為什么要做智能化轉(zhuǎn)型升級

日前，國家制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級基金宣布將正式成立，基金公司的注冊資本為1472億元人民幣，智能制造的全面發(fā)展因此被推向了更深處。

根據(jù)公告，國家制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級基金股東數(shù)達到20家，其中除了財政部、國開金融、中國煙草等中央部委、國有大中型企業(yè)外，還包括保險公司、國資平臺等，甚至A股公司和A股公司大股東也位列名單。

在資本的推動下，智能制造將不再停留在概念層面，行業(yè)內(nèi)大刀闊斧革新的場面亦不久會出現(xiàn)。但基于我國工業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，前路的艱難險阻可以想見，這就要求各家廠商在推進過程中更為深思熟慮。

為什么要做智能化轉(zhuǎn)型升級？

說起制造業(yè)，目前它存在著明顯的瓶頸。

業(yè)內(nèi)普遍認為，雖然我國制造業(yè)體量比較大，但工業(yè)制造普遍存在能耗高、產(chǎn)業(yè)附加值低等諸多問題，因此隨著能源價格、勞動力和土地成本提高，傳統(tǒng)制造業(yè)的利潤空間在不斷壓縮，制造業(yè)的發(fā)展也受到了嚴重的影響。

尤其是在2019年，工廠老板抱怨利潤下降的聲音已鋪天蓋地，越來越多的工廠搬離東莞或者走向倒閉。受人力成本增加的影響，甚至包括富士康，此前也傳出生產(chǎn)線要搬離深圳、天津等城市的消息。

由此可見，成本的提升成為迫在眉睫的問題，因此如三星、耐克等外資工廠搬離中國也就不難理解。而對大多數(shù)工廠來說，轉(zhuǎn)型升級不是唯一的解決辦法，他們可以考慮將工廠搬至人力成本低的地域，但長遠來看，轉(zhuǎn)型無疑是治本之法。

（圖片來源于網(wǎng)絡）

目前，生產(chǎn)制造產(chǎn)業(yè)鏈涉及的試制品開發(fā)、零部件生產(chǎn)、組裝、銷售到售后服務等環(huán)節(jié)，依據(jù)利潤空間大小分布剛好形成了制造業(yè)的“微笑曲線”，即上游的研發(fā)設計和下游的服務環(huán)節(jié)存在著較大的利潤空間，而制造生產(chǎn)只能獲得微薄的利潤，這就要求制造工廠必須要提升產(chǎn)品良率、向智能化升級走，同時基于IoT技術(shù)向兩側(cè)延展做生產(chǎn)與服務的融合，以提升整體利潤空間。

就全球產(chǎn)業(yè)鏈來看，中國大多數(shù)工廠目前就處在利潤率最低的生產(chǎn)制造部分，因此，智能化升級是必由之路。而且從整體大方向去看，處于這樣一個歷史發(fā)展時期，體量巨大的制造業(yè)對全國經(jīng)濟的重要性不言而喻，我國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級也不得不為之。

智能化升級涉眾多環(huán)節(jié)

目前，對智能制造并沒有一個明確的定義。一般意義上，被反復提起的智能制造有著更為廣泛的含義，它包含產(chǎn)品服務、生產(chǎn)、設計、物流、倉儲等各個環(huán)節(jié)，其中生產(chǎn)制造被放在改造首位，也是最難啃的骨頭。

就智能工廠來說，雖然現(xiàn)在還沒有明確定義，但可以肯定的是，智能化生產(chǎn)制造的實現(xiàn)絕對不僅僅是由自動化生產(chǎn)線和一大堆機器人組合而成，而是側(cè)重將人機互動、3D打印等先進技術(shù)應用到整個工業(yè)生產(chǎn)過程，并對整個生產(chǎn)流程進行監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集，便于進行數(shù)據(jù)分析。

簡單來說就是不能徒有外表而沒有靈魂，所有新技術(shù)的引用并非是單純的升級，而是要能夠驅(qū)動生產(chǎn)力、生產(chǎn)效率、生產(chǎn)靈活性的提升，再往深了去想，生產(chǎn)出的產(chǎn)品是服務于用戶的，因此生產(chǎn)環(huán)節(jié)引進的新技術(shù)不僅要完成生產(chǎn)過程的降本增效任務，還要能夠高效率地對市場客戶需求做出反應，并快速生產(chǎn)出滿足用戶的產(chǎn)品，以服務于經(jīng)濟社會。

