在歌頌新零售的時代，這座中國名城更加熱愛智能製造
初夏，走進全球工業電腦龍頭研華科技的崑山工廠，沒有轟隆的機器聲，反倒像是進入了一線城市的白領辦公樓，整潔明亮。每一條生產線的盡頭，都有一個物聯網鏈接設備，之上附著感測器和顯示屏，上面的紅色字體意味著該生產線還有工單未完成。產品的信息、何時生產、站位是誰等模塊會轉換成可視化信息，出現在生產機器旁邊的顯示屏上。如果某個產品質量不達標，微信和郵件會第一時間推送到該生產線的主管和工程人員。從收到信息到解決問題只需一至兩分鐘。
通過物聯網捕捉數據，並呈現出來，為研華一線員工提供了便捷。近年來，在研華崑山主任管理師詹禮明的工作過程中，體力工作越來越少，工廠提出了一個新的口號：數據驅動管理。他不再需要耗費大量時間整理數據，越來越多的數據收集工作自動化就能完成。管理者可以清晰地了解員工進展，以及短期和長期任務的完成進度。「這樣的轉變，我覺得還是蠻多的。」詹禮明對《商業周刊/中文版》興奮地表達。
2014年之前，研華崑山工廠的產品生產周期，從生產到入庫大約是兩周時間；2015年已經減為7天左右。智能製造讓研華縮短生產周期，加快製造速度。 「將信息呈現出來，從而實現管理通透。這些可視化內容帶來效益，比如2014年有八條產線，當時產值是7000萬元左右，2015年產值最高是1億。」研華製造中心副總經理林東傑說道。
「在數據可視化上，我們採集出每個設備大概花了多少時間生產。針對顧客需求優化每一台設備，確認生產所花費的時間是不是比較均衡。如果不均衡，就把可能存在的問題消除掉。持續看這些數據，提高產出，這就是可視化帶來的好處。」研華崑山板卡廠副廠長郭海瑞解釋。
「工人的工作也不像過去繁瑣、重複性高，只要按照各種警示裝置或測試流程提示完成指定動作即可；以前的一些插拔或者確認的動作全部省略。員工流動率開始下降，每個月招工的人數減少。並且可以嚴格地過濾、篩選出素質好的員工。」林東傑繼續說道。根據研華官方數據，2017年導入自動化生產線的效益為：廠區的總員工數下降2.2%，但人均產值卻提升了16.9%。
客戶需求倒逼智能製造
研華的智能製造在崑山不是特例。早在2016年7月，崑山第十三次黨代會就提出未來五年首要的發展目標是主攻智能製造產業。中國科學技術協會分析，智能製造源於對人工智慧的研究，是製造業轉型升級的重要一環。實現的過程中，製造企業的生產水平提升，人員成本下降。根據崑山本地門戶網站《今日崑山》報道顯示：2017年崑山全市機器人及智能裝備企業總數已達357家，實現主營業務銷售收入365億元，同比增長19.3%，全市培育機器人及智能製造產業產值超億元企業已達69家。
民生證券研究院在2017年中發表的《智能製造及其核心信息設備的研究進展及趨勢》報告指出，智能製造發展需經歷自動化、信息化、互聯化、智能化四個階段，每一階段都對應著智能製造體系中某一核心環節的不斷成熟。自動化是指淘汰、改造低自動化水平的設備，製造高自動化水平的智能裝備；信息化的意思是產品、服務由物理到信息網路，智能化元件參與提高產品信息處理能力；互聯化意味著建設工廠物聯網、服務網、數據網、工廠間互聯網，裝備實現集成；智能化的含義是通過感測器和機器視覺等技術實現智能監控、決策。
2011年以來，中國東部沿海地區勞工薪資持續上漲、人民幣升值、房價及原材料物價成本上升，製造企業面臨嚴重的勞動力挑戰。同時，國際經濟局勢的改變也讓製造業發展越發艱難。2016年度中國商務環境調查報告顯示，中國美國商會超過一半的會員認為，成本上升是他們的企業在中國遇到的最大挑戰。大約四分之一的受訪者表示，他們已經或者正在計劃把產能轉移到中國境外。中國製造業發展緣於改革開放時期，依託低成本勞動力，從低端製造業發展起來，但當下製造業正在經歷變化，傳統製造業模式失效。中國製造業正在經歷由勞動密集型向技術密集型、資本密集型轉移的過程，以及從低端製造業向高端製造業或者先進位造業轉型。
