企业如何迎接智能制造

    智能制造的四个特点

    智能制造最显著的特点体现在生产纵向整合及网络化、价值链横向整合、全生命周期数字化、技术应用指数式增长四个方面;它们同时也是制造企业能借助技术取得革命性突破的契机所在。

    智能生产系统纵向整合及网络化。智能制造的第一个特点体现在企业智能生产系统的纵向整合以及网络化。网络化的生产系统利用信息物理系统(Cyber-Physical Production Systems，即CPPSs)实现工厂对订单需求、库存水平变化以及突发故障的迅速反应。CPPSs帮助智慧工厂进行自我管理，并实现生产的定制化和个性化。当然，这要求数据充分整合，并要求智能传感技术和自动化系统的协助。

    CCPSs不仅可以实现生产的自我管理，还可以实现维护的自我管理。生产资源和产品由网络连接，原料和部件可以在任何时候被送往任何需要它的地点。生产流程中的每个环节都被记录，每个差错也会被系统自动记录，这有利于帮助工厂更快速有效地处理订单的变化、质量的波动、设备停机等事故。工厂的浪费将大大减少。

    CCPSs的优点显著体现在对资源的有效利用，特别是对生产原料、能源及人力资源的利用，同时也要求参与生产过程的员工具备与CCPSs相匹配的新技术和能力。

    价值链横向整合。智能制造的第二个特点是全球价值链的横向整合。新的价值链将是可以实时优化的价值链网络，可以提高价值链的透明度和灵活性，从而更快速地应对问题和故障。

    与生产系统网络化相似，全球或本地的价值链网络通过CPPSs相连接，囊括物流、仓储、生产、市场营销及销售，甚至下游服务。任何产品的历史数据和轨迹都有据可查，仿佛产品拥有了“记忆”功能。这便形成一个透明的价值链——从采购到生产再到销售，或从供应商到企业再到客户。客户定制不仅可以在生产阶段实现，还可以在开发、订单、计划、组装和配送环节实现。

    这种包含客户和合作伙伴的横向整合也将催生新的商业模式和合作模式，关于知识产权保护的相关责任和法律问题也变得更重要。

    全生命周期数字化。智能制造的第三个特点是数字化制造贯穿整个价值链和产品生命周期。

    新产品往往需要新的或调整后的生产系统与之匹配。全生命周期的数字化将实现产品从开发设计到生产的无缝融合，使产品开发和生产系统产生新的协同效应。

    在这一过程中，企业可以获取产品生命周期每个阶段的数据，用于制定更具柔性的生产流程。

    技术应用的指数式增长。智能制造的第四个特点是技术应用的指数式增长将成为个性化方案、生产柔性和成本节约的催化剂。

    智能制造要求系统具有高度认知能力和高度自控能力。人工智能、机器人技术、传感技术将进一步提高系统的自动化能力，并加速大规模定制化。

    人工智能不仅可以使工厂和仓库的无人传送更灵活有效，节约供应链管理成本，增加数据分析和生产的可靠性，还可以帮助企业发现设计及建造的新方案，亦可加强人-机进行服务的协同作用。

    功能性纳米材料和纳米传感器可以使生产中的质量控制更有效，也使生产下一代可以与人类携手工作的机器人成为可能。

    3D打印或增材制造可以说是技术应用指数式增长的典型例子，它加速了工业向智能制造的转型并使之更加灵活。3D打印将滋生新的生产解决方案(如在不增加成本情况下实现更复杂的制造)、新的供应链解决方案(如库存减少或快速交付)或新的商业模式(如供应链脱媒或客户整合)。

    数字化转型的受益者已经出现

    从智能制造的特点可以看出，智能制造意味着全面数字化转型。转型大幕已在全球范围拉开，并被多个国家列为提升竞争力的重要战略。落实到企业层面，数字化转型对企业的数字化能力、资金实力、管理能力都提出了新的挑战。

    其实，全球范围内不乏数字化转型的受益者。为了量化数字化转型的益处，麻省理工学院数字化经济研究员George Westerman和他的同事对全球分布在31个国家和十个行业的391家、年收入高于5亿美元的大型企业进行了调研。他们对这些企业的数字化能力和企业转型管理能力进行调研和评估，并对其中189家公开上市企业的业绩进行分析比较。他们的研究发现，那些数字化领先企业的利润和收入分别比同行业平均水平高26%和9%。对于收入高于5亿美元的大企业，这种领先意味着竞争对手难以超越的利润和收入优势。可见，尽管面对各种新挑战，数字化转型值得企业迎难而上。

    向智能制造进阶的数字化转型需要企业马上行动。虽然很多企业认同数字化转型的重要性，但更倾向于采取观望态度，以期在投资行动之前获得百分之百的确定性。也有企业认为其所在行业尚未开始数字化转型，不妨等待领先者出现后再来做个快速跟进者，既享受市场份额又可降低风险。

    我们认为这样的想法过于消极，企业在获得百分百确定性后才开始采取行动必然太迟。另外，如果企业根本不在数字化转型的战场上，又何谈成为这个战场中的快速跟进者?尽管每个行业的数字化进程有所差异，但Westerman的调研显示，每个行业中都至少有一家企业已经成为数字化领先者。试想一下，假设有这样一家业绩不错的企业，就算它仅需要3到5年时间进行数字化转型，在这家企业开始转型之时，已经有一些领先企业在行业内享受数字化成果并占领市场了，对这家企业意味着什么。

