【智能制造】智能生产的现状与未来！中国智能制造的重点和路径
来源：北自所 蒋明炜
长期以来我国劳动力成本偏低，装备的自动化、数控化、智能化方面的资金投入不足，使得我国生产自动化、智能化的总体水平不高。目前的智能生产还存在一些问题。
北京机械工业自动化研究所首席专家蒋明炜先生是我国最早投身企业管理及其信息化事业的专家之一，积累了宝贵的理论实践经验，在国家提出《中国制造2025》之后，蒋明炜先生作为该领域资深专家，先后组织领导多家企业的两化融合贯标、智能制造咨询、智能工厂规划工作。
凭借自身几十年来丰富的理论实践经验，以及对中国制造2025、两化融合、智能制造的独到见解，2017年蒋明炜先生编著《机械制造业智能工厂规划设计》一书，阐述智能设计系统、制造业智能工厂的总体框架，解读智能生产、智能产品、智能服务等模块，给出智能工厂实施的一揽子解决方案。
在此，对蒋明炜先生编著的《机械制造业智能工厂规划设计》做出系列摘录。
智能生产目前存在的问题
智能生产所包含的就是使用智能装备、传感器、过程控制、智能物流、制造执行系统、信息物理系统组成的人机一体化系统；按照工艺设计要求，实现整个生产制造过程的智能化生产、有限能力排产、物料自动配送、状态跟踪、优化控制、智能调度、设备运行状态监控、质量追溯和管理、车间绩效等；对生产、设备、质量的异常做出正确的判断和处置；实现制造执行与运营管理、研发设计、智能装备的集成；实现设计制造一体化，管控一体化。
长期以来我国劳动力成本偏低，装备的自动化、数控化、智能化方面的资金投入不足，使得我国生产自动化、智能化的总体水平不高。目前的智能生产还存在以下问题：
1）生产装备的数字化、智能化水平不高，联网率低，严重妨碍了数字化、智能化车间的建设。
2）物流的自动化、智能化水平低，进出厂物流、自动化立体仓库不多，生产现场的物料配送、工序间的物料传输自动化水平更低。
3）车间实施MES的比例很低，造成车间生产作业计划粗放，设备负荷不均，物料供应协同性差。还有车间物料管理混乱、车间作业进度监控不力等。
4）有些企业购置数量相当的数控机床或自动化生产线，但系统的集成性差。
5）数据采集严重不足，生产工序进度、质量状况、设备运行状态、物料配送情况等信息不能及时反馈，整个生产系统的透明度、可视化程度不高，生产调度的科学性大打折扣。
智能生产系统设计的目标
目标
1）装备数字化、智能化
2）仓储、物流智能化
3）生产执行管理智能化
4）效益目标
智能生产系统分项描述
智能装备与控制系统
智能装备与控制系统是智能生产系统的基础装备，它由若干柔性制造系统FMS组成。按照国家军用标准定义：“柔性制造系统是由数控加工设备、物料运储装置和计算机控制系统组成的自动化制造系统，它包括多个柔性制造单元，能根据制造任务或生产环境的变化迅速进行调整，适用于多品种、中小批量生产。”
柔性制造系统有以下特征：机器柔性、工艺柔性、生产能力柔性、维护柔性、扩展柔性、运行柔性。
智能仓储和物流系统
从精益生产的角度，我们希望库存越少越好，但是受到供货批量、供货半径、运输成本等因素的影响，有时库存又是必需的。建设智能仓储和物流配送系统是实现智能生产的重要组成部分。
智能仓储和物流系统由仓储物流信息管理系统、自动控制系统、物流设施设备系统组成。
智能制造执行系统
制造执行系统（Manufacturing Execution System，MES）是美国先进制造研究机构AMR于20世纪90年代提出的概念。AMR将MES定义为“位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间的、面向车间层的管理信息系统”，它为操作人员/管理人员提供计划的执行、跟踪以及所有资源（人、设备、物料、客户需求等）的当前状态。
制造执行系统协会（Manufacturing Execution System Association，MESA）对MES所下的定义是：“MES在工厂综合自动化系统中起着中间层的作用，在ERP系统产生的长期计划指导下，MES根据底层控制系统采集的与生产有关的实时数据，对短期生产作业的计划调度、监控、资源配置和生产过程进行优化。”
