□文/鄭賢玲

智能制造是盛宴還是陷阱

□文/鄭賢玲

目前中國工業(yè)面臨國內需求下降與歐美制造業(yè)回歸的巨大壓力，如何以“智能制造”作為突破口促進中國工業(yè)轉型升級，還取決于我們如何正確地理解工業(yè)4.0的深刻要義，并利用好中國制造貼近客戶需求的市場資源優(yōu)勢。

今天“工業(yè)4.0”、“智能制造”等詞匯對制造行業(yè)的人來說如同營養(yǎng)早餐一樣熟悉，全國上下彌漫著“創(chuàng)新”的空氣。資本市場和政府對“智能制造”充滿了期待，并賦予了極高的熱情。但具體到企業(yè)層面，產業(yè)的升級是非常具體的技術應用與商業(yè)模式的轉變，變革總是伴隨著死亡與重生。

“鐵銹時代”來臨

一位在外資企業(yè)從事能源研究的研究員向筆者發(fā)來短信，他列舉了幾家機械制造龍頭企業(yè)現金流和應收賬款的數據，問其中存在的高風險是否屬實，并詢問中國機械制造業(yè)需求大幅下降的原因。筆者給他反饋了短信：“一國經濟短時間內的快速增長不利于裝備制造業(yè)，市場的快速增長不但導致市場容量的快速膨脹并達到飽和，同時也導致供給方的產能過剩，其結果是供需兩頭都受傷?！彼f沒想到中國制造業(yè)供需失衡得如此嚴重。

實際上，美國、俄羅斯在重工業(yè)發(fā)展后都出現過所謂“鐵銹地帶”，而距離我們較近的大型工業(yè)企業(yè)的危機是1999年韓國大宇破產。這家以重化工業(yè)起家的大型工業(yè)企業(yè)用30年時間成為世界20強、資產規(guī)模曾達到650億美元，卻在亞洲金融危機中轟然倒下。工業(yè)品的乘數效應是引發(fā)所謂周期性的重要原因，本質上是市場經濟模式下供需雙方的不斷失衡——尋求平衡的結果，但工業(yè)化和城鎮(zhèn)化是經濟發(fā)展的一個階段，相關產品的市場容量是有極限的，過快的發(fā)展定會導致產能的集中釋放和市場的透支。

一家路邊的包子鋪在積累一段時間的經驗后老板就會發(fā)現每天最經濟的供應量，甚至估算出各種包子的需求比例，這些經驗其實是“大數據”的雛形。但與 “包子”恰恰相反，工程機械、船舶、機床等工業(yè)品的大量銷售，沒有成為今天市場需求的“經驗數據”，而大量的市場存量恰恰成了今天工廠銷售的實際障礙。工業(yè)品與即時消費品最大的不同是市場具有累積效應，積累到一定的階段便形成市場飽和，致使需求高峰期的產能過剩而形成“鐵銹”。

圖1 主要工程機械企業(yè)近年收入持續(xù)下降

在沒有持續(xù)跟蹤真實需求的數據分析系統(tǒng)的市場中，需求的突然異動往往形成信息干擾。5年前中國制造企業(yè)的雄心壯志歷歷在目，三一、中聯、徐工、山工集團等企業(yè)都制訂了“十二五”實現3000億元的銷售目標，而查看近幾年這些企業(yè)的銷售數據，發(fā)現這些企業(yè)“失算”了，市場根本就不是按照他們預期的30%的速度增長。由于物聯網建立了更為廣泛的“溝通”機制，產品間信息變得更加通達，存量市場的利用率得以提升，連續(xù)4年，工程機械企業(yè)的銷售收入都在持續(xù)下滑。盡管上市公司不能代表這些集團全部的規(guī)模，但也基本代表了這些企業(yè)的主體。顯然，企業(yè)沒有了解到真實的市場需求，憑借簡單的經驗不足以做準確的預測。

以小松、三一、中聯、柳工為代表的企業(yè)通過對設備實際工作狀態(tài)的監(jiān)控來指導公司的經營，隨著市場存量和設備流動性的增加，自2011年以來設備的開工率逐年下降。來自某挖掘機企業(yè)的市場人士告訴筆者:“我們監(jiān)測挖掘機工作時間，2011年一臺挖掘機平均工作時間是240小時/月，而今年監(jiān)測的數據只有40小時/月?！?大數據的應用讓企業(yè)越來越了解市場的真實需求，同時也正在接受產能過剩的事實。企業(yè)不可能永遠在困境中等待，中國的制造業(yè)必須尋求產業(yè)的升級。