勞動力成本和生存環境的變化，讓張家港、常熟、太倉、吳江、吳中等作為縣級市組成的大蘇州地區展開了一場全新的智能製造變革。與北京、上海相比，蘇州有著分散的城市架構，兼具古風和現代氣息，在地理位置上也佔據優勢。這裡自古就有著絲綢之府、魚米之鄉的稱號。
在2017年，華盛頓經濟研究院(前身為上海經濟發展研究所)發布的中國百強城市榜單中，蘇州位列第八。這一榜單依據城市的經濟和非經濟（軟經濟）兩大系列指標，反映出該城市發展的狀態。根據2017年10月《新華日報》報道：蘇州地區目前發展成為全國第二大工業城市，全市規模以上工業總產值連續4年保持在3萬億元以上，2016年規模以上工業增加值佔全省的18%，約佔全國的3%。
蘇州市政府主導成立了智能工業融合發展中心、工業大數據創新中心等十大服務機構。蘇州已建設形成5個智能製造產業集聚區。蘇州的經濟發展中佔比最高的並非旅遊業，而是以製造業為代表的第二產業。國家統計局對蘇州製造業調查數據顯示，3月份蘇州製造業採購經理指數（即PMI）為52.3，環比上升2.3，PMI已連續20個月保持在榮枯線（即採購經理指數PMI和企業家信心指數的臨界值）以上。這是蘇州測算PMI以來維持在擴張區間持續時間最長的一個時期，蘇州製造業發展處於相對平穩的增長期。
毗鄰上海，使得蘇州擁有人才和信息優勢。「加強人才引進，比如成立崑山杜克大學為區域提供人才，此前崑山本地沒有本科生培養機制，」崑山市台灣同胞投資企業協會會長兼大震鍋爐董事長李寬信認為，政府完善技術創新政策和財政支持，加之長三角地區離市場最近，這是蘇州成為製造業重地的原因。
蘇州城市夜景
智能製造的發展，另一個原因來自於客戶需求的倒逼。「電子和3C硬體製造企業一般選擇蘇州和深圳兩地駐廠。和深圳相比，蘇州的工廠更多是中大型規模，這樣我們面對的客戶群體比較集中，節約了人員配置。這裡採購時間通常有3至6個月周期，而深圳的工廠更多將周期限定在1至3個月內。崑山更適合研發。」崑山希盟自動化科技有限公司總經理林少淵是福建人，說話富有邏輯，思維縝密，徐徐道來。
林少淵認為，蘇州製造企業的發展之所以較為穩健並有計劃性，與當地早期以外來企業為發展主體的行業聚集形態密不可分。其次，當地政府在用市場化的方式引領地區改革，比如提供智能製造產業創新發展等相關的財政支持。
希盟為手機品牌商的屏幕生產提供自動化設備。近幾年3C行業發展迅速、資金密集，加上手機行業更新換代速度快，屏幕行業也成為快速輪動的技術和資金密集行業。2016年底，一家手機品牌商向林少淵提出，需要生產全屏幕手機的全自動化生產線設備。從年底到2017年4月份，希盟按照手機品牌商的要求提供給品牌商所需要設備—10條全自動生產線。自動化產線每3秒生產一片手機屏幕，一分鐘20片。這一筆訂單，讓林少淵覺得：「一個全新的智能製造時代要到來了，現有的製造業產業鏈模式，由品牌商、代工廠、自動化公司三大板塊組成，但每一板塊都同時需要不同屬性的人工，分工還沒有達到極致，這種要素的組合方式並不是最高效的生產方式。目前品牌商已開始介入到工藝環節，與自動化廠家更多接觸。全自動化產線的使用，將使品牌廠家有能力自己生產產品，這樣未來可能會剝離掉無研發能力的代工廠。
這是一個新的時代，這一單讓林少淵意識到：「代工廠正在被品牌商倒逼上馬智能製造。這種倒逼可以拆解成三點：交期——自動化讓生產周期變得更快更准；價格——自動化產量穩定，降低管理成本。良率——使工廠內部避免人員早晚班交接問題，解決質量不穩定的問題。」 林少淵告訴《商業周刊/中文版》：「目前一些大的品牌商已開始陸續繞過其下屬代工廠，直接下單自動化生產設備。」
下遊客戶品牌商在倒逼上游代工廠提升智能製造水平。2017年阿里研究院出品《中國製造業轉型的十個方向》報告，也解釋了客戶對製造業升級的「倒逼」：在需求快速變化的今天，製造業企業最重要的一項能力是快速響應市場，而非生產成本。快速響應包括產品創新能力、快速交貨能力，以及連續補貨能力等。小單、急單、短單已經大行其道，這無形中倒逼生產製造企業必須能快速響應，否則將逐步出局。
從量到質的生產方式轉變
