中國(guó)制造商發(fā)展智能制造的路徑可分為六個(gè)階段

兩年前的云棲大會(huì)上，馬云提出以“新零售”為代表的“五新”戰(zhàn)略。他此次重提新制造的理念，表示新制造會(huì)以數(shù)據(jù)為核心，完美地結(jié)合制造業(yè)和服務(wù)業(yè)。他預(yù)言IoT、芯片、人工智能、大數(shù)據(jù)云計(jì)算，所有這些將從根本上顛覆價(jià)值創(chuàng)造的模式。

頭部企業(yè)加速攫取智能制造紅利

馬云所提的新制造，實(shí)際就是智能制造的另一種說(shuō)法。智能制造是由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)支撐的智能產(chǎn)品、生產(chǎn)和服務(wù)的流程、系統(tǒng)和模式的總稱。雖然目前仍有大量企業(yè)對(duì)人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)持觀望態(tài)度，但近幾年，各行業(yè)頭部的企業(yè)已經(jīng)悄悄搶跑，開(kāi)始攫取智能制造的紅利。近日德勤公司發(fā)布的《2018中國(guó)智能制造報(bào)告》就主張，中國(guó)的智能制造發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入高速成長(zhǎng)期。

早在2013年，德勤公司就曾對(duì)中國(guó)200家制造型企業(yè)進(jìn)行過(guò)類似調(diào)研，當(dāng)時(shí)智能制造產(chǎn)品和服務(wù)貢獻(xiàn)的利潤(rùn)在總利潤(rùn)中占比過(guò)半的企業(yè)僅占企業(yè)總數(shù)的14%，而2017年時(shí)這樣的企業(yè)占總數(shù)的33%。另一方面，2013年時(shí)絕大多數(shù)（55%）的企業(yè)這一貢獻(xiàn)率低于10%，而如今47%的企業(yè)這一貢獻(xiàn)率已經(jīng)大于30%。這說(shuō)明無(wú)論從規(guī)模還是盈利能力來(lái)說(shuō)，中國(guó)企業(yè)對(duì)智能制造產(chǎn)品和服務(wù)的利用呈上升趨勢(shì)。根據(jù)德勤公司的說(shuō)法，主要是由于生產(chǎn)效率和產(chǎn)品服務(wù)價(jià)值的提升給企業(yè)帶來(lái)了利潤(rùn)。

然而德勤的報(bào)告有意無(wú)意地回避了一個(gè)事實(shí)。

此次德勤調(diào)研的對(duì)象是大中型企業(yè)，主要以民營(yíng)（53%）和外資（29%）企業(yè)為主。而且從行業(yè)分布上來(lái)看，高端裝備制造（26%）、電子元器件及電器制造（23%）、汽車及汽車零部件（22%）占絕大多數(shù)。這些企業(yè)本就更易于接受智能制造的理念，也更容易從相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用中受益。因此，德勤的報(bào)告未必能說(shuō)明中國(guó)的制造業(yè)全體已經(jīng)對(duì)智能制造給予了足夠的投入和重視，但可以肯定的是，制造行業(yè)中的領(lǐng)跑者已經(jīng)嘗到了智能制造的甜頭。

嘗鮮者眾，唯有智者砥礪前行

既然有人已經(jīng)看到了智能制造的好處，為什么我們沒(méi)有看到制造業(yè)熱捧智能制造的情況出現(xiàn)呢？答案很簡(jiǎn)單。智能制造仍然是有門檻的，并非所有企業(yè)都有足夠的決心在智能制造的道路上砥礪前行。淺嘗輒止的大有人在。

根據(jù)德勤公司的報(bào)告，中國(guó)制造商發(fā)展智能制造的路徑可分為“計(jì)算機(jī)化/連接/可視化/透明性/預(yù)測(cè)/自適應(yīng)”六個(gè)階段。

