“新四化”：智能制造新藍圖

今年是中國“十四五”規劃的開局之年，未來五年將是打造數字經濟新優勢的重要階段。以智能制造為契機推動制造業高質量發展，既是中國數字經濟與實體經濟融合發展的主攻方向，也是實現雙循環新發展格局的關鍵突破口。

向數字技術與制造業深入融合發展，實現生產制造的自主決策、執行和優化。

新冠疫情爆發以來，制造業企業大都經歷了生產中斷、供應鏈斷裂、復工復產的過程，老牌企業多年積累的競爭優勢有可能被顛覆，新生企業也有可能抓住機遇快速發展壯大，行業競爭格局有望被重塑。全球貿易格局尚未穩定，供應鏈風險增大，企業運營成本上升而利潤空間不斷受到擠壓，布局以智能制造驅動的制造業數字化轉型成為各大企業的重中之重。

中國智能制造發展現狀

我國在上世紀90年代提出“信息化帶動工業化，工業化促進信息化”，開始推進計算機輔助設計（CAD）、物資需求計劃（MRP2）及企業資源計劃（ERP）的應用，數字化制造階段開啟。隨著互聯網在中國的廣泛應用以及人工智能技術的突破，制造業數字化轉型不斷深化和升級，真正的智能制造時代已經到來。

2016年到2018年，我國實施了249個智能制造試點示范項目，企業智能制造部署從試水到逐步鋪開；有關部門也陸續完成了4項智能制造國家標準的制定或修訂工作，企業智能化標準更為規范。《2017—2018中國智能制造發展年度報告》顯示，我國已初步建成208個數字化車間和智能工廠，覆蓋十大領域和80個行業，初步建立起與國際同步的智能制造標準體系。在全球的44個燈塔工廠中有12個工廠位于中國，其中有7個為端到端燈塔工廠。2020年，我國重點領域的制造企業關鍵工序數控化率將超過50%，數字化車間或智能工廠普及率超過20%。軟件領域，2019年中國智能制造系統集成產業持續高速發展，同比增長20.7%。全國工業互聯網市場規模在2019年也已突破700億元。硬件領域，多年來在智能制造工程帶動下，我國工業機器人、增材制造、工業傳感器等新興產業快速發展壯大，多種典型智能制造新模式推廣應用，帶動產業升級步伐明顯加快。然而，中國制造企業向智能制造的推進，仍面臨許多挑戰。2020年，埃森哲對包括中國在內的全球1,550位制造和工業企業高管進行的一項調研顯示，三分之二的企業完全沒有看到數字化投資在促進收入增長方面的作用。很多制造企業陷入關注技術單點優化，輕視整體價值提升的誤區，造成數據孤島嚴重、設備和系統連通性差。在智能制造轉型方面，市場上大部分供應商不具備集成解決方案能力，這些都造成企業投資大，但見效甚微。

“新四化”：智能制造新藍圖

隨著人工智能、物聯網、大數據分析和云平臺等數字化技術與制造核心環節的融合應用，智能制造轉型及發展隨之邁入了新數字技術使能的自動化、信息化、網絡化、智能化征程，我們稱之為“智能制造新四化”（簡稱“新四化”）。“新四化”的最終目標是通過企業內外部價值鏈的互聯互通，實現動態的、需求驅動的智能制造。在實現這一最終目標過程中，根據企業數字化技術與制造核心環節的融合深度而分為不同成熟階段，如圖1所示（見下頁）。

圖1 制造核心環節中的“新四化”成熟度模型

自動化：向生產制造全流程、自主化的價值鏈聯動演進自動化關注于生產裝備智能化。制造企業可以利用自動化產線、數控機床、機器人、3D打印等新技術實現生產環節的人機協同以及整個產線、工廠的管控和流程優化，以實現提質增效、精益管控的目標。例如，華晨寶馬位于沈陽的生產制造基地投資于視覺識別技術、智能數據采集及分析、自動化創新及數字化生產流程四大技術領域，在部分工作中使用機械完全代替人工的介入。目前，鐵西工廠的車身車間內擁有超過600臺機器人，自動化率達到95%。

IDC預計到2022年，50%的中國2000強制造商將對智能機器人流程自動化進行大量投資。未來，人機協作、無人工廠將成為工業生產的重要模式，最終推動智能制造向生產制造全流程、自主化的價值鏈聯動演進。

