中美德日智能制造大比拼
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中国对智能制造热情最高、应用相关技术设备最积极，美德仍是智能制造的全球领军者，日本对智能制造最为冷淡，日本制造对人的信任远胜于对设备、数据和系统的信任
来源：财经杂志（i-caijing）
文 | 侯文皓 王平
2013年4月，德国首提“工业4.0”战略。2019年2月5日，德国正式发布《国家工业战略2030》，明确提出在某些领域德国需要拥有国家及欧洲范围的旗舰企业。
两天之后，2019年2月7日，美国发布了由总统特朗普亲自主持制定的未来工业发展规划，将人工智能、先进的制造业技术、量子信息科学和5G技术列为“推动美国繁荣和保护国家安全”的四项关键技术。在白宫官网上，这份规划的标题是——“美国将主宰未来工业”。
2019年4月11日，日本政府概要发布了2018年度版《制造业白皮书》，指出在生产第一线的数字化方面，中小企业与大企业相比有落后倾向，应充分利用人工智能的发展成果，加快技术传承和节省劳力。
今天，距离第一次提出“工业4.0”战略已经六年了。当前大国间的制造业竞赛如火如荼。第四次工业革命正在以前所未见的速度迎面扑来，突破性技术和创新型业态催生的强大力量，将改写全球制造业的竞争格局。
这是最好的时代。中国迎来了智能制造发展的破局时刻。作为先进制造业后来者，中国制造正在以中国速度和中国智慧奋力追赶，以期实现高质量发展，由大变强，后发先至。
想到+做到=得到
态度决定行动，行动决定结果，想到+做到=得到，这就是中国智能制造成功破局的公式。
想到：中国企业对第四次工业革命满怀信心，对投身智能制造乐观而不迟疑
2016年和2017年，麦肯锡连续两次对中美德日四国400多家企业领袖进行了智能制造问卷调研，面对同样一个问题：“与一年前相比，你对智能制造潜力的态度有何变化？”（见图1）结果显示，中国企业对智能制造抱有极大的热情和期待，远比美德日企业乐观：86%的中国受访企业相信智能制造的潜在价值，比例远高于美德日三个发达经济体的企业（美国67%，德国62%，日本40%）。与此同时，美德日三国企业对智能制造的悲观程度的比例均呈现上升态势，而中国企业恰恰相反，持悲观态度的比例由15%降至11%。整体而言，中国企业对第四次工业革命满怀信心，对投身智能制造乐观而不迟疑。美国和德国企业普遍感受到的是迷茫和不确定。日本是企业智能制造信心指数始终未能过半的唯一国家（2017年仅有40%的日本企业对技术革命抱以乐观态度）。
做到：中国企业走在智能制造应用的最前端
2018年，我们向全球800多家制造企业提出了一个新的问题：“贵公司已试点多少个智能制造解决方案？”结果表明，很多受访企业已经启动了智能制造用例的试点落地工作。全球范围内，平均每家企业已经试行了8个数字化制造方案，这是一个令人振奋的数字（见图2）。
态度决定行动，聚焦中美德日四国， 一两年前各国企业乐观程度和各国企业实施方案数量呈正相关：中国企业走在智能制造“做到”的最前端，平均每家中国企业已经试点了10.2个数字化制造用例，美企平均8.5个用例，德企平均6.9个用例，日企平均4.1个数字化生产用例，仅为全球基准的一半水平。可见在智能制造落地阶段，日本远远落后于中美德三国。
得到：德企和美企仍为智能制造的全球领军者，中国企业正快速追赶
2018年麦肯锡这份调研报告还显示，这800多家企业中超过70%的企业落入了数字化转型试点“陷阱”，小规模试点之后无法实现公司及生态系统的全面转型。企业试点进展也十分缓慢。约29%的受访企业表示其试点期已超过两年， 56%表示已进行了一至两年的试点， 15%表示刚刚步入试点阶段。
只有以点及线，以线及链，从试点走向规模化，才能获取智能制造的最大价值。2018年5月起，麦肯锡与世界经济论坛（WEF）联手，在全球范围内遴选智能制造领域的“得到”者——工业4.0“灯塔工厂”。意在总结先行者的成功经验，惠及制造业全球生态圈。最后，我们在全球约1000家企业中选出了16家“灯塔工厂”，它们分布在制造业的各个行业，数字化试点之后，成功推广到企业整个层面，取得了显著的财务和运营实际效益（见图3）。
