试，在数字世界的机器反复进行模拟和仿真。
这使得工厂的建设，和机器的入驻与安装调试，都已经在复现数字空间早已排演的剧情。西门子一直主张“一次正确之道”，通过软件定义和数实融合，实现“一次建造正确”“一次设计正确”等。西门子南京的“原生数字化工厂”，就是这个“一次正确之道”的践行者。
那么数实融合的世界里，人们如何驾驭软件的体系？成都工厂给出了清晰的软件分层。这里的软件体系分为三层：第一层是大型的IT 系统平台，已经非常齐全，可以处理日常业务的70%；第二层是业务透明化平台，解决20%的日常工作，例如质量管理平台、碳足迹能耗管理平台等；第三层是剩下10%的碎片场景，则利用四种低代码工具进行处理，包括Mendix代码平台、微软Power BI等。可以说，让工厂真正高效的是，整个工厂“浸泡”在软件的海洋里。
而在仪征新工厂，管理者正在用仿真软件寻找行业运营指标的天花板。一般而言，管理者倾向于到各个企业去调研，在别人的经验里发现“标杆实践”。然而仪征工厂正在通过仿真软件来寻找“最佳绩效”。仪征工厂最早时的物料补充到生产线，一般需要5个小时。而通过初步的仿真软件模拟，发现可以做到4个小时。于是管理者提出“3小时线边”的目标。每过3个小时，生产线旁边的线边物料就得到一次补充。这意味着生产线只能放3个小时够用的零部件。
这种看上去“大跃进”的目标是否真的能够达到？“仿真绩效”指出了努力的方向。工程师们从改变物流行走路径开始，对五大类物流运送方式等分别进行入手优化，最终实现了2小时40分钟的稳定供货。
在这里，“仿真绩效”就是最佳实践的标杆。一个仿真驱动的工厂，仿真可以树立标杆，同时还可以引导企业用低成本的方法去实现。“仿真驱动的工厂”，本质是寻找极限绩效。对于管理者而言，仿真最有价值的输出，来自于“仿真绩效标杆”。它让管理目标的决策过程，变得具有量化指导的意义。
实际上，这种对线边库存的优化，是基于一种更高的信念。那就是：车间空间布局是一种最高效的投资。生产车间的面积要更多地用来放设备，因为只有机器才是产生价值的主角。物料作为消耗品的输送，是围绕机器的运营效率而展开。“机器空间最大化，物料空间最小化”是卓越制造的关键原则。仪征厂长是一个“空间利用焦虑者”，眼里盯的就是单位空间的产出。“线边库存三小时”的原则，正是反映这种“极致空间效率”的理念。在建筑艺术家的眼里，空间是优美线条的物理支撑。而在工厂厂长的眼里，空间是投资回报比的商业模型。而要实现这一点，需要在数字空间里，反复比对和优化。
作为移动机器人的重度使用者，上海工厂里几乎看不见一台叉车。只要有叉车，很多数据就需要手工填写。在数据自动流动的闭环中，人在环中，反而容易成为最大的断点。这种“车间无叉车”的现象，隐藏着另外一个事实：那就是所有的数据，都在相关的数据平台上按需自由流动。数据奔跑的速度，比人的指令要快多了。上海工厂能够完成高速的物料移动，与数据的自由流动有着密切的关系。
上海开关厂可以见证，体重如牛的中压开关柜如何身轻如燕地制造出来。在这里，一台重量约2～3吨的开关柜，按照11分钟的节拍，源源不断地下线。无论镀金还是镀银的个性化产品，无论是打孔3个还是8个，似乎都有一只无形的“大手”在编排着这些工序。这是一种令人惊奇的“复杂产品、节拍控制”的能力。
这种反差，是通过软件的连接与数据的汇通才得以实现。为了对冲物料的复杂，工厂采用了数据驱动节拍的方式。车间内有超30种不同系统，从ERP到MES再到WMS等，全部完成了数据的连通。而向上游，也做到了跟供应商系统相打通。这样工厂的排产计划，就可以与供应商信息同步。几十个供应商，可以第一时间同步得到排产信息，进而安排相关的备货。