信息化：向基于云的大范圍內外部信息系統貫通演進信息化關注企業生產環節的軟件系統應用。企業自動化程度的提升帶來軟件系統需求的增長。企業希望借助軟件系統的互聯互通實現端到端數據集成與應用，使生產過程更加透明、可視、可控。此外，制造企業自身的供應鏈愈發復雜、工廠分布從國內走向海外，工業軟件和ERP等集成管控解決方案的云端部署或平臺化需求成為信息化新發展方向。例如，2019年起汽車零部件供應商佛吉亞實現了線上、線下信息的雙通融合發展，構建出了符合佛吉亞經營實情的數字化智能協同管理平臺。該系統通過設備巡檢管理、Tooling模具管理、Top5、QRCI任務處理、月度優選項、Alert平臺等典型場景模塊，以及生產線上運行MES系統，實現生產線之間、車間與車間的系統聯通，最終實現所有產品各個工序的智能化生產和整個制造體系的智能控制管理。

未來，制造企業將在信息化的高成熟度階段實現大范圍內外部信息系統貫通。

網絡化：向基于通信技術、物聯網、云的內外部生態集成演進網絡化關注大范圍制造核心環節的設備、系統、數據的互聯互通。基于物聯網（IOT）、云平臺、5G通信的大范圍數字化連接才能幫助制造企業實現跨業務、跨車間、跨工廠、內外部客戶的協同，并向生態系統集成演進。制造企業已將工業互聯網視為制造資源匯集和能力開放的核心載體，增強創新能力、改造提升集成管控能力。中聯重科發布的工業互聯網平臺ZValley OS，徐工發布的漢云平臺，都是通過工業互聯網平臺賦能自身和客戶的協同發展。

智能化：向自主決策、執行和優化演進智能化關注制造核心環節的智能優化與決策。制造企業通過工業互聯網、人工智能（AI）等新技術實現智能決策、制造核心環節全流程數字孿生，智能生產優化等，最終在智能化領域實現生產制造的自主決策、執行和優化。

領先企業圍繞智能化構建其核心工程和生產系統，通過3D仿真、數字孿生技術確保實體機器和軟件系統協調同步，釋放以往未曾發現的成本效率。例如，吉利汽車自主研發出中國第一套全流程汽車仿真生產系統。工程師在這個和真實工廠完全一樣的仿真工廠里進行虛擬精準調校，在正式生產前就已經解決了一千多項、接近90%的核心技術問題。

六大舉措，加速智能制造轉型

領先企業已將智能制造和數字化轉型置于企業戰略高度。企業圍繞智能制造構建核心工程和生產系統，從而提高效率；確保實體機器和軟件系統協調同步，釋放以往未曾發現的成本效率。企業智能制造建設是一個持續推進的過程。智能制造應始于頂層設計和規劃，在確定實現的價值場景后，通過躉實數字化基礎，引入核心應用，實現信息系統互聯互通和數據集成以實現智能制造價值。

確定價值場景

智能制造正在從技術和解決方案驅動轉向商業價值驅動。企業應首先考慮通過智能制造實現什么目標、當前業務模式和產品是否要創新，再據此做核心業務流程的再造，最后評估智能制造帶來的新業務模式、新業務流程的價值。領先企業會根據自身特點識別最需實現的價值領域，并將技術與應用場景緊密結合，通過部署相應智能化系統實現價值挖掘。

IT與OT融合的頂層構架設計

隨著智能制造的發展，企業應用、數據架構、運營架構都面臨新的挑戰，企業傳統IT技術已經難以滿足生產流程管理的需求。OT和IT的融合是未來成功實現智能制造的基礎。此外，企業智能制造轉型的成功首先依賴于前瞻性的頂層設計，從這一階段就開始關注變革的影響及應對。因此，IT與OT的融合需要在業務層和技術層進行頂層架構設計和組織設計，乃至進行部門重組。領先企業會在制定智能制造規劃時就從業務架構、應用架構、數據架構和技術架構等領域綜合考慮IT和OT系統融合的路線圖，同時考慮在技術層面利用統一規劃的云平臺、IOT系統、工程技術實現IT和OT從數據到系統的融合。

躉實數字化基礎

智能制造需要企業在生產全過程數字化的基礎上實現智能化，因此需要企業自動化設備和產線、信息系統架構、通信基礎設施、安全保障等方面具備堅實的基礎。例如IOT等基礎網絡建設到位，設備的自動化和開放程度較高，支持多種數據采集手段，可擴展、安全穩定的IT基礎架構，包括信息系統安全和工控系統網絡安全的安全體系等。

領先企業通過部署數控機床、以及工業協作機器人、增材制造裝備等智能設備以及智能產線實現無人車間，再通過物聯網或工業互聯網架構、電子看板等建立核心生產系統的數字化基礎。因此對于其它企業來說，從生產自動化入手將是躉實數字化基礎的突破口，例如離散企業可以從打造智能制造單元開始。智能制造單元是將一組能力相近的加工設備和輔助設備進行模塊化、集成化、一體化的聚合，使其具備多品種少批量產品的生產輸出能力，幫助企業提升設備利用率，優化生產。在生產自動化的基礎上，企業可以著手通過部署IOT、5G通信網絡等基礎設施以實現智能產線、車間以及信息系統的互聯互通。