这16家“灯塔工厂”之中，有5家来自德资企业，3家来自美资企业。作为高端制造业代表的德国和全球科技创新中心的美国，深厚的先进工业底蕴和全面的高质量生产能力奠定了先发优势。难能可贵的是，作为制造业后起之秀的中国，也贡献了2家“灯塔工厂”（海尔和富士康），且坐标在中国的“灯塔工厂”有5家（海尔、富士康、西门子、博世和丹佛斯），全球最多。“中国制造”第一次成为智能制造的全球标杆，也是发展中国家第一次在世界制造业领跑军团中占据了一席之地。
2015年以来，工信部陆续选出305个智能制造试点示范项目，形成了各地各行各业的中国版“灯塔”。这些智能制造试点示范项目，涉及92个行业类别，覆盖全国境内所有省（自治区、直辖市），拉动投资超过千亿元人民币。初步统计，这些项目智能化改造前后对比，生产效率平均提升37.6%，最高提升了300%。
多方合力、共推智造
2019年5月8日，笔者在日本东京与100多名日本企业高管就数字化转型开展了一场深度交流。超过三分之二的日本高管坦承其所在企业已经落后于全球工业互联网的革新步伐。但反差的是，他们普遍认为，在落地数字化用例之前，必须对方案设计、难度估判、投资回报率计算做好充分准备。日本企业家们恪守着谨慎、实用的行事原则，这也正是日本民族文化的缩影。
我们长期观察日本企业的转型发现，“同而大和”的集体性格深深烙在组织的每一个细胞。“同”是先决条件，任何变革都须取得自上而下的全体认同，这是一个漫长而反复的过程。“大和”则是加速器，一旦勠力同心，转型落地就会获得上层的强力支持和基层的踏实执行。与中国对于智能制造“因为相信、所以看见”有所不同，日本对于智能制造则是“因为看见、所以相信”。
（机器人制造巨头之一日本发那科公司的机器人系列。图/ 视觉中国）
从日本到德国跨越七个时区，笔者来到莱茵河畔一家制造企业，主持了一场精益和数字化转型效率推进研讨会。除了管理层外，主办方还邀请了几位一线生产管理人员。
令笔者印象最深的是一位叫奥利弗的装配线生产主管。老奥利弗今年55岁，在车间摸爬滚打了30多年，是名副其实的生产“万事通”。当我们在讨论是否应该引入穿戴式设备、室内定位和RFID技术，为车间生产员工效率数字化赋能时，奥利弗起身表示有话要说。
他说智能制造也许不是目前这家工厂最合适的出路。原因有三个。第一，数字化的意义不明显。这家工厂并没有任何标准操作手册，奥利弗和他的200多位生产伙伴在过去的二三十年间，早已熟稔了装配步骤、产品参数、设备状况的每一个细节。工人们在这家工厂都一二十年了，稳定的员工队伍和始终如一的重视质量，形成了由工人主导的生产质量管理体系。数字化工具导入不见得让这些老兵做得更好。
第二，政策法规对个人隐私的保护趋于严格。数字化应用需要获取一线工人的数据，欧盟最近通过的个人数据保护条例要求每一次数据采集都须征得本人同意，这在欧洲国家几乎是不可能实现的。
第三，数字化的投资回报率不明确。大多数德国工厂只运行一个班次，现在工会还在讨论将周工时进一步削减，有限的生产资源已无法支撑数字化应用的试点性效益落地，遑论组织整体的数字化转型。
德国的制造业改革复兴掣肘于发达国家所固有的意识形态和制度法则。激进、彻底、速赢的改革举措很难得到德国制造从业者的欢迎，德国需要的是合适、合理、合规的做法。
合适是适应德国低离职率、以人为本的制造现状，为基层工人提供更加便利友好的生产环境；合理是以质量、生产率、运营成本为目标，科学优化整个制造过程；合规是确保企业转型契合国家的法治精神。智能制造在德国，需要仔细思考技术与人、技术与制造系统、技术与法律的可持续关系。
中国是当今世界最大的改革试验田，我们可以看到中国制造业的今天和明天。
中国制造业的今天，近30年的人口红利期即将结束，劳动力成本和人口老龄化形成上升双击，大量劳动密集型产业面临“用工贵”和“用工荒”的严峻形势。
