美國的“第三次工業(yè)革命”提出的比較早,更多強調(diào)的還是信息化和自動化對制造業(yè)的沖擊和影響。當(dāng)然美國的制造業(yè)領(lǐng)先企業(yè)也對制造業(yè)的智能化趨勢進(jìn)行了布局和研究,比如GE公司提出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)(Industrial Internet)概念,其方向側(cè)重于將機器分析、行業(yè)洞察、自動化和商業(yè)預(yù)測連接起來。“智能制造”在德國和美國之間的區(qū)別,與兩國在制造業(yè)上的比較優(yōu)勢以及國際分工上的不同是分不開的。
智能工廠不是簡單智能化
現(xiàn)在常被提及的智能工廠只是“智能制造”的一個組成部分。在智能制造之下,傳統(tǒng)的制造流程將被重組,其目的是要實現(xiàn)產(chǎn)品的智能化。其中個性化的客戶需求與設(shè)計,供應(yīng)商和制造商之間的信息接入與共享,售后服務(wù)的快速響應(yīng)等環(huán)節(jié)與智能工廠一起,成為智能制造非常關(guān)鍵的組成部分。
智能工廠的核心特點是:產(chǎn)品的智能化、生產(chǎn)的自動化、信息流和物資流合一。目前來看,世界范圍內(nèi),很多企業(yè)都在向著智能工廠的方向發(fā)展,但是還沒有哪一家企業(yè)有足夠的勇氣宣布自己已經(jīng)建成了一座智能的工廠。即便是西門子目前在全球有兩個樣板工廠,他們對外宣傳也只是說自己達(dá)到工業(yè)3.0的水平,而并非真正實現(xiàn)了工業(yè)4.0。
在討論智能工廠的未來圖景時,提到最多的是“大規(guī)模定制化生產(chǎn)”,這需要企業(yè)從幾個維度建立相關(guān)的企業(yè)能力:一、強大的客戶需求收集和分析能力;二、社會化交互的產(chǎn)品研發(fā)體系;三、模塊化、智能化的產(chǎn)品制造工藝;四、高靈活度的供應(yīng)鏈管理;五、與客戶需求匹配的生產(chǎn)能力(包括設(shè)備維護(hù)能力);六、智能的庫存和物流管理體系。
除了大規(guī)模定制化生產(chǎn),智能工廠的未來圖景還包括了能源的節(jié)約(據(jù)測算有大約12%的能源節(jié)約空間),讓供應(yīng)鏈更加安全,以及準(zhǔn)確地尋找到相關(guān)領(lǐng)域?qū)<业膯栴}解決方式,而且智能工廠的生產(chǎn)模式不僅僅局限于生產(chǎn)終端消費品的企業(yè),生產(chǎn)設(shè)備的企業(yè)一樣可以通過實踐智能工廠來更好地滿足客戶需求、降低成本、提高交付效率、合理管理產(chǎn)能。
挑戰(zhàn)供應(yīng)鏈管理
當(dāng)我們討論智能工廠時,不能忽略的核心要求之一是要實現(xiàn)信息流、物資流和管理流合一。通過ERP系統(tǒng)、MES系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理軟件、最新的物聯(lián)網(wǎng)(接入產(chǎn)品和其對應(yīng)零部件)和大數(shù)據(jù)的收集分析,讓信息流和物資流合一,做到對每一個個體產(chǎn)品、零部件在生產(chǎn)的全流程中可以實時監(jiān)控和管理,事前預(yù)測、事中操作和事后追蹤。
對于中國企業(yè)來說,長期處于產(chǎn)業(yè)鏈的低端環(huán)節(jié)使得其在信息的收集和分析能力上有所欠缺,很多中國企業(yè)連工廠的管理通報都并不完備,即使是行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè),也在這幾年才消滅了企業(yè)內(nèi)部的信息孤島,建成了企業(yè)內(nèi)部統(tǒng)一的信息管理體系,但是距離全面地、有效地管理信息和綜合使用信息還有相當(dāng)?shù)牟罹?,更何況智能工廠對于信息的創(chuàng)造性使用提出了更高的要求。
同時,智能制造對于采購和供應(yīng)鏈管理帶來的挑戰(zhàn)影響是深遠(yuǎn)的。它將原本按照計劃管理的工廠生產(chǎn),切割為更小的單元,既可以動態(tài)規(guī)劃從而平滑生產(chǎn)波動,也可以更快地跟隨市場的反應(yīng)進(jìn)行產(chǎn)能的調(diào)整,同時還可以實現(xiàn)最低的原材料和成品庫存,大幅提高生產(chǎn)的周轉(zhuǎn)效率,廠商由此能夠獲得對用戶需求、市場波動做出快速反應(yīng)的能力。同時,生產(chǎn)所有涉及的零部件都因為物聯(lián)網(wǎng)而廣泛互聯(lián),廠家有望實現(xiàn)實時庫存(Justintime)——在傳統(tǒng)工廠中最多是在廠內(nèi)庫存管理中實現(xiàn);而在智能工廠市場,這樣的實時庫存可以將供應(yīng)商也納入進(jìn)來,從而實現(xiàn)真正的實時。它帶來的好處是全方面的,包括:降低成本、提高交付效率、管理產(chǎn)能等。
智能工廠在軟硬件上對當(dāng)下的制造形態(tài)進(jìn)行諸多改進(jìn),與之相對應(yīng)的企業(yè)的人力資源和管理結(jié)構(gòu)也要進(jìn)行調(diào)整。對于智能工廠來說,其人力資源的需求是嶄新的,且多層次的:首先有能夠重新設(shè)計生產(chǎn)流程、供應(yīng)鏈管理流程、產(chǎn)品再設(shè)計、大數(shù)據(jù)分析等復(fù)雜工作的高級人才;其次是有能夠維持智能工廠日常設(shè)備調(diào)試維修、供應(yīng)鏈運營等工作的中級人才;最后是要具備整個工廠的人力資源升級以滿足智能工廠更高的操作和運營要求的人力儲備。而其管理結(jié)構(gòu),因為信息化技術(shù)、自動化生產(chǎn)的廣泛應(yīng)用而變得更加扁平化,原本從班組到線、再到車間、單元的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)需要面向新的生產(chǎn)設(shè)置而進(jìn)行調(diào)整。
中小企業(yè)實現(xiàn)智能制造之路
(一)創(chuàng)新型中小企業(yè):是優(yōu)勢還是陷阱?
