全球制造業(yè)正受到自動(dòng)化、智能化大潮的沖擊。中國(guó)作為制造業(yè)大國(guó)也在積極尋求突破。中國(guó)政府已明確將智能制造作為主攻方向，但全面實(shí)施智能制造不僅涉及工廠內(nèi)部流程的改造，也意味著工廠外部生態(tài)的變革。毫無(wú)疑問(wèn)，改變已經(jīng)發(fā)生，中國(guó)工業(yè)企業(yè)如何部署智能制造并準(zhǔn)備迎接變革？
五大部署重點(diǎn)
德勤對(duì)150家工業(yè)企業(yè)進(jìn)行調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，受訪企業(yè)智能制造五大部署重點(diǎn)依次為：數(shù)字化工廠（63%）、設(shè)備及用戶價(jià)值深度挖掘（62%）、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（48%）、重構(gòu)商業(yè)模式（36%）以及人工智能（21%）（見(jiàn)圖1）。
數(shù)字化工廠
智能制造是以制造環(huán)節(jié)的智能化為核心，因此數(shù)字化工廠被企業(yè)列為智能制造部署的首要任務(wù)。
數(shù)字化工廠以端到端數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ)，企業(yè)打通數(shù)據(jù)流主要包括三類數(shù)據(jù)的連通，即生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)流以及供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流。
●生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)：打通生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)除了從生產(chǎn)計(jì)劃到執(zhí)行的數(shù)據(jù)流(如ERP到MES)，還包括MES與控制設(shè)備和監(jiān)視設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流，現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備與控制設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流，以及MES與現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流等。
●產(chǎn)品數(shù)據(jù)流：打通產(chǎn)品數(shù)據(jù)流主要體現(xiàn)在產(chǎn)品全生命周期數(shù)字一體化和產(chǎn)品全生命周期可追溯。
●供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流：打通供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流主要體現(xiàn)在供應(yīng)鏈上下游協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)制造服務(wù)和資源的動(dòng)態(tài)分析和柔性配置。
目前企業(yè)數(shù)字化工廠部署以打通生產(chǎn)到執(zhí)行的數(shù)據(jù)流為主要任務(wù)，而產(chǎn)品數(shù)據(jù)流和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流提升空間較大。僅有47%的企業(yè)打通了產(chǎn)品數(shù)據(jù)流，44%的企業(yè)打通了供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流（見(jiàn)圖2）。而且考慮到我們調(diào)查的企業(yè)均資質(zhì)較好且為中等以上規(guī)模，這一系列比率顯然高于中國(guó)整體平均水平。
設(shè)備及用戶價(jià)值深度挖掘
制造型企業(yè)面臨日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和透明的產(chǎn)品定價(jià)，不得不尋找新的價(jià)值來(lái)源。我們調(diào)研發(fā)現(xiàn)設(shè)備及用戶價(jià)值深度挖掘是企業(yè)智能制造部署的第二重點(diǎn)領(lǐng)域。62%的受訪企業(yè)正積極部署設(shè)備及用戶價(jià)值深度挖掘，其中41%的企業(yè)側(cè)重設(shè)備價(jià)值挖掘，21%的企業(yè)側(cè)重用戶價(jià)值挖掘。