美的集團董事長方洪波在2018年中國製造論壇上闡述，「製造企業轉型的最終目標之一，是創造以用戶為中心的新經營模式，以更高效率把產品傳遞給用戶，給用戶帶來新的價值。」徐工集團信息化管理部副部長付思敏接受《商業周刊/中文版》採訪認同地說：「對於徐工來說，智能製造首先支撐的是打造能夠技術領先的智能化產品，這是本質。不僅僅要提升質量，還要優化製造周期。」
研華也深有同感。「我們在中國的拓展方向就是怎麼樣更接近客戶，只要有客戶就不怕沒有營收。」研華工業物聯網事業群副總經理蔡奇男認為。說話和藹親切，性格外向，笑起來一雙眼睛烔烔有神的蔡奇男是一個極客，喜歡無人機和滑雪，一直保持著好奇心和開放。蔡奇男負責研華的物聯網業務，很明顯地感覺到一些明確的數據指標和客戶變化。為什麼會在同一時間大量製造企業聚焦到智能製造這件事？他回憶以前去過的工廠，鐵皮房頂，沒有高樓大廈，雜訊哄哄；現在智能製造工廠已經全然改變。他和很多製造業企業的老闆聊過之後，越發感覺道，「更有效率的利用人工和生產線提升產能，本質的原因來自於客戶對企業的更高要求。過去中國的人工成本有優勢，但這個優勢不再存在。產品質量要求越來越高，加上用戶的個性化需求，這些決定了企業需要智能化」。
研華製造中心副總經理林東傑，身材魁偉，來到崑山4年有半。他分析，「工廠必須朝著智能化和自動化方向改進。工人不好找，並不是我們改變的直接原因，最重要的原因是消費者的消費習慣開始改變，工廠也需要因需而變。比如用戶需要有特色的產品越來越多，但是每一個品種的產量越來越少，少量多樣的時代到來。電子產品、服裝、傢具等各種產品都是如此。所有的產品千篇一律大量生產的年代已經過去了。」他接受《商業周刊/中文版》採訪時說道，實際上製造企業並沒有因為成本的上升，提高產品價格，客戶的報價沒有增加。但成本的增長達到每年10%，主要源自人力成本的提升，企業必須達到政府規定的調薪標準。2005年，研華人事成本占生產成本的40%至50%，現在已經佔到70%。
林東傑在「智能製造戰情室」向記者展示研華的智能製造工廠。戰情室有一塊巨大的Led顯示屏，實時展現出研華崑山車間里的生產線 運營數據。「智能製造最難之處在於整個工廠的生產中涉及到不同品類的生產線調整，研華的一些生產線SPD(Supply、Processing、 Distribution，供應鏈中的供給、分拆加工和配送)一天會換七次，也就是生產七種不同品類的產品。」林東傑說道。
「其實，員工都希望成長，希望工作越來越有挑戰性，並不想一輩子站在生產線旁邊。從簡單操作員調崗到調度，他們的工作也有了較大的變化，更加積極。他們對生活的規劃也發生了改變，以前做普通工人的時候，想的是要什麼時候回老家蓋房子。現在工作提升了，一些人有了買房子定居的計劃。在幫助員工提升的過程中，我覺得對員工的培訓是非常重要的。一線的作業人員希望有一個系統化的培訓，幫助他們融入生產環境。」研華崑山詹禮明接受《商業周刊/中文版》採訪時說道。
2003年大學畢業，詹禮明通過應聘研發崗進入公司。從一線崗位開始，他做了五年的產品經理崗位，晉陞為部門主管。「每一年半到兩年，公司就會提供調崗機會，讓我們接觸一些不同的職能。」 詹禮明說起話來純樸直爽，為人實在能吃苦。剛來崑山的時候，當地生活條件沒有現在好，他並不在意。現在他更喜歡崑山，城市日新月異，詹禮明也逐漸從一個普通的工人，學習更多技能，成為管理者。
只是，並非車間的每個環節都能實現自動化。研華的做法是用系統和軟體進行智能化管理，儘可能降低複雜度。「如果在單純的生產動作上沒辦法太多自動化，就採用周邊系統實現智能化，適度降低員工的操作度，減少員工的壓力。比如把員工的工作量規劃成一到十個步驟，用可視化的看板提示工作流程。」研華製造中心林東傑進一步解釋。
