瓦科拉夫·斯米尔在《美国制造：国家繁荣为什么离不开制造业》提出，“制造业始终是技术创新的基本源泉，也是经济增长的原动力”。
确实如此，任何产业升级离开制造业的协同，都将面临概念虚化、市场依赖度低下的双重困境。所以，无论中国还是世界，目前这个阶段都是制造业亟待升级，不破不立的关键节点。
可以说，在行业竞争压力和市场需求压力之下，制造业来到了必须自我变革的奇点期。但有一个很大的问题就是，制造业普遍都很“重”，因此向智能制造转型，对传统制造业来说是一场豪赌也是一场“刮骨疗毒”。那么，最有效的解决办法究竟是什么呢？或许我们可以走进联想（合肥）产业基地——联宝寻找答案。
联宝探路智能制造
联宝成立于2011年，由联想集团与仁宝集团共同建立，是安徽省产值最大的电子制造企业，主要向联想独家供应PC产品，年产能达到3000万台。
早在三年前，联宝就通过联想进行私有云建设，不仅解决了联宝公司以往多系统信息孤岛、重要数据无法共享的难题，还大幅提升了企业运营效率。如今，联宝的工厂一套IT应用系统上线时间从60天缩短为1天；系统实现了99.99%的稳定性，每年停机时长不超过1小时；PUE小于1.67，每年节约用电20万度，减少碳排放160吨，IT系统应用成本整体降低60%。
联宝资讯本部应用服务部高级经理
王拜文
自国家提出“中国制造2025”计划后，过去三年联宝又开始了智能制造的探索。目前，联宝的生产过程，从仓库抠料到完成测试，仅仅半天时间一台笔记本的半成品就可以脱胎而出。据联宝资讯本部应用服务部高级经理王拜文介绍，如果按照工业4.0的划分标准，目前联宝进入到了3.0阶段，即完成了大部分设备的信息化和自动化。
联宝目前与联想协同设计，自动化比率为100%成品创建自动化、95%成品修改自动化以及60%半成品创建及修改自动化，利用信息的交互及协同，研发周期缩短2-3个星期。
值得一提的是，在大数据利用方面，联宝打通了端到端之间的数据链条，使得产品从概念、验证到生产阶段都有精确的数据分析，使得生产过程中的精准性得以大大提升。为了应对少量多单的定制化产品需求，联宝目前正在联想支持下将原来的系统迁移SAP HANA上。
预计在2018年整个迁移工作完成后，SAP将支持全球语言, 解决业务乱码问题；解决订单、出货及财务资料乱码引起的重工问题，每月出货延迟节省68小时，发票数据传送效率提升100%；接单效率提升3倍，10K订单行项目1小时内处理完成，6k订单行项目0.5小时内完成；月末成本估算1天内完成，并发15小时完成；程序性能优化，平均提升10倍。
未来，联宝还将持续在柔性制造、柔性生产和柔性研发方面努力，计划在2020年实现数字工厂的目标，届时将在物流、订单管理、制造、品质控制4个环节实现智能化管理。
王拜文认为，从建设数字工厂的角度来看，联宝会有越来越多不同的定制化产品，对生产线有很多的诉求，其中智能化是重中之重；此外，从内部信息化上来看，包括混合云搭建以及超融合架构的大规模使用，也都将是联宝基础构架升级的重要方向。
智能制造是技术驱动之路
从联宝的经验，我们读出了很多关键点。首先，传统制造业的升级和产能优化，离不开技术驱动，而制造业庞大的基础设施，和过去烟囱式的开发环境，必须依靠云计算的统一管理和资源共享来解决。
联想集团中国区商用DCG政企行业销售总经理
马宁
其次，利用大数据分析，将能大大加速柔性制造的落地，如不良品率分析、设备远程运维、智能诊断、装备寿命预测、质量改进分析等服务，进而通过这些服务指导产品生产、改进质量、提高服务品质等等。
对此，联想集团中国区商用DCG政企行业销售总经理马宁表示，联宝IT的发展之路其实也代表了中国大部分的制造企业已经在走或者未来要走的路，那就是智能制造之路。通过技术的驱动，利用大数据和云计算等新的技术找到一条通往产业升级转型的路是可行的，也是能够快速见到效果的。
不难看出，数据和信息，通过跨越不同系统，产生了实际的价值，并提升了生产的效率。而随着智能制造的深入，实现制造产业链的全方位协同合作，更是企业走向未来的关键。
谱写智能制造的新蓝图
在联想集团中国区商用业务企业行业总监许子牛看来，企业通往智能制造的路上信息系统的建设并没有标准路径，但联想提供一套比较完整的方案，可以帮助企业在运行中不断改变它的各项业务“短板”，让它得到更高的效率，从而完成智能制造的转型。
实际上，联想一直在探索基于“双态IT”理念设计的产品和解决方案能够给传统制造业带来哪些优势，一是帮助制造业转型突破；二是能够降低试错成本；三是帮助制造业快速适应市场变化，抓住智能制造的机遇，具体来说：
在基础层，联想构建兼顾传统信息系统持续优化及新兴技术架构扩展需要的云数据中心。在系统层，联想可以提供核心系统优化、大数据平台、智能数据分析、生产智能化云管理平台。在业务层，联想可提供两化融合、行业电商平台、移动应用定制等服务。
显然，在这个过程，联想既是智能制造的推广者，又是赋能者。
*本文原载于《申耀的科技观察》，作者申耀
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