智能制造152模型：用户成为主宰者

发布时间：2017-02-18 作者：e-works专家林雪萍宁振波来源：知识自动化

关键字：智能制造智能制造152

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智能制造152是指5+1种角色要素（制造、设计、管理者、运营、供应链管理和用户），以及数据和知识两个驱动要素。这个模型以数字驱动和知识流动为最大价值要素，同时将用户纳入生产要素并成为真正的主宰者。

智能制造的152模型

从价值实现的角度而言，传统工厂内部主要有5种角色，分别是决策者、研发者、制造工程师、供应链管理者和设备运行者。

这5种主要角色所生产的产品，通过各种渠道（分销、直销等），最终通过销售，在用户端实现价值。前5个角色与最后一个服务对象的关系，是一个分裂的、不连续的过程。

图2 传统制造的5+1种角色

早在1991年波音开始研发777飞机的时候，就开始思考一个问题，如何将用户的需求，更早地引入到产品设计研发之中。因此波音采用了一种全新的团队组织方式“集成产品团队”IPT（Integrated Product Team）和并行开发的模式，将驾驶员、头等舱乘客等典型用户，直接跟产品团队相结合，更早地洞察用户的需求。这是复杂制造业最早开始考虑将用户引入工厂制造之中的尝试。

随着移动互联网的发展，随着社区连接的广泛存在，用户与工厂的连接渠道开始缩短，这就产生了一个前所未有的现象：用户以某种方式进入了制造过程，成为工厂制造的一个全新资源要素。用户进入制造环节中成为闭环，也就是“用户在闭环”，是智能制造区分以往任何制造类型的关键不同点。

用户将作为生产资源，进入智能制造体系。这就意味着，用户不再是一个孤立于工厂之外的接受者，而是成为生产要素的一个组成部分。当然，用户进入制造闭环的方式，并非实体直接进入，而是通过轮廓用户（数字化的行为和订单）成为制造的驱动要素。

重新分析原来割裂的5+1的角色关系，就可以形成“智能制造”的全新模型。

图3 智能制造152模型

智能制造的152模型，包括6个角色要素和2个核心驱动要素。6个角色要素，分别是制造、设计、管理者、运营、供应链管理和用户，而两个驱动要素则是数据和知识。

最重要的价值实现，仍然是制造的核心支撑点，也就是“一元”工厂，是所有价值的执行场所。可以定义为数字工坊，它有可能是一个数字工厂或车间，也可能是一个小型工作坊。这是最基础的价值载体。

5星要素，则是智能制造的5个资源要素，这里包括管理项圈、轮廓用户、运动资产、静备资产和设计。

☆ 管理项圈是解决组织和思想问题，是最大的刚性约束因素。对于中国企业而言，仍然须解决精益思想和全面质量管理（TQM）这样的问题。然而，在智能制造体系下，组织须重新进行定义。互联网企业进行智能制造，须将企业组织形成一个自组织的平台。这是一个全新的命题，即使对于西方工业化国家，也是一个新鲜事物。

☆ 轮廓用户意味着必须要为用户建立大数据模型，并且作为企业的资源要素来处理。在整个制造环节中，轮廓用户并不是以具体的音容笑貌，而是通过数字轮廓（数字化用户模型）进入智能制造体系。制造者或许看不见他的面孔，但要看见他的行为轮廓和分类标签。这是“用户在闭环”的要素特征。

☆ 我们把大量消耗性资产，包括零部件和原材料，定义为运动资产。这是需要强大的供应链的管理能力。在这个过程中，如何做到实时生产（JIT）、如何做到在合适的时间，传递合适的产品和数据，成为对运动资产进行管理的关键要素。

☆ 静备资产涉及到厂房工程和设备运维，这是一个如何对相对静止的生产资料最大化利用的问题。这个过程既牵涉到厂房的最优建设，也涉及到机器设备的日常运营和维护。静备资产的运行效率，是“工业互联网”重点解决的问题，它包括状态检测、远程维护、能源效率和设备运行效率等，并且建立与实体相对应的数字空间运维体系。

☆ 正向设计，是一切制造的源头。它以需求拉动和技术推动为动力，提升企业自主创新能力和设计制造一体化能力。在以前的传统制造体系中，设计与用户的距离是最遥远的。随着轮廓用户进入智能制造体系，设计端终于有了梦寐以求的用户输入和反馈要素。

更重要的是，数据与知识成为智能制造的驱动机制。以工业数据的分析为例，必须借助知识体系的软件化，重新作用于数据本身，才能形成大数据的价值，“无知识，不数据”。没有知识的指引，数据就不会转化成真正的价值。

图4 无知识不数据

智能制造的核心是数据在流动，知识和技术秘诀（know-how）则提供了全新的能量激活机制。数据的流动，是5星制造的根基；而知识，则是驱动数据流动的引擎。最终所有要素都会被数字化，形成了一个数字主线（Digital Thread），然后借助无处不在的网络化，在整个5星上进行流动。这些流动，可能是一个星上独自流动，也可以是在5星之间流动，从而使得智能制造在局部呈现不同的状态，而这正是当下智能制造难以琢磨、流派众多的根本原因。

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