制造执行系统为企业创造的价值是：缩短在制品周转和等待时间，提高设备利用率和车间生产能力，提高现场异常情况的响应和处理能力，缩短计划编制周期，以及计划人员的人力成本，提高计划准确性，从计划的粗放式管理向细化到工序的详细计划转变，提高生产统计的准确性和及时性，降低库存水平和在制品数量，不断改善质量控制过程，提高产品质量。
生产指挥系统以及智能生产系统
与其他系统的集成
生产指挥系统
① 生产动态的综合展现
② 生产现场实时呈现
③ 生产指挥系统
集成
智能生产系统与企业资源计划ERP、研发设计系统CAX/PLM有密切的集成关系，它们通过智能生产系统中的MES与其进行集成。MES再将这些信息传递至智能装备与控制系统、智能物流系统，实现从底层设备至经营管理、研发设计系统的全面集成。
① 与ERP系统的集成
ERP系统向MES系统传递的信息包括生产任务、采购（外协）在途、库存信息、物料配送计划。MES系统向ERP系统传递的信息包括生产完成情况、物料再制、物料配送情况、异常信息、生产过程的质量。
② 与研发设计系统的集成
研发设计系统CAD/CAPP/CAM/PLM系统向MES系统传递的信息包括物料主数据、物料清单、设计文档、工艺文档、数控程序、技术变更，实现设计、工艺、制造一体化。MES系统向智能设计系统反馈工艺异常和设计异常数据。
③ 与智能服务系统的集成
MES系统向智能服务系统传递产品质量追溯信息，以便进行产品召回、索赔等。智能服务系统向MES传递用户反馈信息。
走向中国智造，这里有9招！
要从中国制造到中国智造，这是中国经济界的共识。但怎样才能实现，却不是所有的人都很清楚。
君不见，很多企业在“工业4.0、智能制造、互联网+”等概念满天飞的环境下迷失了方向，不知该如何下手，盲目跟风，看别人投自动化，自己也跟着投，看别人上信息化，自己也跟着上，很有可能在看到智能制造落地之前已经被自己折腾死掉。
其实，智能制造也好，智能工厂也好，都有自己的实施条件和路径，没有捷径可走，行业不同、企业不同，道路都会不同。一般来讲，以下十个路径方向是中国工业从制造迈向智造的必经之路，只不过对于不同的行业和不同的企业来说，由于市场需求模式不同、产品工艺不同、管理基础不同等，侧重点有所不同而已，但你总能从中找出几条通往智能制造的可行之路。
精益化
精益生产这个起源于丰田的生产管理方式TPS，最早就是面向多品种小批量的个性化需求而设计的，其两大支柱就是“准时化”与“智能自动化”，与今天智能制造的思路不谋而合，我们不得不佩服丰田早在50年前的远见卓识。
至今为止，精益已经演变为一种涉及营销、研发、供应链、生产、流程乃至创业的全价值链的精益管理理念和方法，带动了全球产业的转型，从制造业到服务业，她所追求的“创造价值消除浪费”的思想、方法和工具促进了生产资源的优化配置，获得质量、效率和反应速度的快速提升。
根据我们辅导企业的经验，只要企业坚持做下去，大部分都能获得50%甚至更高的提升空间。遗憾的是，精益在中国的大部分企业中并未得到有效实施，他们大多只是口头上说说，因为急功近利以及缺乏导入经验方法等，无法坚持下来半途而废。走进这些企业，你会发现浪费比比皆是，高企的库存、反复的搬运、高强度的手工作业、间断分割的生产模式、粗制滥造的品质、漫长的交货周期等等。在电子行业，中国企业的平均库存周转时间为51天，而美国则为8天；在纺织服装行业，中国企业的平均库存周转时间为120天，而行业标杆ZARA则为15天。也就是说，即使利润率相同的情况，股东的投资回报率相差6倍以上。
智能制造不可能建立在这种低效的生产模式之上，精益是必须要走的第一步，而且是投资回报最高的一条路径。因为精益几乎不需要企业做出额外的投资，只是在现有基础上重新配置生产资源就可以获得超出想象的回报。