「行業裡面有一個困擾，認為做智慧工廠可能就是買一堆的自動化生產設備，但我們發現必須要做一些人機協同的事，才能符合自己的需求，而不是盲目地導入一些自動化，」皮膚黝黑，身材健碩的研華崑山板卡廠副廠長郭海瑞說道，他隨手指向車間正在操作的幾個一線工人介紹：這裡原來是幾個女孩子對著主板，在主板裡面做一些插件，是非常枯燥乏味的工作。現在我們就把一些容易出錯的零部件，用自動化的設備來做。剩下一小部分，沒有辦法實行自動化的，用人工完成。
自動化是否意味著工人失業？國家信息中心副主任徐長明認為，「工業革命早期是機器替代人，如今的工業4.0則是人操作機器友好地生產。」智能製造更重要的是改變了傳統的工人工作節奏。林東傑覺得一線工人從一開始有失業壓力，到真正提升工作效率，獲得更多獎金，這是一個提升自我的過程。
研華崑山板卡廠副廠長郭海瑞
史賓沙人力顧問有限公司大中華區聯合負責人張洋接受《商業周刊/中文版》採訪分析，「到底是製造業先缺人，推動了智能製造發展，或是智能製造的發展導致了製造業工人減少，這是一個雞生蛋還是蛋生雞的關係，我覺得是交織在一起的。製造業是一個國家GDP比重中佔比最大的經濟形態之一，製造業升級的意義毋庸置疑。但是，現在全球製造業遠未達到4.0階段，甚至很多企業的水平參差不齊。其實，製造業的基層操作人員總體來講，還未到嚴重缺乏的階段，更缺的是技術型人才。」 張洋以全球製造業大廠GE通用電氣舉例，隨著技術成熟，GE用技術替代人力主動發現在什麼時間內安排維修、工期和生產計劃，做出最優化安排。
「製造業因此想在人工智慧領域挖人的情況非常多，包括掌握不同行業的演算法人才，」張洋透露。「未來的趨勢是，對人才的層次要求越來越高。可能少了操作員，但需要一大批人去做數據分析。如果你自己技能沒有升級，你會發現你越來越難找工作。工廠實現自動化並不是說員工都要失業，因為代替人的設備也需要維護，而且需要更多的數據分析人才。」崑山CIO聯盟會長曹斌認為。
台達吳江廠區足球場
從全自動化延伸
自動化並非一蹴而就，而是要循序漸進。柔觸機器人CEO張帆對此認同地說，生產一項產品的正常流程是，從實驗室全手工到半自動化加上人，最後到全自動化。就像畫畫先打一個草稿，確定姿態後再添色，完成畫作。如果跳過了半自動化的過程，直接到全自動化會有風險，開發成本是最不可控的風險。從人工到半自動化的過程，需要一步一步地驗證功能是否完善，接下來是大量的測試，測試可以包含功能性實驗，也包含耐久性和可靠性實驗。「只有從功能、疲勞強度到環境的嚴苛程度都符合標準，自動化生產線才能真正投入生產。」張帆強調。
張帆生於1983年，在武漢大學學習機械設計製造和自動化，之後作為交換生到德國斯圖加特大學，六年完成本碩連讀。畢業後，他在德國工業企業博世工作兩年，從事汽車行業在線檢測設備和產線的自動化設備開發。由於出身軍人家庭，張帆沒有加入德國籍，並且早已期盼回到國內工作。
2010年回國後，張帆在德資企業做項目經理，把德國的流水線部署到中國的客戶現場。三年的時間裡面，他完成了14條生產線，總計價值9億人民幣。2013年開始，他在張家港創立了第一家公司，做非標檢測儀器開發，和實驗室第三方檢測服務。在操作第一家創業公司的時候，他找到了現在的事業方向—生產人類仿生手指，作為機械臂的末端執行器應用在製造業的生產過程中。
在自動化生產過程中，機器人手臂通過搭載不同的執行器可以完成焊接、擰螺絲等動作，末端操作的柔性抓手以前可以用吸盤。現在，張帆所做的嘗試就是生產像章魚一樣可以柔軟包裹，自動適應產品形狀的抓手以及背後的完整解決方案，從而抓取小到一粒花生米的生產原料。柔觸是張帆創立的第二家公司，這一名字的含義就是給機器人一雙溫柔的手去觸碰生產資料。
2016年末，柔觸和蘇州一家汽車廠商開始合作，幫其部署自動化生產線。經過幾個月的努力，到2017年8月，這家車廠已經完成功能性測試，自動抓取沒有任何問題，但這條生產線仍不能立即投產。從去年8月到今年5月，9個多月的時間中，該企業一直在測試成功率。成功率測試是指優化測試路徑，找到故障原因，比如手臂之間的程序夠不夠精準，產品與生產線是否相符。張帆用一句話概括：「要把功能做到80%，需要1個月。要把功能做到80%至99%需要5個月。」然而，想把自動化機器人真正用於生產過程中，就必須達到100%的穩定率。