    中国企业如何准备迎接转型

    企业需要立即采取行动准备迎接智能制造，但应该把握哪些机会?以下是德勤围绕智能制造的特点和突破契机，对企业数字化转型的建议：

    纵向整合及网络化

    IT系统整合。企业生产系统的纵向整合及网络化需要新的IT解决方案支持。目前，很多企业的IT基础设施仍呈碎片化，导致生产系统无法实现高效的网络化运行。企业需要搭建更加包容的新系统，这个系统可能包括传感器供应商、模块、控制系统通信网络、商业应用以及用户界面应用等各种构件。正确选择并整合这些构件为一个集大成的IT系统的企业将长期具备市场竞争优势。

    数据分析及数据管理。智能制造将产生海量数据。企业通过数据收集、分析和整理获取新的市场洞见，从而支持商业决策的制定和创造新的竞争优势。企业需要具备数据分析和数据管理方面的专业能力，才能透过数据发现商机并在此基础上建立新的业务流程。

    基于云的应用。基于云的解决方案的网络化可以为企业提供获取及有效使用大数据的绝佳机会。基于云的解决方案对智能制造的重要性与日俱增。生产系统的分布式网络具有从前难以比拟的计算能力。基于云的各种应用使随时随地获取数据成为可能。工厂之间的数据收集、监测、分析得到简化，全球价值链的数据收集和分析也具有可行性。这项功能是实现供应商和客户端无缝连接和超越产品范畴创新的基础。

    运营效率2.0。向智能制造的数字化转型还为进一步提高运营效率创造机会。将传感器和机械部件收集到的数据进行有效分析、评估及应用，帮助企业快速有效地制定与安全运营、工作流程、服务和维护相关的决策。透明度不仅使开发和生产流程更加有效，还可以为客户减少运营成本。因为设备的维护将更精准地基于客户需求，为企业提供设备可靠性和服务价格两方面的竞争优势。

    价值链横向整合

    商业模式优化。智能制造意味着对非传统商业途径的迅速把握，而并非仅对原有商业模式的修修补补。为了做到这点，企业需要在员工个人层面和企业组织层面培养新技能。完全地自上而下的执行方式很可能会在企业内部遭遇抵抗，因此不妨介绍一系列创新工具，激发转型意愿不强的员工的参与感。成功的企业将在现有业务范畴周边开发新的业务，这项新业务甚至会逐渐成为企业收入来源的中流砥柱。

    智慧供应链。企业将发力探索一个更贴近每个客户需求并连接合作伙伴的新的商业模式。这样的商业模式无疑会对供应链提出新的要求。企业数字化转型将创建一个数据库，使得供应链从客户需求到最终交付的每个环节都更聪明、透明、有效。当企业数字化能力加强，研发、采购、生产和销售的协同效应也相应扩大。成功的企业将利用更好的沟通方式和界面把客户需求和供应商整合到其价值创造的所有活动中去。

    智慧物流。数字化大潮下，新一代的全球价值网络必将要求物流系统更加智能。技术的整合是一大挑战。企业必须同时满足许多环节的新要求，如物流系统弹性、新服务、新仓储和配送模式，以及连接产品内部生产、外部组装方和外部服务。

    IT安全管理。网络的不断扩大和高度的数据共享对数据安全的要求日益增强。企业迫切需要建立定制化的风险管理系统和网络安全策略，以防止或减少价值链环节可能遭受的攻击。在IT安全方面，制造业严重滞后于金融行业。企业必须就未授权使用及侵权对新产品、数据、知识产权等进行保护，甚至需要开发新的安全方案。

    新税收模式。3D打印技术可以实现在任何国家生产产品，而无需跨越物理的国界。这将带来增值税、海关等税收法规的变化。

    全生命周期数字化

    多领域创新。智能制造将使制造过程贯穿价值链和产品生命周期。智能制造应用创新将不再仅仅是传统意义上的产品创新。制造业创新往往被理解为产品的创新，然而创新的潜力更多的在非产品领域，如公司结构、流程、网络、盈利模式，除此之外还包括用户界面功能，如新的服务、渠道、品牌建设以及独特的用户体验。研究表明，在超过两个领域进行创新的企业往往在资本市场的表现也相对优异，股价较高。

    有效管理创新。成功的创新管理需要全公司的参与，包括战略、组织结构、项目组合管理和产品开发。数字化转型将进一步提高这些部门创新管理效率。互动的个性化培训教材更利于因材施教，也加速企业战略的执行和人力资源的发展。在项目组合管理方面，企业利用智能制造解决方案不仅可以更容易地跟踪创新项目的投资回报，而且还可以借助全球其他类似项目的比较数据提前发现项目风险。在产品开发方面，信息技术可以用于加速产品研发，缩短产品研发到上市的时间。

    有效管理生命周期。向智能制造的数字化转型使得在任何时间和地点获取产品生命周期的相关数据成为可能。这些数据可以帮助企业更好地了解客户需求，并基于客户需求实现产品生命周期定制化。

    知识产权管理。知识产权管理也将不得不随着智能制造的到来而改变。新的商业模式和合作模式要求企业针对数字知识产权问题制定新的、个性化的解决方案。3D打印尤为如此。知识产权保护的焦点将不仅局限于打印机、打印技术、打印材料，还包括打印系统设置和打印流程安排。

    技术应用的指数式增长

    持续学习。企业如果想充分利用技术应用指数式增长带来的机会，则必须具有持续学习的能力。企业对新技术的应用和整合是渐进的，更应该是持续的。保持学习是企业持续发展的关键。太激进的改变往往造成效率下降。“不积跬步，无以至千里”，成功的新流程和新业务总是小步开始，在过程中持续提升，才逐渐成为企业创新领域的“杀手锏”。

    想要根据客户不同需求实现大规模定制化，3D打印技术将助你一臂之力。要直接全面了解客户需求而非仅靠样本调研，社交媒体为你打开大门。想要实现在关键领域更可靠的预测和决策，大数据使之变为可能。我们相信这一切都将实现，因为有一些企业已经做到。