高速的智能物流系统，以速度来化解生产调度的复杂性。这背后就是一个数据自由流动的世界。工厂推行数字化技术，淡妆和浓抹总是相宜。自动化与人的柔性，需要很好的配合。对于定制化很强的产品，自动化往往没有人工作业更为划算。然而数字化则几乎在所有的场合，即使手工操作的环节，依然有存在的价值。自动化有时不出现，而数字化则无处不在。
数字工匠是质量的新守护神
在西门子成都工厂，能够看到一种炉火纯青的“数字精益之道”。成都工厂作为工业4.0的标杆，一向带有光环。然而，当人们饶有兴趣地关注成都工厂的软件技术的时候，也容易忽略它在精益上所形成的巨大成就。很多企业可能会把类似于精益部门放在生产部门下面。而西门子成都工厂的卓越运营，被置于组织的顶部，与质量和生产平行。卓越运营部门在组织架构图上，就像五线谱上的一个“Forte”加强音，一眼就能看到那种强烈的情绪在放大。作为一个单独的部门，它就是要服务工厂各种部门。无论何种创新性项目，负责人都不是来自卓越运营部门，而是各个业务部门。谁为业务负责，谁就要负责精益化和数字化。而卓越运营部门就是一个领舞者，让各个部门行动起来。
罗马不是一天建立起来的。如果要看一个工厂的精益思想是如何确立的，大连工厂则提供了很好的成长轨迹画像。
西门子大连工厂作为传统的仪表行业，在这三年将精益思想深耕落地。在传统的行业，传统的工厂都容易有很大的惯性。这里的精益先导项目，就先后经历了两次失败。第一次，公司从上向下安排精益项目。由于精益思想的贯彻力度不足，一线员工认为这是给领导完成任务。而部门之间有壁垒，项目负责人的职责边界不清晰，最后导致了项目的失败。第二次，公司从外部邀请了精益技术专家做顾问，精益部门来进行配合，为产线人员提供精益指导。一线人员如果没有精益思维，外部专家、管理层和现场之间就很难形成同一个语言。三股力量，构成指导和实操的两层皮。项目再次夭折。
痛定思痛，公司做了一个最大胆的判断，精益不来自外部，而是来自内心。落实精益最好的办法就是，“人人都是精益者”。于是公司解散了精益部门，而将精益与产线小组直接融合在一起。当精益思想成为每个人思维的一部分的时候，公司的效率开始显著爬升。原来一年生产不到2万台，而现在在人员不变的情况下，产量翻倍向上。三顾茅庐，精益请回家。精益成为工艺工程师每天解决问题的能力，而数字化技术则强化精益的效率。工厂里人员悄然发生了巨大的变化，一个又一个精益项目，开始自发地运行。
数字技术，让精益理念发生深刻进化。人们一贯认为，老工匠才是质量的保障。然而，质量缺陷，最大的干扰因素往往就是人的操作。大规模自动化和数字化，能够大幅度减少质量波动现象。而只有年轻人，才能更好地适应数字化时代的各种软件和屏幕时代。车间的质量保障，是靠代码机器，而非人的眼神。老工匠，未必就是老法师。新工匠，新的数字工匠，才是产品质量的新时代守护神。卓越工厂正在考虑的是，如何用数字技术，全面改换精益制造的面孔。数字精益技术，才是主流。
在很多领域，由于数字精益技术的保障，Made-in-China的质量，已经可以比肩Made-in-Germany，或者Made-in-Japan。新数字工匠，对老工匠有着技术代差的优势。日本制造、德国制造就是高质量保障的神话。但“中国制造”同样代表着高质量，这一冉冉升起的新传奇，正有待树立它的盛名。
AI的开关就在现场
工厂对新技术的保守态度，一向名声在外。因此，AI在工厂的落地，向来被看成AI应用最为艰难的一步。而数字化技术，则是一个重要的铺垫。有了广泛应用的数字化技术，工厂的AI应用才能广泛地开花结果。
