制造业转型题与解：工业互联网还要补精益生产的课

改革开放30多年来，中国经济持续快速增长的根本原因，在于确立了一个适合国情的制造业战略，即利用我国的劳动力优势与市场优势，在全球范围内参与国际分工，融入价值链，成为“世界工厂”。

从历史经验来看，国家经济实力的兴衰和工业化程度有很大关系，大国经济权力的交接是以制造业地位的变迁为基础的。因此中国整体国力和经济竞争力的提升，仰赖于工业化进程与制造业崛起，从而建立起世界上产业门类最齐全、规模最大、配套能力最强的制造业体系。

但经过三十多年发展，近年来中国制造业面临着多重挑战。

一方面，以德国提出工业4.0为标志，全球进入新一轮工业革命与产业竞争快速发展时期。欧美日等先进制造业国家纷纷提出自己的战略新兴产业发展战略，以求在数字化时代抢夺高端制造业的竞争制高点。

另一方面，中国制造业赖以发展的劳动力成本优势，正随着人口结构的变化而逐渐丧失。普通劳动者的工资持续快速上涨，东南沿海地区出现招工难和用工贵现象，导致中国劳动密集型制造业开始新的产业转移，流向东南亚等国家。

制造业作为大国参与全球科技与产业竞争的角力场，利用先进制造技术促进省人、增效、降成本，成为制造业转型升级与持续发展的应有之义，中国不可能错失这一经济结构调整的机遇。

同时，新兴中产消费者对制造产品在品质、功能、设计等方面的要求越来越高，不但要满足基本使用价值，而且要有一定的审美、潮流甚至艺术价值，这是一种个性化的消费体验和心理满足，需求侧的改变倒逼供给侧向产品的高品质、个性化、定制化、快速迭代的方向发展。

因此，2015年国务院发布“中国制造 2025”战略，推进我国从制造业大国向制造业强国转型，习近平总书记在十九大报告中更是强调，一方面要加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合；另一方面要支持传统产业优化升级，促进我国产业迈向全球价值链中高端，培育若干世界级先进制造业集群。

在落实这一系列新发展理念和战略中，中国制造业的转型路径逐渐明晰，即通过推动“机器换人”和建设工业互联网为主要内容的工业自动化、信息化改造来促进生产方式的变革，实现智能制造。

机器换人

早在1970-1980年，美国、日本等国就提出了工业自动化的概念，主要是解决工业制造中对人及生产环境造成的不良影响的问题，比如资源浪费、生产不稳定性和变化性等。

由于过去中国劳动力成本低廉，大规模自动化的经济效益并不明显，没有必要大力推动。但是在“用工荒”的冲击下，“机器换人”成为必然，是产业转型的核心，也是发展工业互联网的基础。

工业互联网是指互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。

其本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础，通过工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现从单个机器到生产线、车间乃至整个工厂的智能决策和动态优化。

由此可见，工业互联网的发展是在生产制造过程自动化、信息化的基础上，走向数据化、智能化。

以广东省为例，2014年以来，各级政府相继出台政策推动企业进行技术改造，实行“机器换人”“设备换人”，如东莞市政府在2014年8月相继推出《关于加快推动工业机器人智能装备产业发展的实施意见》、《东莞市推进企业“机器换人”行动计划（2014-2016）》、《“机器换人”转向资金管理办法》。佛山市政府在2015年5月制定《佛山市扶持企业推进机器人及智能装备应用实施方案（2015—2017年）》；广东省政府在2015年7月制定《广东省智能制造发展规划（2015-2025）》。

从政策的推动效果看，2017年，广东省拥有机器人制造重点企业156家，全省工业机器人产量20662台，同比增长50.2%，占全国产量的16%，保有量约8万台。

具体来说，在东莞，2014年9月至2017年1月企业申报“机器换人”专项资金项目共2698个，财政总投资约386亿元，新增设备仪器76315台，项目数和投资额均为广东省第一。

在佛山，2015年-2017年市级财政共安排1.6亿元资金，扶持368个项目，带动400多家规模以上企业开展“机器换人”，应用机器人超过7000台。

在此基础上，2017年开始，广东在全国率先部署、提前布局发展工业互联网，以此作为实体经济和制造业转型升级新的引擎点，通过推动企业数字化转型来实现高质量发展。

2018年3月《广东省深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的实施方案》和《广东省支持企业“上云上平台”加快发展工业互联网的若干扶持政策（2018-2020）》出台，预计通过政策引导，广东将推动一万家工业企业依托平台实施数字化、网络化智能升级，带动20万家企业“上云上平台”，降低信息化构建成本。