某制造业台企董事长曾向笔者吐露了他“想退休但不能退”的无奈心声。他在大陆的工厂有6000多名员工，但近年来饱受劳动力短缺的困扰。其大陆工厂员工平均工龄不足6个月，工人离职率居高不下；工厂所在地区工资水平不断攀升，原有报酬根本无法吸引现在年轻人；企业的自动化程度很低，大多数流程极度依赖熟练操作工人；加上不断老龄化的中国社会，未来工厂甚至将出现操作工的断代风险。
企业招工难，进而导致产能波动和产品质量问题。言及至此，年逾七旬的老者几近哽咽。
中国制造业的明天，关键利益相关者直面中国制造业当前的劳动力挑战，以开放的姿态拥抱创新场景，凝聚多方能量形成合力，四股力量推动中国制造业涅槃重生。
第一股力量来自对于数字化持开放态度的员工。与发达国家不同，中国一线员工对智能制造新兴技术更显乐观。广大的基层工人积极接纳与学习数字化工具，为转型落地奠定了能力基础。
第二股力量来自对于规模化效益满怀预期的业务领导者。统帅转型的业务负责人认同中国制造规模大，普遍采用三班生产，因此智能制造投资回报快。
第三股力量来自偏好新工厂的技术供应商。中国本土的技术供应商将以突破性技术重塑工厂为己任，致力于优先开发数字化应用，为转型推广提供了技术支撑。
第四股力量，来自大力支持的政府部门。2018年，富士康新成立的工业互联网创新企业工业富联，从提交材料到上市过会仅用了36天，缔造了A股市场IPO的最快速度。政府对于智能制造的壮志雄心和鼎力支持是最核心的推动力。
放眼中国，越来越多的制造企业纷纷采用物联网、人工智能、新一代自动化等工业4.0突破性技术。笔者走访过在中国的五家“灯塔工厂”，它们比欧美同行更重视与人员相关的数字化和自动化技术导入，旨在提升制造人员效率，提高产品质量。在海尔的青岛中央空调工厂，实时数字化业绩管理将员工的当班业绩与个人奖金实时挂钩；在无锡博世的生产现场，新落成的数字技能培训中心为智能生产线培育新一代“智能制造者”；在天津丹佛斯的质检工位，基于人工智能机器视觉的检验系统，以零误差率完成每一次高精度的部件质量检验。采用智能制造技术，不让供不应求的一线生产人员做不喜欢、不擅长、不安全的工作，而让他们做更有价值的工作，是多方合力下的明智之举。
中国智能制造不能等，要兼容并蓄、集之大成
中国的智能制造在快速追赶，但制造业整体大而不强的现状还远未改写。如果把智能制造比作一场长跑，那么大多数中国企业还处在第二、第三军团位置。智能制造是一场非常规的长跑，是一场没有规定赛道的长跑。笔者相信，选择赛道是摆在企业家面前的考题，而答案很可能是兼容并蓄，集之大成（见图4）。与我们同时奔跑的德国、日本和美国，都具备各自的发展优势和可取之处。中国唯有潜心汲取其他制造强国的“武功秘籍”，并化为自己的“内力”，才能后发先至。
在智能制造的战略内容上，德美日中表现出不同的目的和利益侧重。德国智能制造战略：工业4.0，目的是发挥其传统的装备设计和制造优势，进一步提升产品市场竞争力和配套价值，主要关注智能化生产制造能力。美国的智能制造战略：工业互联网目的是发挥其传统信息产业优势，进一步提升面向终端用户的体系性服务能力，主要关注智能化体系服务能力及顾客价值创造。日本的智能制造战略：工业价值链计划，目的是配合机器人和物联网，成为推进制造业升级的三大支柱，主要关注寻求建立一个生态系统，让全行业所有企业共同受益。中国的智能制造战略：中国制造2025目的是从制造大国成为制造强国，提升产品质量和品牌价值，主要关注通过形成以智能制造为核心战略的生产企业，进而带动相关设备和服务研发公司。发达国家向智能制造前进的不同方式，为中国智能制造突围提供了诸多启示，笔者归纳为弯道超车、直道超车和换道超车三种策略。
弯道超车：向德国学习根基扎实的智能制造