“大數據”與“智能制造”助推第四次工業(yè)革命

變革總是在現實困境與新技術的成熟中誕生，“工業(yè)4.0”是德國在2013年提出的，而美國在2006年就提出了“信息物理系統(tǒng)”的概念，并將此項技術體系作為新一代技術革命的突破點?？此撇煌硎龅墓I(yè)革命，本質上都是為本國工業(yè)增長提出新的發(fā)展方向。德國是在發(fā)現了本國工業(yè)排名下降以及出口增長乏力后提出的，2011年德國在漢諾威工業(yè)博覽會上第一次提出，并于2013年發(fā)布了“工業(yè)4.0實施建議”；而美國在國際金融危機后意識到虛擬經濟脫離實體后的巨大隱患。2010年奧巴馬簽署《美國制造業(yè)促進法案》，提出了運用數字制造和人工智能來重構美國的制造業(yè)。這場基于大數據的工業(yè)革命已悄然在全世界展開。

德國和美國要從發(fā)展中國家手中奪回制造業(yè)的市場份額，就必須改變原來制造業(yè)的要素構成，充分發(fā)揮其在智能制造方面的科技優(yōu)勢，即通過采集數據、分析數據、并反饋到產品和服務中去實現客戶的價值。智能制造包括智能的制造、產品和服務三個層面。

智能制造是將生產過程中的工藝數據軟件化并植入產品生產線的控制軟件中，通過“自省”反饋優(yōu)化生產流程，使得制造過程智能化。這一過程的本質上是通過優(yōu)化工藝，穩(wěn)定品質和降低成本，這其中部分沿用了ERP的成本管理思想，同時根據產品的個性化要求進行柔性化生產。制造本身的價值不是僅僅要做好一個產品，而且要將產品過程中的浪費降到最低，實現將設計、制造過程與客戶的需求進行最佳匹配。設備的智能化不是目的，只是實現產品智能的工具和路徑。

產品智能使得應用更加貼近客戶的需求和價值。比如通過數字分析比較，提前預知產品的故障并自動報警；通過數字化分析使得產品的工作實現自省、自我比較和自我修復，最終適應各種工況和環(huán)境以達到最優(yōu)的工作狀態(tài)。

而服務的智能化則是在產業(yè)鏈上延伸更多的價值，通過提供有效的數據服務實現全產業(yè)鏈上的服務。國際市場上如GE、約翰迪爾、飛利浦等公司通過數據分析來為客戶提供價值，而不是直接賣產品。GE不賣發(fā)動機而是為航空公司提供安全服務數據；約翰迪爾不賣農機，而是幫助農民進行農田管理；飛利浦將賣燈泡轉化為光源管理和能源管理。

除了為客戶創(chuàng)造價值外，制造企業(yè)也通過智能制造實現更多的價值，其中制造過程智能化是成本控制，產品的智能是提升產品價值，而服務的智能則是創(chuàng)造客戶新的價值。

目前，我國的數據平臺基礎建設已基本形成，可支撐企業(yè)的遠程監(jiān)控與數據收集，為智能制造提供了基礎。而隨著制造業(yè)本身智能化的發(fā)展，智能制造的調價將更加成熟。海爾、三一、徐工、中聯都已經建立了智能化車間，美的計劃用50億元建造智能化工廠，而沈陽機床通過“i5”實現了設備加工的實時監(jiān)控，并以設備租賃服務替代產品銷售。

