兩張圖看清智能制造6大挑戰(zhàn)

　　為什么智能制造和工業(yè)4.0是下一個方向?

　　從最早工匠使用工具開始，科技進步的物質形式基本體現(xiàn)在了制造發(fā)展的過程，將科技應用到制造的過程最能體現(xiàn)人類理性應用工具和技術等先進手段追求利潤最大化和效率最高的偉大境界。所以，按照科技發(fā)展的邏輯推斷，制造必然向信息化、智能化階段發(fā)展。簡單來說，很可能是因為人類智慧已經發(fā)展到這個階段了，再不表現(xiàn)出來已經不能彰顯人類的更高級能力。

　　第1張圖：智能制造流程全景圖

　　西門子德國數(shù)字化工廠作為優(yōu)秀的先驅者，用25年的時間已實現(xiàn)75%的生產作業(yè)自動化，生產線上的在線監(jiān)測節(jié)點超過1000個，每天采集數(shù)據(jù)超過5000萬。每年生產元器件30億個，可24小時為客戶供貨，產能較數(shù)字化前提高了8倍。

　　光看數(shù)字會覺得基本上智能制造的核心關鍵指標都提到了，只是不能直接感受到具體牛在哪兒。HCR慧辰TMT研究部整理了一張智能制造流程的全景圖(如下)，希望能夠從全局角度梳理智能制造的相關參與方和影響因素。　

　　從上圖不難看出智能制造是個系統(tǒng)工程，即使單點切入也需要系統(tǒng)化規(guī)劃后逐一實現(xiàn)。

　　挑戰(zhàn)1：全連接

　　缺少任一節(jié)點的連接，都有可能影響全面自動化的實現(xiàn)。這里面會涉及多少連接呢?舉個例子，說一個現(xiàn)在不太多見的產品，比如摩托車，僅發(fā)動機就有250多個零件，至于汽車約有30000個左右。對于制造過程，一個螺絲都不能少，智能制造的連接也是一樣。除了這些，其他相關信息包括資金量、管理信息流、物流信息流、服務信息流等各個相關環(huán)節(jié)需要全面連接。

　　在信息化階段，ERP系統(tǒng)最大的問題點是逆向流程實現(xiàn)困難。到了智能化階段除了連接點，還需要在全面連接點中設置雙向監(jiān)控點和生產管理連接點?；跁r時海量信息傳遞和多節(jié)點控制的需求，需要單獨的連接和數(shù)據(jù)流轉通道以保證整個過程不斷點、不丟包，順利完成全過程。另外，是否有智能產品是與用戶建立直接連接的前提。

　　挑戰(zhàn)2：全控制

　　智能制造將數(shù)據(jù)流轉作為核心，連接全部制造和相關環(huán)節(jié)，中間的全部過程都似“暗箱”般，非常需要隨時知道發(fā)生了什么并予以人為糾偏和預警干涉。每個節(jié)點的交互設計和計算能力是實現(xiàn)全控制的基礎。除了對環(huán)節(jié)的控制，還需要對智能設備(包括工業(yè)機器人)進行監(jiān)測和控制。智能制造的生產線上將由多個智能設備來替代人類完成執(zhí)行工作。人與機器的配合及人對機器的控制和管理也是智能制造挑戰(zhàn)中比較容易出現(xiàn)掌控外事故的問題點。

　　挑戰(zhàn)3：資源整合

　　圖中社會環(huán)境和用戶都是智能制造的影響因素。智能制造階段，主要存在的工廠形式為大的制造平臺和小型個性化工作室。大平臺可以滿足小批量的定制化需求，小工作室更多體現(xiàn)在與用戶的更直接、更短平快的連接。至于智能供應鏈也將出現(xiàn)大的供應鏈整合平臺，針對不同個性化需求提供快速、“零庫存”的供應。智能制造系統(tǒng)化工程需整合供應鏈、生產、物流、服務平臺、營銷資源等等，才能最大化的實現(xiàn)智能制造的自動化及產能最大化。

　　智能制造既然有如此高的要求，從以上可以總結出來兩條實現(xiàn)路徑：一條是作為龍頭企業(yè)，自行嘗試然后把成功經驗復制到行業(yè)內其他企業(yè)，推動行業(yè)整體進步，從而實現(xiàn)更大范圍的智能制造。另一條是行業(yè)內主要企業(yè)把相關資源整合在一起，共同嘗試將所有相關環(huán)節(jié)集中在這一個平臺上操作，作為獨立的OEM中心存在。不難推斷，產業(yè)聯(lián)盟和第三方提供相關解決方案及數(shù)據(jù)服務或將成為必不可少的存在。

　　綜上所述，智能制造即使還沒實現(xiàn)也是符合社會經濟發(fā)展規(guī)律的，本來就是一件任重道遠的事兒。另外，所謂挑戰(zhàn)對于不同發(fā)展階段和數(shù)字化程度不同的企業(yè)意義不太一樣，不能一概而論。

