管理視角談智能制造

◆宋華振 / 文

一、智能制造服務(wù)于企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型

智能制造是企業(yè)戰(zhàn)略實(shí)現(xiàn)的一個(gè)環(huán)節(jié)，而企業(yè)戰(zhàn)略則必須服務(wù)于市場(chǎng)。對(duì)于智能時(shí)代，必須從源頭去理清，即消費(fèi)者需求的個(gè)性化變得更為迫切和顯著，智能制造作為一種應(yīng)對(duì)變化的實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié)，必須要有響應(yīng)變化的能力，而且企業(yè)自身也要有利可圖。

因此，良好的規(guī)劃——包括市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)把握、客戶的需求演進(jìn)、橫向技術(shù)的演進(jìn)等，必須清晰把握客戶需求和橫向技術(shù)兩個(gè)重點(diǎn)。創(chuàng)新首先必須是用戶導(dǎo)向的，橫向技術(shù)變得成熟后，就可以融入到生產(chǎn)制造中，將原有的機(jī)械電氣與新的感測(cè)、通信、計(jì)算技術(shù)融合，共同開發(fā)更具競(jìng)爭(zhēng)力的裝備。而對(duì)于制造型企業(yè)來說，就是要把數(shù)字化設(shè)計(jì)、產(chǎn)線運(yùn)營和維護(hù)結(jié)合起來，能夠?qū)崿F(xiàn)更為經(jīng)濟(jì)的“個(gè)性化”生產(chǎn)——這也是實(shí)現(xiàn)“差異化”產(chǎn)品的關(guān)鍵。

雖然變化是無處不在的，但是落地必須是有規(guī)劃、有序的，必須以有序應(yīng)對(duì)無序。企業(yè)所處的環(huán)境在任何時(shí)候都是變化著的、不確定的，而企業(yè)的運(yùn)營能力就體現(xiàn)在以有序應(yīng)對(duì)無序。規(guī)劃就是對(duì)變化的預(yù)測(cè)以及確定適應(yīng)的方法與工具來應(yīng)對(duì)。

二、智能制造需要跨界人才

圖1 精益中的七大浪費(fèi)

智能制造是個(gè)熱議話題，但人們大多聚焦于“技術(shù)”視角。智能制造需要全局的規(guī)劃，包括規(guī)劃的人才以及人才的規(guī)劃。規(guī)劃型的人才能夠在管理與技術(shù)之間有效協(xié)同。由于大學(xué)的專業(yè)垂直屬性使得大多數(shù)畢業(yè)生缺乏全局規(guī)劃，因此同時(shí)掌握管理思維和技術(shù)能力的人才較為缺乏。

精益生產(chǎn)是一種應(yīng)對(duì)個(gè)性化生產(chǎn)、提高客戶滿意度、縮短面市時(shí)間的思想體系，目前我們的企業(yè)在精益生產(chǎn)運(yùn)營方面還比較弱，在很多時(shí)候尚未具備很強(qiáng)的踐行能力。僅精益思想提出消除生產(chǎn)中的七大浪費(fèi)（圖1），就可以讓企業(yè)的運(yùn)營效率得到大幅改善。

技術(shù)一定是服務(wù)于生產(chǎn)的。至于智能制造所談到的各種技術(shù)，只是實(shí)現(xiàn)精益目標(biāo)的手段。自動(dòng)化技術(shù)解決生產(chǎn)中的不良品問題，商業(yè)智能可以讓庫存得到更好的優(yōu)化，通過機(jī)器人降低搬運(yùn)的時(shí)間消耗。

我們需要跨界人才來整合這些資源，用最小的成本干最大的事，這本身就是人才的力量，而非技術(shù)的力量。因?yàn)椋夹g(shù)要被人有效地利用，而能夠更好利用技術(shù)的人就是智能制造所需的人才。

三、智能制造旨在實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制的成本效率

智能制造的核心在于應(yīng)對(duì)“個(gè)性化生產(chǎn)”，旨在讓個(gè)性化生產(chǎn)與大規(guī)模生產(chǎn)具有相等或接近的成本效率，品質(zhì)、成本、交付能力一致，這顯然是非常困難的。

為了解決這些問題，需要對(duì)生產(chǎn)制造過程進(jìn)行全局的協(xié)同，通過連接后尋找解耦——就是消除中間的浪費(fèi)環(huán)節(jié)，讓生產(chǎn)在時(shí)間、位置、工藝參數(shù)上獲得最優(yōu)匹配，讓系統(tǒng)具有一定的預(yù)測(cè)性、動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)能力。這就是智能制造的任務(wù)。