表1 四次工業(yè)革命的技術及特征

“智能制造”的核心是價值創(chuàng)造

“智能制造”是工業(yè)4.0的表象和路徑，也是本次工業(yè)革命的代表性技術，但其內在的驅動力，源自對客戶價值的創(chuàng)造。

人類歷史上歷次工業(yè)革命都是相對滯后的生產手段與現實需求之間的矛盾所致，每一次工業(yè)革命都伴隨著重大的技術進步與制造方式的巨大改變。第一次工業(yè)革命發(fā)生在18世紀末，主要特征是以蒸汽機為動力實現機械化生產，人類開始以機械設備代替手工作業(yè)；第二次工業(yè)革命發(fā)生在19世紀末至20世紀初期，以電力推動的規(guī)?；a，通過零配件和裝配線成功分離而實現規(guī)?；a，代表企業(yè)是福特汽車，其基于在商品經濟日趨繁榮的環(huán)境下大規(guī)模生產對效率的需求；第三次工業(yè)革命是上世紀70年代電子與信息技術結合，使工業(yè)生產高度自動化，這次以美國硅谷主導的工業(yè)革命解決的是對制造精度的需求；正在全球爆發(fā)的第四次工業(yè)革命是將大數據時代機械化與信息化進行深度融合，讓信息變得更有價值，通過數據優(yōu)化和高效的執(zhí)行系統(tǒng)，為產品創(chuàng)造更加接近用戶需求的價值，即實現價值創(chuàng)造的需求。

本次工業(yè)革命與前三次工業(yè)革命最大的區(qū)別在于,生產商不再以制造端的生產力作為起點，而是將客戶端的價值需求作為整個產業(yè)鏈的出發(fā)點，以智能化的裝備實現定制化與批量化的完美結合，使產品的設計、制造及服務變得更加智能。

眾所周知，德國是世界制造強國，但到2012年，德國制造業(yè)出現兩個問題，一是經過30年的發(fā)展，德國制造業(yè)從全球第二下降到第四位，中國的制造規(guī)模達到全球第二；而制造能力看起來不如德國的美國卻在30年內始終處于第一，而且在2006-2011年間，德國工業(yè)的出口數據幾乎沒有增長。

這些現象引起了德國對制造業(yè)的反思，美國制造業(yè)強大的主要原因顯然不是像德國一樣把產品做到最好，而是充分利用了信息化和金融服務；德國設備出口增長放緩固然與中國制造業(yè)成長產生的進口替代有關，但還有一個重要的原因是德國產品壽命太長，更換周期也較長，這種從自身出發(fā)以產品為核心的制造方式成為德國經濟增長的瓶頸。因此產品不是要做到最好，而是要為客戶提供最大的價值，因此必須從客戶的需求出發(fā)。

警惕“智能制造”可能的陷阱

就像沒有治百病的藥一樣，“智能制造”或“工業(yè)4.0”也絕不是解決中國制造所有困境的萬能鑰匙，而且我們也不能忽視智能制造可能給傳統(tǒng)制造業(yè)帶來的巨大沖擊。

最近有一篇《汽車銷量下跌竟和互聯網沖擊有關？北汽高管確實這么說的》帖子轉載率很高，但這并非聳人聽聞。物聯網將使得物理世界信息更加可視化，通過設備聯網減少設備的閑置率，提高全社會設備使用效率，而提前預知設備故障也延長了設備的使用時間，這些資源優(yōu)化都將使得工業(yè)品市場實際容量下降。Uber和滴滴就是通過物聯網減少社會閑置率，并導致市場對汽車需求的數量減少的具體案例。同樣的現象也將發(fā)生在其他裝備行業(yè)，這對生產性企業(yè)來講顯然不是好消息。

而另一個風險是來自對“智能制造”的片面理解，目前很多人都將“智能制造”的理解局限在產品制造過程環(huán)節(jié)。說到智能制造，很多人都想到了“機器人”，認為引進一條機器人生產線便實現了“智能制造”。

地方政府為了推動“智能制造”更是不遺余力，并把推動機器人產業(yè)作為智能制造的抓手。截至今年上半年，全國在建的機器人產業(yè)園就有23個，還有7個在籌建，機器人生產企業(yè)上百家，從國際市場來看，工業(yè)機器人行業(yè)并不是一個可以容納眾多企業(yè)的行業(yè)，目前日本也就4-5家、美國僅一家工業(yè)機器人企業(yè)?？梢哉f，中國機器人行業(yè)還只是剛剛起步，就已出現產能過剩。更重要的是，工業(yè)機器人82%的成本源自進口零部件，到目前為止，機器人整機企業(yè)幾乎都依靠政府補貼而生存，預計未來這個行業(yè)將會出現大面積倒閉。而與此同時，真正具有巨大需求并可實現“智能”的工藝軟件工程師、各種工況控制系統(tǒng)與核心功能件則嚴重不足。