快速上馬自動化生產線並非明智之舉，因為早期升級的過程充滿試錯，成本投入較大。「國內有些企業也是做了智能製造，但最後沒有辦法用，因為包括庫存、周轉率、人工成本、折舊成本、管理費用的分攤等，成本太高了，智能化只是用於參觀。產品的質量也不穩定。衡量智能製造的水平，需要通過一個量化的指標。」徐工集團信息化管理部副部長付思敏接受《商業周刊/中文版》採訪時說道。
研華在智能製造升級的過程中也沒有冒然投入全自動化，而是對可以改變和提升的案例進行成本效益評估。「如果這項投資可以在兩年半到三年之間收回成本，我們就不惜代價全部投入。」林東傑向《商業周刊/中文版》強調，研華不是為了自動化而自動化，因為在實際評估中， 80%的場景是沒有效益的。林東傑認為， 「不建議直接引入大量的自動化設備，要考慮人機協同，也就是找到適合工廠自身的自動化模式。比如搬運和自動封箱對於人工操作過於枯燥，適合一步到位引入自動化設備。」
和研華一樣，相隔不遠的台達吳江工廠也沒有大面積推廣智能製造方案，而是在推進的過程中通過建立「示範線」的概念，尋找能力和經濟的平衡點。例如在包裝生產線上，個別步驟對彈性作業的需求較高、人可以完成的動作千變萬化是機器難以完成的，這時台達會選擇繼續讓工人在該位置作業。台達目前在改造變頻器等生產線，在示範線上試運營，通過從設備到工藝的改善，實現高度智能化。根據台達提供的官方數據，符合標準的生產線可以使在產線操作人員數量降低近90%的同時，提升產能40%。
智能製造廠商開始向服務業轉型。在台達辦公室里，所有的投影儀都是自己生產的。台達創立於1971年，以電源管理與散熱解決方案生產起家，在美國北卡羅來納州的首府拉里設有電力電子實驗室，在上海，江蘇與廣東都設立了專屬的電力電子研發中心。台達旗下中達電子(江蘇)有限公司坐落在江蘇吳江。創立以來的複合成長率是40%，2016年時，吳江工廠營收是2073萬美元，佔台達整體營收近1/3。台達的產品可分為電源及元器件、自動化、基礎設施三大業務領域。在工業自動化上，台達提供變頻器等產品以及水平關節工業機器人和垂直多關節工業機器人等。
台達吳江工廠可以容納3萬員工生活，提供集休閑娛樂美食以及身心健康管理一體的生活設施，為員工打造一個便利的生活和工作環境。廠內設有24小時社區醫療服務、培訓機構—台達企業學院等。廠區還經常舉辦系列活動，比如廣場舞、植樹節、運動會以及攝影大賽。
智能製造生產線讓一線員工可以實時了解生產進度和機器運行情況
過去幾年，台達加強了在軟體研發方面上的投入，在台達工業自動化事業群中成立了一個以軟體研發為主的團隊，並通過併購提升自動化軟體開發能力。2018年4月，台達集團旗下中達電通股份有限公司機電事業部宣布其新任掌門人—陳敏仁全面負責台達工業自動化業務未來在中國大陸地區的管理、運營及業務發展。「台達是一家自動化產品供應商，更是一家自動化、智能化系統解決方案供應商，」陳敏仁透露，2017年台達在自動化市場份額增長超過兩位數。
台達集團機電事業群智能製造業務全球總監李逢堉接受《商業周刊/中文版》採訪時說道：「台達的自動化部門是在1995年成立，逐漸發現大的製造企業會遇到跟台達一樣的階段性難題—少量多樣，少人化。我們使用的技術、開發的技術，有市場，所以開始調整布局。從1995年到現在，自動化部門業績複合成長的比例是非常高的，也占集團營業額15%以上，成為台達內部非常重要的支柱。」
宏碁集團創辦人施振榮在1990年代提出「微笑曲線」（Smiling Curve）理論。微笑曲線，意指在產業鏈中，附加值更多體現在創新研發及品牌服務兩端。 「服務是製造企業最終的高端利潤來源，」國家信息中心副主任徐長明在2017年北汽產業投資論壇上分析，在不了解消費需求的情況下，進行生產流程和工藝上的改進，沒有涉及到生產端和消費端的融合，並不能解決問題。製造業企業需要將硬體變成以軟體為推動的智能互聯產品。同時，該產品要能為用戶提供個性化的極致體驗。崑山CIO聯盟會長曹斌接受《商業周刊/中文版》採訪表達，「一些製造業企業，在有了一定的大數據積累經驗之後，會轉向對外提供服務。因為其工廠積累了大量的智能製造的經驗。」