“上云上平台”的目的是实现研发设计、生产管控、设备管控、工艺改进、能耗优化、供应链协同等生产制造环节的互联互通以及设备端、管理端的数据打通，这些数据将自动决定生产系统各个环节的决策，实现生产上下游环环相扣的整合，最终目标是通过分析数据预测需求，预测制造，利用数据去整合产业链和价值链，创造新的知识和价值。

方向探索

随着制造流程和商业活动变得越来越复杂，依靠人的经验和分析，已经无法满足如此复杂的管理和协同优化需求，因此大数据必然在工业领域中兴起。

大数据是工业互联网的一个重要特征，因为在“机器换人”的过程中，自动化设备的控制器会产生大量的数据，随着传感器技术和通讯技术的发展，搜集获取实时数据的成本已经不再高昂，而嵌入式系统、低耗能半导体、处理器、云计算等技术的兴起使得设备的运算能力大幅提升，具备了实时处理大数据的能力。

工业互联网通过对海量数据的采集交换，异构数据的集成处理，机器数据的边缘计算，经验模型的固化迭代，基于云的大数据计算分析，实现对生产现场状况，协作企业信息，市场用户需求的精确计算和复杂分析，从而形成企业运营的管理决策以及机器运转的控制指令，驱动从机器设备，运营管理到商业活动的智能化和优化。

实现工业机器人以及其他自动化设备互联互通，搜集、分析生产数据是被普遍认可的我国发展工业互联网的方向。但工业大数据如何使用，商业价值的挖掘都需要进一步经由市场检验。

因此现阶段还是应该加强工业互联网基础设施建设，尤其是赋能中小制造企业，逐步提高其自动化、信息化的水平，提高生产效率，从中寻找数据利用的新商业模式。

虽然工业互联网还是一个新生事物，但笔者在调研中发现，广东已经有部门企业开始主动利用工业互联网来进行数字化转型，除了应用工业机器人和其他自动化设备外，越来越多地企业，开始引入企业资源计划（ERP）和生产制造执行系统（MES）。

ERP是一种主要面向制造行业进行物质资源、资金资源和信息资源集成一体化的企业信息管理系统，其主要功能包括供应链管理、销售与市场、分销、客户服务、财务管理、制造管理、库存管理、工厂与设备维护、人力资源、报表、制造执行系统、工作流服务和企业信息系统等。

MES则是通过信息传递对订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。MES需要收集生产过程中大量的实时数据，并对实时事件做出及时处理，同时又与计划层和控制层保持双向通信能力，从上下两层接受相应的数据并反馈处理结果和生产指令。这种生产模式把制造系统的计划和进度安排、追踪、监视和控制、物料流动、质量管理、设备的控制和计算机集成制造接口等作为一体去考虑，以最终实施制造过程的自动化。

MES在解决中国制造企业痛点问题方面具有很大潜力和发展空间。当前制造企业面临的痛点问题主要包括由于生产进度不能及时掌握，设备维修处于被动等待状态，员工技能不足，生产异常时行动缓慢，订单清尾反映慢，生产排单无法到达产线，交货周期太长，造成的订单无法按期交付。

由于员工技能参差不齐，产品切换时间长，智能部门对现场问题反应速度太慢，数据异常无法及时上报，造成的生产效率低下。

由于首件检验流于形式，关键岗位不受控，不良品返工，未严格执行返工流程，客户投诉无法追溯到具体岗位和无料，数据分析不系统，改进效果无法验证，造成的质量问题频发。

由于物料损耗随意，无法根据生产工艺及时调整人员配置，在制品数量庞大，无法快速解决，手工统计生产报表工作量大，时效差，造成的制造成本过高。

比如说，在广东顺德，家电制造业拥有完整产业链的优势，但消费市场对产品品质提出更高要求。中小企业该如何解决工厂效率低，作业现场人员过多，厂内物流距离过长等问题成了当务之急。