成都工厂通过实践得出的结论是：AI并不能自动补上数字化缺失所留下的窟窿。然而那些用好数字化技术的企业，则可以自然地融入AI浪潮。有了成熟的数字化技术打底，成都工厂已经建立了100多个AI应用。而这些，基本都是来自一线的自发需求。在每一个手边的小场景驱动AI，也许是工厂推动AI落地的最好突破方式。
南京溧水工厂找到了生成式AI、视觉AI与数据AI的三大技法，覆盖了从原材料、贴片机、波峰焊、检测到包装出库的全链条AI化。
第一种方式就是人们最熟悉的对话式AI。以前设备出现故障，往往依赖专业的维修工程师。而这里构建了一套生成式AI的设备检修系统，使得缺乏经验的一线人员同样获得神力。
企业的集体知识，往往容易遗忘在数不尽的数据之中，而且难以有效回溯。西门子南京工厂将设备参数与多年维修电子记录基于私域数据构建了一套知识库。这些碎片化但却真实有效的数据，与大模型LLM进行了充分融合。
借助于大模型的推理，一个隐身的设备专家可以实时在线回答。现场的操作人员只需要一个平板电脑，通过提示词向AI助手描述设备症状，就可以得到绝大部分设备故障的解决方案说明。这大大缩短了设备维修的时间。
第二种方式则是基于视觉建立了质量缺陷检测的AI扫描眼体系。在半成品流转过程中，这些实物的图像会随时记录下来，并交由AI进行检测对比，识别那些不良缺陷。南京工厂和西门子研究院一起，基于百万张图片自行研发了一套完整的视觉检测模型。这些图形库广泛收集了插装器件、贴标、包装等良性与不良性的示范。AI的算法，借助于这些训练有素的图形库，可以自行补齐逻辑，对不良品进行识别。
对于新产品的上线，只需要在前期输入几十张样本照片之后，AI扫描眼的能力，就可以迎风成长，从零开始建立识别能力。初生小牛犊，只需要短短20分钟就可以站起来走动。而这里的产线在产能拉升爬坡的时候，AI扫描眼的能力也可以快速建立起来。
这种自研的AI扫描眼采用了“视频流”而非“图像照相”的方式，改变了时间刻度的定义。原来那种静止照片的识别时间，被缩短了数十倍。
而大连工厂的工程师开发了“过程监控”的质量体系。这里有一套手势识别的包装检测系统。包装盒的各种产品，需要按一定先后顺序摆放其中。如果视频系统发现操作员的行动不符合标准规范，就可以进行提醒。这是一个根据实时视频流进行防呆的防范模式。
如果说对话、视觉都是以人能感知的方式交互进行，那么南京工厂找到的第三种AI应用，则是采用数据驱动的闭环行动。
在复杂电路板的最后环节测试中，一个电路板可能有2000个探针测试点，包括电阻值、电容电抗值等。这里有200多个测试夹具。为了预防测试“假阳性”，原来需要有专门的人员进行辅助判断。南京工厂引入了一个类似L4级智驾系统的AI助手。它接管了一个完整的任务，自主完成从判断到执行的全能角色。仪器往往都是通过电流信号来判断，而AI则增加了视觉等全新维度，同时有既有海量数据的支撑。在测试仪报错的产品中，极端场景下能识别出约一半为假错并放行，整体项目层面实现了约10%的良率纠偏提升。实战的结果已经证明，“AI二郎神”的准确性已经超过人的识别。
很显然，面对AI的最大风险不是尝试，而是试图停留在原地。每个企业都可以找到迈出第一步的落脚点。
大连工厂也将AI应用与数字化技术紧密地捆绑在一起。对于数字化技术的使用，大连工厂一反常态地选择了“将减法进行到底”。在数字化方面，大连工厂面对的并不是“有没有数字化”的问题。事实上，很多系统、很多报表、很多看板，也积累了不少数字化工具。但数字化真正发挥作用，并不是靠系统越多越好、报表越多越好。公司认为数字化最核心的问题，就是获取“从数据洞察本质”的能力。于是公司开始采用了“先减后加“的方法，来推进数字化转型。
