文/
畢得
清華大學互聯網產業研究院院長助理
近些年中國制造已經在不同領域取得了長足進步，但在邁向高端化和應對突發情況方面，我國制造業還有很大的發展和提升空間。在新冠病毒的疫情期間，復工延遲、工人極度短缺、很多產業供應鏈短缺、企業物流運輸幾乎停頓、重要防護防疫裝備有效供給不足、市場響應滯后等問題表明我國制造業存在各種各樣問題需要大力破解。雖然此次疫情對我國制造業多個領域影響很大，但此次疫情危機也將為我國制造業的進一步發展敲響警鐘。我國需要持續推進制造業數字化、智能化，推進制造業提質增效，創新發展，從而有效應對市場和社會的突發狀況，把“黑天鵝”事件對企業生產經營的不利影響降到最低。
企業數字智能建設是將信息化、數字化、智能化等新思維、新技術、新產品應用到企業生產經營中。數字智能優化、重塑企業經營、管理和商業模式的價值已經得到實踐和共識。我國很多優秀企業已經將“數字化”、“智能化”融入到企業發展戰略中，智能化戰略成為集團戰略的一部分或集團戰略的重要支撐。
（一）持續推進智能工廠建設
持續推進智能工廠建設，打造互聯智能的生產運營平臺。企業依靠基礎自動化系統、物聯網、先進網絡通信等技術獲取大數據，利用云計算和大數據等技術存儲、計算和分析數據，進一步完善和深化行業自動化、信息化、標準化、數字化應用，逐步實現智能制造。借助于智能化的生產設備、控制系統、信息系統、數據分析系統，技術人員和管理人員都可以查看生產、質量趨勢的變化，不斷優化生產工藝，減少工序間的切換成本，優化庫存結構，降低庫存成本和平衡物流。以智能工廠建設為抓手，實現涵蓋研發、工藝規劃、生產制造、采購、倉儲、營銷、服務等環節價值鏈的企業數字化、智能化提升。
（二）建立產品智能設計知識庫
將產品研發設計過程中涉及的工藝過程相關知識，產品設計規則，研發人員多年積累的經驗，客戶端的加工、成本、物流等要素進行整合，構建產品智能設計知識庫并動態優化知識庫信息。通過知識庫的構建，使信息和知識有序化并得到有效的利用與管理，實現全供應鏈知識共享，為實現產品智能設計體系提供數據和理論支撐，有效避免上下游產品規格不匹配而造成資源浪費的情況，對幫助下游客戶提升產品質量、實現雙贏尤為重要。知識庫中包含了研發人員對市場信息動態的分析和預測，形成的啟發式及產品研發策略知識，為實現主導市場型新產品的智能設計提供支撐與方向。
（三）構建協同高效的“智造+服務”平臺
“智造+服務”平臺將產品運營、維護等相關功能和服務擴展到云平臺、轉移到移動平臺上，探索多形式的移動終端應用，將遠程運維中涉及到的狀態監測、故障診斷、預測性維護、設備備件管理等功能集成在一起。平臺數據與人員、信息、應用、流程等結合，提供給用戶可視化的結果，提高工作效率，如廠區維檢人員可以通過工業 APP 移動軟件，方便快捷地完成維檢工作，提升設備效能和利用率，有效地實現跨區域的協同工作，實現智能化服務、“無人值班、少人值守”的工作狀態。結合用戶畫像和產品生命周期分析，通過移動智能終端、大數據、云計算平臺，整合企業內外部和其它數據資源，以客戶為中心，積極開發柔性化生產和大規模定制的數字化生產服務能力體系，構建協同高效的研發、客服、生產、供應鏈和物流體系。
（四）價值鏈優化
數字智能時代的企業，更多需要整個產業鏈的協同，企業需要進行產業鏈的協同和價值梳理。很多制造業企業產品制造體系覆蓋了生產制造、品種質量、銷售服務等全過程。這些企業盡管已經積累了大量的數據，但很多都分散在各個業務模塊中，沒有形成全流程和系統性結構，需要不斷深化對全過程數據的系統分析和運用，充分將數據資產融入到企業運營之中。為應對新的技術挑戰和市場變化，將數字化深入到組織再造和企業運營變革中，實現業務單元戰略重組，提供數字智能服務。
（五）資產互聯構造新商業模式