我们帮助过上百家从一个亿到上千亿规模的不同行业的制造企业，通过重新规划生产布局和物流，改善供应链管理，以及TQM、TPM、IE改善等精益方法工具的导入，短短6-18个月时间就获得显著提升，将库存降低30-75%，生产效率提高25-90%，交货期缩短30-70%，每年成本降低上千万元。
精益的成功实施并不难，关键在于领导的决心与管理层观念的转变。
标准化
标准化是自动化的基础，也是智能制造的前提。
国内一家知名的家电企业去宝马、丰田等企业参观，感叹汽车行业的自动化程度之高，为何汽车这么复杂的产品都可以，而家电这种简单产品却不行，一个重要原因就是标准化。
汽车行业普遍采取的共用平台、通用零部件等策略极大地降低了产品成本。丰田在2000年的时候发起“CCC21”计划，通过将原来的根据整车进行零部件生产改为根据零部件进行整车生产的方法，也就是说标准化的零部件实现批量生产，三年时间成功降低成本30%。
反观国内企业，根本不重视或者没有意识到标准化的重要性。很多企业产品零部件规格种类之多令人咋舌，比如简单的螺丝、包装纸箱就有几十上百种规格，库存和零部件成本怎么能不高？从研发设计开始完全没有控制，开发一个新产品或者换了一个人，就随意地增加新的零部件，缺乏一个标准化的流程以及产品数据库。
标准化当然也还包括标准化的作业流程和作业方式，麦当劳是这方面的典型。有了标准化，自动化才能据此开发出来，比如自动焊接，自动装配，假设零部件千变万化，作业方式也不固定，自动化将很难实现，即使实现成本也很高。
模块化
汽车和电脑是最早实现模块化的行业，从模块化设计、模块化采购到模块化生产，模块化也是智能制造能否实现低成本满足个性化消费的关键所在。
谷歌在去年向外界展示了模块化手机项目Project Ara的最新进展以及通过该平台组装的原型机。根据谷歌的介绍，Ara手机最为重要的组件是由谷歌自行设计的包括通讯模块和备用电池在内的铝制手机骨架，而包括屏幕、处理器和电池在内的零部件都将能以模块形式接入，最终组成一部完整的手机。如果一旦实现，真正意义上个性化的手机将成为可能，每个人的手机都可以独一无二，人们可以像拼装积木一样任意组合自己中意的手机。
模块化降低了从设计、采购到生产的复杂程度，标准化的接口和连接方式增加了通用性，降低了制造成本与周期，自动化生产、物流与信息沟通更加容易实现。如以前每个手机品牌的充电器都不同，一换手机全都扔掉，造成很大浪费，现在有了改进。
房地产也在朝这个方向发展，万科借鉴日本的做法，将各建筑模块在工厂建造好后再到工地进行模块化安装，无论是质量、周期还是成本都得到大幅改善。
模块化实施起来相对较难，涉及到行业与企业标准，需要上下游企业共同参与，这是一项长期的工作，所以相互间构建精益的战略合作伙伴关系尤为重要。
自动化
自动化是智能制造中谈论得最多的，很多地方政府和企业形象地把其称之为“机器换人”，也做了不断的尝试，有成功也有失败。
一家国内大型的装备制造企业通过自主创新，将原来原材料处理的离散型加工方式进行集成，把原来独立的10个工序通过自动化生产线连接在一起，实行精益式的连续生产，消除了中间环节的上下料、储存和搬运，生产速度本身也比以前提高了2倍，结果这条自动化线的生产效率是原来的5倍，人员减少70%，生产周期缩短80%，其中一项改进的喷涂工艺为节省油漆损耗达到40%，虽然他们为这条生产线投资超过2000万，但不到2年就收回了成本，现在每年获取投资回报1000多万元。
一家大型造纸企业通过建设新的生产线项目，引进国外更先进的设备，来为产品升级换代，提高生产效率，大幅度降低人员数量，以前完成产能50万吨需要1300人左右，而现在新的生产线投产后只需要300人就可以完成同样的产能。
另一家机械制造企业收获的则是教训，这家企业投资将近一个亿上马了一系列的自动化改造项目，包括大型的自动仓库、自动化的铸造与装配线等，投产后发现成本不但没有降低反而大幅上升了，虽然操作人员减少了，但设备维护人员增加了，由于经济不景气市场下滑，产能不足导致折旧和能耗成本大幅上升，10年都难以收回投资，面临亏损压力。