　　第2張圖：智能制造數(shù)據(jù)流圖　　

　　挑戰(zhàn)4：數(shù)據(jù)采集及整合應用

　　企業(yè)內外大小數(shù)據(jù)的采集及整合應用是智能制造效率的基礎。智能產品相關數(shù)據(jù)的獲取也將是產品升級的基礎數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集及整合能力，尤其是外部環(huán)境數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)的獲取整合能力最耗費成本，也最能體現(xiàn)企業(yè)資源整合實力。智能制造對于企業(yè)數(shù)據(jù)能力的要求包括數(shù)據(jù)入口掌控數(shù)量、數(shù)據(jù)采集方式(眾包之后新的模式)、數(shù)據(jù)中心規(guī)劃和實現(xiàn)能力、數(shù)據(jù)計算資源以及智能算法的駕馭能力等等。

　　挑戰(zhàn)5：數(shù)據(jù)傳遞通道與時時交互

　　這里涉及到網絡通道及網絡上多節(jié)點協(xié)議標準建設。多節(jié)點交互、監(jiān)測和控制，以及跨行業(yè)、跨領域、跨產品等多場景的要求，需要建立新的、系統(tǒng)性的、統(tǒng)一的協(xié)議標準，除了整體架構和基礎物聯(lián)網外，至少先從同一行業(yè)(領域)開始細化和建立統(tǒng)一標準。另外，無論是從帶寬(實時數(shù)據(jù)承載量)還是網速要求，目前的網絡資源顯然支持不了智能制造的發(fā)展要求?，F(xiàn)在大家把希望寄予5G，寄望于物聯(lián)網新的協(xié)議標準。還能說什么呢，共同期待吧。

　　挑戰(zhàn)6：數(shù)據(jù)模型的多場景創(chuàng)建與打通

　　一個統(tǒng)計方法吃八方，一個數(shù)據(jù)模型占領全天下的幸福時光不會再有了。盡管大數(shù)據(jù)和智能算法就那些，真正考驗智能制造的是基于不同場景和條件的數(shù)據(jù)架構搭建和模型應用，以及多模式和場景下的數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)模型打通。任何事情都會有偏差，即使沒有偏差，也需要根據(jù)外部的變化進行及時調整，完全依賴機器對數(shù)據(jù)的解讀和歸納也不太可能。因此，還需要能夠洞察行業(yè)發(fā)展和業(yè)務路線的專業(yè)分析師對規(guī)則進行調整、優(yōu)化、升級和廢除。

　　未來，數(shù)據(jù)將成為智能制造的生命線，數(shù)據(jù)收集、存儲、快速調撥、模型搭建、規(guī)則創(chuàng)建及整合、計算和應用，每個環(huán)節(jié)都與連接、控制和自動化息息相關。HCR慧辰TMT研究部認為，數(shù)據(jù)服務能力未來將成為第三方服務的重要發(fā)展領域和方向，數(shù)據(jù)專家和工程師都會成為炙手可熱的人才。

　　有專家說，即使只從三大產業(yè)的角度看，這些年互聯(lián)網一直致力于影響第三產業(yè)，接下來必然在農業(yè)和工業(yè)(制造業(yè))發(fā)力，而且很有前景。

　　但是從挑戰(zhàn)的難度來看，僅僅依靠商業(yè)的力量是不夠的。目前，世界前二經濟體均在此領域有所動作，美國政府6月20日公布了一個通過刺激被稱為“智能制造業(yè)”的方法來推動美國制造業(yè)的復興的法案。智能制造創(chuàng)新研究所是奧巴馬政府頒布的第九個制造中心，并將在美國范圍內發(fā)起5個地區(qū)制造創(chuàng)新中心，每個中心將專注于本地區(qū)的相關技術遷移和勞動力開發(fā)。中國政府去年5月亦由國務院出臺制造強國中長期發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃《中國制造2025》，預計2025年制造業(yè)重點領域全面實現(xiàn)智能化，試點示范項目運營成本降低50%，產品生產周期縮短50%，不良品率降低50%。

　　政策驅動、人才儲備、企業(yè)投入、科研支持這些都是必要條件。新技術的開發(fā)和應用難免要在無數(shù)個坑里摸爬滾打，多少英烈仰天長嘆生不逢時，也只能對抓住技術與市場最好契合時點成為英雄的人翻個白眼，繼續(xù)義無反顧趟下一個泥坑。對于智能制造的發(fā)展來說，最需要的還是那些敢于趟過一個又一個坑點，拍拍泥土，總結經驗教訓，繼續(xù)下一輪嘗試的勇士。沒有迎接挑戰(zhàn)的決心，便沒有迎接勝利的機會。