無疑，達成最終目標，需要經(jīng)歷一個漫長的過程，但是現(xiàn)在的產(chǎn)線建設也算是有了眉目。

2016年，有人做過數(shù)據(jù)統(tǒng)計，在國內(nèi)機器人下游應用領域中，占比最大的是汽車制造（48%），其次是3C制造（24%）。可以看見，目前國內(nèi)智能制造系統(tǒng)升級投入的主力還是在汽車領域。

在這方面，我們國家在大力發(fā)展和投入之后也不是沒有成果，尤其是在汽車產(chǎn)線方面，2018年底，海馬小鵬合力打造的智能工廠就能夠?qū)崿F(xiàn)“人機料法環(huán)”的互聯(lián)互通、制造智能化、混合生產(chǎn)等功能，通過使用工業(yè)機器人、物流AGV、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)手段達到年產(chǎn)15萬輛的產(chǎn)能。

從公開的數(shù)據(jù)來看，這是相當顯著的成績。以特斯拉上海超級工廠為比對，特斯拉臨港超級工廠占地約86萬平方米，總投資超500億元，周產(chǎn)量只能達到大約3000輛（年產(chǎn)預計15萬輛）;而海馬小鵬智能工廠占地面積只有約45萬平方米，僅為超級工廠的一半，總投資大約20億元，年產(chǎn)也能夠達到15萬輛。這樣一座“新舊”混合的工廠還是遠遠的保持了傳統(tǒng)造車廠的優(yōu)勢，這里面技術(shù)一定起了不小的作用。

其實回頭去看，即便是特斯拉超級工廠，它雖然無法達到傳統(tǒng)汽車廠的產(chǎn)能，但也突破了歷史上電動汽車的產(chǎn)能限制實現(xiàn)了量產(chǎn)，而這里面不得不歸功于新技術(shù)的運用。

當然，這里值得一提的是當初馬斯克在產(chǎn)能方面頗為波折的探索，在產(chǎn)能始終無法提升的情況下，他曾多日睡在加州工廠并最終選擇撤出部分工業(yè)機器人，這些行為在智能化改造的熱潮背景下可以說是格外引人注意。后來他談到原因解釋說，“完全”的自動化乃至智能化并沒有帶來產(chǎn)能的提升，反而使產(chǎn)能上不去，因此部分人工是有必要的。

這段小插曲中，且不論是不是馬斯克在工廠建設上沒有尋到正確的智能化之路，從中我們至少可以明確的一點是，所謂的全自動化乃至智能化探索并沒有想象中的容易，它與傳統(tǒng)工業(yè)有著諸多一脈相承的東西。

智能化探索，不可忽視“工業(yè)”與“專業(yè)”

瑞薩電子，這位工業(yè)MCU領域的領軍者，在談及智能化升級改造時也表示還是有諸多方面需要顧忌。他們曾提到，不同于消費電子行業(yè)，工業(yè)有自己明顯的行業(yè)特點：對系統(tǒng)安全、設備穩(wěn)定有著極高的要求，且發(fā)展迭代周期慢。

“雖然現(xiàn)在業(yè)內(nèi)在強調(diào)智能化和創(chuàng)新發(fā)展，但是在工業(yè)領域，我們不可能讓所有設備‘推倒重來’，只能夠在大量數(shù)據(jù)積累基礎上不斷升級和改良。可靠性、一致性、安全性要求導致工業(yè)領域不會出現(xiàn)顛覆性的變化，因此在做解決方案時，我們都要考慮這樣一個行業(yè)特性?！?/p>

所謂工業(yè)，它有著自己的發(fā)展迭代速度，而穩(wěn)定、安全是其不可違背的第一法則，這就要求廠商在智能化推進過程中要抓住材料物理屬性等核心點，對“AI用在哪里、如何用”這些問題的思考進行更為深入的思考。

以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設為例，與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)不同的是，工業(yè)控制基于的是等時同步思想，即傳輸信號、控制任務周期等都需是確定性的，這就帶來了設計上的極大差異化。雖然現(xiàn)在在智能化大背景下，強調(diào)OT（操控技術(shù)）擁抱IT（信息技術(shù)），但是早期大量部署的傳統(tǒng)現(xiàn)場總線協(xié)議已經(jīng)隨著工業(yè)制造發(fā)展形成了非常密集而細分的類型，因此OT與IT互相訪問勢必會造成網(wǎng)絡資源的浪費，成本上反而存在負擔。同時因為保密需求，某一個關鍵參數(shù)無法被訪問也極大程度上影響了后續(xù)處理和優(yōu)化，甚至數(shù)據(jù)的丟失都會左右AI模型的優(yōu)劣程度。

