全自动化制造，是数字化制造的其中一个重要基础。
伴随着生产车间内不断增加的自动化设备，以及逐步减少人工劳动力，在数字化制造的不断发展中，是否就等同于制造全自动化？
首先要知道，数字化制造不等于全自动化。通常情况下，一部分人会以为工厂要实现数字化制造，需要先实现全自动化，这其实是一种误解。
举个例子，如果开发一条全自动化的产线，可能需要半年以上，但按照行业创新周期，一般情况下，一款产品从设计初期到量产通常只在一个月内完成。“这时候，生产线上大部分的工作只有依靠人工来完成，速度才会更快。”
当生产线更新过快，投入较高的自动化成本，但生产效率并没有得到显著的提升。所以，产品制造方案几乎都不会用自动化生产线来完成，而组装环节也很少完全采用机械臂。
从而牵引出对一个深刻问题的思考：在“未来制造”的生产线上，“人”与“机器”究竟是怎样的关系？两者关系如何适配？
人所具备的灵活性在很长时间内，是无法被智能机器所取代的。也就是说，人是无法且不可能被替代的，人与机器的关系是互助。在未来20年内，绝大部分的生产环节依旧需要人工完成。
在数字化制造中，哪些生产环节需要机器代替人工？
当需要更新产品或者材料时，管理者需要经过分析，才能确定是否停止生产相关的产品。在这个过程中，整个工厂内部需要沟通设计部门、生产部门、研发部门、采购部门等。但这些环节在数据中心系统中更改数据就能完成，数据一旦调整，互联互通的系统和软件就会实现自动更新，并计算出最新的生产解决方案。
轻工业化的本质在于提升质量,并非降低成本
人工成本被认为是导致近年来制造企业竞争力下降的原因，但企业不能只盯着制造环节的成本，更应该关注供应链成本。即使在劳动密集的企业中，人力成本也只是整体成本的一部分，而不是全部。
况且数字化制造从一开始就不只是为了降低成本，更多的目标在于提升产品质量，而高质量并不代表高成本。国内制造业正在遭遇发展瓶颈，很多制造企业的管理层都喜欢讨论控制成本，但质量才是企业的核心竞争力。
在实现整体质量提升上，数字化制造首先要借助自动化生产线上的机器充当“纠正官”的角色，比如当工人在什么地方少拧了一颗螺丝，机器会自动发出警示，阻止产品进入下一个生产环节，通过机器的协助，降低人工的出错几率。通过机器“检查”来杜绝人工在生产过程中的差错，这只是保障产品质量的基础，由生产质量、研发质量以及原材料质量组成的产品质量中，更需要借助数字化制造。
迈向工业4.0,自动化管理才是关键所在
在数字化制造的阶段，通过数据交互，才能够有效地提高管理效率。衡量企业是否真正走向工业4.0，不是看生产线自动化水平的高低，看的是企业管理水平。要实现自动化管理，需要实现在管理上，人完全听命于“电脑”，这才是智能制造的未来。
对于数字化工厂与智能工厂之间的差距，关键的一点在于是否真正实现自动化管理。
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