每个部门各有报表，然而即使对同一个词却有着不同的解释。管理者将各部门的关键绩效进行汇总，以“减法”的形式，然后找出“最大公约数指标”。当人们开始聚焦本质问题的时候，不同部门的关系就变得紧密交叉起来。数字化技术，本质上就是让人更容易聚焦决策能力。
在确定核心指标体系之后，系统之间的“加法”就很容易实施。仪表的零部件加工复杂，物料多样，很多供应商的实际周期，往往跟承诺时间有很大差异性。由于仪表的定制本来就很频繁，供应商的波动性进一步恶化了交货周期的稳定性。生产排产的预测，一向最令人头疼。大连工厂通过AI大模型，将供应商历史供货数据、未来订单预测、现有货料消耗都放在一起，开发了一套预测排产计划的系统。供应商的供货时间，将不再直接来自供应商的承诺，而是根据历史数据计算而来。整个车间的备货流程，都随之而变。这也使得工厂在快速拉升产能的时候，排产精确度依然很高。
对大连西门子工厂而言，数字化与AI的应用，不是广泛堆加系统，而是先做减法，理清系统逻辑。当事物的本质开始简化，就是“本体”显露的时刻，AI应用就可以有的放矢。
人的活力最重要
人的活力是如何被激发出来，而它又如何成为企业的关键竞争力？在大连、仪征和成都工厂，可以像连环画一样依次看到动态的画面。
大连工厂的新任厂长在过去三年，在组织文化层面，射出了“文化三支箭”：客户为中心、高绩效导向和透明出高效。
第一支箭就是“以客户为中心”。这个听起来有些俗套的口号，在这里有了明确的落地方法。“客户”的需求，被置换成员工所对应的日常工作。即使一线操作工人，也知道客户是谁，特殊需求是什么。他们知道，如果自己提前一小时完工，用户会提前多长时间拿到产品。这一刻，“客户”从一个订单，变成了触手可及的具体形象。这种具象化的“客户”，让员工有了明确的代入感，自驱动力也大为增加。
第二支箭就是“高绩效导向”，那就是“即时反馈、快速奖励”。做得好的员工，往往能第一时间收获到反馈。而公司的奖金制度，也从年底奖励变成阶段性的项目复盘和周期性奖励。实际上，公司年度目标也切分成三段，以4个月为计算单位。“120天目标”加强了目标的可见性和即时性。这样公司在调整生产进度时，就会更加灵活。“高绩效导向”的组织文化，实际也是在鼓励设定具有挑战性的弹性目标。
第三支箭就是“透明出高效”。透明，意味着共识和力量。办公楼各个部门之间的墙壁被全部打通。供应链、质量、研发等部门的员工，都在明亮的大敞间工作。而各部门经理的位置，相互最为靠近。他们对每一个细节的担心，或者欣赏，都会迅速传递到兄弟部门。以前需要开会解决跨部门协同，现在可能就是在一声赞或叹之间就得到确定。一个公司里，信息的流动速度会决定员工共识形成的时间。如果管理目标细分到一线车间，每个人都会理解自己的任务进度跟整体目标的关系，那么进度往往会加快。公司从各种渠道鼓励各类信息的分享。即使碰到业务难题，“坏消息”也会在“全员大厅”（TownHall）公开地分享。部门经理会袒露心声，而这些看似不利的消息，会意外地激发员工的斗志。大连工厂给出了一堂意味深长的人性课：明确目标和透明信息之下，人们更容易休戚与共。管理不是对信息的控制，而是对人心的激励。文化的建设就是围绕人性善意展开，而公司则获得了巨大的能量。这里原来一年生产不到2万台，而现在则在人员不变的情况下，实现了产量翻倍。
在仪征的新工厂，并非只有新设备。仪征工厂有70%的设备，都是从原来工厂搬过来的。新工厂也不是全新员工，依然有70%的老员工来自老厂。真正能够让“新工厂焕然一新”的，是工厂治理的理念。仪征新工厂所强调的是柔性、智能以及可持续发展，正是依靠人的活力而完成。
产线的柔性，其实并非只有机器来完成，更重要的是发挥人的能动性。传统工具的部署，如可编程的电动螺丝刀、协作机器人等，以往都是由工艺与设备部门来进行部署的。而在仪征工厂，则采用了A角和B角的部署方式。在第一台机器部署的时候，工程师是主导的A角，而一线的班组长和操作工也作为B角加入了部署队伍的行列。
