如何理解智能制造？制造企业推进智能制造面临哪些难题？

在工业4.0的浪潮中，智能制造正成为制造业转型升级的核心引擎。它通过整合先进的信息技术、自动化、人工智能等，为传统生产方式带来了革命性的变化。本文将深入剖析智能制造的内涵、挑战及其在现代制造业中的应用，探讨企业如何把握这一转型机遇，应对挑战，实现可持续发展。

一、  什么是智能制造

智能制造是一种革命性的生产方式，它融合了先进的信息技术、自动化技术、人工智能、物联网（IoT）和大数据分析，旨在创建高度灵活、高效和自主的制造系统。智能制造的核心特征包括：

• 自动化与控制：智能制造通过自动化控制提高生产效率和质量，减少人为干预。

• 数据驱动：利用大数据和分析工具来优化生产流程，实现基于数据的决策制定。

• 灵活性与适应性：智能制造系统能够快速适应生产需求的变化，实现定制化和小批量生产。

• 实时监控与优化：通过物联网技术实现对生产过程的实时监控，并进行动态优化。

• 人工智能与机器学习：应用AI技术进行预测性维护、质量控制和自动化设计。

智能制造代表了制造业的未来方向，它不仅能够提高生产效率和产品质量，还能够创造新的商业模式和价值链，引领工业发展进入一个全新的时代。

二、  智能制造面临的两头难

智能制造的推进并非仅出于对当前生产效率的不满，更源于对制造业未来竞争格局的深刻洞察。当前，许多制造业领域已经出现了产能过剩的现象，预示着并非所有企业都能在激烈的市场竞争中生存下来。全球人口数量决定了需求的上限，而物流运输成本等因素又限制了产品销售的地理范围，使得一个工厂的实物产品往往只在周边几百公里内具有成本优势，这进一步限制了可满足的市场需求。

面对有限的市场需求，一些企业已经开始通过智能制造提高生产效率，增加人均和单位面积产出，这无疑加剧了行业内部的竞争。智能制造的实施预示着一个更加繁荣的明天，而对于那些迟迟未能采取行动的企业，其未来的命运则显得不那么乐观。

1、  制造业面临升级转型

中国制造业的迅速崛起，得益于其特定的历史背景和条件。然而，随着时代的变迁，那些曾经推动制造业蓬勃发展的因素已不复存在。面对当前的挑战，中国制造企业必须摆脱对旧有模式的依赖，勇敢地迈向转型升级的新征程，以适应不断变化的市场需求和技术进步。

（1）失去了时代红利

• 中国制造业的崛起，得益于一系列独特的条件，这些条件如今已与过去有所不同。在那个时代，随着改革开放的推进，众多国有企业的转型或关闭，释放了大量经验丰富的产业工人。这些工人迅速融入制造业，成为推动生产力发展的重要力量，极大地降低了企业在人员培训上的投入。

• 同时，中国在基础设施建设方面的卓越能力，为制造业的繁荣提供了坚实的支撑。无论是建筑工程的规模还是技术难度，中国都屡屡刷新世界纪录，展现出非凡的建设实力。

（2）国际竞争激烈

在改革开放之初，中国凭借其独特的优势，成为了全球劳动密集型和低端制造业的理想之地。然而，随着时间的推移，国际竞争格局发生了显著变化。如今，中高端制造业市场正面临来自西方国家的激烈竞争，而低端制造业市场则受到了老挝、孟加拉、越南等新兴经济体的挑战。

中美贸易战的爆发，部分原因在于美国试图保护其本国的中高端制造业，对中国的高科技和中高端制造业施加压力。在中低端制造业领域，许多曾经位于苏州和南通等地的企业，为了降低人工成本，纷纷将生产线迁移到苏北和安徽。

（3）制造业人力资源不足

当前，中国制造业在招聘方面遇到了一些困难：

• 制造业的薪酬相对较低，工作强度较大。过去，企业能够通过技校或人才市场轻松招聘到工人，但随着年轻人教育水平的提升，他们对工作的期望也随之增加，愿意选择工厂工作的人数逐渐减少。

• 工厂中的蓝领工人常常从事重复性的工作，这在一定程度上限制了他们技能和经验的增长。这种工作性质，对于那些寻求职业成长和挑战的年轻人来说，可能缺乏足够的吸引力。

• 制造企业的工作往往较为独立，缺少社交互动的机会。在现代社会，人们对于社交的需求日益增长，而制造业的工作环境可能无法满足这一点。

2、  制造业的复杂性给服务商带来困难

制造业的复杂性是显而易见的。不同行业、不同工厂之间的流程差异，主要源于车间的生产过程环节，这些环节与具体的生产工艺密切相关。在这里，对车间的生产过程进行了抽象化处理，以便更好地展示一个离散制造企业是如何从接收客户订单开始，逐步驱动整个生产流程的运转。制造企业内部的业务流程，如下图所示：

销售部门的订单通常有两个来源：

• 首先，通过与客户的直接沟通，销售团队能够获得订单。
• 其次，销售部门还会根据历史销售数据进行销售预测，这一过程会综合考虑去年同期的销售情况、上个季度的销售表现、行业的周期性特点以及今年行业可能发生的变化等因素。

