积沙成塔以实践探寻行业智能化转型路径

　　文/张瑾

　　整个智能制造其实是一个持续性的螺旋前进的过程。从企业角度，是觉得这是一个没有尽头的持续迭代的一个工作。从政策推进的角度，国家是按年计划去走。在这种整体呈现几个特点的情况下，我们在研究工作中把智能制造分为精益化、自动化、信息化、数字化、网络化和、智能化。这每一个化其实都在中国这个庞大的国土面积和制造产业链中，每年、每天、每时发生变化。

　　本期内容中，我们采访机械工业信息研究院先进制造发展研究所智能制造部主任朱辉杰，一起聊一聊智能制造的相关进程和变革。

　　我国智能制造发展现状

　　1）企业智能制造的意识明显提高

　　相较于10年前信息化的概念刚在我国宣扬开来，大多数企业还不熟悉的情况，当前绝大多数企业都确立了想要进行智能化转型的决心。在信息化与数字化相应阶段被纳入智能制造体系之类的背景下，几乎所有的企业都在开展相关工作，企业实际上智能制造所覆盖的业务领域也比较全面。而更大的企业，则是从研发设计—生产制造—经营销售—物流——产品服务/客户服务，进行全域的智能制造建设。

　　宏观层面，国家制定政策进行扶持，国家工业和信息化部牵头推广智能制造试点示范，以及数字工厂、数字车间和智能工厂的两级示范和全域的落地场景。企业需求和应用场景的多元化，是我国智能制造发展进入深水区的标志之一。

　　2）新一代信息技术与制造技术深度融合应用场景丰富程度明显提高

　　以通信网络技术+AI+VR的制造模式已经进入到生产实践中，例如三一重工的5G互联工厂，美的智能制造工厂，以及名列工信部及地方工信部官网上的示范企业等，尽管这种例子不是全平面铺开，但是已经有了很明确的应用场景落地。

　　3）从单独企业应用逐渐发展为沿着供应链围绕产业集群形成智能制造网络

　　很多产业集群中，除了比较高业态、高水平的智能制造建设以外，其供应链体系内以“链主”为主导的智能制造建设其实都在同步进行。尽管水平有差异，但是由“链主”企业来引导的这种趋势越来越明显。

　　4）智能制造的国内自主供给能力明显提高

　　以工业软件为例，当前是企业在研发类工业软件领域对国外产品还有很强的依赖性，但是在管理以及服务类软件领域，已经能够在国产中找到替代；在机器人领域，广州数控、埃斯顿、新松、瑞松科技等企业发展进步明显，在国家“首台套”政策的支持下，也逐步打开了市场。从设备到软件到系统集成，我国在智能制造方面对自主化的供给能力明显提高。

　　在朱辉杰看来，整个智能制造的发展其实是一个持续性螺旋前进的过程，可以分为精益化、自动化、信息化、数字化、网络化和智能化六个方面。在这其中的每一部分每年每天每时都在中国庞大的制造产业链中上演和变化。

　　推进智能制造的难点

　　结合我自身的工作，以及对企业现状的调研和集群的研究工作。我认为我国现阶段制造企业推进智能制造难点主要体现在三个方面：

　　一是技术和创新支撑的引领作用不强。我国在中高端装备领域，比如以VR眼镜为代表的新兴应用场景里，国内技术无法进行强有力的支撑和引领。

　　二是智能制造的发展不太平衡。大中小型企业之间发展水平的不平衡，以及地域之间发展不平衡。

　　大企业经过多年来不断地迭代、成长，逐步建成全域的数字化体系，而中小企业往往没有比较全面的业务能力子域。以中小企业中的代工企业为例，他们从上游大企业给的图纸进行加工，不需要研发，质量标准也来自于图纸的规定。对它们而言，更关注的是产成品的质量以及交期成本，数字化、智能化经营也就失去了价值。从该角度来说，不同中小企业都有不同竞争力的聚焦点，它们更多的是围绕聚焦点去进行企业化和智能化建设。因此，这种形势下就造就了大企业标杆级智能制造建设，和中小企业单点问题突破的现状。其二是地域之间不平衡。制造业、经济越不发达地区在智能制造和供给能力方面差异性就越明显，这种不平衡可能会导致同一产业链上的中小企业拖大型企业后腿的情况。

　　三是人才储备明显不足。具有多方面专业基础、综合能力强并在某方面冒尖的人的复合型人才，以及以一线工人为代表，能够熟练使用电子看板以及信息化系统的高端人才在行业中严重缺乏。以西门子成都工厂为例，工厂中的基层工人数字化水平都很高，不仅能够熟练使用各种信息化设备，还能进行简单的编程或使用低代码工具，主动提出问题以及解决问题。该工厂实现了数字化能力从上至下，从下至上的普适化，但是在国内不论是大型企业还是中小型企业，这种普适化的数字化能力都还难以达到这个水准，存在明显的人才储备能力不足问题。

　　我认为这是卡住国内智能制造水平进一步提高的三个主要问题。

　　与国际上先进制造业智能化的差异

　　中国和国际先进国家或者发达经济体的制造业或者智能化方面的差异，总结起来有几个方面：

　　一是发展模式的差异。德国人崇尚总体规划步步为营，稳步推进。他们一定会从自顶向下，从国家政策到每一个阶段性目标和技术的内容以及落实，规划好再去做。中国企业通常采用自下而上的快速迭代，以基层产生的需求，从单点应用逐渐迭代，逐渐扩大。自顶向下规划好了步步为营，它的成功率很高，试错成本相对较低。快速迭代快速试错，一旦有试点之后快速推广，结果是很多新技术的落地场景上反而是要快一点儿。

　　二是应用场景的丰富程度不同；三是产业门类很强；四是政策推进作用在初期比较明显；五是区域不平衡，整个智能制造建设过程多层次、多阶段并行发展。

　　供给体系比较复杂，供给体系的主体比较复杂的情况下，那需求也是相对比较复杂的。

　　主体比较复杂、系统参与者比较复杂、需求比较复杂的情况下，其实现在这个解决方案的这种支撑能力还是不足。

　　比如说利用智能制造技术会出现一些远程的设备运维，会出现一些这个设备第三方的物流服务，这些都在这个智能制造系统建设的情况下出现的一些变化。没有这些变化，没有智能制造技术支撑的话，就不会出现这些新的业态和新的业务模式。所以在这个两方又提这个两双新。现在从智能制造进一步的说法，我们现在进行的数字化转型，就是中小企业的数字化转型。所以会发现概念是在不断变化的。但其实核心是没有变化，都是从工具到系统层到这个整个业务单元都打通了，这个到系统层之后到平台层。最后实际上比如像工业互联做平台，物联平台，甚至智能制造的出现。

　　一些公共服务平台都会从这个这个层面上是有一些变化的，但是进一步的说智能制造还是说数字化转型，概念都不是很重要，关键是沿着脉络有一个循序渐进、快速迭代、快速试错的过程。这个行业实际上是没有终点的，它都是面向未来的一个持续性的、迭代性的螺旋上升性的这样一个又一个过程。所以一直提出智能制造是个方法论、过程，是一个给制造业的远景的持续性的目标。

　　我们有时候还提出智能制造1.0、 2.0、3.0到什么阶段了，甚至说目前是智能制造的几阶？这个其实从企业角度讲，至少不会这么考虑问题。他们只会考虑现阶段经济化、数字化、信息化、网络化、智能化这些东西能做到了什么程度？企业还是应该更务实一点。

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