自动化与信息化是实现智能制造投资最大的部分。企业在做自动化改造前千万要慎重，为什么要升级自动化？投资回报率是多少（合理的投资回报期应控制在5年以下）？自动化设备可靠性怎样？有何风险？能适应产品的升级换代吗？一定要想清楚，否则成本不降反升。很多企业投入后才发现设备不成熟故障频繁，或者上马的设备不好用，还不如人工操作灵活方便，结果几十万、上百万投入的设备被任性地搁置，这种无效的投入甚至会拖垮企业。
曾经有一家企业想上AGV（无人配送小车）代替人工配送，咨询我们意见，当我们测算完这家企业的物流强度后建议他们暂缓投资，因为只有当物流强度达到一定的数值后投入AGV才是划算的，否则成本更高，最终他们接受了我们建议暂停了该项自动化项目。
随着技术的进步和人力成本的提高，自动化是个不可逆转的趋势。对于不同的行业不同的企业，有的有成熟的自动化方案，有的则没有，企业需要结合自身情况来规划自动化方向。从投资回报最大、最容易实现的部分做起，当然还要结合前面所讲的标准化和模块化，并且满足精益生产的要求，优化相应的生产流程，一步一步循序推进，且不可操之过急，盲目跟风。
服务化
中国目前拥有超过6亿的网民，7亿台智能终端，移动互联网的蓬勃发展加速了从制造向服务的转型。美国倡导的“工业互联网”将人、数据和机器连接起来，形成开放而全球化的工业网络，其内涵已经超越制造过程以及制造业本身，跨越产品生命周期的整个价值链，涵盖航空、能源、交通、医疗等更多工业领域。
服务化的典型案例是，GE通过飞机引擎工业互联网大数据分析，帮助运营145架飞机、单月执行1.6万个航班的欧洲大型航空公司意大利航空（Alitalia）一年节约了1500万美元的燃油成本，由硬件供应商到增值服务供应商，实现客户的价值最大化。
类似的，提供智能电网设备的公司也可以通过节省的电力成本来收费，而不是靠卖硬件来赚钱；提供新能源汽车给公交公司的制造商可以通过节省的能源成本和碳排放来收取服务费用，而不是单纯依靠政府的车辆补贴，这样可以更好激励新能源车制造商改进产品，并且防止政府补贴的滥用；提供电梯设备的可以依靠良好的电梯运行维护来收取小时服务费，避免现今普遍存在的电梯故障甚至“吃人”现象；医疗健康产品的制造商也可以通过产品的智能化改造，自动采集分析消费者的健康大数据，提供健康解决方案的增值服务来帮助消费者改善健康状况。
此外，制造企业还可以通过设备的联网数据监测、分析和改善设备的设计与制造，提高产品可靠性和效率。
当然行业不同产品不同，可服务的内容也千差万别，互联网+模式下，传统企业需要不断创新商业模式找到一款适合自己的服务方式来打动客户。
个性化
过去30年，市场商品种类急剧膨胀了几十、上百倍，光阿里平台上的商家就有800万。这是一个个性化消费的时代，每个人都可以拥有自己的博客、微博、微信等，传播自己的声音。
个性化本身不是一个新鲜词，早在一百多年前人们就通过手工作坊制作个性化的商品，个性化实现的难度在于需要达到大批量生产的低成本和高品质。丰田在50年前开发的精益生产部分实现了这个目标，从多品种小批量到单件流的生产模式获得了比大批量生产更高的品质和更低的成本。
除丰田之外，戴尔也是最早开创个性化消费的企业之一，这家1984年才创立的计算机公司，2001年做到全球第一，短短十几年超过老牌企业IBM、苹果、HP，依靠的就是个性化定制。通过直销模式，消费者直接在网上或者电话下单，选择自己喜欢的CPU、主板、屏幕、硬盘以及颜色等配置，戴尔根据定制订单生产交货。戴尔的年库存周转率为64次，比最大的竞争对手多50次，运营成本则比其降低了一半以上。
所以高品质、低成本的个性化实现首先取决于你的精益生产水平，也就是精益所倡导的“价值来自真正的顾客需求的拉动”。今天热门的概念“C2B”模式其实源于精益，没有精益，个性化想都别想，因为你做不到高品质和低成本。
个性化实现其次取决于你的标准化和模块化的设计。索菲亚是定制衣柜的代表，其板厚和材料都是标准的，根据你的尺寸进行模块化积木式的拼装，即使这样其成本并不低，但比那些手工家装打造的个性化衣柜品质要有保障。
