黃光球，何 奕

（西安建筑科技大學(xué) 管理學(xué)院，陜西 西安 710055）

一、引言

近幾年隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、信息技術(shù)的飛速發(fā)展，對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)的智能化發(fā)展有了更新角度的研究。LI 等（2017）[1]認(rèn)為隨著當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)的普及，傳感器的普遍存在，以及大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，人工智能發(fā)展的信息環(huán)境發(fā)生了深刻的變化，進(jìn)入了一個(gè)新的進(jìn)化階段。王喜文（2015）[2]認(rèn)為智能制造的實(shí)質(zhì)就是通過互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模定制生產(chǎn)、服務(wù)型制造，提升制度創(chuàng)新和管理能力，推動(dòng)制造業(yè)向智能化發(fā)展。Thoben K 等（2017）[3]在物聯(lián)網(wǎng)和服務(wù)化的概念基礎(chǔ)上，通過物理實(shí)體（CPS）從產(chǎn)品設(shè)計(jì)到生產(chǎn)、物流再到后期維護(hù)分析現(xiàn)在和未來的智能制造計(jì)劃實(shí)施策略。夏后學(xué)等（2017）[4]從平臺(tái)搭建的角度探究出智能生產(chǎn)需包含決策、信息感知、傳輸、智能生產(chǎn)、服務(wù)組織幾大模塊。Decker 和Stummer C（2017）[5]認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)為產(chǎn)品創(chuàng)新提供了方向，具體的他們提出產(chǎn)品分析和遠(yuǎn)程訪問功能，利用其進(jìn)行數(shù)據(jù)收集或與其他產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)信息共享，從而實(shí)現(xiàn)針對(duì)性的營銷管理。田慶鋒等（2019）[6]認(rèn)為制造業(yè)商業(yè)模式的創(chuàng)新路徑選擇是基于客戶需求，客戶滿意，應(yīng)該是以客戶需求為導(dǎo)向的。Frank A G 等（2019）[7]對(duì)探究的92 家制造公司的工業(yè)4.0 技術(shù)模式提出了概念框架，并將其分為前端技術(shù)與基礎(chǔ)技術(shù)。從智能制造、智能產(chǎn)品、智能供應(yīng)鏈、智能工作；物聯(lián)網(wǎng)、云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析幾方面進(jìn)行研究，研究結(jié)果表示前端技術(shù)中智能制造是核心，但基礎(chǔ)技術(shù)中大數(shù)據(jù)和分析水平較低則會(huì)對(duì)公司造成挑戰(zhàn)。

智能制造是目前制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的主要發(fā)展方向，但傳統(tǒng)制造業(yè)卻在轉(zhuǎn)型中一直受阻，高速發(fā)展的技術(shù)環(huán)境也給企業(yè)帶來了更多的選擇性，基于以上已有文獻(xiàn)中關(guān)于驅(qū)動(dòng)力，許多學(xué)者都采用定性分析的方法來描述分析傳統(tǒng)制造業(yè)的智能化發(fā)展或在某種既定因素如物聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)、大數(shù)據(jù)推動(dòng)等條件下探究其影響與作用，未能對(duì)比不同因素的影響作用效果，這都是需要進(jìn)一步研究的。為了可以以長(zhǎng)期發(fā)展的眼光，既貼合市場(chǎng)規(guī)律又順應(yīng)產(chǎn)品概念產(chǎn)生、生產(chǎn)、售后的銷售模式，本文以產(chǎn)品生命周期為基線，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)制造業(yè)智能化為出發(fā)方向，通過定性與定量相結(jié)合探究可以促使傳統(tǒng)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力因素。

二、生命周期視角下傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展分析

（一）生命周期視角下傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展模型

故障樹分析是一種由上向下的分析方法，順序分析各環(huán)節(jié)事件成功或者失敗的發(fā)展變化過程，從而預(yù)測(cè)各種可能結(jié)果的分析方法，參考該理論的分析本質(zhì)，將頂事件設(shè)為傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展，自上而下的分析各層事件。