圍繞設(shè)備進(jìn)行價(jià)值挖掘可以說(shuō)是制造企業(yè)的天性。在研發(fā)設(shè)計(jì)階段嵌入新技術(shù)，生產(chǎn)更智能或更多樣化的產(chǎn)品；在銷售階段提供設(shè)備相關(guān)金融服務(wù)；在售后階段對(duì)出廠設(shè)備和產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控，并進(jìn)行性能分析、預(yù)測(cè)性維護(hù)等，既可以提升安全性，也為企業(yè)創(chuàng)造更多服務(wù)機(jī)會(huì)。
雖然起步較晚，但制造型企業(yè)也在探索和嘗試對(duì)用戶價(jià)值進(jìn)行深度挖掘，其中以C2M (customerto-manufactory，客戶到制造)最受矚目。C2M體現(xiàn)按需生產(chǎn)及定制化生產(chǎn)的特性，使制造商直接面對(duì)用戶，以滿足用戶個(gè)性化需求。同時(shí)通過(guò)減少中間環(huán)節(jié)降低成本、提升效率。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
智能制造要求制造系統(tǒng)具備感知、分析、決策和執(zhí)行的能力，而這些能力的核心均涉及物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)，如面向感知的物聯(lián)技術(shù)（傳感器、RFID、芯片）和面向分析的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析和面向決策及服務(wù)的應(yīng)用平臺(tái)。受訪企業(yè)普遍搭建感知系統(tǒng)以傳感器采集動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)分析和平臺(tái)應(yīng)用相對(duì)滯后（見(jiàn)圖3）。
感知僅是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的初級(jí)階段，以數(shù)據(jù)洞察指導(dǎo)行動(dòng)，從而提高效率，或者與服務(wù)交融創(chuàng)造新價(jià)值，才是物聯(lián)網(wǎng)的核心。云平臺(tái)通過(guò)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)和處理能力，幫助制造企業(yè)采集和處理大量數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)之上發(fā)現(xiàn)和形成新的業(yè)務(wù)模式。然而德勤調(diào)研結(jié)果顯示受訪企業(yè)云部署的積極性并不高。53%的受訪制造企業(yè)尚未部署工業(yè)云，47%的企業(yè)正在進(jìn)行工業(yè)云部署，其中27%的企業(yè)部署私有云，14%部署公有云，6%部署混合云（見(jiàn)圖4）。上云可以大幅降低每個(gè)單元的儲(chǔ)存和計(jì)算成本，甚至通過(guò)跨界創(chuàng)造新的商業(yè)模式，但也帶來(lái)了復(fù)雜性。企業(yè)擔(dān)心一旦將諸如工廠生產(chǎn)過(guò)程、資產(chǎn)性能管理的數(shù)據(jù)放到云平臺(tái)上之后，信息安全、知識(shí)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題會(huì)接踵而至。除此之外，很多企業(yè)尚未明確工業(yè)云在企業(yè)層面的商業(yè)應(yīng)用和相關(guān)能力欠缺也是導(dǎo)致企業(yè)云部署積極性不高的原因。
重構(gòu)商業(yè)模式
智能制造不僅能夠幫助制造型企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效，也賦予企業(yè)重新思考價(jià)值定位和重構(gòu)商業(yè)模式的契機(jī)。同時(shí)，新進(jìn)入者也在不斷挑戰(zhàn)傳統(tǒng)市場(chǎng)參與者的地位，眾多技術(shù)型企業(yè)加入戰(zhàn)場(chǎng)推動(dòng)工業(yè)企業(yè)探索商業(yè)模式上的創(chuàng)新。
德勤調(diào)研發(fā)現(xiàn)企業(yè)對(duì)未來(lái)商業(yè)模式的規(guī)劃大致呈四類：30%的受訪企業(yè)未來(lái)商業(yè)模式將以平臺(tái)為核心，25%的企業(yè)采用規(guī)?；ㄖ颇Ｊ?，24%以“產(chǎn)品+服務(wù)”為核心向解決方案商轉(zhuǎn)型，12%以知識(shí)產(chǎn)權(quán)為核心（見(jiàn)圖5）。