个性化也带来了信息沟通、传递的复杂性，高速发展的互联网等信息技术为其提供了支持，使得个性化实现变得容易。例如，红领通过在每件衣服上增加一个电子标签，实现了个性化定制信息的沟通与传递，使得在流水线上的每一件西装都是根据客户需求量身定制的。从产品定制、设计生产到物流售后，全过程依托数据驱动和网络运作，红领定制西装从接单到出货最长只需用时7天，价格根据面料质量不同，最低只需要2000元。
就现阶段来说，个性化还是有限条件的个性化，无法做到完全的个性化，不管是汽车、电脑、手机还是服装等商品，个性化都是在一定范围内选择。比如方向盘有五种规格可供选择，颜色有六种可供选择等。当年日产为追求个性化，方向盘等部件一弄就是几十种规格，结果成本高企，差点把自己拖死。
所以每个企业需要根据自己的精益化水平、标准化/模块化水平以及信息化水平来决定自己的个性化模式，并不是越个性化越好，它建立在一定的实施条件基础之上。也许未来3D打印和人工智能的发展能够为完全的个性化提供一种可能。
生态化
生态化做得最成功的企业当属苹果，苹果利用Mac电脑、iPhone、iPad、iWatch等硬件以及操作系统、iTunes、各种应用APP等软件形成生态系统，实现了人与人、人与设备、设备与设备之间的沟通与互动，通过硬件产品带动iTunes内容消费，获得长期收益。
开放的生态系统是大势所趋。从2010年的3Q大战之后，腾讯开始反思并开放其平台系统，至今为止，其生态平台接入应用数已超过400万，平台合作伙伴的收益分成就已超过100亿；小米借鉴苹果做法，用包括软件、硬件和应用生态的整体方法，创造全新用户体验的同时，也颠覆了中国制造业公司的传统做法，三年时间从0做到100亿美元估值；海尔则颠覆传统企业做法，去中心化，从传统的科层制向共创共赢生态圈转型，通过平台主、小微主、创客来为用户创造价值，平台主、小微主和创客可以是海尔内部员工也可以是外部资源参与，目标就是产消合一，生态圈的参与各方既是生产者也是消费者，通过这种方式海尔取得了某款净水产品的成功。
企业的竞争正在从单个企业之间逐渐向供应链之间乃至生态系统之间的竞争转变。凯文.凯利在《失控》中写道：“大企业之间的结盟大潮，尤其在信息和网络产业当中，是世界经济日益增长的共同进化的又一个侧面，与其吃掉对手或与之竞争，不如结成同盟——共生共栖…… 控制的未来是：伙伴关系、协同控制、人机混合控制，人类与我们的创造物一起共享控制权。”
在互联网时代，“开放、共享、共赢”成为潮流，早些年丰田通过开放产品设计平台与供应商结成战略合作伙伴关系成就了其无比强大的供应链系统，至今无人能敌。所以，如果你的公司是行业领先者，就去尝试构建一个包含利益相关方的生态系统，多一个朋友总比多一个敌人强，腾讯今天应该感谢当初的3Q大战，让他想清楚了未来的方向。如果你的公司规模很小也没有关系，去加入一个适合你的生态平台，站在巨人的肩膀上总会看得更远。
全球化
在世界互联互通的今天，当你的企业做到一定规模，需要考虑全球化来配置资源，以提高效率降低成本。全球化资源包括市场资源、设计资源、采购资源和生产资源。
我国的“一带一路”战略就是寻找全球化的市场资源，输出我们的富余产能包括高铁技术等。设计资源则是在国外设立研发技术中心，开发贴近本土的产品或者弥补国内设计能力的不足，还可以形成全球24小时不间断产品开发，以缩短研发周期，如华为、海尔、联想等企业都在国外建立了研发机构。
采购和生产资源是寻求品质更佳、成本更低的全球物资供应地，中国过去20年就是靠低成本夺得了世界工厂的地位。但现在情况正在改变，美国波士顿咨询公司的调查显示，制造业成本最低的国家依次为印度尼西亚、印度、墨西哥、泰国、中国大陆、中国台湾和美国，中国与美国的制造成本已经相差无几。2009年，耐克在亚洲共有640家合作代工厂，其中中国的合作工厂最多，达到180家左右，而现在没有一家在中国。全球化浪潮中，一些中国企业如雅戈尔、TCL和力帆等也在将制造转移到东南亚低成本国家，以此来降低成本。
