智能工廠還有多遠

單小虎+李睿

社會化生產在經歷了 “蒸汽時代”、“電氣時代”和“信息時代”后，企業管理實踐的長期發展讓現代企業具有了企業資源計劃系統（ERP）、產品生命周期管理（PLM）、供應鏈管理（SCM）等一系列的生產管理工具和方法，人們終于可以在信息時代的自動化工廠藍圖上更進一步，創造出“智能工廠”。

任何一次大型的技術進步都是為了更好地滿足社會需求。在傳統工廠面前，消費者行為改變、產品周期縮短、供應鏈風險增加、售后服務復雜化等都在威脅著企業的經營。這讓傳統的制造業強國紛紛對“智能工廠”—這一制造業發展的最新趨勢表現出濃厚興趣。在德國，智能工廠的發展直接被稱為“工業4.0”，巴斯夫、寶馬、博世、戴姆勒、SAP、西門子等著名的德國企業紛紛投入頂尖研發資源于其中。美國的通用電氣也投入了大量人力物力致力于將機器分析、行業洞察、自動化和商業預測結合起來，打造全新的工業互聯網的商業實驗。

工廠變奏曲

如果說傳統工廠在解決產能、產品的標準化、質量和成本的優化等一系列問題時展現了其優勢，那么智能工廠則是在此基礎上，在解決消費者差異化的需求，提高生產的靈活性，以及向工廠管理者提供決策支持顯示了其獨特的魅力。

對于滿足消費者差異化的需求，智能工廠的做法和傳統社會化生產中，通過不斷改進消費者洞察，進行針對性的產品再設計，增加售后服務和客戶體驗有著本質上的區別—智能工廠是通過產品和消費者的互動完成的。用一句流行的話說，是通過平臺戰略彎曲了產業價值鏈實現的。智能工廠通過開放開發流程給消費者參與，廣泛收集消費者的需求和行為數據，期間多次互動對于產品設計方案進行優化和改進，并形成了初步的產品設計方案。而在生產過程中，智能工廠通過在關鍵節點設計數據采集、實時監控并事后備案以控制產品質量，為產品置入唯一的編碼而對產品進行追蹤，以及在產品上附著消費者數據采集工具（可以是硬件也可以是軟件）從而對消費者行為數據進行收集以幫助其進行售后服務和產品改進。這樣的過程形成了智能工廠對消費者差異化需求的閉環，賦予了產品互動性、可追蹤性和唯一性，從而有效地解決了工廠批量生產和消費者差異化需求之間的矛盾。

這無疑為生產帶來了更高的靈活性。傳統的精益生產幫助工廠解決的是生產的優化問題，包括生產流程優化、時間節省、原材料節省、人工節省以及庫存優化等。而智能工廠在精益生產的基礎上進一步帶來了生產的靈活性。在智能工廠時代，生產所有涉及的零部件都因為物聯網而廣泛互聯，廠家有望實現實時庫存（Just in time）—在傳統工廠中最多是在廠內庫存管理中實現，而在智能工廠市場，這樣的實時庫存可以將供應商也納入進來，從而實現真正的實時。這樣的供應鏈管理能力對于生產帶來的影響是深遠的，它將原本按照季節管理的工廠生產，切割為更小的單元，既可以動態規劃從而平滑生產波動，也能更快地跟隨市場的反應進行產能的調整，同時也能實現最低的原材料和成品庫存，大幅提高生產的周轉效率。廠商由此能夠獲得對用戶需求、市場波動做出快速反應的能力。

此外，智能工廠還增強了對工廠管理者決策支持的能力。一個面向消費者需求，與消費者保持積極互動，產品可以追蹤，用戶行為獲得反饋，并通過廣泛的物聯網進行實時管理的智能工廠將產生大量的數據，而圍繞著這些數據的產生、收集、分類和分析，將為智能工廠的管理者提供對于市場最新動向、消費者行為變化、產品生命周期衰竭、工廠運營提升方向、供應鏈管理重點環節等等一系列的預測和決策能力。

