新制造：跨越變量的河流

蔣紅霞

智能制造技術是基于先進信息通信技術與先進制造技術的深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等各個環節，并具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的先進制造體系。

去年9月19日，馬云在“2018杭州云棲大會”上全面闡釋了對于新制造的思考。他表示，新制造很快會對全中國乃至全世界的制造業帶來席卷性的威脅和席卷性的機會，所有的制造行業所面臨的痛苦將遠遠超出想象，新制造為企業帶來新機遇。

什么是新制造？所謂新制造，就是與傳統制造相對而言的，如今供給側改革、去產能、要數量更要質量的中國制造業革命。

隨著中國經濟發展的戰略轉型，以及中國制造2025、工業4.0概念的提出，制造業迎來了新的發展浪潮。與此同時，越來越多的傳統企業感受到了重重壓力，開啟了轉型與變革之路。那么面對第四次工業革命，中國制造業有哪些轉型趨勢？在變量中，中國企業又有著哪些機遇與挑戰，如何找尋自身新的發展方向？

學會用機器思考

2010年以來，全球工業機器人的市場需求穩步增長，據國際機器人聯合會統計，2011-2016年間，工業機器人市場平均以每年12%的速度增長，尤其2016年增速達到16%，創歷年新高。

中國近幾年已經成為全球最大的機器人市場，占全球銷量接近1/3。中國機器人市場近幾年增速也顯著高于國際水平。據IFR統計，2014年以來，中國機器人市場銷量年均增長率接近30%。

在中國國際智能產業博覽會和2018云棲大會上，馬云表示在新零售之后新制造是關鍵，新制造則是經濟轉型的新動力。

面對第四次工業革命的浪潮，全球制造業正經受著前所未有的沖擊、調整和變革。各工業發達國家紛紛制定國家戰略，以求在即將到來的變革中取得主動權。中國制造業在規模和總量上雖然位列第一，但是在自主創新能力、資源利用效率、產業結構水平、質量效益和信息化程度等方面與工業發達國家差距較大。

改革開放40年，中國經濟已從高速增長轉向中高速增長的經濟新常態，過去依靠低成本、低價格及大規模生產能力的優勢也將逐漸削弱，中國制造業面臨著人口紅利消失、勞動力、土地等生產要素成本提升的問題，迫切需要通過智能制造技術重塑中國制造業的新優勢。

智能制造技術是基于先進信息通信技術與先進制造技術的深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等各個環節，并具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的先進制造體系。它已成為制造業變革的主要方向、制造業轉型升級的新引擎，被世界主要工業發達國家推廣和應用。

華為的通信設備制造、美的的工業機器人、紅領的C2M模式變革，中國的智能制造小荷才露尖尖角。

從這些企業可以看出，智能制造產業鏈經過多年的發展，現在已日趨成熟，產業鏈上游為感知層。主要包含制造行業的零部件，以及與信息采集、傳感感知相關的產品;產業鏈中游為網絡層，主要包含云計算、大數據、智能芯片等產品;產業鏈下游為執行層和應用層，主要包含以工業機器人、智能機床、自動化裝備、3D打印為產品構成的自動化生產線和智能工廠。與傳統制造業產業鏈相比，智能制造產業鏈在新型生產服務型制造、協同開發和云制造等方面具備十分明顯的優勢。

而新一代信息通信技術與制造業的融合是智能制造的重要特征。互聯網、物聯網、云計算、人工智能等新技術，驅動著產品智能化、生產過程智能化、管理智能化、服務智能化在制造業的實現，并支撐制造業轉型和構建開放、共享、協作的智能制造產業生態;新技術與制造業的融合也催生著新的產業模式。大規模個性化定制、網絡化協同制造、網絡精準營銷、產品全生命周期管理成為了可能。

河流涌動的方向

全球制造業都在向智能化、綠色化、信息化方向發展，在“中國制造2025”戰略中，為推動制造業生產方式變革，也確定了中國制造與智能化、信息化、工業化相融合的發展方向，向工業智能制造發展。

在人們的普遍理解中，在生產過程中，機器代替人工能夠進行自動生產，便是“智能制造”。然而這里的智能制造不止是停留在“制造”端，而是將整個制造鏈條都串聯起來的全面智能化生產。把握了大方向，可以研判出制造業轉型升級的未來趨勢，比如5G、云計算和工業智能制造等。