制造企业在全球化的过程中，除了考虑采购和制造单价外，还需要考虑运输成本增加、供应链复杂化、供应链可视化、交货周期拉长、更高的库存、环保碳排放、质量稳定性、当地劳工政策以及汇率波动等问题。例如最近松下、佳能等日资企业将制造从中国搬回日本本土就跟日元汇率贬值有关。
数字化
数字化跟信息化密切相关，与自动化一样，这是智能制造转型投资最大的一块。随着信息技术的日新月异，一切皆可数字化，从人、产品到设备，实现万物相连。
人可以通过人脸识别技术被识别，以前要静态的才可以，现在你走动过程中就可以被识别。最近谷歌开发的AI视觉识别技术，可以识别任意一张照片的内容，区分照片中的人是谁。将来人们乘飞机、出入境等安全检查有望实现自动化。
产品可以通过PLM/ERP软件，从产品开发设计、物料采购到生产交付全过程实现数字化，每一张产品图纸、每一个物料信息、每一个生产工艺都被数字化连接在一起。
设备可以通过PLC、传感器等将运行数据传给MES、互联网等网络，所以GE可以通过飞机引擎传回的数据分析优化其运行参数降低燃油成本，谷歌可以实现汽车的无人驾驶。
这意味着在“工业4.0”时代，第一次有可能将资源、信息、物品和人通过数字化进行互联互通！这种沟通包括人与人、人与产品、人与机器、产品与机器、机器与机器之间的信息交换。
想象一下，未来你通过APP下一个个性化的产品订单，制造商通过CRM/ERP收到订单信息，订单信息被传递到PLM系统中，产品仿真模型被设计出来，产品与物料信息进入ERP和MES系统，拉动供应商开始生产物料，物料生产出来后通过物联网送到工厂，进入自动化生产线，设备按照MES系统的指示进行加工，成品下线后又通过物联网送到你手中。
“工业4.0”就是制造的数字化和网络化，通过IT技术同制造技术的结合，创造智能工厂，使生产变得高度弹性化和个性化，提高生产效率及资源利用效率。德国人宣称“工业4.0的真正到来可能需要20年左右的时间”，对于中国来说，这个时间估计更长，我们还有很多企业还处于2.0、3.0阶段，我认为至少需要30年。
数字化也好，“工业4.0”也好，这是一个大趋势，虽然目前只实现了人与人的沟通，其他的沟通还需具备多方面条件，比如数据传输协议和衡量标准的标准化、强大的基础设施、数据传输的安全性、法律保障、人才储备等等，但自动驾驶汽车的出现让我们看到了希望。
每个行业特征与企业基础不同，实现数字化的先后顺序也就不同。我认为对于那些流程型的制造行业如食品饮料、造纸、化工、电力等，可以走在前面，因为他们的制造模式大部分工序已经连接起来，并且自动化程度高，一些设备数据已经可以自动采集，数字化的难度相对较小。
而对于那些离散型的制造行业如机械装备、纺织服装、电子电器、家居用品等，由于制造工序、零部件都很分散，而且数量庞大，想实现连接确实困难，即使实现成本也会非常大。对于这些行业的可行做法是不要一步到位，逐步实现。先应用精益的连续生产技术将主要工序和物料相连。举个例子，高速公路和高铁最先连接的一定是一二线城市，其次再是三四线城市。你可以将数字化接入点先设置在工厂之间，然后是车间之间、关键工序、关键物料之间，最后才是每个工序，每个物料。
由于技术的不成熟与投资的巨大，每个企业需要权衡导入的时机，同自动化一样，综合考虑投资回报、系统可靠性、信息安全风险、人才储备等问题。
智能化
智能化包含两个含义，一个是产品的智能化，另一个是制造过程的智能化。
首先说说产品的智能化。瑞士信贷银行《2015全球财富报告》的统计说，中国家庭财富总额2015年已达22.8万亿美元，较去年增加了1.5万亿美元，超过日本跃居世界第二位，仅次于美国，中国中产阶级（拥有10万美元财富）达1.09亿人，超过美国的9200万，跃居世界第一。这些数据说明中国将迎来消费升级的大爆发，前段时间到日本疯抢马桶盖和电饭煲就是典型的例子，智能化为这些工业品和消费品升级提供了方向。而且我国已成为世界第一大互联网国家，加上政府持续推动网络提速降费，为硬件智能化提供了网络环境。
万事俱备，只欠“传统产品+智能化”，从智能手机、智能电视、可穿戴产品、智能水杯到智能汽车、智能机器人等，需要企业不断进行技术创新，投资于产品的智能化。如海尔、格力、美的都在投资于智能电器。