計(jì)算機(jī)化：這一階段通過(guò)計(jì)算機(jī)化高效處理重復(fù)性工作，并實(shí)現(xiàn)高精度、低成本制造。但不同信息技術(shù)系統(tǒng)相對(duì)獨(dú)立，很多設(shè)備并不具備數(shù)字接口。

連接：各信息技術(shù)（IT）系統(tǒng)相互關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)技術(shù)（OT）系統(tǒng)的互聯(lián)互通，但I(xiàn)T與OT并未完全整合，依舊基于人工經(jīng)驗(yàn)決策。

可視化：通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線和傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，捕獲實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，建立企業(yè)的數(shù)字化映射（又稱“數(shù)字孿生”），轉(zhuǎn)變?yōu)榛跀?shù)字進(jìn)行決策。企業(yè)在當(dāng)前階段僅了解狀態(tài)，不完全了解背后的成因。

透明性：通過(guò)根本原因分析生成認(rèn)識(shí)。企業(yè)在當(dāng)前階段只了解目前問(wèn)題的根源，不能預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展。

預(yù)測(cè)：利用數(shù)字化映射，模擬不同情景以預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展。但企業(yè)尚不能持續(xù)、自動(dòng)化地應(yīng)對(duì)。

自適應(yīng)：自動(dòng)地進(jìn)行決策并采取行動(dòng)，能夠持續(xù)地適應(yīng)變化的經(jīng)營(yíng)環(huán)境。這是智能制造的最高階段。

德勤的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，81%的受訪企業(yè)已經(jīng)完成了第一階段（計(jì)算機(jī)化），處于第二階段（連接）的企業(yè)占41%，第三階段（可視）占28%，第四階段（透明）僅占9%，后兩個(gè)階段（預(yù)測(cè)與自適應(yīng)）各占2%。換句話說(shuō)，大部分企業(yè)對(duì)智能制造技術(shù)的應(yīng)用還處于比較基礎(chǔ)的感知階段（計(jì)算機(jī)化、連接、可視化），能夠堅(jiān)持向智能制造的高級(jí)階段（透明性、預(yù)測(cè)、自適應(yīng)）發(fā)展的企業(yè)極少。

沃頓商學(xué)院的信息技術(shù)研究院院長(zhǎng)兼創(chuàng)始人Bill Hardgrave認(rèn)為，感知階段只能解釋過(guò)去發(fā)生了什么，并且要經(jīng)過(guò)比較長(zhǎng)的時(shí)間才能對(duì)各種信號(hào)（例如銷售、市場(chǎng)、客戶購(gòu)買行為、溫度）做出反應(yīng)，這樣是來(lái)不及的。要想在競(jìng)爭(zhēng)中勝出，組織必須能夠在事件發(fā)生之前就進(jìn)行預(yù)測(cè)并采取行動(dòng)，也就是提升到“預(yù)測(cè)”和“自適應(yīng)”這兩個(gè)階段。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案供應(yīng)商Uptake的創(chuàng)始人兼執(zhí)行總裁Brad Keywell則給出了一個(gè)近似的量化指標(biāo)——分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)收集的數(shù)據(jù)產(chǎn)生的“預(yù)測(cè)性洞見(jiàn)”，能給生產(chǎn)力、可靠度與安全性帶來(lái)絕佳機(jī)會(huì)，每1塊錢投資都能換回3塊錢的回報(bào)。但這么做的前提是要充分了解怎樣運(yùn)用聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的優(yōu)勢(shì)。如果能利用數(shù)據(jù)進(jìn)行根本原因分析，用于預(yù)測(cè)性分析指導(dǎo)企業(yè)的行動(dòng)，開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)模型支持決策，這樣的智能制造企業(yè)無(wú)疑能爆發(fā)性地跟前三個(gè)階段的對(duì)手拉開(kāi)差距。