作為新一代移動通信技術，5G技術切合了傳統制造企業智能制造轉型對無線網絡的應用需求，能夠滿足工業制造環境下。設備互聯和遠程交互應用的需求。它能將分布廣泛、零散的人、機器和設備全部連接起來，構建統一的互聯網絡，幫助制造企業擺脫以往無線網絡技術較為混亂的應用狀態，這對于推動工業互聯網的實施以及智能制造的深化轉型有著積極的意義。

總而言之。在工業自動化控制、物流追蹤、工業AR、云化機器人等工業應用領域。5G技術推廣應用起著關鍵支撐作用。

在制造業轉型升級中，除了5G，云計算的參與度也越來越高。對于制造業企業來說，不僅要有擅長收集、捕獲數據的能力，還要有能將獲取的數據進行儲存、整理。轉化為數據資產能力，這就非常考驗企業的綜合數據處理能力。尤其是ERP、CRM、辦公套件等傳統業務應用，它們一直渴望能運行在云平臺中，以便解決其容量規劃、性能、運維等問題。如果云計算運用恰當，還能為企業帶來意想不到的成績。

光伏產業是中國制造的龍頭產業之一。光伏切片生產有著十分精密的工藝流程。生產過程中有上千個參數實時影響著生產。在如此復雜的生產環境下，人工很難百分百地保障產品質量。協鑫光伏與阿里云合作，將所有車間數據傳入ET工業大腦。通過人工智能算法，對所有關聯參數進行深度學習計算，精準分析出與良品率最相關的60個關鍵參數，并搭建參數曲線，在生產過程中實時監測和控制變量，生產良品率提升1個百分點，每年為協鑫光伏節省了上億元的生產成本。

目前，國內云計算廠家已開發出云計算一站式服務平臺，為企業提供云解決方案，助推云技術進入企業核心應用。企業不用再買服務器、數據器、防火墻等，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互，降低企業投入成本。

據有關數據統計，中國云計算市場規模已經從2008年的73億元快速增長到2017年的700億元，其中公有云約246億元。

在工業互聯網時代，工業大數據成為制造業企業智能制造轉型升級的核心動力。基于工業大數據構建新一代智能工廠，利用5G技術對生產過程進行實時數據采集和控制，同時將大數據技術融入制造過程的各個環節，是制造企業實現工業智能制造的理想模式。

工業4.0里的機會

第四次工業革命是由人工智能、生命科學、物聯網、機器人等技術革新組成的。與前三次工業革命相比，第四次工業革命無論是在技術發展、擴散速度。還是對人類社會發展的影響程度上，都是前三次所不能比擬的。還有一個最重要的不同點就是，在前三次工業革命的時候，中國均錯過了接觸前沿的機會，所以當這些技術蔓延到中國時已經相對成熟。應用阻力較小。但是這一次，大家都在“頭班車”上，所感受的進步與壓力都差不多，就看誰能站在最前沿。一馬當先。那么，面對第四次工業革命，中國制造業該往哪里走？

在制造業轉型升級中，除了5G，云計算的參5度也越來越高。

人工智能與工業物聯網中蘊藏著中國制造業轉型的最大機會。

人工智能和制造系統的結合是必然的。智能制造過程主要圍繞著智能工廠展開，而人工智能能夠利用機器學習、模式識別、認知分析等算法模型來建立起智能工廠，從而提升工廠控制管理系統的能力，實現智能制造。工業物聯網則能將所有的人、設備、產品等獨立的制造元素連接在一起，最大限度地提高工作效率和工作吞吐量，實現更協調和高效的制造系統，這就是智能制造的核心。

目前，人工智能+工業物聯網熱潮已經遍布世界，并成為政府、制造企業、互聯網公司和自動化廠商等各行各業關注的焦點。比如在哈雷戴維森的新制造工廠中。每臺機器都是互聯設備，每個變量都在不斷接受測量和分析。這樣一來，他們就能在設備出現故障之前。通過已經掌握的相關性能數據，幫助企業實現預測性維護，最大限度地減少工作流中斷的情況。此外，制造系統在某個組件出現問題時，還能向車間經理發送警報;甚至還能測量建筑內的溫度、濕度以及通風設備每分鐘的轉速，然后持續分析這些數據，來發現有助于提高效率和產量的因素。