然而，到目前為止，還沒有一家企業可以自豪地宣稱已成功建成了智能工廠。因為智能工廠需要實現的目標—產品的智能化、生產的自動化、信息流和物資流合一、價值鏈同步—看似普通，但想要真正地實現卻絕非易事。

產品的智能化既是一種設計理念，也是一種生產流程。它首先要求在產品設計階段就根據用戶多樣化的需求，設計或者再設計產品，并對產品生產的全過程（原材料從入廠到成品出廠的全流程）的重要節點進行監控，從而掌握產品相關的全部重要信息。同時在產品銷售和售后服務中，針對不同的產品特點和用戶反饋與用戶進行交互，將用戶的需求第一時間反映到產品設計和生產中來。

智能工廠的自動化不是簡單的機械對人力的代替，它既包含了自動生產，也包括了自動控制和自動調節，是建立在數字化生產基礎上的自動化。其中既包括在大量數據收集和分析基礎上進行的采購和庫存管理自動化，以機器人運用為代表的生產工序自動化，以及以自動化系統進行實時控制的生產過程自動化，包括了根據產品特點、生產具體要求和產能季節性波動而進行的自動調節。

信息流和物資流對于智能工廠來說，就好像人的行為模式中的神經信號和肌肉動作，需要做到實時對應。這要求智能工廠通過ERP系統，供應鏈管理軟件，最新的物聯網（接入產品和其對應零部件）和大數據的收集分析，讓信息流和物資流合一。做到對每一個個體產品、零部件在生產的全流程中可以實時監控和管理，事前預測、事中操作和事后追蹤。

一家真正的智能工廠遠遠超越了生產環節本身。從公司戰略層面如何制定符合智能化工廠發展的戰略規劃，到如何改變公司組織以適應智能化的工廠生產，再到運營層面的設計研發、原材料采購、生產、銷售。最后還需要包括企業共享功能層面的人力資源管理和IT系統等功能，從而在價值鏈各個環節都建立足以支持智能工廠實現的企業能力。

這四大目標的落實需要企業從工廠布局和設施、產品的生產流程、人力資源等三方面進行資源投入和能力建設。

首先是智能化的工廠布局，其中包括了供應鏈相關產業集群布局（所處價值鏈上下游供應商、經銷商和合作伙伴距離工廠的距離），滿足智能工廠模塊化生產的廠房布局設計，滿足智能化生產對于物料入廠和成品收發貨要求、庫存要求，以及廠內物流要求，模塊化生產的要求的廠房；自動化的生產設備、智能物流設施，如機器人；全生產流程的信息管理系統，包括ERP系統，實時監控系統，信息采集和分析系統；將產品和零部件納入整個物聯網體系的系統設施等。

在產品的生產流程方面，需要基于客戶需求對產品設計流程進行重構，構建符合智能工廠穩定性、安全性和靈活性要求的供應鏈管理體系，設計和改良智能工廠的生產流程，創建全新的售后服務，以及就整個生產全流程中重要的節點采集數據進行分析的決策支持流程。

智能工廠對于人的要求有三個層次：首先也是最最重要的是有能夠重新設計生產流程、供應鏈管理流程、產品再設計、大數據分析等復雜工作的高級人才；其次是有能夠維持智能工廠日常設備調試維修、供應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。

智能工廠離中國有多遠

作為世界工廠，中國對于制造業的前沿發展一直保持著警醒的態度，很多國內的優秀企業也都提出了智能工廠的建設目標，甚至有些企業已經開始嘗試去建設自己的智能工廠。但仍然有四大鴻溝亟待這些中國企業去逾越。