要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，第一步是讓生產(chǎn)系統(tǒng)連接，包括物理的機(jī)械連接以及數(shù)字、軟件層面的連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，只有數(shù)字化才能為后續(xù)的工作奠定基礎(chǔ)。第二步，對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行數(shù)字孿生映射，通過物理對(duì)象與虛擬對(duì)象的映射，對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行虛擬環(huán)境中的測(cè)試驗(yàn)證，并對(duì)其物流、時(shí)間節(jié)拍、工藝參數(shù)進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)虛擬環(huán)境下的最優(yōu)。這是需要機(jī)理建模的過程，如果物理對(duì)象真的“確定”，可以采用邊緣計(jì)算對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行調(diào)度、優(yōu)化。第三步，通過數(shù)字孿生體反饋來的數(shù)據(jù)，對(duì)那些不確定性的過程進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過與質(zhì)量、時(shí)間、成本相關(guān)性的分析來優(yōu)化，形成持續(xù)優(yōu)化能力，將生產(chǎn)中的知識(shí)變?yōu)榭芍貜?fù)利用的技術(shù)。當(dāng)然，需要人的介入，需要人與機(jī)器的協(xié)同。

對(duì)于整個(gè)智能制造系統(tǒng)，產(chǎn)線設(shè)計(jì)與規(guī)劃、制程管理、精益制造的人員必須介入。因?yàn)椋瑢?duì)于智能系統(tǒng)的技術(shù)人員來說，他們必須了解用戶需求。Know-How不僅是技術(shù)，也包括產(chǎn)品如何設(shè)計(jì)規(guī)劃以及生產(chǎn)制程設(shè)計(jì)，這些設(shè)計(jì)最終要能夠被有效執(zhí)行。生產(chǎn)制造必須與智能技術(shù)形成協(xié)作，才能實(shí)現(xiàn)技術(shù)與生產(chǎn)的任務(wù)、目標(biāo)、過程的結(jié)合。因此，未來我們會(huì)發(fā)現(xiàn)需要大量可以銜接管理與技術(shù)的人員。

但是必須意識(shí)到，在真正實(shí)現(xiàn)個(gè)性化生產(chǎn)方面，工藝本身的突破才是真正顛覆性的。這也需要一個(gè)成熟過程，并且需要傳統(tǒng)制造和新制造的相互彌補(bǔ)。工藝上的變革比較難，因?yàn)樾枰罅康募夹g(shù)研發(fā)投入，相對(duì)來說也更容易產(chǎn)生顛覆性的生產(chǎn)能力。比如數(shù)字印刷技術(shù)，它會(huì)取代傳統(tǒng)的印刷版輥，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化生產(chǎn)。當(dāng)然，數(shù)字印刷在生產(chǎn)速度和產(chǎn)品品質(zhì)方面無法與傳統(tǒng)印刷相較，它勝在靈活。3D打印也是一種更為有效的生產(chǎn)方式，增材制造與傳統(tǒng)的減材制造相比顯然更具靈活性，但它有賴于材料和工藝處理的更好發(fā)展。通過印刷方式生產(chǎn)電路板的柔性混合電子同樣是更為高效的生產(chǎn)方式，但它對(duì)制造技術(shù)也提出了更高要求。任何新生產(chǎn)方式并不能完全脫離原有的制造技術(shù)，但要求更高效地發(fā)揮這些技術(shù)的作用。新舊技術(shù)之間是連續(xù)的，而非割裂的。

四、制造業(yè)應(yīng)該尋求更為有效的盈利模式

從上市公司中的制造業(yè)企業(yè)的年報(bào)來看，盈利能力并不高，因?yàn)閭鹘y(tǒng)制造業(yè)的確處在競(jìng)爭(zhēng)的紅海狀態(tài)。人們應(yīng)該先關(guān)注什么樣的業(yè)務(wù)模式可以更好地盈利，無論是傳統(tǒng)制造還是智能制造，其本質(zhì)都是讓我們?cè)诟?jìng)爭(zhēng)中贏得先機(jī)。很多企業(yè)依賴高速的“資金周轉(zhuǎn)率”來盈利，低利潤率并不意味著低的整體利潤。快速消費(fèi)品、日用化妝品、服裝類都是這類盈利模式。但是，在狹義的制造業(yè)中，非消費(fèi)市場(chǎng)的制造業(yè)（如機(jī)器與裝備領(lǐng)域）產(chǎn)品制造周期比較長(zhǎng)，如果沒有較高的利潤率保障，資金年化回報(bào)就會(huì)比較低，相對(duì)于重資產(chǎn)來說，資產(chǎn)回報(bào)率也會(huì)低。這個(gè)主要以財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)來看待。那么，盈利能力強(qiáng)的地方在哪里？