隨著人工智能和物聯網技術的快速發展，其實施成本也得到大幅降低，因此除了預算充足的大企業之外，中小企業也能輕松地開發基于人工智能和物聯網技術的產品和服務。比如，小型智能雞尾酒調配機器生產商Gastromatix，就借助物聯網技術開發了一款創新應用，在為用戶提供更新穎的消費體驗的同時，創造了全新的收入來源。作為未來幾十年的科技發展方向，人工智能與物聯網賦能制造業，中國企業應當在挑戰中勇于抓住機遇。

中國企業們還積極地在各自領域里尋求更大的突破，并一步步取得市場認可。華為起步做自研芯片的時候，幾乎沒有人看好，雷軍甚至說。“未來的芯片如沙子”。但是到麒麟960、麒麟970的時候，已經沒有人嘲笑華為的自研芯片，因為麒麟系列正在阻隔高通對中國手機廠商的強勁競爭。即便研發非常“燒錢”，芯片流片一次，就是幾百萬美元，但華為深知一個道理——拿著競爭對手的科技成果與其競爭市場份額，無異于與虎謀皮。

這是屬于中國的底端制造的機會。在此之前。白色家電龍頭企業美的收購了全球工業機器人四大家之一的德國機器人巨頭庫卡，布局機器人領域，成為美的向智能制造發展的重要利器。

可見，第四次工業革命鼓聲漸密，企業和企業家們都覺察到了深深的壓迫感和危機感，紛紛制定轉型升級戰略目標，主動融入。擁抱變化。

以變制變

在新制造的征途上，企業還要面對許多不可知、不可控的變量，需要過五關斬六將。

第一個變量是市場壁壘。國內市場，融資難、政策落實難都是企業發展過程中的老問題若不能得到有效解決，就無法在一個公平、開放的市場環境中展開良性競爭。只有破除市場壁壘，制造業的轉型升級才有保障。在國際市場，一個新興經濟體的崛起總會引起其他人的恐慌，帶來一系列阻礙，這就意味著外部環境將會變得更加兇險。哈佛大學社會學家丹尼爾·貝爾曾說，經濟增長是和平時代的競賽。

第二個變量是慣性思維，這是企業本身的問題。企業規模做得越大，慣性就越大，這樣的企業往往會依賴于過去的成就，而疏懶于擁抱新興技術和新興市場。諾基亞、柯達的案例已經不想再重復。打破慣性思維，重新審視自己的核心競爭力，找尋新的發展方向，是它們需要做的。

第三個變量是創新能力。我國制造業大多數都處于產業鏈的低端，自主創新力不足、缺少核心技術、產能過剩。亟待由低端向高端轉型升級。

山東昌邑有一個印染廠，設備一流，資金不缺。但是企業卻只是微利運營狀態。因為他們的紡織印染產品設計圖案老舊、顏色單調，審美跟不上時尚，只能在低端市場徘徊，夠不著高端市場。為此，印染廠還組建了一個設計師團隊，管理也很嚴格，但那些所謂的設計師都是沒有什么作品和經驗的人。從低端向高端產品發展，這是一條艱難的創新之路。

第四個變量是新舊融合。傳統制造業積累了大量的資源和經驗，這是不能忽視和不可替代的。但是，有的企業引入來新技術后。只會簡單地“互聯網+”——比如把店鋪原封不動地搬到互聯網平臺。而在新制造時代，需要的是制造業與信息化、智能化、數據化以及服務業的深度融合。美國通用公司的傳統制造僅占其總產值的30%左右，70%的業務都是由與其制造業相關聯的“技術+管理+服務”構成。對于傳統制造業來說，如何與新技術相融合，還有很長的一段學習之路。

目前。中國制造業正面臨著前所未有的挑戰。也面臨著不可多得的新機遇，企業只有踏踏實實做好自己，靈活運用新思想、新理念、新技術，才能在新制造的征途上殺開一條血路，傲立時代潮頭。