首當其沖的是信息的收集和分析體系。對于智能工廠來說，其核心要求之一是要實現信息流、物資流和管理流合一。而這樣的雄心需要強大的數據收集和分析體系去支持。德國一家世界領先的制造業企業曾表示，在全面建設智能工廠之前必須回答兩個問題：一，產品從設計到生產到售后服務，哪些數據需要收集；二，如何設計一套數據分析體系使得這些被收集上來的數據可以有效地支持工廠的經營和決策。對于中國企業來說，長期處于產業鏈的低端環節使得其在信息的收集和分析能力上有所欠缺，很多中國企業連工廠的管理通報都并不完備，即使是行業的領軍企業，也在前幾年才消滅了企業內部的信息孤島，建成了企業內部統一的信息管理體系。但是距離全面、有效地管理信息，綜合使用信息還有相當的差距，更何況智能工廠對于信息的創造性使用提出了新的要求。

如果說智能工廠是一個聰明的大腦，那么智能的供應鏈，就是這個大腦里反映迅速的神經元體系。安全性、效率、成本、可靠性、靈活性、響應速度，這六大要素組成了支撐這個供應鏈管理體系的邊界。中國企業長期以來對于安全性、效率和成本這幾項供應鏈管理的基本要素較為重視，但對于代表著供應鏈服務水平的可靠性、靈活性和響應速度的能力建設一直不夠。當然這樣的能力建設并不簡單，僅可靠性來說就涉及到供應商的開發和發展，這兩項都意味著向供應商開放自己的管理體系，進行利益分享和長期的深度合作。同樣，對于靈活性來說，也需要廠商在工廠建設之初就與重要的供應商達成協議，按照供應鏈管理的要求進行廠房布局。中國制造業的產業集群中產業上下游的集群效應弱于產業聚集效應的現狀，在供應鏈的管理環節體現無疑。

智能工廠的信息流、物流、管理流再怎么優化、如何同步，也離不開有效的組織架構和充分的人力資源以保持其高效運營。中國的制造業企業相對來說組織架構相對層級較多，組織內部溝通成本較高，其業務、職能部門劃分建立在原有的社會化生產的基礎上，強調市場（銷售）導向，在生產上一手抓產能，一手抓質量。而到了智能工廠時代，客戶參與的產品研發方式、全面的信息收集和分析、全新的供應鏈管理都要求整個工廠的組織必須圍繞著新的生產方式設計。而對于人力資源來說，開放式的產品設計研發，智能化的生產設備的操作以及維修養護，工廠信息的收集分析，復雜的供應鏈管理體系無一不對智能工廠的人才提出了更高的要求。而這樣的要求也是中國制造業低端勞動力相對供應充足、高端勞動力長期缺乏的現狀較難滿足的。

而投資回報則是制約智能工廠發展又一桎梏。雖然投資回報問題并不是中國制造業企業所獨有，世界制造業的領先企業也在估算，如果將整個產品從開發到售后服務的全部關鍵環節都納入數據收集和分析體系，那么這個極為復雜的信息中樞所帶來的收益是否可以彌補其巨大的成本開支。對于中國企業來說，對于投資回報的考慮可能還是集中在智能工廠所帶來的生產效率的提高和人員數量的下降是否可以彌補設備和系統的投入支出。盡管中國制造業的勞動力成本在最近幾年里快速上升，但是和西方發達國家制造業企業仍然差距明顯。對于歐洲的制造業企業來說，如果一臺設備10萬歐元，可以用于代替生產線上一個人工工序，從而節省下來兩班倒的兩個工人年工資基本上就已經和設備投入持平。而對于中國企業來說，制造業熟練工人的年工資不過也就在5萬元人民幣左右，一臺10萬歐元的設備如果只代替了一個人工工序的話，其節省的人員開支只是其設備價格的十分之一。這使得勞動力成本對于智能工廠發展的影響在中國變得并不那么緊迫。

智能工廠既是一項系統工程，同時也是一家制造業企業需要去逐步建設的能力。對不同行業、不同外部市場競爭格局、不同發展階段和不同企業能力的企業來說，其建設智能工廠的重點和著手點也不盡相同，中國制造業的產業升級雖然緊迫，但切忌盲目，根據自身情況有的放矢、循序漸進才是通向智能工廠的大道。

（本文作者單小虎系博斯公司首席專家，李睿系博斯公司咨詢顧問）