根據(jù)對150余家生產(chǎn)型和技術(shù)服務(wù)型的大中型企業(yè)的調(diào)研，德勤中國最新發(fā)布《中國智造，行穩(wěn)致遠(yuǎn) —— 2018中國智能制造報(bào)告》指出：亞洲正受到自動化、智能化大潮沖擊。

國際勞工組織調(diào)研發(fā)現(xiàn)，越南、柬埔寨、菲律賓和印度尼西亞的工人的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)最高，據(jù)估計(jì)這幾個(gè)區(qū)域約50%的工人工作可能在未來20年被自動化取代。

亞洲尤其是中國作為制造業(yè)的重要區(qū)域，在面臨制造業(yè)向自動化、智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，能否繼續(xù)保持其競爭力？

中國智能智造進(jìn)入高速成長期

智能制造是基于新一代信息技術(shù)，貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動環(huán)節(jié)，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準(zhǔn)控制自執(zhí)行等功能的先進(jìn)制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱。簡而言之，智能制造是由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)支撐的智能產(chǎn)品、智能生產(chǎn)和智能服務(wù)。

智能制造已經(jīng)成為全球價(jià)值鏈重構(gòu)和國際分工格局調(diào)整背景下各國的重要選擇。發(fā)達(dá)國家紛紛加大制造業(yè)回流力度，提升制造業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的戰(zhàn)略地位。毫無疑問，在此次大潮中亞洲正在積極尋求突破。以人工智能為例，各國政府大力支持人工智能，推動科技公司、初創(chuàng)公司和學(xué)術(shù)界的創(chuàng)新。

除了政府的支持，亞洲企業(yè)更積極打破行業(yè)壁壘加快新產(chǎn)品開發(fā)。不同于歐美同類企業(yè)，中國領(lǐng)先企業(yè)間的合作屢見不鮮，一些知名范例包括：百度與小米在物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域合作開發(fā)更多應(yīng)用場景;騰訊與京東合作布局電子商務(wù)生態(tài)圈;印度系統(tǒng)集成商組成AI聯(lián)盟（如OpenAI）。這賦予它們驚人的影響力，也意味著它們擁有可用于快速推動創(chuàng)新的技術(shù)實(shí)力和資本基礎(chǔ)。

中國是亞洲智能化轉(zhuǎn)型的重要力量。政府加強(qiáng)智能制造頂層設(shè)計(jì)，開展試點(diǎn)示范和標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè);企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升系統(tǒng)解決方案能力。中國智能制造取得明顯成效，進(jìn)入高速成長期。

中國智能制造進(jìn)入成長期主要體現(xiàn)在三方面：首先，中國工業(yè)企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)提升，為未來制造系統(tǒng)的分析預(yù)測和自適應(yīng)奠定基礎(chǔ)。第二、財(cái)務(wù)效益方面，智能制造對企業(yè)的利潤貢獻(xiàn)率明顯提升。第三、典型應(yīng)用方面，中國已成為工業(yè)機(jī)器人第一消費(fèi)大國，需求增長強(qiáng)勁。

企業(yè)智能化的六大階段

企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)體現(xiàn)在其利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)生產(chǎn)以及系統(tǒng)自優(yōu)化的能力。我們借鑒國際普遍認(rèn)可的工業(yè)4.0發(fā)展路徑，將企業(yè)智能化成熟度分為六個(gè)階段：計(jì)算機(jī)化、連接、可視、透明、預(yù)測和自適應(yīng)。

計(jì)算機(jī)化：企業(yè)通過計(jì)算機(jī)化高效處理重復(fù)性工作，并實(shí)現(xiàn)高精度、低成本制造。但不同的信息技術(shù)系統(tǒng)在企業(yè)內(nèi)部獨(dú)立運(yùn)作，很多設(shè)備并不具備數(shù)字接口。

連接：相互關(guān)聯(lián)的環(huán)節(jié)取代各自為政的信息技術(shù)。操作技術(shù)（OT）系統(tǒng)的各部分 實(shí)現(xiàn)了連通性和互操作性，但是依舊未能達(dá)到IT層面和OT層面的完全整合。

可視：了解正在發(fā)生什么，通過現(xiàn)場總線和傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，企業(yè)捕獲大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，建立起企業(yè)的“數(shù)字孿生”，從而改變以前基于人工經(jīng)驗(yàn)的決策方式，轉(zhuǎn)為基于數(shù)字進(jìn)行決策。

透明：了解事件發(fā)生的原因，并通過根本原因分析生成認(rèn)識。

預(yù)測：將數(shù)字孿生投射到未來，模擬不同的情景對未來發(fā)展進(jìn)行預(yù)測，并適時(shí)做出決策和采取適當(dāng)措施。

自適應(yīng)：預(yù)測能力只是自動化行為和決策的根本要求，而持續(xù)的自適應(yīng)則使企業(yè)實(shí)現(xiàn)自主響應(yīng)，以便其盡快適應(yīng)變化的經(jīng)營環(huán)境。

智能制造為企業(yè)貢獻(xiàn)更多利潤

隨著中國兩化融合和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)等多項(xiàng)舉措推進(jìn)，制造型企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)顯著提升，大部分企業(yè)正致力于數(shù)據(jù)縱向集成。