通過資產數字智能化，拓展商業模式邊界。把智能機器、工業控制系統、工業云平臺、協作網絡、工作人員、原材料、產品、客戶等通過大數據平臺、云平臺互聯，打造智能互聯生產運營、科學決策平臺。我國部分服裝制造、家居制造企業打造智能平臺，實現“個性化定制”，由消費者需求直接驅動工廠制造。對于那些重工業企業，大型工業設備密集，結合設備供應商，進行智能化嵌入式軟件開發與應用，開發大型裝備遠程監控系統，設備運行狀態和故障信息通過網絡傳遞到遠程的制造商設備監測中心，監測中心對設備故障進行精密分析和診斷，為設備健康維護提供支撐。
（六）向數據驅動型企業邁進
在制造行業日趨集約化、高效化生產的同時，構建有效的綜合大數據平臺，結合大數據分析，開展協同制造，合理布局制造資源和能力，達到企業內部各項有效資源合理利用。打造集成共享的經營管理大數據平臺，推進 ERP 系統和共享服務的建設與提升，促進企業信息化水平提升。通過大數據分析深入挖掘業務價值，提升企業集約化、一體化管控水平，為科學高效戰略決策提供支撐。提升生產運營大數據運用能力，增進大數據在物料品質監控、設備異常監控與預測、遠程監控提前警報、良率保固分析、成材率改進等方面的應用，更好地實現產品協同創新、品質提升。數據中蘊藏的知識對企業的生產和銷售具有重要的指導意義，通過銷售合同本月訂單、歷史合同訂單、產品質量要求進行系統分析，分析產品訂貨規律，這些大數據結合生產管理系統用于統籌分析，指定全流程最合理的生產計劃方案。
（七）提升 B2B 的服務能力
探索利用電子商務平臺優化采購、分銷體系，提升企業經營效率。探索構建企業特色的面向定制化需求的電子商務應用。探索產業鏈上下游企業整合資源，積極構建供應鏈協同平臺。通過 B2B，持續降低大宗商品物流成本，打造線上與線下的融合載體，促進產業鏈融合，利用數字智能技術把交易、物流、金融、信息、技術等綜合服務聚集于服務產業鏈、服務于企業經營。B2B 的競爭力不但在于線上的網絡技術、信息服務和大數據服務，其核心競爭力更在于線下的物流、金融、渠道、技術的強大支撐能力，實現線上線下的閉環聯動，提升企業的競爭力和服務能力。
企業的智能化戰略與國家戰略和市場環境相結合，與企業經營現狀和戰略規劃相契合。企業的數字智能化建設是一個長期的、漸進的、持續改善的系統工程，是為了更好地滿足客戶不斷變化的需求，強調柔性、集成、協同、高效、精益、綠色，以人為本。推進數字智能化建設需要從行業特性和企業所在產業鏈位置出發，以提升企業所在產業鏈的價值和優化企業價值鏈為目標，充分結合行業特質、產品和工藝特點，實現整個制造業價值鏈的智能化，構建一個健康和諧的生態系統。頂層設計和有序推進結合，逐漸深入、逐層展開，選擇質量、效益、安全綜合效益好的環節實施智能化。從推廣普及單機智能化，逐步深入智能制造單元、智能車間、智能工廠、智能制造系統，并實現各層級的資產互聯，形成智能互聯系統。
我國制造業過去那種主要依靠資源要素投入、規模擴張的粗放發展模式難以為繼，企業需要創新發展模式、突破增長極限。新時期，企業通過持續推進數字智能化建設，實現制造過程數字化、生產過程可視化、管控信息化，提升企業柔性生產能力，構建高效客戶服務體系，全方位提升企業生產、運營、管理能力；通過智能化建設，保障企業持續穩定發展，有效解決企業在提升效率、提高品質、快速響應市場需求、提高設備服役能力、提高物流效率、節能降耗等方面面臨的問題，達到生產的最優化、流程的最簡化和效率的最大化。
畢得
工學博士，清華大學互聯網產業研究院研究員、院長助理。主要從事智能制造、工業互聯網、智能網聯汽車以及企業數字化轉型和科技創新等領域研究。曾主持或參與的項目有：中昌智能工廠規劃與設計及企業數字化運營、四川華泰電氣數字架構規劃與分析—基于云平臺的工業互聯網體系開發研究、新零售時代下新科技應用&新模式開發的策略研究、北京市朝陽區國際研發創新集聚區建設方案、人工智能對產業發展的影響及我國政策選擇研究、全球數字經濟背景下中國鐵道科學研究院集團有限公司海外中心業務發展與戰略規劃研究、《2018年智能再制造白皮書》等。發表了《智能再制造產業的工業互聯網平臺建設探討》、《新形勢下制造業的智能化發展》、《持續推進制造業智能化的路徑選擇》等學術文章。