因此在信息化的過程中，信息技術(shù)與工業(yè)的融入必然要順應制造本身的發(fā)展，而在目前初期磨合階段，從點到面，AI首先運用在工業(yè)的哪一個環(huán)節(jié)，從何角度切入就成為必須要想明白的問題。

當然，除關注行業(yè)特性之外，因為工業(yè)涉及材料特性與成本、機械、控制、軟件、作業(yè)規(guī)范、加工對象的標準化、人工經(jīng)驗等各個影響經(jīng)濟的因素，產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)之間的協(xié)作成為大趨勢，從小處切入也成為企業(yè)推進智能化可行的方式，即深入專業(yè)領域，一次做好一件事。

產(chǎn)業(yè)內(nèi)走在前列的不乏這樣的廠商，如南京智能制造研究院，他們就抓住了工業(yè)領域錯綜復雜的軟件無法實現(xiàn)互聯(lián)互通這一痛點，融入了自己的創(chuàng)新想法，從工業(yè)仿真軟件切進了智能化的浪潮中。

據(jù)他們自己介紹，他們研發(fā)的協(xié)同仿真平臺利用了區(qū)塊鏈、云和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，目的就是將軟硬件和人才資源虛擬化，實現(xiàn)各個環(huán)節(jié)資源的共享，同時消除了各個環(huán)節(jié)的可信問題。不得不說，這確實是一個值得投入和探索的方向。

將用戶需求體現(xiàn)在分工協(xié)作上，設計生產(chǎn)與產(chǎn)品銷售的融合

落在細微處，制造業(yè)智能化過程就是不斷在尋找最優(yōu)的路徑，同時優(yōu)化材料、加工步序、時間、成本等生產(chǎn)工序。對此，制造業(yè)信息化專家寧振波曾用二十字對可以預見的理想狀態(tài)做出總結(jié)：狀態(tài)感知、實時分析、自主決策、精準執(zhí)行、學習提升。

但是從更為長遠的角度來把控，智能制造最終能夠延展的邊界在哪里？業(yè)內(nèi)普遍認為隨著個性化經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，制造最終會和用戶端直接產(chǎn)生聯(lián)系并為之服務，而智能制造的想象空間應該在產(chǎn)業(yè)鏈上下游細分業(yè)務的“集成”，即設計、制造、物流、售后的一體化。因此，我們也不難理解，原先在做工業(yè)MCU的瑞薩電子也將觸角伸到了智能家居產(chǎn)品端，傳統(tǒng)老牌廠商西門子等公司更是表示一夜之間變成了行業(yè)咨詢公司，身份已然在轉(zhuǎn)變。

與此同時，如今產(chǎn)業(yè)上下游的并購事件也已經(jīng)屢見不鮮，如西門子以將近10億美金并購了流體仿真廠商CD-ADAPCO，以提供更加完整的CAE解決方案;達索系統(tǒng)并購MES廠商Apriso，供應鏈計劃與優(yōu)化軟件Quntiq，從而可以實現(xiàn)工業(yè)4.0理念中的三個集成;幾年前施耐德電氣對Wonderware母公司Invensys的并購也體現(xiàn)出自動化與信息化融合的趨勢。

在原有基礎上進行智能化升級，目前自動化與信息化廠商的邊界已經(jīng)越來越模糊，這也預示著智能化發(fā)展有所成效。從某種層面上來看，資源整合成為智能化升級的必經(jīng)之路。

對于智能制造的未來，業(yè)內(nèi)人分析指出，其內(nèi)涵非常深遠，因為除了產(chǎn)業(yè)本身的升級，它還要肩負實現(xiàn)綠色設計、綠色工藝、綠色包裝，減少三廢排放等環(huán)保節(jié)能的歷史使命，身負重任，其未來發(fā)展看起來虛無縹緲。但是不難確定的是，只要從小處著手，發(fā)現(xiàn)和滿足客戶不斷升級的需求，制造企業(yè)還是容易成為一家具有差異化競爭優(yōu)勢的企業(yè)。

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