所謂產(chǎn)品生命周期是從產(chǎn)品概念產(chǎn)生到產(chǎn)品消亡，包含了產(chǎn)品概念的產(chǎn)生、產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、投產(chǎn)決策、服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)[8]。許多學(xué)者認(rèn)為推動(dòng)智能化發(fā)展需要貫穿于這之中的各個(gè)環(huán)節(jié)。李廉水等（2019）[9]提出智能制造需要貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)各環(huán)節(jié)，其中產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)為關(guān)鍵。李樹翀（2015）[10]認(rèn)為將智能制造作為主攻方向是從產(chǎn)品的全生命周期來看，具體包括生產(chǎn)智能化、管理智能化、物流智能化、渠道智能化、服務(wù)智能化。其中渠道智能化更側(cè)重于營銷方式，因此為簡(jiǎn)化模型將渠道智能化劃分為管理智能化的下屬層級(jí)，并將設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)并入生產(chǎn)智能化的下屬層級(jí)，基于以上，本文從管理智能化、生產(chǎn)智能化、物流智能化、服務(wù)智能化四大板塊構(gòu)建模型第一層，如圖1 所示。

圖1 傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展模型第一層

管理智能化：根據(jù)企業(yè)管理基本概念，李樹翀（2015）[10]將管理智能化細(xì)分為智能決策、生產(chǎn)計(jì)劃智能化、質(zhì)量管理智能化、倉儲(chǔ)管理智能化、人力資源等主要內(nèi)容。此外童有好（2015）[11]還提出品牌、企業(yè)文化、營銷網(wǎng)絡(luò)、客戶關(guān)系、投入產(chǎn)出、風(fēng)險(xiǎn)控制、運(yùn)營管理等方面的智能化。李宏巖（2019）[12]提出可以利用人工智能技術(shù)并搭建智能化質(zhì)量管理系統(tǒng)從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)前的質(zhì)量預(yù)測(cè)與生產(chǎn)后的質(zhì)量檢測(cè)，達(dá)到質(zhì)量管理的智能化。陳觀富等（2018）[13]認(rèn)為實(shí)現(xiàn)倉儲(chǔ)的智能化需要立體存儲(chǔ)設(shè)施、自動(dòng)化搬運(yùn)設(shè)備、自動(dòng)存儲(chǔ)信息智能管理系統(tǒng)。立體存儲(chǔ)是高層貨架存儲(chǔ)，充分利用倉儲(chǔ)容積；自動(dòng)搬運(yùn)代替人工搬運(yùn)，實(shí)現(xiàn)高效，降低人工成本；自動(dòng)存儲(chǔ)系統(tǒng)代替人工記錄，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)同時(shí)避免差錯(cuò)率?；谝陨蠘?gòu)建出實(shí)現(xiàn)管理智能化模型。

生產(chǎn)智能化：許多學(xué)者認(rèn)為生產(chǎn)智能化主要包括產(chǎn)品自身及生產(chǎn)過程設(shè)備的智能化。李廉水等（2019）[9]在產(chǎn)品智能化部分提出滿足消費(fèi)者需求的前提下實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié)智能化及個(gè)性化追求。孫波和欒世奇（2019）[14]認(rèn)為裝備的智能化是促進(jìn)人工智能技術(shù)融入生產(chǎn)的前提與基礎(chǔ)，具體包括了對(duì)配套設(shè)備進(jìn)行智能化改造、開展關(guān)鍵技術(shù)研究、建設(shè)健全機(jī)器人技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系幾方面。李明月（2020）[15]認(rèn)為實(shí)現(xiàn)裝備智能化可以通過以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等國內(nèi)外的先進(jìn)技術(shù)作為技術(shù)支撐利用自動(dòng)化設(shè)備對(duì)原生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行改造來實(shí)現(xiàn)?；谝陨蠘?gòu)建出實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)智能化模型。

物流智能化：李樹翀（2015）[10]提到物流智能化方面應(yīng)重點(diǎn)發(fā)展跟蹤溯源、交通運(yùn)輸智能化、收發(fā)貨智能決策等環(huán)節(jié)。王玉（2020）[16]認(rèn)為在機(jī)器人揀選、自動(dòng)化立體貨柜、無人搬運(yùn)設(shè)備及信息技術(shù)的結(jié)合下實(shí)現(xiàn)物流設(shè)備的高效運(yùn)作智能化發(fā)展。基于以上構(gòu)建出實(shí)現(xiàn)物流智能化模型。

服務(wù)智能化：除產(chǎn)品本身銷售以外越來越多的消費(fèi)者更加注重產(chǎn)品所帶的附加服務(wù)。童有好（2015）[11]認(rèn)為不僅要向客戶提供產(chǎn)品更要提供相應(yīng)的售后使用培訓(xùn)與維修保養(yǎng)等一系列附加服務(wù)。李樹翀（2015）[10]分析現(xiàn)階段在服務(wù)智能化方面，可將重點(diǎn)放在售前的電話智能咨詢，售中的案例庫建立、推送宣傳，售后的在線信息管理、使用培訓(xùn)、智能檢測(cè)及維護(hù)等方面?；谝陨蠘?gòu)建出實(shí)現(xiàn)服務(wù)智能化模型。