平臺(tái)型商業(yè)模式定位以提供多種軟件服務(wù)和搭建生態(tài)系統(tǒng)為核心，未來(lái)可能不會(huì)出現(xiàn)類似BAT 這樣的行業(yè)巨頭，但不乏垂直行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)或平臺(tái)。規(guī)?；ㄖ颇Ｊ剑鏑2M已經(jīng)不局限于服裝制造，而延伸到汽車和裝備制造等行業(yè)。“產(chǎn)品+服務(wù)”為核心旨在圍繞客戶需求提供解決方案，是目前很多企業(yè)在做的。以知識(shí)產(chǎn)權(quán)為核心的企業(yè)往往通過(guò)專利戰(zhàn)略，形成技術(shù)壁壘占領(lǐng)市場(chǎng)。
人工智能
人工智能對(duì)制造業(yè)的影響主要來(lái)自兩方面：一是在制造和管理流程中運(yùn)用人工智能提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率；二是對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品與服務(wù)的徹底顛覆。
隨著國(guó)內(nèi)制造業(yè)自動(dòng)化程度的提高，機(jī)器人在制造過(guò)程和管理流程中的應(yīng)用日益廣泛，人工智能更進(jìn)一步賦予機(jī)器人自我學(xué)習(xí)的能力。結(jié)合數(shù)據(jù)管理，導(dǎo)入自動(dòng)化設(shè)備及相關(guān)設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)，機(jī)器人通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的精準(zhǔn)配合，并更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)檢測(cè)生產(chǎn)問(wèn)題。人工智能在制造業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用則更具有顛覆性。產(chǎn)品本身就是人工智能的載體，硬件與各類軟件結(jié)合具備感知、判斷的能力并實(shí)時(shí)與用戶、環(huán)境互動(dòng)。人工智能甚至可能顛覆原有的生態(tài)系統(tǒng)。以汽車產(chǎn)業(yè)為例，傳統(tǒng)汽車行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局是金字塔形——整車廠處于頂端，各級(jí)別供應(yīng)商跟隨其后。但是在智能汽車時(shí)代，整車廠的主導(dǎo)地位將受到嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，零部件廠商、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、算法公司、芯片制造商、傳感器供應(yīng)商等企業(yè)無(wú)不加快對(duì)無(wú)人駕駛技術(shù)的研發(fā)和商業(yè)化步伐，并期望通過(guò)占據(jù)技術(shù)制高點(diǎn)打破汽車產(chǎn)業(yè)的生態(tài)平衡。
然而，相較于金融、商業(yè)、醫(yī)療等行業(yè)，人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力尚未被充分挖掘。生產(chǎn)設(shè)備產(chǎn)生的大量可靠、穩(wěn)定、持續(xù)更新的數(shù)據(jù)尚未被充分利用，這些數(shù)據(jù)可以為人工智能公司提供優(yōu)質(zhì)的機(jī)器學(xué)習(xí)樣本，解決制造過(guò)程中的實(shí)際問(wèn)題。德勤調(diào)研發(fā)現(xiàn)，對(duì)于尚未部署人工智能的制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，缺乏投資人工智能的商業(yè)論證、尚不具備建立和支持人工智能的系統(tǒng)能力、尚不明確部署人工智能的前提為主要挑戰(zhàn)（見(jiàn)圖6）。
成長(zhǎng)的煩惱
快速成長(zhǎng)
中國(guó)智能制造的成長(zhǎng)主要體現(xiàn)在三方面。
第一，基礎(chǔ)設(shè)施方面，中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)提升，為未來(lái)制造系統(tǒng)的分析預(yù)測(cè)和自適應(yīng)奠定了基礎(chǔ)。
第二，財(cái)務(wù)效益方面，智能制造對(duì)企業(yè)的利潤(rùn)貢獻(xiàn)率明顯提升。
第三，典型應(yīng)用方面，中國(guó)已成為工業(yè)機(jī)器人第一消費(fèi)大國(guó)，需求增長(zhǎng)強(qiáng)勁。
數(shù)字化能力提升
