机工智库访谈 | 积沙成塔，以实践探寻行业智能化转型路径

从企业角度，智能制造是一个没有尽头持续迭代的工作；从政策推进的角度，国家按年来计划执行。对于其中的从业者而言，智能制造又有哪些价值和意义？本期内容中，我们采访到机械工业信息研究院先进制造发展研究所智能制造部主任朱辉杰，一起聊一聊智能制造的相关进程和变革。

机械工业信息研究院先进制造发展研究所智能制造部主任朱辉杰

 

高度复合的产业体系

“国内智能制造产业实际上是一个高度交叉、复合的产业体系，涉及多个领域。”朱辉杰如此表示。

首先，在供给端，供给体系的主体比较复杂。工业软件、关键装备、传感器、精密仪器等关键技术是智能制造整个产业体系的支撑点，针对这些技术的提升，市场上既有个别产品解决方案的提供商，也有系统集成商，从供给层面就是一个相对复杂的大产业。

其次，供给体系中的参与者也比较复杂。有些企业是利用工业软件服务于制造业，例如数码大方；有些是脱胎自制造企业，例如美的的美云智数、TCL的格创东智、海尔的卡奥斯COSMOPlat等，是由传统制造企业将自身的智能化转型经验专业化、系统化后内部孵化出来的公司。相较于数码大方类型的供应商，这一类的企业可能具备更强的行业专业性，对自身领域内的信息化、数字化，以及供应链管理平台的建设都有比较成熟的经验；还有一类是来自于西门子、安世亚太、Altair等外企人才的创业公司，他们通常具备资深的技术背景和产业积淀。

最后，需求端的需求更为复杂。在当前行业市场上，大型企业往往要求大系统、深度服务、持续跟踪，以及全域解决方案的系统化能力，而中小型企业则更倾向于轻简化、经济化、便捷化、快速化的解决方案。

由此，在当前供应端主体、参与者，需求端需求都比较复杂的情况下，我国工业解决方案的支撑能力还是不足。尤其是在中小型企业，例如食品精加工、轻纺类织造等行业都缺乏基于云平台的轻量化解决方案。

蓬勃发展的行业现状

在朱辉杰看来，我国从“十二五”末期到“十三五”初期，才开始在国家政策层面进行智能制造的部署，尽管相较于其他国家进入该领域的时间并不算早，但是经过多年的发展也取得了一些积极瞩目的成就：

1）企业智能制造的意识明显提高
相较于10年前信息化的概念刚在我国宣扬开来，大多数企业还不熟悉的情况，当前绝大多数企业都确立了想要进行智能化转型的决心。在信息化与数字化相应阶段均被纳入智能制造体系的背景下，几乎所有的企业都在开展相关工作，企业内部实际被智能制造所覆盖的业务领域也更为全面。相较于中小型企业，许多大型企业更是从研发设计—生产制造—经营销售—物流—产品服务/客户服务，进行了全域的智能制造建设。

宏观层面，国家制定政策进行扶持，国家工业和信息化部牵头推广智能制造试点示范，以及数字工厂、数字车间和智能工厂的两级示范和全域的落地场景。

2）新一代信息技术与制造技术深度融合应用场景更为丰富
以通信网络技术+AI+VR的制造模式已经进入到生产实践中，例如三一重工的5G互联工厂，美的智能制造工厂，以及名列工信部及地方工信部官网上的示范企业等，尽管当前这种案例还没有全面铺开，但在不同行业已经有了明确落地的应用场景。

3）从单独企业应用发展为沿着供应链围绕产业集群形成智能制造网络
很多产业集群中，除了比较高业态、高水平的智能制造建设以外，其供应链体系内以头部企业或“链主”企业为主导的智能制造建设其实都在同步进行。尽管不同企业转型水平有差异，但由“链主”企业来引导的这种趋势正越来越明显。

4）国内智能制造的自主供给能力明显提高
以工业软件为例，当前企业在研发类工业软件领域对国外产品还有很强的依赖性，但是在管理以及服务类软件领域，已经能够在国产中找到替代；在机器人领域，广州数控、埃斯顿、新松、瑞松科技等企业发展进步明显，在国家“首台套”政策的支持下，也逐步打开了市场。从设备到软件到系统集成，我国在智能制造方面对自主化的供给能力明显提高。

