關於智能製造的一些思考

06-09

智能製造最終是由製造大國來主導，靠裝備巨頭來引領

近年來，世界製造業主要國家都陸續發布了智能製造相關的戰略和政策，美國再工業化戰略的主要方向就是布局智能製造關鍵技術，推動軟體和互聯網技術優勢反哺製造業，促進位造業智能化和數字化發展。德國則聚焦於製造過程和生產裝備的智慧發展，工業4.0已經漸漸演變為全球戰略，相關的協作框架和技術平台也不斷完善。中國適時推出《中國製造2025》戰略，並將智能製造作為戰略的主攻方向，在戰略出台後，智能製造專項也快速跟進，成為《中國製造2025》的第一個落地專項。與此同時，日本、韓國和英國等國家和地區也摩拳擦掌，不甘落後，以期在智能製造價值鏈上佔據有利地位。

除了政府，一些製造業領先企業也紛紛加快轉型，力圖成為智能製造的主導者，其中實力最雄厚，戰線最長的的就是GE和西門子兩家企業。他們對於智能製造展開了系統性全價值鏈布局，而且這兩家企業都是軟體開發和硬體製造兼長，在這一輪變革中它們緊抓智能製造這條主線，致力於主導核心技術標準，構建產業技術生態。稍有不同的是GE仍然代表了美國範式，強調用強大的信息通訊技術反哺製造業，所以工業互聯網的概念成為美國智能製造的代表，而西門子則是德國製造的典型，更多聚焦製造環節，所以提到西門子智能製造的典型，關鍵詞更多指向安貝格工廠、成都工廠。我們也可以看兩家的戰略布局有明顯的差別，西門子更多的布局是生產端，「偏硬一點」比如在成都建設智能工廠，而GE的布局更側重服務端，「偏軟一點」，比如在航空領域利用智能產品來提供遠程運維等智能服務。

個人認為，智能製造將會被製造業大國所引領、由裝備製造業巨頭來主導，智能製造的重心落在製造，不掌握核心技術、熟悉製造的過程，智能化則無從談起，沒有強大的製造實體，智能化則是空中樓閣。有些國家，像韓國和英國，他們最多只能是參加，補充，或者是在局部領先，有些國家，像印度等發展中國家，他們只能跟隨地位，因為產業規模小，水平低。如果不出意外，基本上德國和美國會佔據智能製造的引領地位，在技術標準和遊戲規則上掌握話語權，最終構建系統性競爭力。日本會力爭在優勢領域不掉隊，在機器人和機床關鍵等智能裝備方面保持領先。而中國，可以通過將智能製造和產業升級充分結合，則有很大的機會超越、並行。

智能製造最終是實現全價值鏈的兩個IT的融合

雖然主要製造業國家智能製造發展的路徑有所不同，但其在方向和內涵上卻有想通的地方，有人把智能製造簡單概括為工業技術（industry technology）和信息技術（information technology）的深入融合即兩個IT的融合，不僅僅是疊加，而且要有乘數關係，是兩個IT的平方。我更贊成對智能製造進行廣義理解，可以看到，當前這種融合產生於價值鏈上的研發、設計、製造、銷售和服務等各個環節，通過數字基礎設施的鋪設，最終打通各個環節，形成虛實合一的生產系統。但普遍來看製造是最難且最關鍵的一環，它以經驗為主，有自己的話語體系，依賴於技術工人的經驗，隱含太多的隱性知識難以被「編碼化」，如果沒有深度理解產業知識，僅僅對錶層數據進行收集分析，效果不大，盲目使用這些低質量數據來指導生產更有可能造成「內息走岔」。

縱觀全球主要工業企業，能做到兩類技術兼容並蓄的企業並不是太多，這類企業往往需要有長度、有寬度、有高度、有深度。有長度是指發展時間長，熟知產業鏈的構成和特點，好比在一條複雜的公路上行駛，企業能知道在哪個直道可以加速，在哪個彎道應該減速。有高度是指企業佔據產業鏈高端，掌握核心技術，再推進兩個IT融合的時候能夠找得准、捆的牢；有深度是指企業，充分了解行業中關鍵的隱性知識，能有效將智能技術和裝備導入到生產環節，實現深層次的兩個IT的融合。近兩年國際和國內上均出現一批智能製造典型企業，這些企業往往都是行業中的領先企業，掌握了行業內的核心技術，積累了充足的「隱性知識」，具有實施智能製造的「先發優勢」。