1.從產(chǎn)品各環(huán)節(jié)分析

盈利能力高自然來源于稀缺性和人員智力的凝聚，最容易走的路也是最難走的路，這就是辯證法。如果沒有技術(shù)門檻或者行政門檻，大家都可以進(jìn)入，那就會(huì)成為一個(gè)純競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)。因此，加大技術(shù)投入、筑高壁壘，能夠獲得更高的回報(bào)。從產(chǎn)品制造的各環(huán)節(jié)來看，設(shè)計(jì)的物理性投入最小，但回報(bào)變數(shù)最大——它可能很弱，但也有可能很大；其次是制造環(huán)節(jié)。因此，歐美國家會(huì)把設(shè)計(jì)、工業(yè)研發(fā)牢牢抓在手中，而把制造部分分包出去；把包括生產(chǎn)工藝在內(nèi)的制程管理抓在手中，而把制造組裝分包出去。分包出去的，都是利潤比較低的環(huán)節(jié)，需要大量的設(shè)備投入、人員投入。

2.從產(chǎn)業(yè)鏈來看——上游筑壩

對(duì)一個(gè)產(chǎn)業(yè)來說，往往越往上走，越容易把握高利潤環(huán)節(jié)。例如一個(gè)產(chǎn)品，末端是生產(chǎn)企業(yè)，上游是制造設(shè)備的廠商，再上游可能就是自動(dòng)化廠商，再上游就是材料提供商。材料一直屬于高回報(bào)領(lǐng)域，不管是3D打印的金屬粉末、柔性混合電子與數(shù)碼印刷的油墨，還是芯片生產(chǎn)中的光刻膠、SiC和GaN的功率器件，原料本身往往處于高壟斷地位，當(dāng)然機(jī)器與設(shè)備對(duì)這些原料的成型處理的工藝本身也需要大量的測(cè)試驗(yàn)證。這些技術(shù)含量比較高的地方，利潤也比較高。

3.軟的比硬的更值錢

有一家公司做軟件，每次報(bào)關(guān)都被要求提交說明，因?yàn)閹讖埞獗P就賣好幾百萬。光盤的物理成本可以忽略不計(jì)，光盤里面承載的被“卡脖子”的工業(yè)軟件才具有真正的價(jià)值。通過大量測(cè)試驗(yàn)證形成的知識(shí)，被復(fù)用為各種軟件，這些都是高附加值的。其實(shí)，管理也是一樣的。好的管理會(huì)帶來效率，而差的管理會(huì)帶來災(zāi)難。好的人才會(huì)讓企業(yè)擁有更好的產(chǎn)品與技術(shù)，而磨洋工的員工只會(huì)增加成本。中國的工業(yè)軟件之所以沒有發(fā)展好，對(duì)于軟件不重視只是一方面，另一方面對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)不嚴(yán)格，太容易被復(fù)制而法律追溯又耗時(shí)費(fèi)力，使得很多企業(yè)不愿意投入研發(fā)。

五、提升成本效率是制造的永恒話題

無論是傳統(tǒng)制造還是智能制造企業(yè)，必須以成本效率為生產(chǎn)運(yùn)營的追求目標(biāo)。傳統(tǒng)的精益運(yùn)營打下了良好的基礎(chǔ)。智能制造業(yè)仍然是制造，它的挑戰(zhàn)在于“個(gè)性化”，即如何在個(gè)性化生產(chǎn)時(shí)代實(shí)現(xiàn)低成本、高效率的問題。對(duì)于傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化、大批量生產(chǎn)來說，開機(jī)成本較低，浪費(fèi)可以承受，但是小批量則完全是另外一種情況。智能制造要解決的是“小批量、多品種”生產(chǎn)下的成本效率問題，包括很多實(shí)現(xiàn)方法：通過設(shè)備互聯(lián)，削減中間環(huán)節(jié)，提高速度；通過CPS架構(gòu)設(shè)計(jì)，讓數(shù)字孿生在早期驗(yàn)證、采用虛擬方式打樣；更快的工藝換型，降低時(shí)間的消耗，提高產(chǎn)出；采用新的產(chǎn)線規(guī)劃方法、調(diào)度，讓效率提高；動(dòng)態(tài)的質(zhì)量預(yù)測(cè)，降低質(zhì)量的不確定性；采用智能，形成更好的質(zhì)量、路徑規(guī)劃等以提升效率。智能制造與傳統(tǒng)大規(guī)模生產(chǎn)的成本效率訴求是一致的，仍然可以基于原有的生產(chǎn)目標(biāo)設(shè)定，但是要通過質(zhì)量、成本、交付，包括機(jī)械、電氣、工藝的各種升級(jí)來實(shí)現(xiàn)。