德勤調(diào)研結(jié)果顯示，81%的受訪企業(yè)已完成計(jì)算機(jī)化階段，其中41% 處于連接階段，28%處于可視階段，9%處于透明階段，而預(yù)測和自適應(yīng)階段的企業(yè)各自占2%。

智能制造利潤貢獻(xiàn)顯著提升向工業(yè)4.0進(jìn)階，為制造企業(yè)帶來真實(shí)可見的效益。2013年德勤曾調(diào)研全國200家制造型企業(yè)，結(jié)果顯示中國企業(yè)智能制造處在初級階段，且利潤微薄。經(jīng)過五年的快速發(fā)展，智能制造產(chǎn)品和服務(wù)的盈利能力顯著提升。

2013年智能制造為企業(yè)帶來的利潤并不明顯，55%的受訪企業(yè)其智能制造產(chǎn)品和服務(wù)凈利潤貢獻(xiàn)率處于0-10%的區(qū)間，而2017年，僅有11%的受訪企業(yè)處于這個(gè)區(qū)間，而41%的企業(yè)其智能制造利潤貢獻(xiàn)率在11-30%之間。利潤貢獻(xiàn)率超過50%的企業(yè)，由2013年受訪企業(yè)占比14%提升到2017年的33%。智能制造利潤貢獻(xiàn)率明顯提升，利潤來源包括生產(chǎn)過程中效率的提升和產(chǎn)品服務(wù)價(jià)值的提升。

中國已連續(xù)六年為工業(yè)機(jī)器人第一消費(fèi)大國。IFR數(shù)據(jù)顯示，中國工業(yè)機(jī)器人市場規(guī)模在2017年為42億美元，全球占比27%， 2020年將擴(kuò)大到59億美元。2018-2020年國內(nèi)機(jī)器人銷量將分別為16、19.5、23.8萬臺，未來3年CAGR達(dá)到22%。汽車、高端裝備制造和電子電器行業(yè)依然為工業(yè)機(jī)器人的主要用戶。

中國有哪些獨(dú)特優(yōu)勢？首先是數(shù)據(jù)量。當(dāng)前人工智能熱潮背后的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對數(shù)據(jù)極其依賴。識別人臉、翻譯語言和試驗(yàn)無人駕駛汽車需要大量的“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”。

由于中國的人口數(shù)量和設(shè)備數(shù)量龐大，中國企業(yè)在獲取數(shù)據(jù)方面具有天然的優(yōu)勢。第二，中國制造業(yè)企業(yè)硬件設(shè)備和廠房相對歐美企業(yè)普遍較新，比較容易實(shí)現(xiàn)設(shè)備連接和廠房改造。

德勤調(diào)查發(fā)現(xiàn)，中國工業(yè)企業(yè)智能制造五大部署重點(diǎn)依次為：數(shù)字化工廠（63%）、設(shè)備及用戶價(jià)值深挖（62%）、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（48%）、重構(gòu)商業(yè)模式（36%）以及人工智能（21%）。

深挖設(shè)備和用戶價(jià)值

制造型企業(yè)面臨愈發(fā)激烈的市場競爭和日益透明的產(chǎn)品定價(jià)，不得不尋找新的 價(jià)值來源。德勤智能制造調(diào)研結(jié)果顯示，設(shè)備和用戶價(jià)值深度挖掘是企業(yè)智能制造部署第二重點(diǎn)領(lǐng)域。62%的受訪 企業(yè)正積極部署設(shè)備和用戶價(jià)值深度挖掘，其中41%的企業(yè)側(cè)重設(shè)備價(jià)值挖掘，21%的企業(yè)側(cè)重用戶價(jià)值挖掘。

圍繞設(shè)備進(jìn)行價(jià)值挖掘可以說是制造型企業(yè)的天性。如在研發(fā)設(shè)計(jì)階段，嵌入新技術(shù)，生產(chǎn)更智能或更多樣化的產(chǎn)品;在銷售階段，提供設(shè)備相關(guān)金融服務(wù);在售后階段，對出廠設(shè)備和產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控，并進(jìn)行性能分析、預(yù)測性維護(hù)等，既提升安全性，也為企業(yè)創(chuàng)造更多服務(wù)機(jī)會。

例如：紅領(lǐng)集團(tuán)通過打造C2M電商平臺、柔性供 應(yīng)能力和大數(shù)據(jù)能力實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模定制 化。顧客可以在其C2M電商平臺選擇款式、工藝、材料并下單。平臺快速收集顧客分散、個(gè)性化需求數(shù)據(jù)的同時(shí)，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)按客戶需求匹配產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型，其款式數(shù)據(jù)和工藝數(shù)據(jù)能滿足超過百萬萬億種設(shè)計(jì)組合，覆蓋99.9%的個(gè)性化設(shè)計(jì)需求。當(dāng)版型確定后，系統(tǒng)自動生成工藝數(shù)據(jù)，工藝數(shù)據(jù)發(fā)送至工廠，工廠進(jìn)行生產(chǎn)交付。整個(gè)流程從下訂單到產(chǎn) 品出廠僅需7個(gè)工作日，并做到按需生產(chǎn)、零庫存、一人一版、一衣一款。

阿里巴巴的“淘工廠”集結(jié)上萬家工廠，將電商買家訂單與制造廠商產(chǎn)能進(jìn)行對接，把柔性產(chǎn)能檔期聯(lián)網(wǎng)，解決電商買家有訂單無工廠、制造企業(yè)有產(chǎn)能無訂單的結(jié)癥。