智能製造的起點在工廠和車間

對於智能製造，各類觀察者有著不同的視角，有的側重於政策，有的側重於企業戰略，有的側重於新的技術，而我認為可以選取一個更圍觀的視角：車間。車間是勞動者、工業設備、生產技術以及原材料最終會和的場所，縱觀歷史上英國、美國、德國和日本製造業的崛起，都是突出表現在它們從車間生產中獲取了競爭優勢。我們不得不去觀察車間里發生的變化，生產要素的融合發生在車間，價值源泉是來自於車間，未來製造業的革命也將首先發生在車間中。

德國企業對於這一點是更加篤信不疑，其智能製造戰略所考量的點也是圍繞著工廠里的生產設備和生產方式的變化。工業4.0的主題也正是智能工廠和智能製造。如果你參觀過西門子成都工廠，站在二樓的通道里俯瞰整個車間，你也許會發現車間的布置和其他工廠並無什麼不同，甚至在部分環節仍存留不少人工，但如果你了解智能製造的內涵，在解說以及想像力的幫助下，或許有可能「看到」生產線下源源不斷的數據流。西門子成都工廠不僅僅搭建了先進的生產設施，還構建了高效的數字化基礎設施，這包括工業網路、數字化軟硬體、資料庫、智能技術等關鍵共性技術，所以工廠里不僅存在著我們能輕易看到的生產自動化、物流自動化，還廣泛存在我們不易察覺的數據採集的自動化、管理的自動化，數字不僅僅是生產過程中產生的結果，更是引導生產、優化生產的主要依據，製造業變成數據驅動型的製造，工人、裝備和產品之間實現了互聯互通，數據流和物質流以及價值流實現了有機統一，車間由「黑箱」走向了透明，這是革命性的變化。

智能製造是一個不斷進化的過程

智能製造不是一個發展目標，它其實是一種工具和手段，或者可以理解為一種解決問題的方式。一些研究機構指出，「工業4.0」不是一次Revolution，而是一個較長時期的Evolution。企業實施智能制目，可以放眼長遠，但同時也需做到腳踏實地，這即是一些業內專家所總結的發展智能製造要做到「眼高手低「。企業要結合自己在兩個IT上的發展水平，即用數字化和信息化手段來一步步走向「更高、更快、更強」。智能製造的發展需要用兩條腿走路，一條腿是企業對工藝技術和產品技術的開發能力，一條腿是企業對信息化技術的應用能力，兩個方面是相輔相成的，製造技術的精進會促進智能技術應用的深化，智能技術的導入也會在一定程度上助推企業生產水平的提升，這是一個動態聯動的過程，任何一條腿有短板都會讓企業走不快、走不遠。有的企業僅僅在用一條腿走路，且走的不是很穩，有的企業剛長出信息化的腿，正在蹣跚摸索，有些企業早已動身，現在大步前行，即使這樣，他們還在不斷的學習完善，例如西門子德國安貝格工廠，它已用20多年的時間來發展智能製造，即使被業界稱為「最接近工業4.0的工廠」，它仍然有改進和優化的空間，而成都工廠在建設的時候也給未來的升級留下了足夠的「擴展槽」和「介面」，比如它的立體倉庫目前是3個貨架，而設計容量則達到了7個，最有趣的是它的車間的布置，一樓布置電氣和控制設施，二樓布置執行設備，二樓的地板上留下了許多圓孔，以便於後期設備的增添和調整。在今年的7月份，西門子成都工廠就做出了投資10億元的計劃，準備擴大成都「數字化工程」的規模，已建設完成的西門子一期項目以及正在建設的二期項目總投資將超過10億元人民幣，建築面積將達到約5.1萬平方米。

在車間里看智能製造三個要素

智能製造的形式和手段多種多樣，行業之間和企業之間的差別很大，即使同一行業中相似的企業，也有可能從不同的環節開始，使用不同的技術手段，從完整系統角度來剖析具體行業或企業的智能製造，有三個要素是最基本的，它也是企業管理者在實施智能製造項目時必須思考的三個問題：生產什麼？用什麼設備？怎麼生產？