綜上所述，得到制造業(yè)智能化發(fā)展的模型。

（二）模型最小割集確定

故障樹分析中最小割集表示使頂事件發(fā)生的最低限度基本事件集?；谝陨辖Y(jié)合得到的管理智能化（A）、生產(chǎn)智能化（B）、物流智能化（C）、服務(wù)智能化（D），使用布爾代數(shù)化簡(jiǎn)法對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展模型（T）的最小割集進(jìn)行求解。對(duì)應(yīng)符號(hào)解釋如表1 所示。

表1 代數(shù)運(yùn)算符號(hào)表示

根據(jù)布爾代數(shù)運(yùn)算法則，得到建立的傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展模型的最小割集為{X2}、{X3}、{X4}、{X6}，任意一個(gè)割集里的事件可以實(shí)現(xiàn)就會(huì)推動(dòng)頂事件的發(fā)生，即推動(dòng)智能化發(fā)展。

（三）模型最小徑集確定

故障樹分析中最小徑集表示使頂事件不發(fā)生的最低限度基本事件集。利用最小徑集與最小割集之間的對(duì)偶性進(jìn)行求解。

根據(jù)計(jì)算得到建立的傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展模型的最小徑集為{X2X3X4X5X6X7}，該徑集里的事件都不實(shí)現(xiàn)則頂事件就不發(fā)生，即智能化發(fā)展難以實(shí)現(xiàn)。

通過以上分析，在傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展作為頂事件的模型中最小割集為4 個(gè)，分別為{信息技術(shù)}{人工智能}{自動(dòng)化技術(shù)}{互聯(lián)網(wǎng)}，最小徑集為1個(gè){信息技術(shù)、人工智能、自動(dòng)化技術(shù)、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、符合需求}，由此可以說明傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展相對(duì)容易發(fā)生，具有一定的可實(shí)現(xiàn)性。

三、傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展的SD 模型構(gòu)建

依據(jù)以上模型定性分析得到的最小割集與最小徑集，將信息技術(shù)、人工智能、自動(dòng)化技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)作為備選驅(qū)動(dòng)力，通過構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行仿真來定量分析探究傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力因素。

（一）系統(tǒng)因果關(guān)系圖構(gòu)建及分析

因果關(guān)系圖是系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)和條件，分為正反饋回路與負(fù)反饋回路兩種，用于定性分析理清邏輯。通過上文關(guān)于傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展的定性分析結(jié)果，為實(shí)現(xiàn)頂事件即傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展的發(fā)生，從信息技術(shù)、人工智能、自動(dòng)化技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)，四個(gè)角度出發(fā)分析。如圖2 所示。

圖2 傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展SD 因果關(guān)系

（1）利潤(rùn)→開發(fā)智能產(chǎn)品動(dòng)力→R&D 經(jīng)費(fèi)分配比例→R&D 經(jīng)費(fèi)→成本→價(jià)格→企業(yè)收入→利潤(rùn)。

（2）利潤(rùn)→開發(fā)智能產(chǎn)品動(dòng)力→R&D 經(jīng)費(fèi)分配比例→R&D 經(jīng)費(fèi)→人才投入/技術(shù)研發(fā)→成果→品牌知名度→目標(biāo)產(chǎn)量→調(diào)整生產(chǎn)率→生產(chǎn)量→價(jià)格→企業(yè)收入→利潤(rùn)。

（3）利潤(rùn)→開發(fā)智能產(chǎn)品動(dòng)力→R&D 經(jīng)費(fèi)分配比例→R&D 經(jīng)費(fèi)→人才投入/技術(shù)研發(fā)→成果→品牌知名度→目標(biāo)產(chǎn)量→調(diào)整生產(chǎn)率→生產(chǎn)量→庫存→成本→利潤(rùn)。

（4）利潤(rùn)→開發(fā)智能產(chǎn)品動(dòng)力→R&D 經(jīng)費(fèi)分配比例→R&D 經(jīng)費(fèi)→人才投入/技術(shù)研發(fā)→成果→品牌知名度→目標(biāo)產(chǎn)量→調(diào)整生產(chǎn)率→生產(chǎn)量→價(jià)格→企業(yè)收入→投入比例→智能設(shè)備投入→成本→利潤(rùn)。