隨著中國(guó)兩化融合和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)多項(xiàng)舉措的推進(jìn)，制造型企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)顯著提升，大部分企業(yè)正致力于數(shù)據(jù)縱向集成。德勤的調(diào)研結(jié)果顯示，81%的受訪企業(yè)已完成計(jì)算機(jī)化，其中41%處于連接階段，28%處于可視階段，9%處于透明階段，而預(yù)測(cè)和自適應(yīng)階段的企業(yè)均占2%（見(jiàn)圖7）。
智能制造利潤(rùn)貢獻(xiàn)顯著提升
2013年德勤曾調(diào)研全國(guó)200家制造型企業(yè)，結(jié)果顯示中國(guó)企業(yè)智能制造處在初級(jí)階段，且利潤(rùn)微薄。經(jīng)過(guò)五年的快速發(fā)展，智能制造產(chǎn)品和服務(wù)的盈利能力顯著提升。如智能制造利潤(rùn)貢獻(xiàn)率超過(guò)50%的企業(yè)占比，由2013年的14%提升到2017年的33%（見(jiàn)圖8）。智能制造利潤(rùn)貢獻(xiàn)率明顯提升，利潤(rùn)來(lái)源包括生產(chǎn)過(guò)程中效率的提升和產(chǎn)品服務(wù)價(jià)值的提升。
應(yīng)用市場(chǎng)潛力
中國(guó)已連續(xù)六年為工業(yè)機(jī)器人第一消費(fèi)大國(guó)。IFR數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模在2017年為42億美元，全球占比27%， 2020年將擴(kuò)大到59億美元。2018-2020年國(guó)內(nèi)機(jī)器人銷量將分別為16萬(wàn)臺(tái)、19.5萬(wàn)臺(tái)、23.8萬(wàn)臺(tái)，CAGR達(dá)到22%（見(jiàn)圖9）。汽車、高端裝備制造和電子電器行業(yè)依然為工業(yè)機(jī)器人的主要用戶。
中國(guó)有哪些獨(dú)特優(yōu)勢(shì)？
首先是數(shù)據(jù)量。當(dāng)前人工智能熱潮背后的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)極其依賴。識(shí)別人臉、翻譯語(yǔ)言和試驗(yàn)無(wú)人駕駛汽車需要大量的“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”。由于中國(guó)的人口數(shù)量和設(shè)備數(shù)量龐大，中國(guó)企業(yè)在獲取數(shù)據(jù)方面具有天然的優(yōu)勢(shì)。
其次，中國(guó)制造企業(yè)硬件設(shè)備和廠房相對(duì)歐美企業(yè)普遍較新，比較容易實(shí)現(xiàn)設(shè)備連接和廠房改造。
能力鴻溝
盡管中國(guó)智能制造發(fā)展迅速，但全面實(shí)施智能制造勢(shì)必改變制造企業(yè)傳統(tǒng)的商業(yè)模式。重構(gòu)商業(yè)模式是一項(xiàng)復(fù)雜而艱巨的任務(wù)，我們請(qǐng)企業(yè)對(duì)實(shí)現(xiàn)構(gòu)想中的商業(yè)模式所面臨的能力鴻溝進(jìn)行打分，綜合來(lái)看，商業(yè)模式優(yōu)化、創(chuàng)新管理以及云部署為企業(yè)能力建設(shè)三大關(guān)鍵任務(wù)，德勤建議分別從以下幾個(gè)方面入手提升能力（見(jiàn)圖10）。
商業(yè)模式優(yōu)化
優(yōu)化商業(yè)模式可能僅需要改變或改進(jìn)目前模
式中的部分元素，也可能涉及整體運(yùn)營(yíng)模式的重大轉(zhuǎn)型。 在過(guò)去的15年里，由于技術(shù)、通信、物流和交通等方面的迅速進(jìn)步，整體運(yùn)營(yíng)模式的重大轉(zhuǎn)型已更為常見(jiàn)。企業(yè)需要運(yùn)用行之有效的方法和工具，從以下工作流程各環(huán)節(jié)入手優(yōu)化商業(yè)模式。
●企業(yè)轉(zhuǎn)型整編：優(yōu)化現(xiàn)有商業(yè)模式，包括從原材料采購(gòu)到產(chǎn)品銷售過(guò)程所涉及的一切環(huán)節(jié)，挖掘可以整體改動(dòng)或局部改進(jìn)的待優(yōu)化環(huán)節(jié)，以支持新的商業(yè)模式。
●重新配置信息技術(shù)系統(tǒng)：企業(yè)需要探索、設(shè)計(jì)及實(shí)施基礎(chǔ)設(shè)施及信息技術(shù)系統(tǒng)的改進(jìn)。