第一個是生產什麼？是指企業生產的產品。一般來說，製造業的智能製造可分為流程行業的智能製造和離散行業的智能製造，不同的產品，其智能能製造的環節和模式有所不同，而且，在當前的技術條件下，並非所有的行業都適合發展智能製造。因此，我們在對兩個工廠智能製造水平進行比較的時候，如果他們不是同一行業，同類產品，則對比的意義不大，一般來說，流程行業總體的自動化、智能化水平要高於離散行業，那麼在離散行業內，產品的價值越高、產量越大、標準化程度越高、生產自動化水平越高、模塊化程度越高、產品自身智能化水平越高的領域就越適合上智能製造。以西門子成都工廠為例，它主要生產PLC、HMI和IPC設備，屬於離散行業，簡單的理解就是把各類零部件組裝成各類工業電子產品。這些產品產品多是模塊化產品，組裝工藝標準化程度高，一些特殊複雜工藝環節已經實現了機械化和自動化，具有向智能製造進一步升級的基礎。但並不是所有生產工業電子產品的企業都實現了自動化，筆者曾經參觀過幾家技術水平相對落後的電子企業，這些企業所生產的產品檔次較低，生產規模較小，而且製造裝配環節多以工人的手工操作為主，整體處於1.0-2.0之間，這樣的企業並不具備發展智能製造的條件，它首要的考慮是先做自動化的改造。

當然，對於生產什麼，還可以做更深一步的理解，就是企業要想實施智能製造，必須對於他所生產的產品有本質上的理解，我們有時候去看一些智能製造做的比較好的企業，都是規模較大的企業，比如國內的海爾、蒙牛或者國外的西門子、寶馬，我們總會想當然的把智能製造理解為一種投入，因為企業需要購買許多先進的設備，要對生產工藝進行徹底的改造，這些企業是行業內的龍頭，它們財力雄厚，所以走在了前面，但我覺得不止是錢的問題，規模大僅僅是表面原因，最根本的優勢是這些掌握了產品的核心技術，看透了產品的本質，摸清了生產工藝的特點，例如我們為西門子成都工廠每百萬產品僅為9.4的出錯率感到吃驚，但耀眼成績的背後是工廠的智能製造系統覆蓋了超過1000個測量點，企業知道哪些因素會影響到產品質量。這種能力是通過長期學習而來的，企業生產的越多，就理解的越多（干中學），正如庖丁解牛一般，企業可以做到「目無全牛」，它們看到的是牛的內部機理筋骨，然後就可以做到「以無厚入有間」，最後推行智能製造，自然可以走的快一點。

第二個是用什麼生產。這個主要考慮到機器、機器人和人三者之間的關係，不同行業的生成能力構成是不一樣的，比如在汽車製造行業，我們看到了大量的機器人替代了人，支撐了製造流，但是在晶元製造行業、飲料製造行業，機器人不多，但是生產的自動化程度也挺高，這就是專用設備在發生作用，在許多地方我們還能看到大量的工廠是人海戰術，比如筆者曾去過的貴州一家知名的辣醬工廠，大量的工人組成了生產線，企業也做了許多嘗試，希望用智能機器和機器人替代人力，但由於工藝上難以滿足，至今沒有取得太大進展。我認為智能製造並非是用機器人去替代人，而是根據市場需求和生產需要做到最優配置，在組合中實現人盡其才、物盡其用，從這個角度來看，我們不能簡單的用一個工廠的機器人數量或者工廠的無人化程度來判斷它的智能水平，而是應該看工廠內人和機器人的協同程度，因為即使是比成都工廠智能化水平更高的德國安貝格工廠，其自動化水率也只是75%，仍有為數不少的人在發揮著作用。來到成都以西門子工廠，我們看到並非是帶有科幻味道的無人工廠，雖然在物流、配送、檢測等環節主要由智能裝備來完成，但在組裝、包裝等工序上仍然存在許多技術工人，但在有人的環節也會通過智能化的輔助裝備來規避人在能力上的短板，有效實現了效率、靈活性和可靠性的兼得，比如在裝配線上，我們看到有許多人工操作環節，自動小車運送過來將需要加工的零件運送到組裝工人的工位，這時候工作人員通過顯示在電腦上的任務單，完成裝配。生產中，生產訂單由MES系統統一下達，並與ERP系統相集成，完成數據的實時傳送，當產品要到達下一個工序前要通過嚴格的檢驗，整個生產過程中有20多個質量控制點，以保證產品的質量。在質量檢測環節，也專門開發了視覺檢測裝備，它用相機拍照下產品的圖像，與Teamcenter數據平台中的正確圖像進行比對，瑕疵品將被挑出，這相比傳統生產中的人工抽檢要可靠和快速得多。