与消费品的智能化相比，工业品的智能化其实更为迫切。所有设备都需要加入智能控制模块，进行加工数据的自动采集、分析和控制，配备标准数据接口，可与企业MES系统或其他信息系统连接，这些工业大数据经过智能软件系统的运算分析将帮助提高运营效率，减少故障，降低能耗。比如设备/生产线也能和电脑一样在不用时进入休眠模式来节省能源，这样就可以像GE一样与客户分享带来的收益，转型为增值服务商。
制造过程的智能化更加复杂，你需要完成以上所说的精益化、标准化、模块化、自动化以及数字化的转变，自动化与数字化的投资也会很大。
目前还没有一家真正意义上的“工业4.0”工厂，西门子据说拥有“工业3.X”的工厂，这家德国安贝格工厂拥有1,000多员工、10余条生产线，高度自动化的生产线每秒产出一个产品，每年可以用近30亿个零部件生产1,000多种工业控制产品，实现了柔性生产的跨越。更为重要的是，这个“数字工厂”的产品的缺陷率仅为百万分之12，而全球最出色的德国和日本工人的平均缺陷率也要会达到百万分之300到500。
就国内来说，海尔的智能制造走在了前面，其热泵、热水器产品的智能新工厂就由我们帮助规划而成。该工厂通过整体精益布局和物流设计实现了连续一个流生产的精益模式，智能工厂有3种线型，对于批量大、个性化需求少的大众化产品，使用高自动化定制生产线，对于批量小、个性化需求多的小众化产品，使用柔性定制生产线，对于用户的个性化定制，就使用单元定制生产线；工厂导入了包括AGV、装配机器人、自动焊接线等50项自动化项目，物流的自动化率提升到80%，基本实现从仓库到生产线的自动化配送；数字化的iMES全程订单执行管理系统把制造、研发、物流紧密地互联互通。该工厂历时一年建成投产，实现了产能提升2倍，人员实现减半的互联工厂目标。
智能制造是一个复杂系统，每个行业每个企业都要摸索出适合自己的模式，你不必一步到位，可以逐步提升精益化、标准化、模块化、自动化以及数字化方面的水平，重要的是弄清楚你这样做的理由以及恰当的投资回报。
中国制造已经走过了30年的高速发展，成为世界第一制造大国，但我们至今还拿不出一款真正的世界级产品。未来30年，中国制造需要从重速度轻质量转变为重质量轻速度，需要在以上十大领域进行持续创新，从商业模式、技术以及管理方面实现向中国智造的转型。
中国智能制造的重点和路径
周剑：尊敬的各位领导，各位企业家，各位专家，非常荣幸跟大家一起分享一下关于咱们中国对于推进智能制造的一些理解和举措。
首先分享一下制造业创新发展面临的背景，或者数字化转型的背景。
我们现在处在非常剧烈的变革时代，这轮变革是人类历史上有史以来最激烈的一次——从工业时代走向信息时代。
工业化已经经历了好几个阶段，最近的一个阶段是自动化。大家初步有一个共识，到信息化要经历三个阶段，数字化、网络化、智能化。我们看到的是，现在绝大多数的企业仍然在做的是自动化，尤其是很多企业所谓智能制造，仍然做的是自动化。原来说的数字化更多是把数字技术、一些IT技术引入到企业里面，在业务、经营管理、各个层面应用，并没有真正利用这些技术去深层次改造业务本身。
能不能从自动化走向数字化道路，并在未来真正走向网络化的发展，最核心的就是资源配置方式怎么办。有了新技术，组织管理方式能不能匹配？合作方式能不能匹配？商业模式能不能匹配？资源配置的方式能不能匹配？我们要研讨技术模式，还要考虑的一个问题，就是通过大范围动态资源配置方式的改造实现新的价值创造的模式，形成新的价值增长点。
要素到底是什么？传统的农业时代，会聚资源的要素是土地，通过劳动力，通过培训的劳动力经营土地创造价值。工业时代，通过资本把各种要素会聚起来，去推动大规模工业生产。主要创造价值或者传播价值靠的是技术创新。用像工艺装备这样新的载体把人的知识经验模型化、固化出来，快速传播。