当规模化量产的时候，从第二台机器部署开始，A、B角的角色开始反转。工程师退到一个支持者的B角，而一线人员则成为A角来主导后续的进程。这意味着，以前操作工只是强调操作熟练度和同一技能的深度。而现在，这些操作工则被鼓励学习更多的技能，包括简单自动化的导入。以前的奖励重点是单个产品的产量，而现在奖励机制做了调整，注重多面手的培养。从原来一个操作员，转变成一个可以部署可编程电动工具、部署简单协作机器人的人员。
实际上，由于工厂里大量采用西门子工易魔方的无代码软件部署，一线工人同样可以快速上手。支撑这些操作者的数字技术条件，已然成熟。将工艺技能从工程师下沉到产线时，一方面丰富了蓝领的技能，一方面让工程师腾空，从而做创新型的工作。这就形成了一个“知识传送带”的机制，知识不断产生，并传递下去。技能可复制，量产无瓶颈。这正是仪征工厂能够保持从单点突破，到快速扩展的速度优势。
每个人都是多面手，成为高效工厂的原则。在苏州，工厂秉承“技能4×4 原则“。每个人都要有多重技能，至少熟悉4种岗位。而每个岗位则至少有4个人熟悉操作。这种情况下，员工随时组合，形成新的生产小分队。苏州工厂倡导的“游动岗位”，一个人因为拥有多种技能而可以在不同的岗位四处游动。“游动岗位”能够发挥人的柔性，在不同的工位操作，进而完成多变的订单。
一个带有皇冠光环的工厂，如何给自己继续增加明珠？成都工厂给出了自己的答案。人的活力正是成都工厂最耀眼的地方。
成都工厂就像一个快速发育的青年，保持了成长的节奏。每隔三年，就会新增一个厂房来提升产量。从厂房的扩张轨迹就能看出，成都工厂一直处于高速发展的上坡路。在世界经济论坛（WEF）评选的“灯塔工厂”里，成都工厂是少见的两次获奖的“双黄蛋”工厂。
在过去13年的时间里，成都工厂从一个复制德国标杆工厂的跟跑工厂，成为一个全球数字化的领跑工厂。这里持续成为数字化工厂的传奇，即使德国西门子同事来参观时，也都赞叹不已。每年有1.5万人到成都工厂来寻找数字化转型的答案，近一半人都是来自企业的总经理级别。很多耳熟能详的头部企业，来这里参访不下十次。他们在这里寻找怦然心动的感觉和回家就干的经验。
从数字化技术而言，成都工厂已经在全球改写了卓越工厂的定义。然而人的精神状态，才是成都工厂最浓彩的一笔。它对于人的激活，足以在全球范围内改写了中国工厂的外部观感。这恰好是成都工厂最容易被低估的价值。
成都工厂组织结构非常扁平化。在总计不到千名员工中，管理者的角色不到3%，其余的人都不承担管理职责。这里倡导人人都是创新者，每年的提案能有上万个。
西门子没有“HR人力资源部”，而是“人才与组织发展部”。成都工厂也不例外。在这里，没有“人力”，工厂不以力量取胜；也没有“资源”，这里并非是能量消耗，而是持续进化的生物学动力。“人才、组织、发展“这个部门的名称，就是在强调个人能力发展，是一个同步更新的动态过程。
传统的考核机制是目标管理，年初目标都有形式化的清晰条目和正式的数量。年底考核时候，一对一比对条款，算一次总账。这样的格框之中，优秀员工和差等生，用强制的线条区分出来。它带来最大的结果就是，表面上的文字其实都是僵硬的条款，人们容易为庸俗而战。而真正的活力与思想火花，则不知去向。
而成都工厂的人组部将这种算总账的方式，变成日常流水账。平时发现问题，领导会随时交流，而这些交流结果也不作为考核。传统硬考核，在这里变成了一种柔软的“成长对话”，随时随地的对话中成长。领导变得不再强势，而是成为沟通和倾诉的对象。