引入核心應用

目前，ERP、MES、PLM、先進生產規劃及排程系統（APS）等智能制造必須的核心應用系統并未得到普及。例如在制藥行業，兩化融合要求的“普及先進過程控制和制造執行系統”并未得到普遍實施和部署。為了加速智能制造進程，制定了發展規劃、躉實數字化基礎后，制造企業應積極投資于核心應用系統，應更加關注管理創新能力提升和供應鏈彈性部署。ERP、PLM、MES、SCM等智能制造核心應用部署應成為企業智能制造建設要務。IDC預計2023年，ERP、PLM和CRM將成為中國制造業IT應用市場中前三大投資領域，占比分別達33.9%、13.8%和12.8%。

實現系統互聯和數據集成

目前，制造企業數據孤島、系統割裂導致不同部門之間的數字化對抗情況嚴重，造成企業重復投資，智能制造為企業收入帶來的回報遠低于預期。因此，實現系統互聯互通和數據集成將促進企業的跨業務單元和職能部門進行協作，實現價值最大化和全面智能化。現階段，企業制造發展的關鍵在于實現從設備層到工廠層，甚至到外部企業的數據縱向集成，以及跨業務部門組織、跨資源要素的數據橫向集成，最終融合成數據閉環系統，即形成所謂的數據供應鏈。

領先企業將數據供應鏈與數字化平臺視為智能制造的新基建。他們正在從內部集成設計到銷售的數據，以及外部客戶、供應商的數據，實現實時的數據匯總、分析、模型管理、決策支持。同時領先企業還借助數字化協同平臺實現系統集成與互聯互通。例如，富士康智能制造轉型的重要舉措既包括建設打通業務流程的信息化平臺，實現人、物、過程、資金、信息、技術這六大數據流管理；還包括建設工業互聯網平臺，以軟硬結合的方式實現產業鏈協同。

雙星輪胎創立了全球輪胎行業第一個全流程“工業4.0”智能化“綠色工廠”。雙星輪胎建立了全生命周期數據統一平臺Teamcenter、信息物理系統（Cyber-PhysicalSystems）、PLM、MES和全集成自動化（TIA）等系統，滿足輪胎生產和管理信息的全程可視化。通過“企業互聯化、組織單元化、加工自動化、生產柔性化、制造智能化”的生產管理模式，雙星實現了智能定制、智能排產、智能送料、智能檢測、智能倉儲和智能評測。

建立持續創新的數字化組織和能力

建立持續創新的體系架構和數字化組織在實現智能制造價值目標中扮演重要角色。智能制造的持續演進需要企業盡可能地提高組織架構的靈活性與響應能力，充分發揮員工潛能，即建立柔性組織。在柔性組織中，組織將更為扁平，隨著業務需求變化而動態匹配人才生態系統。柔性組織需要在“一把手”的帶領下，激發員工人人參與的積極性，基于業務需求和員工能力，靈活調動以滿足智能制造持續發展的需求。

想要建立柔性組織，則需要企業重新規劃人才與組織戰略，首先重新定義工作內容。數字技術打破了固化的職位和組織結構，工作內容和人才配置也發生改變，畢竟企業領導者希望數字技術能夠給企業創造更多就業以及價值增長機會，而不是取代人類員工。其次，重新定義員工團隊。柔性組織中需要員工、機器和自由職業者密切協作，共同構成一個全新的團隊。一方面企業應實現人機協作，把握智能制造“新四化”發展需求與增強員工能力之間的平衡；另一方面應拓展人才生態系統，構建規則、資源池和工具，讓員工能夠獲得所需技能。

而在創新體系與能力建設方面，企業應橫縱聯合，從內到外構建創新體系。一方面，企業應該與員工、客戶、消費者、供應商、合作伙伴、初創企業加強創新合作和培育；另一方面，成立專門的創投團隊管理創新，如孵化器、創意中心、創業工廠等，并給予這些機構更多機制體制自由，動態、靈活配置內外部資源，形成持續創新文化和體系。

與此同時，企業需要在推進的過程中靈活調整轉型路徑，并遵循以下準則，以加速轉型的進程：

從技術驅動轉向價值驅動企業必須以業務價值為導向，技術與管理相結合，發掘商業價值；

從關注局部轉向關注集成企業需要集成不同業務流程的系統、推進IT和OT系統融合，進而實現從內部系統到跨供應鏈的集成；

借力云平臺的算力和應用資源，共享優勢重構數據和系統架構，進一步提高智能化方案的先進性和持續優化能力，并降低實施成本；

從單兵作戰轉向合作共贏與生態伙伴進行協同能夠加速數字技術在業務場景的實施推廣，提升投資回報的確定性。