（5）成果→品牌知名度→目標(biāo)產(chǎn)量→調(diào)整生產(chǎn)率→生產(chǎn)量→價(jià)格→企業(yè)收入→R&D 經(jīng)費(fèi)→人才投入/技術(shù)研發(fā)→成果。

（6）成果→品牌知名度→目標(biāo)產(chǎn)量→生產(chǎn)量→價(jià)格→企業(yè)收入→利潤(rùn)→開發(fā)智能產(chǎn)品動(dòng)力→R&D經(jīng)費(fèi)分配比例→R&D 經(jīng)費(fèi)→人才投入/技術(shù)研發(fā)→成果。

（7）成果→品牌知名度→目標(biāo)產(chǎn)量→調(diào)整生產(chǎn)率→生產(chǎn)量→庫存→成本→價(jià)格→企業(yè)收入→投入比例→智能設(shè)備投入→設(shè)備科研支持率→成果。

（8）成果→品牌知名度→目標(biāo)產(chǎn)量→調(diào)整生產(chǎn)率→生產(chǎn)量→價(jià)格→企業(yè)收入→投入比例→智能設(shè)備投入→成本→利潤(rùn)→開發(fā)智能產(chǎn)品動(dòng)力→R&D 經(jīng)費(fèi)分配比例→R&D 經(jīng)費(fèi)→人才投入/技術(shù)研發(fā)→成果。

（9）智能設(shè)備投入→成本→價(jià)格→企業(yè)收入→投入比例→智能設(shè)備投入。

（10）智能設(shè)備投入→設(shè)備科研支持率→成果→品牌知名度→目標(biāo)產(chǎn)量→調(diào)整生產(chǎn)率→生產(chǎn)量→價(jià)格→企業(yè)收入→投入比例→智能設(shè)備投入。

（11）智能設(shè)備投入→成本→利潤(rùn)→開發(fā)智能產(chǎn)品動(dòng)力→R&D 經(jīng)費(fèi)分配比例→R&D 經(jīng)費(fèi)→人才投入/技術(shù)研發(fā)→成果→品牌知名度→目標(biāo)產(chǎn)量→調(diào)整生產(chǎn)率→生產(chǎn)量→價(jià)格→企業(yè)收入→投入比例→智能設(shè)備投入。

以上企業(yè)利潤(rùn)、成果、智能設(shè)備投入的主要回路中，人工智能因素直接體現(xiàn)在R&D 經(jīng)費(fèi)分配比例、投入比例的決策上，而信息技術(shù)間接通過企業(yè)服務(wù)水平而影響目標(biāo)產(chǎn)量與調(diào)整生產(chǎn)率的確定，互聯(lián)網(wǎng)因素主要為消費(fèi)者需求的獲取間接影響企業(yè)的目標(biāo)產(chǎn)量、開發(fā)智能產(chǎn)品的動(dòng)力及產(chǎn)品價(jià)格的調(diào)整，自動(dòng)化技術(shù)主要在供貨速度對(duì)消費(fèi)者滿意度的影響從而使目標(biāo)產(chǎn)量與生產(chǎn)率發(fā)生變化。

其中利潤(rùn)收入的增加使企業(yè)開發(fā)智能產(chǎn)品動(dòng)力增強(qiáng)，各項(xiàng)投入的力度加大從而提升產(chǎn)值，增加收入與利潤(rùn)，是一個(gè)不斷增強(qiáng)的正反饋回路。而成本對(duì)利潤(rùn)及供應(yīng)需求之間的變化調(diào)節(jié)如2、3、5、10是負(fù)反饋回路。

（二）系統(tǒng)流圖構(gòu)建

對(duì)圖2 的因果關(guān)系圖進(jìn)一步具體化，利用Vensim 軟件構(gòu)建傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展系統(tǒng)流圖，如圖3 所示。

圖3 傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展系統(tǒng)流圖

（三）SD 模型方程參數(shù)確定及模型檢驗(yàn)

1.SD 模型主要系統(tǒng)方程。為探究傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展選取企業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)、企業(yè)成果、智能設(shè)備投入、產(chǎn)品庫存作為系統(tǒng)初始狀態(tài)變量。原數(shù)據(jù)來源于《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》和公布傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)年報(bào)。使用SPSS 和EXCEL 軟件對(duì)所獲數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。模型的主要系統(tǒng)方程如表2 所示。