德国的高端工业装备和自动化生产线是举世闻名的，在装备制造业享有傲视群雄的地位。同时，德国人严谨务实的风格，理论研究与工业应用的结合也最紧密。可以说德国智能制造的核心竞争力是先进设备和生产系统。在德国工业4.0的战略框架中最重要的词是“整合”，包括纵向整合、横向整合及端到端整合，从而将德国在制造体系所积累的知识资产集成为一套最佳的设备和生产系统解决方案，通过不断优化的生产效率和效益实现领先。我们向德国学习，学的就是“弯道超车”，即打造智能生产系统解决方案。
西门子在成都的“灯塔工厂”就是范例。
2013年，西门子在成都建设的数字化工厂一期，从制造流程、产线布局、生产设备到工业软件执行全面解决方案是其对德国姐妹工厂的复制，由外籍专家全程指导并统率决策，通过一对一紧密指导培育技能，旨在将最纯正的德系智能设备和生产系统带到中国，为智能制造最佳实践的本土化创造先决条件。时隔五年，其数字化工厂二期启动，智能制造解决方案采用“全华班”配置。100%本土工程师设计和项目管理，本土系统集成商承接项目。由于更紧密地融入了本地生态系统，项目仅用六个月就完成了设计和落地全过程，劳动生产率大幅提升，投资回报期非常短。在同一片热土上， “德国质量”和“中国速度”交相辉映。
直道超车：向日本学习智能产品的客户价值实现
在日本的制造文化里，人的价值最重要，对人的信任远胜于对设备、数据和系统的信任，所有的自动化、数字化、智能化也都是基于如何帮助人更好地工作为目的。因而在智能制造领域，日本企业谈论的不是机器换人或无人工厂，更加关注的是在人的工作中嵌入智能产品的微观价值。其相关研发的主要精力集中于产品的IoT化和人工智能应用，识别工业互联网各行业各价值节点的用户痛点与诉求，专研能够解决现场问题、创造业务新价值的“点状”产品。向日本学习，学的就是“直道超车”，即以用户为中心打磨智能产品，用务实的工匠精神提供用户所需要的实际功能。
基恩士是全世界最好的机器视觉企业之一，也是日本以工匠专研精神塑造智能产品的缩影。基恩士是全球率先提供人工智能机器识别技术的企业，这源自其对于客户业务痛点与核心需求的长期关注。基恩士认识到只有人工智能视觉产品才能从根本上解决现有问题，取得行业定价权。于是大力投入研发，依据用户实际场景度身定制了人工智能及物联网功能模块，推出了新一代视觉解决方案。该产品以其独有的技术解决了其他产品无法解决的现场问题，牢牢占据机器视觉高端高利润。2018年，基恩士在中国市场的收入是第二名的近五倍，常年维持70%左右的毛利率。增长的背后就是工匠精神孕育的智能产品价值。
换道超车：向美国学习数据和平台驱动的智能服务
作为第三次技术革命的发源地，美国在信息技术领域的积累深厚，拥有全世界最顶尖的信息技术企业和研发团队。因此，在智能制造诞生伊始，美国就提出了“工业互联网”的概念，将数据的整合和使用作为战略重点，通过制定通用的工业互联网标准，利用互联网激活传统的生产制造过程，促进物理世界和信息世界的融合。
美国智能制造的核心是充分挖掘数据的价值，即利用其在大数据、芯片、物联网、人工智能等“软服务”上的强大实力，实现真正的工厂智能化，典型用例包括数字化资产管理、预见性维护、数字化业绩管理等。向美国学习，学的就是“换道超车”，建立数据采集、传输、管理、分析及应用的物联网架构，用数据驱动工业智能服务的模式创新，成就企业主业以外的新赛道——新兴业务增长点。
总体而言，中国制造业并没有如德国等发达国家那样由第三次工业革命逐渐过渡到第四次工业革命。中国虽然制造业规模最大，但是行业水平参差不齐，很多中国企业仍处于工业2.0，甚至更低的水平。同时，种种挑战也给中国制造业的前路带来隐忧。但是，中国制造的强国之梦并不遥远。敏而好学、兼容并蓄是中国智慧；勤于奋斗、后发先至是“中国速度”；脱虚向实、万众创新是“中国创造”。我们坚信，中国制造业的高质量发展将会创造下一个中国奇迹。
（作者侯文皓为麦肯锡资深专家、麦肯锡清华数字化能力发展中心负责人，王平为麦肯锡全球董事合伙人、中国区汽车与先进制造业咨询业务负责人；编辑：马克）
（本文首刊于2019年5月27日出版的《财经》杂志）
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