第三個是怎麼生產。智能製造是靠數據來驅動的，數據反映生產設備的健康狀況，反映產品的質量，管理人員通過可視化的數據信息來優化生產，但這更要求企業掌握核心技術，找到關鍵的數據關係，經濟上的很多研究是將工廠看做黑箱，因為傳統的生產模式主要靠經驗，靠規章制度，靠企業文化，難以琢磨總結。但是智能製造模式下要更多的靠數據來組織生產，對於生產控制的決策主要依靠聯通的、持續的智能數據，數據在各個層面和各個環節實現了整合，工廠變得越來越透明，設備對產品進行加工，產品在生產線上滾動，工人的一舉一動，都在數據倉庫中留了可追溯的數據痕迹。幫助管理者搜集信息、整合信息，輔助決策。筆者曾經調研過一些工廠，他們在實施智能製造項目的時候就很難從經驗驅動成功轉向數據驅動，多數企業沒有能力搜集完整且高質量的數據，但最大的制約是不能理解數據關係，它看不出99和100之間的差異，不掌握分析和利用數據的知識。

西門子成都工廠某種程度上可以被稱之為數據工廠，通過數據的可視化，管理人員可以快速定位問題。在智能數據的幫助下，可以快速清晰的發現效率損失在哪裡？質量問題發生在哪個環節？進而突破原有生產方式的極限。據西門子的同志介紹，這家員工總數不超過500人的工廠，年產自動化產品超過250萬件，平均每10秒生產一件產品，每100萬件產品中有缺陷的不超過10件，達到國際領先水平。這些指標遠遠優於那些僱傭了大量熟練工人的日本和德國的汽車工廠。

不僅僅生產過程是數字化的，生產工藝也逐漸被拆解，進而轉向了數字化，此前的生產的組織更多依靠經驗型管理，各種規章制度給人的行為建立約束和邊界，而未來則會由數據提供引導，每一個崗位都會變得「有據可依」，例如在西門子成都工廠中的生產環節，由於是混流生產，零件盒上的信號燈會指示工作人員所需安裝的零件，避免誤操作；在包裝環節，並沒有實現機械自動化，但缺實現了信息自動化，信息工作站會確認到達包裝環節的產品是否完成了所有測試，與此同時，裝箱單會被顯示在屏幕上，如果所有的流程和工作步驟都完成了，工作站會把標籤列印出來，如果沒有通過，這項任務就將被鎖住，停止運行，而且標籤也不會被列印出來，想想如果沒有實現了信息自動化，這一環節不僅需要投入大量人力，還會成為最容易出錯的一個環節。

中國發展智能製造的三個優勢

在前文提出中國是唯一一個可以做到在智能製造發展上同美國和德國實現並行發展甚至是超越發展的國家，結合上文對智能製造的理解，可以看到中國發展智能製造的主要優勢是來自於製造業內部，是一種內生的、自發的發展動力。其中，最主要的優勢來自於中國製造業的規模優勢，目前中國已經是全球製造業第一大國，並且在許多產業已經做到全球第一，中國有大量的車間和工廠，擁有一批經驗豐富的技術工人，我們在產業鏈上一些「點」和局部片段上已具備領先優勢，這給製造業的智慧轉型尤其是生產環節的智能升級提供了豐富的產業資源和實驗空間。其次，中國也已經是全球最大的裝備製造業規模，目前在工業機器人、數控機床、3D列印等關鍵智能裝備領域形成了一定技術實力，同時中國在ICT裝備製造商也形成了世界級的競爭力，這給製造業的數字化、網路和和智能化發展提供了強大的技術支撐。最後，目前中國製造業的發展階段也迫切要求加快轉型升級，大幅度提高生產效率和產品質量，而智能製造正是一條切實可行的道路選擇，尤其是各個行業內的領先型企業，市場競爭加劇和產業轉型的壓力使得他們不得不加快智能轉型，而這些企業在重構自己的同時也重新塑造了整個產業。正如參觀結束後一位記者感嘆：「走著走著就上高速了，總不能還騎著自行車吧！」。