以制造為依托，在模式上發(fā)力

馬云已經(jīng)看到了智能制造尚未被挖掘出的巨大潛力。他在云棲大會(huì)上斷言，如果把制造業(yè)所有的機(jī)器設(shè)備、所有生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)全部打通、智能化，將從根本上顛覆價(jià)值創(chuàng)造的模式。他還主張，新制造的競(jìng)爭(zhēng)力不在于制造本身，而是制造背后的創(chuàng)造思想、體驗(yàn)和服務(wù)能力。

一些業(yè)已取得領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)的制造型企業(yè)的做法與馬云的論斷不謀而合。他們借助智能制造技術(shù)打好的基礎(chǔ)，充分探索商業(yè)模式上的創(chuàng)新，增強(qiáng)對(duì)客戶的吸引力。比如壓縮機(jī)Kaeser Compressors公司深知制造業(yè)廠商習(xí)慣采購(gòu)能運(yùn)作二、三十年的“耐用”設(shè)備，所以很難滿足敏捷性方面的要求，故此提出了十分有誘惑力的方案?？蛻魺o(wú)需購(gòu)買其壓縮機(jī)設(shè)備，可以選擇按照每分鐘消耗多少立方英尺的壓縮氣體來(lái)付費(fèi)。客戶可以大大減少初期固定資本占用的資金，又可以在需求變動(dòng)時(shí)十分便捷地調(diào)整設(shè)備數(shù)量和種類，因此這種產(chǎn)品即服務(wù)（PaaS）的新模式大受歡迎。

另一些企業(yè)干脆顛覆傳統(tǒng)模式，將付費(fèi)方和使用方分離，讓免費(fèi)提供的產(chǎn)品成為了數(shù)據(jù)資源的生產(chǎn)源頭。谷歌旗下的NestLabs就與電力公司合作推出政策，只要消費(fèi)者與該電力公司簽署兩年的合約，就可以免費(fèi)得到Nest的溫控產(chǎn)品。Nest的硬件產(chǎn)品的付費(fèi)方由消費(fèi)者變成了電力公司，而使用方（Nest產(chǎn)品的用戶）的用電大數(shù)據(jù)變成了電力公司重視的寶藏。制造商、付費(fèi)方和使用方三方各取所需。

還有的企業(yè)則利用大數(shù)據(jù)能力，對(duì)用戶價(jià)值進(jìn)行深度挖掘。比如，紅領(lǐng)集團(tuán)通過(guò)自行打造的C2M電商平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模定制化生產(chǎn)。顧客在平臺(tái)上自主設(shè)計(jì)，選擇想要的款式、面料、裁剪等參數(shù)；CAD部門為每個(gè)顧客進(jìn)行大數(shù)據(jù)制版，將各部分制作工藝的數(shù)據(jù)分解，傳輸?shù)讲剂吓浣o部門；分配好的布料經(jīng)過(guò)個(gè)性化裁剪，進(jìn)入流水線流轉(zhuǎn)；工人在終端上看到客戶的要求，根據(jù)技術(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行手工或機(jī)械縫制。整個(gè)流程從下訂單到出廠僅需7個(gè)工作日，并做到“一人一版，一衣一款”，而成本僅為非定制西裝的1.1倍。這種模式堪稱是以規(guī)?；某杀咎魬?zhàn)定制化產(chǎn)品的不對(duì)稱戰(zhàn)法。

面對(duì)智能制造帶來(lái)的新機(jī)會(huì)，領(lǐng)先的制造企業(yè)沒(méi)有滿足于對(duì)生產(chǎn)、流程等數(shù)據(jù)的感知，而是努力向智能制造的更高層級(jí)邁進(jìn)，積極探索新的可能性。也正因?yàn)槿绱?，業(yè)內(nèi)對(duì)智能制造猶豫不決的同行會(huì)被這樣的企業(yè)甩開(kāi)越來(lái)越大的差距。難怪馬云不客氣地做出了這樣的論斷：“新制造的班車已經(jīng)開(kāi)始啟動(dòng)，不加速自己企業(yè)，不去擁抱未來(lái)的變化，不改革自己，我相信未來(lái)10-15年，大家都會(huì)哭天喊地?！?/p>