朱辉杰指出：“整个智能制造的发展其实是一个持续性螺旋前进的过程，可以将其分为精益化、自动化、信息化、数字化、网络化和智能化六个方面，而这每个方面，每年、每天、每时都在中国庞大的制造产业链中不断上演和变化。”

在朱辉杰看来，现阶段制约我国智能制造水平进一步提高的因素主要体现在三个方面：

一是技术和创新支撑的引领作用不强。我国在中高端装备领域，比如以VR眼镜为代表的新兴应用场景里，国内技术无法进行强有力的支撑和引领；

二是智能制造的发展不太平衡。大中小型企业之间发展水平的不平衡，以及地域之间发展不平衡；

三是人才储备明显不足。具有多方面专业基础、综合能力强并在某方面冒尖的复合型人才，以及以一线工人为代表，能够熟练使用电子看板以及信息化系统的高端人才在行业中严重缺乏。

此外，与国际先进国家或发达经济体的制造业智能化发展进程相类比，各方之间也存在一定的差异，例如：

1）发展模式。德国人崇尚总体规划步步为营，他们一般会自顶向下，从国家政策到总体框架、阶段性目标、技术内容到最后落实，全部规划好再去做。而中国企业通常采用自下而上的快速迭代，以基层产生的需求，从单点应用逐渐迭代，逐渐扩大。自顶向下规划试错成本相对较低，快速迭代快速试错，则能大大加速新技术应用场景的落地。

2）应用场景的丰富程度。中国作为世界工厂拥有极大规模的制造能力，以及较为完备的产业链体系，任何一种新技术的实施都能找到相应的应用场景；欧美地区除了一批先进企业拥有标杆型工厂，还有许多隐形冠军企业是围绕某一类专业技术进行深入纵向的发展，其数字化水平不一定高。

3）企业规模水平和区域平衡问题更为明显。欧美地区的制造企业在信息化水平、使用工具，以及地区发展均衡层面，相较于国内企业差距要更小。

4）政策推进作用在初期比较明显。从宣传、试点示范、标准体系建设、帮扶体系等方面，国内的政策推动作用在产业改革初期相较于发达国家，产生的效果更为明显。

5）区域不平衡，整个智能制造建设过程多层次、多阶段并行发展。国内很多企业购买了全套的自动化设备，但是由于其它方面无法跟进，生产现场经营化水平可能并不好。在中国各企业、行业之间存在较大差异性的情况下，整个智能制造建设过程呈现多层次、多阶段并行发展的现状。

 

 

企业未来转型趋势

进入2024年，我国“十四五”规划也走向最后两年，在大环境的影响以及新冠疫情对产业链应变能力的挑战下，我国制造业向智能制造的转型表现出独特的发展趋势：

首先，“链主”企业的出现。工信部前两年在强化全国产业链韧性的工作过程中聚焦“链主”企业，各省结合自己的产业特点梳理出了重点、主导产业链和 “链主”企业，当前各“链主”企业已成为本领域智能制造的带头人之一，对整个链条上企业的引领作用逐渐明显；

其次，系统集成。关键技术、设备提供商等智能制造公共服务平台，在产业集群作战中的作用越来越关键。它们不仅能提供政府—企业之间自上而下的产业宣贯及运行监测，也能提供小型APP应用服务，专门解决产业链范围内的某些核心问题；

再次，培育专精特新企业。制造业每一类行业要发展，除了头部的“链主”企业之外，腰部企业也很关键，而这些专精特新企业往往起到的就是该行业中“腰杆”的作用。他们的智能制造能力成熟度，很可能在未来两年达到更高级别，真正能代表全行业的中位水平。

最后，数据资产。随着智能制造的推进，制造企业会变成数据驱动的企业。以数据为核心进行的确权、清洗、分析、建模工作也会成为未来行业的核心产业之一。

“未来，行业将从多元和多层次需求去推动整个智能制造转型。”朱辉杰最后总结道，打通从工具-系统层-每个业务单元，沿着这个脉络是一个循序渐进、快速迭代、快速试错的过程。智能制造没有终点，是给制造业的一个持续性的远景目标。

 

 

来源：荣格-《智能制造纵横》

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