製造業公司越來越重視向客戶延伸提供服務，將自身使用過的智能製造解決方案轉變為可售賣的服務或者產品平台推出。比如，三一重工旗下的樹根互聯提供工業物聯網雲平台解決方案，旗下的根雲平台可以為製造企業提供連接、計算、創新、應用的服務。樹根互聯已經獲得數億元首輪融資，投資方包括國投創新、經緯創投等。2018年初，埃森哲《物聯網+：製造業向智能服務轉型的新引擎》報告提到，隨著傳統工業巨頭的衰落和新興 「數字原生」企業的崛起，企業的競爭力正在被重新定義。對製造企業來說，硬體產品和實體資產已經不再是企業競爭力的必然保證：一方面，重資產的多少已經不等同於企業優勢和實力；另一方面，硬體產品的價值正在不斷向服務和軟體遷移。製造企業必須重新審視和定義自身的競爭力，尋找新的增長動能。
自動化讓一線員工從重複性工作中解放出來，他們渴望接受系統化的培訓，從而提升自身能力
數據互聯使得智能製造衍生出價值。2016年，蘇州協鑫光伏下定決心解決光伏切片生產參數分析的難題，提升良品率。協鑫光伏主要生產應用於新能源的矽片，2010年開始逐漸在生產過程中為設備增加感測器，收集數據。每天收集的數據量達到幾十GB。在生產過程中，不同部位的不同溫度變數都會影響到最終的良品率。協鑫處理海量數據，需要用到雲計算，合作企業阿里雲人工智慧首席科學家閔萬里認為，「傳統製造業擁有海量數據，而數據就是金礦，一定有挖掘的價值。雙方通過數據模型，幾千個生產參數計算分析，確定其中60個關鍵參數，提高良品率。」根據協鑫光伏的官方數據顯示，良率每提升到1％，節省一千萬元成本。
中國工程院院士李培根認為，工業產品之間的物聯、設備之間的物聯、設備和人之間的物聯，企業中的一切過程、活動都需要數據驅動，包括設計、生產、管理等方面。數據在企業生產中起到重要的作用，比如汽車設計中通過數據分析，精準量化用戶的需求，從而指導設計的過程。數據驅動還體現在實時監控機器運行情況，從而判斷市場需求。
早在90年代，通用電氣已經在生產製造的發動機葉片上裝了很多的感測器，目的就是收集數據，並通過健康保障系統進行分析、反饋，從而改善設備。2017年12月4日，在烏鎮世界互聯網大會上，製造業服務商樹根互聯技術有限公司董事長梁在中表示：未來，互聯網會不斷滲透到第二產業，機器設備會被數字化，甚至包括土壤數據、空氣數據、水的數據、天氣數據都會被數字化。在摩爾定律的作用下，被數字化的產業都將指數級增長、爆髮式發展。「中國目前90%以上的機器設備還沒有連接。全球有300億到500億台機器設備有待聯網。」他補充。
「工業X.0「
2017年末，埃森哲對全球21個國家的900多家大企業高管進行調研，僅有13%的企業通過數字化投資實現了效率提升、成本節約和業務增長。埃森哲提出了一套具體的解決方案「工業X.0」。「X代表未來和未知，包括大數據、人工智慧、區塊鏈，甚至量子計算在內的新技術層出不窮，未來將充滿無限可能，」?埃森哲數字服務大中華區主管董事總經理俞毅在接受媒體採訪時表示，在製造業領域，通過對中國六大製造業行業170家上市公司的數字化水平進行分析，僅有4%的企業已經在工業X.0轉型中搶得先機，兼具數字化投資力度和業務成果優勢。而約有77%?的企業還沒有開始轉型。
崑山CIO聯盟會長曹斌接受《商業周刊/中文版》採訪時說道：「中國製造2025、德國工業4.0、美國工業互聯網的共性是越來越依賴大數據。」蔡奇男拜訪超過一千家以上的工廠。他覺得智能製造的重要意義是讓你的管理更加精細，而不是靠經驗。用數字去掉管理之中的不確定性。「企業做的越大，管理者的心裡越『慌』。你真的會擔心如果突然客戶說退50萬雙鞋回來，你該怎麼辦。你會恐懼自己的品質是不是合格。管理者導入數據系統，可以使得每一個環節變得更加踏實。」蔡奇男分析。