实践表明MES系统的应用会促使内部效率会提升，不良品的管控，各个方面的管理都上了一个台阶。对于中小企业而言，拥抱工业互联网，并非是高不可攀，目前有平台供应商已经推出了更为“小、精、轻”的系统租赁服务，每年只需要几万元就可以为企业精准解决生产全流程的痛点问题。

笔者曾经跟广东一家知名MES企业产品经理深入交流，这家精益智能工厂系统化解决方案提供商，主要针对中小制造企业车间现场管理，基于工业互联网、微服务、云计算、物联网、大数据技术架构提供低成本、快部署、易运维的SAAS应用,实现车间数据化、透明化，提高生产效率、减低生产成本、减少物料浪费、加强品质管控。“采用JAWA微服务互联网架构，采用租赁的模式，即租即用，按年付费，这样整体成本很低，企业也能承受，实现低成本、快部署、易运维，这也是工业互联网的魅力所在”。

必经之路

不过需要指出的一个问题是，虽然近年来我国高新技术和战略性新兴产业发展迅速，但其产业规模还不够，劳动密集型制造业仍然是我国工业发展的主体。因为是出口导向，这类企业基本处于全球价值链的中低端，利润率并不高，因此进行技术改造的底子薄、风险大，深入推进工业互联网的难度很大。

加上我国关键系统、软硬件核心技术自主创新能力不足，工业大数据、工业云等工业互联网关键技术，平台和应用仍处于起步阶段、规模小、功能弱，导致不少企业在发展自动化和工业互联网方面抱有疑虑，仍处于观望状态。

虽然工业互联网被认为是新工业革命的基础，但实现需要实践基础。

从全球制造技术的演进过程看，从半自动化的泰勒-福特制到日本丰田的精益生产是一条必经之路，这恰恰是中国中小企业需要走的路，逐步提高自动化生产的比重，加强精益管理。有企业一线管理者对笔者表示，工业互联网的实施应该建立在精益生产积累比较多的基础上。

但从不同行业的企业现状来看，很多在开展精益生产方面还存在不足。这种情况下，即使应用工业互联网，收到的成效也会大打折扣。所以对这些企业来说，要想发展工业互联网，还得先补工业2.0、工业3.0的课。

回顾世界发达国家制造业转型的历史可以发现，日本企业重视组织文化和人的训练，生产的经验和知识依赖于人的积累、运用和传承，因此企业的自动化和信息化建设主要是围绕着帮助人去工作进行的。但近年来，这一理念受到日益严重的老龄化问题的挑战。

德国企业注重设备和生产系统的不断升级，将生产知识固化在设备上，应对劳动力短缺问题的主要策略，是研发更先进的装备和高度集成自动的生产线。

美国作为世界高端制造业的强国，其企业在解决问题的方式中最注重数据的作用，不仅是对数据积累的重视，更重要的是对数据分析的重视，以及企业决策从数据所反映出来的事实出发的管理文化。

此外，移民成为解决制造业劳动力短缺和知识积累问题的重要手段，美国的高端制造业擅长颠覆和重新定义问题，比如说利用工业互联网颠覆制造业的价值体系，利用数字化、新材料和新生产方式（3D打印）去颠覆传统制造业的生产方式。

中国制造业要想在新的全球科技、产业竞争中占据有利位置，生产、管理过程中的自动化、信息化是必由之路。

虽然面临多重挑战，但由于我国已经建立起较为完整的制造业体系，加上网络信息技术基础不断夯实，制造业与互联网融合发展不断深化，为工业互联网的进一步发展打下了良好的基础。

工业互联网本质上还是要依赖企业工业技术的提升和改造，而5G移动通信、物联网、高性能计算、云计算等信息技术的进步，则可以发挥很好的辅助提高的作用。

最后，工业互联网未来发展的另一个瓶颈，就是人才的缺失。工业大数据的分析除了先进的算法工具以外，更重要的是要结合工业场景和应用原理的领域知识。也就是说，数据的分析者，不仅要对智能算法非常了解，还要对生产系统十分了解。

现在企业非常缺的是既懂工业生产，又懂信息化技术的复合型人才，而这样的工业大数据分析人才的培养短时间内又很难培养，这一点需要特别重视，有待于国家、企业以及科研院所等各方合力共同解决。（作者：许辉   德国耶拿大学博士）