成都工厂有及时表扬的传统。内部论坛有一个“看见”社区，就是鼓励员工发现他人的善举，并发布视频或者小案例。看见善念、褒扬善举。这种“表扬和自我表扬”的氛围，取代了传统的批评和自我批评。快速发现长处，及时鼓掌。发现短处，则快速止血。某种意义而言，成都工厂建立了一种“脱口秀剧场”的文化。人们可以即时看到其他人的鼓舞，并且立刻就可以用行动做出反馈。
西门子成都工厂2025年一线员工主动离职率只有约0.15%，换言之，1000人的员工，离职者每年不到两人。这背后，工厂“以人性为本”的管理理念，开始浮现。成都工厂想成为“智力型”而不是“力量型”选手。领导工作除了决策之外，最重要的就是持续激发员工潜力。让所有团队成员保持好奇心，是厂长每天思考的问题。好奇心让员工保持喜悦的动力，并且可以持续探索。即使蓝领，也在成为金边新工匠。
成都工厂招聘技术蓝领20人的实习岗位，已经有两家高校100多人递上简历。工厂早已经不再是手工操作，现场也要编程操作。每一个日常操作，都有激发创新之处。这里是活力工厂，是人智浩荡的能量场。
小记：求变方赢
一个包打天下的理想工厂的模式，其实是不存在的。每个工厂都有着自己的使命和历史，二者决定了卓越制造之路，各有千秋不同。西门子六个工厂最令人印象深刻的，就是每个工厂都有旺盛的生命力。这正是跨国公司主动求新求变的一个缩影。
西门子苏州工厂最早将亚太地区的区域总部概念，引入进来。快速研发和本土化的供应链，使得它在激烈竞争的国内外同行面前，依然不落下风。它采用了一种“均衡之道”，在成本、质量、本土化等方面做一个“不偏科的优等生”。在一个高度内卷的传统市场，苏州工厂依然实现两位数增长。
大连工厂正在激烈地推动变革，从而落实“在本土，为本土，为全球”的理念。三年之间，大连工厂从法国工厂的一个卫星基地，成为与法国同步的平行制造基地。这里的车间不再只是复制国外的任务，而是完全自主生产。三年之间，人们可以看到一个戏剧性的上下幕剧情切换。跨国公司正在从上半场的“制造在本地”，转入到下半场的“能力在本地”。
西门子成都的活力工厂，开辟了中国工厂的一个全新叙事角度。只有看见人的活力，才能看见数字化的魔法。智能制造，不能光想着机器。中国工厂不再是以劳动力见长的机器车间，而是一个知识流动型的科技组织。从一个人的“己之能”，到集体的“群之力”，再到群体智慧的“人之智”。
上海工厂见证了“快工厂的自我进化”，它已经成为西门子全球开关柜厂的标杆，自研的自动化测试设备也反向输出到柏林工厂和印度工厂复用。而中国上游的供应链，也跟着一同输出海外。即使在上海这样一个高成本的城市，开关柜厂依然可以留在这里。它的答案就是用效率对冲成本。在过去五年，人均效率是原来的4倍。
仪征工厂发挥了“新工厂”的妙处，那就是将车间看成是一个获取空间效率的地方。极致空间效率的最好回报就是库存周转率。仪征工厂的库存周转率ITR达到12，远远高于行业的平均水平。
南京工厂重新定义了产线的柔性，让工序模块化，而产线也可以深度复用。在南京溧水，研发与生产并重，研发与工程人员数量占比将近50%。研发在画第一张草图的时候，制造工程师就在隔壁。
西门子工厂已经改变了“工厂即生产”的传统定义。研发与制造并举，销售也将客户的想法导入其中。不同的思想交融，这使得工厂已经成为一座名副其实的创新火山。
西门子工厂是中国卓越制造的一个缩影。无论是制造能力，还是产品质量，中国制造都可以形成媲美“德国制造”“日本精益”的国家神话。事实已经就位，人们只需要改变一下成见，就能看见中国制造的传奇。而工厂，则是这个传奇的脊梁部分。
（全文完）
作者简介
林雪萍：北京联讯动力咨询公司总经理，著有《供应链攻防战》《大出海》《质量简史》和《工业软件简史》