数字经济时代汇聚资源有一个要素逐渐清晰起来，那就是数据，数据本身有多少价值？它最大的价值其实是通过数据，去真正支持社会化资源的动态配置，是配置资源的主导要素。生产力进步了，条件具备了，最终做事的还是人，离不开人。既然要满足社会化组织管理和社会化的组织模式，它也是一个新引擎。
改革开放四十周年，前几十年改革开放主要凭借的生产要素，就是一些低门槛的传统要素，像土地劳动力资本。门槛特别低，容易造成过剩。现在理解新动能，就是能不能把新一代信息技术、社会化组织管理、数据新要素用好，基于新的要素构建新的竞争力体系，最后真正有效基于新要素形成新的发展模式，开辟新的发展道路，实现创新驱动。
新旧动能转换落到企业层面就是新旧体系切换的问题。我们过去按照传统的方式很重视研发，很重视生产管控，很重视供应链协作等等，但是现在要应对一个更加个性化、动态化的市场，我们要思索一些其他东西。过去传统的工业体系实际上建立在一套比较封闭的技术体系基础上，现在的发展一定是互联网的发展、数据的发展，包括智能技术的发展，倒逼我们走向越来越开放的生态。是不是精准识别需求，通过社会化的方式去快速整合资源，形成合作，在线能不能形成合作，还是靠知识产权体系才能够完成；是不是可以快速交付；是不是全生命周期精准服务……新的能力体系和过去只是为了把产品做出来让营销人员卖出去的那个时代完全不一样。跟技术有关、跟价值生态合作模式有关，跟社会的生态都有关系，这是需要深入的去推动。
只有构建起新兴能力，数字化转型才可以找到新空间，新的经济模式才可以真正有效实现。
那么，当前的重点是什么?变革是一个长期的过程，当前的重点是制造业与互联网的融合。十九大报告里面提出互联网、大数据与实体经济的融合，给两化融合赋予了新内涵，揭开了新篇章。智能制造是我们的主攻方向，现在从自动化到数字化，下一个竞争的焦点就是怎么样争夺网络化发展的先机，资源配置方式从内部为主到在全社会动态配置。企业是工业化的产物，现在大家都认为企业将越来越小、越来越专业化，越来越灵活机动。网络化时代这种变革才有可能深层次成为可能，只有真正资源配方式在全社会范围动态配置，个性化需求才有效满足，组织方式才可以走向社会化，企业的边界越来越模糊。
国家战略布局层面，我们要推动制造业与互联网的融合，要推动工业互联网，这是当前全球共同的战略焦点。
我们理解工业互联网或者制造互联网的本质就是推动工业化的发展方式和IT产业的发展方式，让它能够融合，工业能力跟IT能力能不能集成，能不能融合、能不能创新。我们能不能推动硬件，首先要越来越重视软件，毋庸置疑。数字化发展大家越来越重视软件，随着互联网发展，大家也越来越重视软件，越来越重视网络平台，光重视不够，是不是可以推动硬件和软件分离，能不能推动硬件和软件平台分离。让我们的产业有一个分层发展的模式，这样的话知识的创新迭代交互共享才真正有可能。
数字化的推动，我们觉得指望大家以业务为驱动，用一些信息技术手段想真正形成一些把现在的业务真正推动的变革新的探索。
第一步制造资源云改造。跟一些平台的模式或者有平台经验的团队合作，用平台化的模式跟传统业务之间大家去融合，去结合，探索出一种有新的价值创造模式的新业务体系。传统企业可以跟一些互联网企业，有平台化运营经验的企业合作，让我们在数字化改造当中每一步都有新的价值出现或者新的模式出现，能让数字化较稳妥有效推进下去。
第二，如果资源云化了，我们可以研究和推动制造能力的问题，把制造能力的模型研究出来平台化部署，再共享。
第三，通过软件化、模型化、人工智能化，让创新的门槛极大降低，全民创新，让所有的人都成为创造者。这个历程可能会很长，只是在探索这样一个规律。
制造能力的共享能解决制造业发展一系列的问题，如果真的做到这一步有一个巨大的利润空间，这会很困难。如果实现全民创新，制造业创新就跟其他的创新一样，会变得非常繁荣。需要一个生态，主体也开放合作，大家需要融合。融合既体现在技术上也体现在技术和组织管理上，也体现在产业之间，也体现在价值生态的构建方面。
一图读懂2018年上半年中国智能制造发展现状
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