“智能制造”正在成為制造業(yè)新一輪投資的熱點，2015年6月3日，工業(yè)和信息化部公示了2015年智能制造專項項目，94家公司的相關項目入選；7月21日，工業(yè)和信息化部公布了2015年智能制造試點示范項目名單,共有46個項目入選。

如果“智能制造”僅僅是引進設備，各大企業(yè)和地方政府進入新一輪的固定資產投資，那么就一定會重復制造業(yè)上一輪投資擴張的悲劇。缺乏對產品應用和制造過程的數據分析和有效反饋，將依然不能滿足客戶的價值，使得企業(yè)變得更加生產線化和設備化，產業(yè)將更加趨同。目前中國以“無人工廠”為代表的“智能制造”已開始出現“智能”簡單化的端倪，這顯然不是從客戶價值出發(fā)，更多的目的是為政府補貼做一個形象工程，甚至不去比較機器人和人工的成本和效率。一些企業(yè)在產品上裝了很多傳感器，搜集了一大堆數據，但并沒有充分研究客戶的需求，導致智能制造陷入形式化和運動化，不僅不能提升效率，反而使得制造成本變得更高。美國辛辛那提大學的李杰教授就提醒說：“我們在談到工業(yè)轉型帶來的變革時，往往容易看到其代表性的技術特征，而忽略了促使其轉型的最原始的驅動力，即對新價值創(chuàng)造的永恒追求”。

充分利用大數據優(yōu)勢，實現價值創(chuàng)造與可持續(xù)發(fā)展

中國失去了第一次工業(yè)革命和第二工業(yè)革命的機會，在第三次工業(yè)革命中融入了全球制造產業(yè)鏈，且因為勞動力成本優(yōu)勢和巨大的市場成就了世界制造中心，這些基礎和條件成為第四次工業(yè)革命的良好基礎。

與前幾次工業(yè)革命不同的是，這次工業(yè)革命是以市場為中心，中國是全球最大的市場，距客戶的需求最近，生產企業(yè)可采集到更多的客戶需求數據。工業(yè)4.0對要素最大的改變是技術進一步取代人工，對人力成本占優(yōu)勢而技術水平占劣勢的中國機械制造業(yè)來說，工業(yè)4.0似乎遭遇更大的壓力，但工業(yè)4.0的核心是大數據，擁有的數據越多，反饋的效率越高，中國擁有的機器在全球使用量最大，數據最多，因此有機會在智能制造階段與歐美保持同步。

李杰教授提出的“煎蛋理論”認為，產品終端和覆蓋的市場是“蛋黃”，圍繞“蛋黃”做大“蛋白”的思維模式是提升客戶價值的模式。例如中集集團擁有全球50%的集裝箱，這是一個巨大的蛋黃，如果搜集到貨物的相關信息，可了解到世界各種類型貨物的產業(yè)鏈路線，從而幫助客戶分析并優(yōu)化供應鏈和采購鏈，這份數據的價值可能超過集裝箱本身。對于擁有眾多客戶端的中國制造企業(yè)來說，擁有產品就相當于擁有“蛋黃”，了解客戶的需求，為客戶提供增值服務就相當于圍繞“蛋黃”做大蛋白。企業(yè)將走出一條以提供全球產業(yè)數據作為增值服務持續(xù)增長的可持續(xù)發(fā)展之路。

例如汽車是一個可見的產品，但其內在的價值則表現在行動力、時尚感、經濟性、舒適性、安全感等不可見的體驗感上。汽車的需求數量是有限的，但在汽車上不斷加入各種提升性能的服務則是無止盡的。

本次工業(yè)革命不是簡單的制造業(yè)的升級，而是一次從需求出發(fā)，不斷創(chuàng)造價值，改變原有制造業(yè)生態(tài)鏈的升級。在這一過程中，智能設備或產品都不是核心，人才是智能制造的核心，只有通過人的體驗和思考，才能幫助用戶提升價值。

設備、產品和數據分析系統(tǒng)都是達到創(chuàng)造價值目的的工具。擁有全球最大市場的中國，有機會在本次工業(yè)革命中掌握更多的主動權，形成持續(xù)創(chuàng)造價值的持續(xù)增長的商業(yè)模式，但必須明確產業(yè)升級的方向。

鄭賢玲 機械行業(yè)資深研究員