製造業有一項技術叫自動光學檢測（AOI），每個零部件生產出來後都會被拍照檢驗質量的好壞。倘若按每分鐘收集一張1M像素的圖片來估算，一台機器一天產生的數據就是1.5G。每個工廠有N多個機台，N多個感測器，總的數據量可想而知。
崑山杜克大學教授李昕不久前剛剛回到中國，加入杜克大學、武漢大學、崑山市聯合建立的崑山杜克大學。他畢業於美國卡內基梅隆大學、專註於製造業大數據研究，是富士康集團總裁郭台銘先生的大數據顧問。李昕接受《商業周刊/中文版》採訪時說道：「如何更好地收集數據、分析數據、利用數據才是企業根本，尤其是製造業。數據分析在製造業應用有兩大技術難點：第一個是數據變異性，不同機台，在不同時間、不同環境下的數據具有不同的統計特性，不能簡單地將各種數據融合於一體建立統計模型。第二個是工藝的變化。製造工藝不斷改變，需要不斷更新模型。這是兩個製造業數據分析的挑戰。也側面反映出，製造業數據量龐大難以想像，如果利用大數據把效率提高10%，就可以創造巨大的利潤。」
李昕認為大數據提升製造效率、降低製造成本有四種方法：第一個途徑是調度優化。通過數據分析，了解每個產品在每個機台上需要處理的時間，然後決定出把某個產品送到哪個機台去處理的最優解決方案。另外一個重要途徑是設備監控。在每個機台上都安置多個感測器來監測設備是否有故障。第三個途徑是虛擬測試。在製造業中，測試占整個製造成本的25%-50%，利用數據的相關性，也就是用統計方法去分析不同的數據量之間是否相關，如果存在相關就可以用一個數據量去估計另一個數據量。第四個途徑是故障追蹤。監控生產線中產品的製造過程，發現故障的根源，是原材料、機台還是人為因素。
數據對於製造業不僅僅可以應用在生產製造的過程中，還可以用在管理和銷售上。「數據對企業的價值在於把AI （Artificial?Intelligence，人工智慧）變成IA—Intelligence?Assistent，用AI的工具來協助公司管理，」研華共同創辦人兼執行董事何春盛正在思考人工智慧對製造業的影響，物聯網就是數據採集，上傳到雲端進行分析，回饋。深度學習就是將大量的數據資料和參數設置好，分析之間的關係。製造業企業也能夠應用人工智慧。研華會用數據分析客戶，從現有的客戶推演潛在客戶。
智能製造進展如火如荼，但仍充滿挑戰。崑山市台灣同胞投資企業協會會長兼大震鍋爐董事長李寬信今年已經76歲，在崑山經營工廠多年，也是崑山台胞秘書長。李寬信認為，智能製造最大的障礙是領導意識和資金問題。一些企業意識不到工業4.0的價值，沒有足夠的動力，更受制於資金有限。「台商協會幫助大家做一些新三板融資，解決個別企業的資金問題，」李寬信說道，一些企業達到標準之後，並沒有持續的動力繼續推進智能製造。
智能製造車間中，工人在操作自動化設備
一位不願意透露姓名的崑山台企高管向《商業周刊/中文版》透露，他自己是大陸人，領導是台灣人。然而，台企高管目前沒有給他足夠的許可權，讓他可以考慮製造業轉型的問題。「因為對智能製造的投資會影響到企業的年收入，投資不能馬上見到回報時，企業就要考慮是否推進。一些台灣企業的毛利率在個位數，如果在職業經理人的任期內花幾千萬做智能製造，沒有任何營收的幫助，企業就會考慮還要不要做。而且，企業數據放在雲端上，也會牽涉安全問題。」這位高管說。
「智能製造其實是一把手工程，」研華工業物聯網事業群蔡奇男認為，公司成功的關鍵就是一把手重不重視。從企業運營的角度，一些焊接等惡劣環境的工作，想做這類工作的員工會越來越少。如果以後沒有人做，你就得考慮用機器人。崑山過去是一個以台商為主的電子生產基地，電子的生產基地相對在自動化上的條件，比一些傳統做鞋子、做衣服、做紡織的工廠，改造條件基礎好。管理者可以先投10萬塊，也可以投一百萬、一千萬，先做一台機器、一條生產線，這取決於自己的能力，但一定要啟動。「對於製造業來說，最關鍵的是啟動，在錯誤和實踐中不斷修正、迭代。」
自動化生產線上，機器人進行包裝作業