智能制造時代最大的特征就是創(chuàng)新,新技術(shù)新產(chǎn)品新業(yè)態(tài)新模式不斷涌現(xiàn),這給了創(chuàng)新型中小企業(yè)最大的發(fā)展空間。創(chuàng)新型中小企業(yè)的比較優(yōu)勢在于擁有較高的技術(shù)水平、高精尖設(shè)備和高素質(zhì)的人才隊伍,可以讓其在技術(shù)和產(chǎn)品方面較快取得領(lǐng)先優(yōu)勢,從而占據(jù)市場的主導(dǎo)地位。但是創(chuàng)新型企業(yè)高額的研發(fā)投入和緩慢的產(chǎn)業(yè)化過程,也讓其面臨著巨大的風(fēng)險。尤其在互聯(lián)網(wǎng)與制造業(yè)融合發(fā)展的大背景下,新技術(shù)新產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度明顯加快,市場模仿和跟隨的周期越來越短,創(chuàng)新型企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和風(fēng)險日益增大,遭遇“創(chuàng)新陷阱”的幾率增多。在智能制造生態(tài)系統(tǒng)中,創(chuàng)新型中小企業(yè)必須要努力破解研發(fā)成本高、創(chuàng)新周期長、市場風(fēng)險大的難題,不讓領(lǐng)先優(yōu)勢變成阻礙發(fā)展的陷阱。
(二)加工型中小企業(yè):還能走多遠(yuǎn)?
智能制造生態(tài)鏈中的加工型中小企業(yè),無疑將面臨更大的挑戰(zhàn)和更有限的發(fā)展空間。勞動力、土地、環(huán)境等要素成本不斷上升,產(chǎn)品制造過程的價值附加值越來越低,利潤越來越少,融資變得越來越難,在這樣的環(huán)境中,企業(yè)還能走多遠(yuǎn)?尤其是隨著生產(chǎn)過程智能化程度的不斷深化,一些有條件的加工企業(yè)通過“機器換人”實現(xiàn)了成本降低和效率提升、通過產(chǎn)品服務(wù)化轉(zhuǎn)型實現(xiàn)附加值增加后,留給傳統(tǒng)加工型中小企業(yè)的時間真的不多了。在智能制造生態(tài)鏈中的加工型中小企業(yè)一定要經(jīng)過一次鳳凰涅槃,才能找到新的生存和發(fā)展空間。
(三)服務(wù)型中小企業(yè):競爭對手越來越多?
服務(wù)化是智能制造發(fā)展的主要方向,對服務(wù)型中小企業(yè)來講,機會永遠(yuǎn)很多。互聯(lián)網(wǎng)+制造業(yè)催生了大量新型的服務(wù)業(yè)態(tài),比如個性化定制、在線檢測、遠(yuǎn)程診斷和維護(hù)、數(shù)據(jù)分析、節(jié)能服務(wù)等等,而且大多數(shù)服務(wù)類產(chǎn)品的成本低、盈利空間大,這給了服務(wù)型中小企業(yè)大量發(fā)展機會。但也恰恰因為發(fā)展機會多、進(jìn)入門檻低,將會促使越來越多的新企業(yè)大量涌入服務(wù)領(lǐng)域,競爭程度將變得更加激烈。同時,隨著信息越來越透明,企業(yè)間的競爭變得更加公開、公平,藍(lán)海越來越難找,這就意味著企業(yè)必須獲得更多的競爭優(yōu)勢,才有可能在萬千競爭者中脫穎而出,占有一席之地。
總的來說,智能制造現(xiàn)階段在中國還剛剛起步,在未來邁向智能制造、智能工廠之時,也要充分利用目前中國制造業(yè)企業(yè)已廣泛應(yīng)用的工業(yè)自動化設(shè)備。
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