表2 模型的主要變量及方程

2.SD 模型檢驗(yàn)。通過對(duì)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)性檢驗(yàn)及歷史性檢驗(yàn)來驗(yàn)證所建立模型的有效性。其中以軟件Vensim 對(duì)模型及方程進(jìn)行結(jié)構(gòu)合理性的檢驗(yàn)，歷史性檢驗(yàn)是將軟件模擬運(yùn)行的結(jié)果與實(shí)際的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，偏差率控制在0.20 之內(nèi)，則可以說明該模型的構(gòu)建是正確且有效的[17]。該模型選擇2013—2019年7 年的企業(yè)年報(bào)數(shù)據(jù)以企業(yè)成果、智能設(shè)備投入、利潤(rùn)、R&D 經(jīng)費(fèi)為參考值進(jìn)行多次模擬，如表3所示。

表3 參考指標(biāo)偏差率

如表3 所示，偏差率都在0.20 之內(nèi)，且通過Vensim 軟件的結(jié)構(gòu)驗(yàn)證，說明該模型可以為傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展的成因分析提供可靠依據(jù)。

四、傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展的影響因素分析

采用控制變量法對(duì)各變量分別調(diào)整10%、20%、30%的變化幅度進(jìn)行分析，其產(chǎn)生的影響趨勢(shì)基本相同。為使對(duì)比圖中可以看到過渡性變化則不宜選取過大變化幅度，且使各備選驅(qū)動(dòng)力的影響結(jié)果之間具有可比性，本文統(tǒng)一選取10%作為調(diào)整范圍。分別將R&D 經(jīng)費(fèi)分配比例、智能設(shè)備年投入比例、服務(wù)水平、消費(fèi)者需求、供貨速度上下浮動(dòng)10%觀察成果、利潤(rùn)、智能設(shè)備投入、R&D 經(jīng)費(fèi)值的變化。

由圖4 可以看出R&D 經(jīng)費(fèi)分配比例的調(diào)整對(duì)企業(yè)利潤(rùn)及智能設(shè)備投入的影響不大，但R&D 經(jīng)費(fèi)分配比例的變動(dòng)直接影響當(dāng)年的R&D 經(jīng)費(fèi)投入額，其影響會(huì)在當(dāng)下直接體現(xiàn)出來，R&D 經(jīng)費(fèi)的支出又將用于人才及技術(shù)研發(fā)其對(duì)成果的影響則在后續(xù)慢慢體現(xiàn)出來。

圖4 R&D 經(jīng)費(fèi)分配比例調(diào)整

由圖5 可以看出智能設(shè)備年投入比例的調(diào)整，會(huì)直接影響當(dāng)年設(shè)備投入值，但用于設(shè)備科研的支持率提升較弱使得成果變動(dòng)不大。

圖5 智能設(shè)備年投入比例調(diào)整

由圖6 可以看出服務(wù)水平的不同對(duì)整體的影響較明顯，主要通過影響消費(fèi)滿意度來實(shí)現(xiàn)對(duì)其他指標(biāo)的影響，其中對(duì)利潤(rùn)的影響相對(duì)于降低服務(wù)水平，增加服務(wù)水平的浮動(dòng)范圍更大，而對(duì)成果、R&D經(jīng)費(fèi)及智能設(shè)備投入的影響一開始并不明顯，在后續(xù)逐漸增強(qiáng)，且較為持續(xù)。

圖6 服務(wù)水平調(diào)整

由圖7 可以看出消費(fèi)者需求的不同對(duì)整體的影響十分明顯，一開始需求的增加對(duì)利潤(rùn)會(huì)產(chǎn)生正向影響，但在某節(jié)點(diǎn)后轉(zhuǎn)為負(fù)向影響，結(jié)合R&D 經(jīng)費(fèi)的增加變化，原因?yàn)樾枨笤龆鄬?dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)激烈，企業(yè)為提升競(jìng)爭(zhēng)力增加研發(fā)投入致使成本增加，利潤(rùn)減少。

圖7 消費(fèi)者需求調(diào)整

由圖8 可以看出供貨速度的不同對(duì)整體的影響較為明顯，其中在對(duì)利潤(rùn)的影響中相對(duì)于降低供貨速度，提高供貨速度所產(chǎn)生的浮動(dòng)范圍更大，而對(duì)成果、R&D 經(jīng)費(fèi)及智能設(shè)備投入的影響并不是很明顯，對(duì)R&D 經(jīng)費(fèi)指標(biāo)在前期會(huì)產(chǎn)生一個(gè)較明顯變化，而對(duì)成果與智能設(shè)備投入所產(chǎn)生的影響一開始并不明顯，在后續(xù)逐漸增強(qiáng)且較為持續(xù)。