徐工集團信息化管理部付思敏接受《商業周刊/中文版》採訪表示，「開展智能製造，首先領導要有絕對的決心干這個事情。只有把智能製造的核心理解和認識了之後，才可能把它上升為主攻方向。」 一些企業沒有對智能製造重視起來的本質原因是無法快速為企業帶來收益。
海爾首席信息官殷皓也分析，「對大型的製造業來說，提升一個百分點良品率，都可能是非常大的營收增長，就有很大的動力對整個生產線投入在人工智慧技術或智能製造。對中小企業來說，這不是最重要的。他們最看重現有的產能下如何更好地找到它的用戶。」解決之一只能是通過市場機制。殷皓認為，今天的整個經商環境，如果沒有創業創新的精神，不僅僅不可能有發展，穩定地做原先的事情都不可能。業務的發展、轉型，都是非常快速的，不能適應走在前面，最後就可能會被淘汰。對時機的把握，是每一個企業都要必須思考的。
另一個挑戰是一些製造企業目前處於2.0和3.0的階段，在開始智能製造的過程中需要克服更大的困難。曹斌比較， 3.0和2 .0時期，生產設備需要人定期檢測，通過日誌數據分析系統運行。4.0時代，不需要設備工程師完成工作，而是機器自己通過數據預警。比如，用數據分析機器上的滾輪，哪一個節點的故障率最高，通過大數據看到這一趨勢，往往是非常準確的。以後智能機器會越來越聰明。聰明的意思是它會來告訴你，這個事情是對的還是錯的。工廠現在都是在往這個方向去靠，因為要知道整個生產的良品率，在工藝過程中有哪些點出問題，後面會涉及到巨大的計算量。引起出錯的原因可能是多種多樣，維度不同，類型不同，觸發的原因也不同，分析模型非常複雜。
林東傑認為，如果想做4.0，先要做好2.0和3.0。4.0相比3.0增加了兩個關鍵的要素，第一個是感知的能力，第二個是訊息、數據傳遞運算的能力。他打一個比方，3.0好似人體有五官，但沒有大腦和末梢神經，像機器人。4.0就是把你的感知神經、中樞神經放進去，你可以感受到溫度、疼痛，自主性地運作你的大腦和四肢。4.0的工廠可以自己感知、診斷和學習，具備基本的AI能力。「但目前大部分工廠還沒有真正實現自動化，仍然處在萌芽階段。」
海爾CTO殷浩接受《商業周刊/中文版》採訪時，談及智能製造的進展補充：「今天其實看製造業的轉型，大部分聚焦在建設生產線、自動化或用機器取代人。一個製造業企業，生命力還在於它的品牌。製造業的轉型升級應該是全方位的。把整個製造、營銷、管理到服務的流程全部管理起來。今天製造業的營銷更多是直接面對用戶的管理，包括口碑的管理、售後服務整個鏈條；甚至要把物流、維修、售後都變成服務的能力。」
研華何春盛自2000年接手研華中國，即提出以中國大陸為本土市場（Greater?China?Homeland）的戰略，使研華業績維持雙位數的高成長。2010年起，何春盛接任研華總經理，主管全球品牌策略和行銷，以及俄羅斯、東歐等新興市場業務擴展。他制定了「智能地球推手」戰略，加速研華進入物聯網產業。「當時我身在北京，離技術的前沿很近。從提出物聯網戰略到現在，研華的市值成長了5倍，從10億美金市值達到50億美元市值，研華不斷追尋找到新的轉型增長點。現在，研華的股價有點下來，是時候要找到新的轉型增長點，投資者是最敏感的。」何春盛精神矍鑠地告訴《商業周刊/中文版》。
感測器和顯示屏成為智能製造過程中必不可少的工具
何春盛認同華為創始人任正非的一句話：「不要去炫耀鋤頭而忘了種地。」 他認為，這句話背後的含義其實是，如果我們天天歌頌新零售，但忽略了工廠生產，實體經濟會逐漸被虛擬經濟破壞掉。作為一個強國，製造業不可以丟，因為製造業將帶來最多的就業機會。「這個世界競爭激烈。一個企業本來是產業領導者，一不小心就會瞬間被超越，例如諾基亞手機、柯達。有些公司卻又一瞬間就冒出來，例如谷歌，臉書。領先者被顛覆是每天都在發生，製造業本身就需要一氣呵成的標準化產品生產流程，但當你進入創新的產業時，就需要全新的管理模式。」何春盛總結說。
撰文：張宇婷 編輯：范榮靖、王越丁
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