【天智智能】智能制造不仅仅是自动化和信息化

作者：钮黔，北大纵横精益运营与智能制造研究院院长

来源：北大纵横

智能制造概念随着“工业4.0”和“中国制造2025”的提出被日益热炒，众说纷纭，做软件的说智能制造就是信息化、数字化，做硬件的说智能制造就是自动化，或者是信息化+自动化，其实这些都不是真正的智能制造。

如果说互联网改变了人们的消费模式，那么智能制造将彻底改变生产模式，重构整个价值链的实现方式，她所带来的影响要比消费领域的互联网大上十倍甚至上百倍，一个仅仅是在价值流通环节实现了信息连接，而另一个要在价值创造环节实现信息连接。这里不仅涉及到人与人的信息沟通，还涉及到人与设备、人与产品、设备与设备、设备与产品的信息沟通，即所谓的信息物理（CPS）融为一体，做到万物相联。

那究竟什么是智能制造呢？

美国在2016年刚刚通过的法案中定义智能制造如下：

在信息、自动化、监测、计算、传感、建模和网络方面的先进技术：

1、数字模拟制造生产线、计算机操控的制造设备、生产线状态的监控和交互、全生产过程中能源消耗和效率的管理及优化。

2、厂房能源效率的建模、模拟和优化。

3、监测和优化建筑的节能性能。

4、产品能源效率及可持续化性能的建模、模拟和优化，包括使用数字模型和增材制造加强产品的设计。

5、将制造产品连入网络以监控和优化网络性能，包括自动化网络操作。

6、供应链网络的数字化连接。

在我看来，美国的定义过于强调了智能制造的技术层面，如果我们站在整个社会、整个企业的角度来看如何为客户创造价值，我认为智能制造是“通过信息、自动化、监测、计算、传感、建模和网络方面的先进技术，实现产品全生命周期的设计和连接”。信息、自动化、监测、计算、传感、建模和网络方面只是技术手段，最终目的是要实现产品全生命周期的设计和连接。

想象一下，在这些先进技术手段的支撑下，产品从设计到制造交付乃至售后服务的价值链和业务模式将重新被定义。

首先需要研究客户的个性化需求特征，比如衣服的颜色、尺寸，汽车的座椅、内饰等，在设计的时候进行规划，用模块化设计来匹配个性化选择特征，以及CBB共享零组件结构来实现乐高玩具式的个性化选择。从某种程度上来说，完全意义上的个性化是无法实现的或者实现成本非常高，除非是3D打印，但也会受制于材质。当然，这些需求转换为设计的过程都被技术手段PLM数字化了，可以通过仿真模拟测试并传送给客户确认。

然后开始规划生产过程，通过ERP将信息流和物流进行整体统筹协调，整个供应链流程仍然需要规划设计，从客户需求的管理到计划体系的执行，乃至供应商的选择和布局等等。如果没有合理设计，信息流和物流就会在个性化定制的过程中变得日益复杂，直至崩溃。就算物联网能实现，这个成本也会非常高，因为既要保证物料准时达到生产线，又要避免过高的库存占用资源。如果物流设计不合理，过于离散、搬运距离长、路线交叉逆行等，传感器以及运输的成本等将直线上升。例如，一家知名的物流巨头就通过合理设计路线（如所有车辆都是右转行驶）极大地降低了红灯等待时间，从而降低物流成本。

接下来就是个性化生产的过程，这里仍然需要生产流程的设计。如同你乘飞机时托运行李的自动分拣线一样，每秒5米的高速运作分拣生产，生产流程被整个连接起来实现连续均衡生产，而不是每个工序断断续续的生产，这也就是精益生产所要先做好的工作。比自动分拣线复杂的是，产品生产并不只有一个工序，通常是几十甚至上千道工序。

最后，产品生产出来交付到客户手中，客户在使用过程中的产品数据通过网络发送回制造商，制造商通过这些产品使用大数据，分析客户的使用习惯，优化产品设计，也可远程调整产品参数，提高使用性能，降低使用和维护成本。这在飞机发动机上已经实现，GE通过飞机引擎工业互联网大数据分析，帮助运营145架飞机、单月执行1.6万个航班的欧洲大型航空公司意大利航空（Alitalia）一年节约了1500万美元的燃油成本，由硬件供应商转型为增值服务供应商。

所以说，智能制造并不只是简单的信息、自动化、监测、计算、传感等先进技术的应用，她需要先行规划设计，目标是实现产品全生命周期的连接。如果没有规划设计，你会发现这些信息系统、自动化、监测、计算、传感等各自为政，根本无法融为一体发挥作用，我们经常看到很多企业上了几个到几十个各种各样的IT系统，结果都变成了信息孤岛，数据无法共享用于分析决策。自动化投资很高，结果标准化没做好很多产品用不上，利用率低，10年也收不回投资。更别提人-产品-设备-数据之间的互联互通，这些生产资源各自都是孤立设计的，从未被作为整体来考虑。在这种情况下，即使技术再先进也无法实现真正的智能制造。

未来20年，智能制造将给制造业带来颠覆性的变革，随着人口红利的消退，制造业必须实现效率的翻倍和成本的减半才可支撑经济的良性发展。对于大部分中国企业来说，通过精益思想重新规划研发-采购-生产-营销-售后的价值链流程和业务模式可实现效率和成本的业绩提升30-50%，剩下的则可通过智能制造来实现。

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