六、提高知識(shí)的使用效率推進(jìn)智能制造

生產(chǎn)系統(tǒng)運(yùn)行邏輯始終是：一旦發(fā)生問題，人根據(jù)經(jīng)驗(yàn)分析問題、根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)整以解決問題，然后進(jìn)一步積累經(jīng)驗(yàn)。依據(jù)人的經(jīng)驗(yàn)，這當(dāng)然也是一種智能方法，但這種方法具有“不可復(fù)制性”，受到個(gè)體的因素制約。因?yàn)樗嬖凇皩?duì)人的依賴”、“不易復(fù)制”、“難以自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)”的特點(diǎn)。機(jī)器智能就是將人的智能轉(zhuǎn)換為可被復(fù)制的“智能”，因?yàn)闄C(jī)器智能具有高一致性、穩(wěn)定性。實(shí)現(xiàn)人的智能方法有演繹和歸納。基于模型就是對(duì)物理對(duì)象的機(jī)械、電氣、光學(xué)、電磁、熱、流體等進(jìn)行建模并形成穩(wěn)定的算法，對(duì)輸入進(jìn)行推理，得出穩(wěn)定的控制輸出，并周期性執(zhí)行。這是所有自動(dòng)化技術(shù)的基本原理，不僅成本低而且非常成熟。另一類智能實(shí)現(xiàn)是“歸納法”，基于數(shù)據(jù)的收集形成“模型”，即所謂的“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模”。但這類建模適合于“非線性系統(tǒng)”，因?yàn)樗鼪]有直觀的可解釋、確定性的模型，只能依賴大量數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”模型。這便是產(chǎn)業(yè)里常說的機(jī)理建模（Physics Modeling）、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模(Data-Driven Modeling)。相對(duì)來說，機(jī)理建模的歷史更悠久、更成熟，也更穩(wěn)定，經(jīng)濟(jì)性更高。當(dāng)機(jī)理模型發(fā)揮到極致時(shí)，人們會(huì)尋求數(shù)據(jù)建模方法，以期獲得更為有效的模型改善生產(chǎn)。

必須說明的是，機(jī)理建模非常好。如果能夠有物理建模，那么一定是既經(jīng)濟(jì)且可解釋性、確定性最好的。今天的人們聚焦在“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模”的人工智能方向，其實(shí)是一種“捷徑”思想，就像在傳統(tǒng)的燃油發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域，中國經(jīng)過這么多年發(fā)展也沒有更好的發(fā)動(dòng)機(jī)材料、設(shè)計(jì)、制造等方面的能力，希望通過“電動(dòng)汽車”換條路走走的想法。其實(shí)，無論是燃油汽車還是電動(dòng)汽車，汽車本身的空氣動(dòng)力學(xué)儲(chǔ)備和精益運(yùn)營方面的管理能力，仍然是要有的。

七、AI人才在智能制造中更具優(yōu)勢(shì)

AI的應(yīng)用必須是計(jì)算技術(shù)結(jié)合物理對(duì)象、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的。如果沒有行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、對(duì)物理對(duì)象的了解，你就不知道你要干什么。

AI在商業(yè)領(lǐng)域主要處理圖像、語音、視頻等數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)維度高，更適合AI來干。但是工業(yè)數(shù)據(jù)具有低維度特征，而且數(shù)據(jù)類型包括溫度、壓力、液位、流量、開關(guān)量、速度、扭矩、視覺、脈沖等參數(shù)。同時(shí)，工業(yè)的應(yīng)用有“周期性”要求，數(shù)據(jù)處理和傳輸方法不同，必須是實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)。所以，要在系統(tǒng)中構(gòu)建適用于工業(yè)的知識(shí)、算法、模型，必須有工業(yè)背景知識(shí)的人才配合，而AI只是工具。作為AI產(chǎn)業(yè)來說，進(jìn)入工業(yè)中往往會(huì)陷入泥潭。他們的優(yōu)勢(shì)在于工具與平臺(tái)的能力，但如果陷入到具體的應(yīng)用中則很難從經(jīng)濟(jì)性上支撐其快速發(fā)展。因此，具有可復(fù)制性、易于學(xué)習(xí)、易于使用的工具設(shè)計(jì)，利用在軟件工程、用戶體驗(yàn)方面的能力，可能是最好的選擇。