●重新調(diào)配人員：人盡其用是企業(yè)轉(zhuǎn)型可持續(xù)性的關(guān)鍵之一。重新調(diào)配人員側(cè)重于設(shè)計(jì)和實(shí)施人員調(diào)度，以支持新商業(yè)模式，并實(shí)現(xiàn)從原有模式到新模式的順利過(guò)渡。該環(huán)節(jié)還包括制定新的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)及匯報(bào)關(guān)系以支持新商業(yè)模式。
●重組法律、財(cái)務(wù)及稅務(wù)架構(gòu)：商業(yè)模式優(yōu)化方案的設(shè)計(jì)和實(shí)施通常涉及許多復(fù)雜的法律實(shí)體及稅務(wù)架構(gòu)上的改變。企業(yè)管理團(tuán)隊(duì)需要分析不同方式的利與弊。如新商業(yè)模式下所得稅和轉(zhuǎn)讓定價(jià)事項(xiàng)有何變化，增值稅和關(guān)稅對(duì)新商業(yè)模式可能產(chǎn)生的影響等。
創(chuàng)新管理
創(chuàng)新管理的目標(biāo)包括優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)品管理、優(yōu)化生命周期成本、優(yōu)化資本使用效率和優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理。
●優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)品管理：建立統(tǒng)一的產(chǎn)品管理體系（包括有形的產(chǎn)品和服務(wù)），優(yōu)化決策流程，提高決策效率。
●優(yōu)化生命周期成本：通過(guò)產(chǎn)品生命周期的最優(yōu)化運(yùn)作，優(yōu)化產(chǎn)品投資成本和運(yùn)營(yíng)成本。
●優(yōu)化資本使用效率：通過(guò)監(jiān)控、評(píng)估和KPI管理，優(yōu)化產(chǎn)品管理，提升資本使用效率。
● 優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理：有效管理創(chuàng)新過(guò)程中的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)等諸多風(fēng)險(xiǎn)。
值得注意的是，單純的產(chǎn)品創(chuàng)新管理并不能令企業(yè)長(zhǎng)久保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如今，幾乎所有產(chǎn)品類別都處于激烈的競(jìng)爭(zhēng)之中，任何新產(chǎn)品的任何獨(dú)特優(yōu)勢(shì)都會(huì)被快速吞噬。組合多種創(chuàng)新類型可以幫助公司擁有更好的財(cái)務(wù)回報(bào)。雖然不能把這些公司的績(jī)效全部歸功于創(chuàng)新，但創(chuàng)新有助于提升一家公司的機(jī)制，包括投資者對(duì)它未來(lái)的預(yù)期。
云部署
僅僅把數(shù)據(jù)和應(yīng)用轉(zhuǎn)移到云上是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，大多數(shù)情況，上云會(huì)牽涉多個(gè)業(yè)務(wù)功能，影響企業(yè)的供應(yīng)商、財(cái)務(wù)報(bào)表和客戶，企業(yè)需要長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃，分步執(zhí)行。企業(yè)還需要充分考慮人力資源和數(shù)字化程度如何與云部署配合。
●規(guī)劃：審視企業(yè)現(xiàn)有商業(yè)模式并探討是否有其他可行的商業(yè)模式，根據(jù)商業(yè)模式制定云部署戰(zhàn)略，進(jìn)行商業(yè)論證和自身能力評(píng)估。
● 執(zhí)行：執(zhí)行階段可以分四步走，第一步是SaaS部署，包括ERP、CRM、 人力資源轉(zhuǎn)型和其他軟件部署；第二步是個(gè)性化部署，包括應(yīng)用開(kāi)發(fā)、架構(gòu)搭建和平臺(tái)部署；第三步為云遷移，其間可能需要對(duì)應(yīng)用軟件進(jìn)行更新和調(diào)整；第四步為引入大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。
今天的市場(chǎng)變得越來(lái)越多樣化，消費(fèi)者的需求在不斷變化。同時(shí)，產(chǎn)品、生產(chǎn)流程和服務(wù)的數(shù)字化、智能化已是大勢(shì)所趨，受此趨勢(shì)影響，工業(yè)企業(yè)正在加快智能制造部署，并不斷審視商業(yè)模式，制定有效策略，以期從運(yùn)營(yíng)和戰(zhàn)略層面推動(dòng)實(shí)際價(jià)值的創(chuàng)造。