圖8 供貨速度調(diào)整

圖9 和圖10 所示，企業(yè)利潤(rùn)受到供貨速度與消費(fèi)者需求的變動(dòng)影響較大，其中需求的變化出現(xiàn)不同的作用效果，此外可以直觀地看到消費(fèi)者需求的變動(dòng)對(duì)成果、R&D 經(jīng)費(fèi)、智能設(shè)備投入的影響也最大，且變動(dòng)方向?yàn)橥颉?/p>

圖9 各因素增加10%

圖10 各因素降低10%

五、結(jié)論與建議

（1）本研究基于全生命周期視角定性分析了傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展的可實(shí)現(xiàn)性。最小割集可以表示系統(tǒng)的危險(xiǎn)性，其本質(zhì)是頂事件發(fā)生有幾種可能性，最小割集越多頂事件就越容易發(fā)生，最小徑集可以表示系統(tǒng)的安全性，其本質(zhì)是頂事件越不容易發(fā)生，系統(tǒng)就越安全，本文針對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展構(gòu)建的模型中最小割集有4 個(gè)，分別為{信息技術(shù)}、{人工智能}、{自動(dòng)化技術(shù)}、{互聯(lián)網(wǎng)}，四種因素發(fā)生一個(gè)頂事件就會(huì)發(fā)生，最小徑集有1 個(gè){信息技術(shù)、人工智能、自動(dòng)化技術(shù)、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、符合需求}，當(dāng)所有因素均不發(fā)生時(shí)頂事件才不發(fā)生，由此說明傳統(tǒng)制造業(yè)的智能化發(fā)展相對(duì)容易發(fā)生，具有可實(shí)現(xiàn)性。

（2）通過仿真模擬可以看出互聯(lián)網(wǎng)因素通過消費(fèi)者需求的影響對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展的影響最大。在定性分析的基礎(chǔ)上本文構(gòu)建了傳統(tǒng)制造業(yè)智能化發(fā)展的SD 模型，通過控制變量的方法，分別改變代表人工智能因素驅(qū)動(dòng)的R&D 經(jīng)費(fèi)分配比例、智能設(shè)備年投入比例；信息技術(shù)因素驅(qū)動(dòng)的服務(wù)水平；互聯(lián)網(wǎng)因素驅(qū)動(dòng)的消費(fèi)者需求；自動(dòng)化因素驅(qū)動(dòng)的供貨速度因素值，以企業(yè)利潤(rùn)、成果量、R&D經(jīng)費(fèi)、智能設(shè)備投入作為參考值進(jìn)行對(duì)比分析，從結(jié)果可以看出消費(fèi)者需求的變動(dòng)對(duì)成果、R&D 經(jīng)費(fèi)、智能設(shè)備投入的影響最大，且變動(dòng)方向?yàn)橥颉?/p>

（3）在企業(yè)利潤(rùn)的對(duì)比圖中可以看出消費(fèi)者需求的增加對(duì)企業(yè)利潤(rùn)來說并不是一直產(chǎn)生正向影響，在某節(jié)點(diǎn)后轉(zhuǎn)為負(fù)向，主要?dú)w因于對(duì)應(yīng)研發(fā)成本的投入成本增加，針對(duì)此點(diǎn)建議企業(yè)提升相應(yīng)的轉(zhuǎn)化效率從而降低成本。此外服務(wù)水平及供貨速度的提高也對(duì)各指標(biāo)產(chǎn)生較大的正向影響，主要通過影響消費(fèi)滿意度來實(shí)現(xiàn)，因此傳統(tǒng)制造業(yè)為更好地實(shí)現(xiàn)智能化發(fā)展，在互聯(lián)網(wǎng)助力下不僅要準(zhǔn)確把握消費(fèi)者需求量還需要不斷針對(duì)消費(fèi)者的需求做出其他因素的投入調(diào)整。基于此提出利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)驅(qū)動(dòng)，鏈接生產(chǎn)、管理、物流、服務(wù)幾大板塊實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)監(jiān)控及時(shí)調(diào)整糾偏，以消費(fèi)者需求為焦點(diǎn)，結(jié)合自身實(shí)際情況，高效選擇企業(yè)管理方案，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的建議。