一旦销售部门收集到订单信息，它们就会将这些信息转交给生产计划部门。生产计划部门根据这些信息制定出相应的生产计划。接下来，物料控制部门将根据生产计划计算所需的原材料数量，这个过程被称为物料需求计划（MRP）运算。物料控制部门会核实现有库存是否满足当前订单的需求。

在这个过程中，可能会出现两种情况：

（1）仓库中的原材料数量足以满足订单需求

当仓库中的原材料数量足以满足订单需求时，生产计划部门便可以着手进行生产安排。库管员根据生产管理人员提供的领料单，准备所需的材料。生产部门随后领取这些材料，并着手安排生产流程。生产完成后，产品将接受质量检测。

• 如果检测结果合格，产品将被存入成品仓库；
• 如果不合格，产品将根据情况被退回生产车间重新加工，或者进入报废仓库进行处理。

（2）仓库的原材料数量不足以完成订单

如果仓库的原材料数量不足以完成订单，物料控制部门需要制定采购单，并将其提交给采购部门。采购部门在接到采购单后，会利用自己的采购渠道，了解市场价格，并根据性价比原则选择合适的供应商进行采购。一旦与供应商签订合同，供应商将根据合同条款将货物运送至仓库。库管员在收到货物后，将通知质量部门对商品进行质量审核。

根据质量审核的结果，采购部门将采取以下两种处理方式之一：

• 如果商品质量没有问题，将商品入库，并通知财务部门准备付款。一旦财务部门收到供应商的发票，并且货物和发票都已到位，就可以向供应商支付货款。
• 如果商品存在质量问题，采购部门将通知相关人员处理退货事宜，并将商品退回给供应商。

生产部门每日产出的成品都会被妥善存放在成品仓库中。一旦订单所需的成品数量全部生产完毕，生产部门会及时通知销售团队，告知他们订单已经完成。随后，销售人员会指示库管部门准备发货，将产品送达客户手中。客户收到货物后，财务部门会向客户发送发票，而营销人员则负责跟进，确保客户按时支付货款。一旦财务部门收到款项，便可以进行相应的账务处理。

这个流程听起来是否复杂？实际上，这只是生产流程的一个简化版本。在制造企业中，真实的生产流程远比这更为复杂，涉及的问题也更多。例如，物料控制部门不仅要确保物料的充足，避免生产中断，还要考虑如何有效减少库存积压，降低库存成本，从而提高库存周转率和资金使用效率。

除了上述部分，车间的生产环节尤为复杂。这一环节以工艺为中心，可能包含从几个到几十个不同的步骤。以一个简单的小金属玩具为例，它的生产就涉及切料、冲压、机加工、焊接、去毛刺、喷漆和质检等多道工序。每个工序都需要考虑物料供应、工序间的顺畅衔接以及设备的及时换型。在这个过程中，不仅有工人操作机器进行加工，生产计划员和线班长等管理人员的调度、指令传达和信息反馈也同样重要。

三、  推进智能制造面临什么难点

制造企业的组织结构、业务流程、产品种类以及价值链的复杂性，无疑为智能制造的转型带来了诸多挑战。智能制造并非单一技术的应用，它超越了技术层面，更是一种战略和管理的革新。

在不同行业中，企业借助信息技术向智能制造转型的努力并不均衡。这主要是由于一些企业面临预算和资源的限制、缺乏专业技能、缺少上级的支持和赞助，以及未能掌握正确的技术等原因。具体来说，智能制造推进过程中的难点可以归纳为以下几个原因：

• 企业高层可能还没有充分认识到智能制造的重要性和紧迫性，他们的观念可能还停留在传统的IT系统部署上。然而，数字化转型需要企业决策层的引领，需要从顶层设计开始，自上而下地推进。
• 尽管许多企业已经部署了多种信息系统，但这些系统之间缺乏有效的整合，数据基础不准确、编码体系不统一等问题，使得智能制造的实施变得困难。
• 一些企业更倾向于投资自动化系统，因为它们认为自动化能够带来更直接的效果。这导致了一种重自动化、轻智能化的现象。许多企业重视生产线的自动化和少人化，但在设备联网和数据采集方面的基础仍然薄弱，车间的可视化管理尚未实现。
• 企业在数字化转型方面的投资并未带来预期的效果，这影响了它们进一步推进智能制造的积极性。例如，一些企业虽然建立了自己的电商平台，但在流量为王的时代，它们仍然难以与主流电商平台竞争。
• 制造业的各个细分行业之间存在巨大差异，不同产业链位置的企业具有不同的个性化需求，智能制造的突破口也各不相同，没有通用的解决方案。
• 我国制造企业的利润率相对较低，这限制了它们在智能制造方面的投资能力。

面对这些困难，建议制造企业深入分析智能制造的需求，寻找合适的突破口，并制定明确的智能制造转型路线图。

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• 第三个层次是对业务场景的分析建模

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四、  总结

在智能制造的浪潮中，我们见证了技术的革新如何深刻地影响着制造业的每一个环节。从自动化控制到数据驱动的决策，从灵活性与适应性的提升到实时监控与优化，再到人工智能与机器学习的集成应用，智能制造正逐步塑造着工业生产的新面貌。然而，这一转型之路并非没有挑战，它要求企业不断适应市场需求的变动，应对国际竞争的压力，解决人力资源的紧张，以及克服内部流程的复杂性。

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