朱铎先：扬长补短订战略，积极务实推智造

　　首先，我们要正确理解本轮智能制造浪潮的根源。近几年来，德国、美国、日本、中国等主要工业国家不约而同地推出了一系列国家战略，这些战略的名称不同、侧重点不同，但归根到底都可以用智能制造来概括。

　　这里面就存在一个认知误区。很多人想当然地认为制造企业进行智能化转型升级的最大动力是人工智能、机器人等新技术。虽然这些新技术对企业智能化转型升级具有重要的推动作用，但我认为，这不是最重要的动力。我们试想一下，人工智能有63年的发展历史了，历经三起三落，近些年并没有革命性的变化。据工信部原副部长杨学山教授在相关论坛上讲，麻省理工对16625篇人工智能的论文进行了分析总结，得出结论是：近26年来人工智能领域并没有出现新技术。他认为，人工智能到今天为止还没有理论基础，没有形成类似经典物理学的“牛顿定律”式的理论，人工智能的理论仍处于“前牛顿时期”。

　　工业机器人也并不是新鲜事物。60年前的1959年，美国人乔治·德沃尔和约瑟·英格柏格发明了世界上第一台工业机器人。有很多人认为智能制造就是“机器换人”，我们想一下，号称“机器人王国”的日本，在工业机器人的生产、出口和使用方面都居世界第一，同时，日本也是老龄化最严重的国家，对“机器换人”的需求更为迫切，如果机器换人就是智能制造的话，日本早就是智能制造最领先的国家了。

　　当前，全球制造业增长乏力、产能过剩、竞争激烈、老龄化严重等情况非常严重，这是趋势性的，也是长期的过程，这是制造企业必须所面临的问题。

　　多年以前，著名管理大师德鲁克就指出:“二十世纪人类的主要贡献是使手工工作者的劳动生产率提高了50倍。”《第三次工业革命》作者杰里米·里夫金在《零边际成本社会》一书中以纺织工人的效率为例，认为与50年前相比，每名工人的产出增至以前的120倍。即便是按照德鲁克的50倍计算，再加上产业工人人数的增加，产能最少增加了100倍，绝大部分产业早已远远超过了人类自身需求的问题。产能过剩、竞争激烈将是常态。

　　在老龄化方面，据英国广播公司(BBC)日前报道，截至2018年底，人类65岁以上人口数量有史以来第一次超过5岁以下人口数量。日本是全球老龄化程度最严重的国家，65岁及以上占总人口的28%，老龄化第二的国家是德国，超过五分之一的人口在65岁以上，中国是占据两个世界第一：老龄化的速度最快、老龄化的人口数量最多。

　　在产能过剩、老龄化严重、全球化竞争日趋严重的大环境下，企业发展面临着空前的挑战，必须通过自动化、数字化、网络化、智能化等新技术手段进行积极地应对，通过高效、高质、低耗和绿色的生产和服务模式向智能化转型升级，以降本提质增效为中心，以提升企业竞争力为目标。

　　本轮全球智能制造热潮的根本原因，不全是新技术的拉动，更重要的是制造业压力的驱动。

　　如果企业误认为本轮工业革命的主要原因是人工智能、机器人、云技术、大数据、5G通讯等新技术，就很容易跟风，就会误导制造企业想法设法找场景，用最新技术，投入很大资金进行最新技术的应用，反倒是透支了企业财力与热情，影响了企业正常发展。

　　因此，认清本轮工业革命的根源很重要，有助于我们认识到形势的严峻性，这样我们才能想法设法找问题，找差距，用最少的投入，采取积极务实的态度，解决面大效果明显的问题，以较少投入获得最大的收益，企业才能从困境中率先走出来，并取得更好的发展。

　　其次，从技术角度看，CPS赛博物理系统是本轮智能化转型的核心技术。

　　美国是基于自身信息化强、制造业空心化的现状，采取的战略是C+P，扬C之长补P之短。其中，C为Cyber(赛博的)数字、信息、网络等虚体世界，P为Physical(物理的)产品、机器、设备、设施等实体世界。而德国恰恰相反，德国是制造业强、信息化弱，德国的战略是P+C，扬P之长补C之短。由于我们在自动化、信息化、人员素质、管理基础等方面比国外工业发达国家有较大差距，如果照搬国外战略，同样的设备，我们在生产效率、产品质量等方面都远远低于国外水平，中国制造业无论是C+P还是P+C，都没有胜算，如果要取得胜利，必须增加变量，这个变量就是人。

　　早在2015年，针对很多企业家热衷于采购机器人、追风人工智能与大数据等时髦技术的现状，我感觉非常着急，认为这可能是本末倒置的举措。于是，提出了“人机网三元战略”，就是强调企业在注重物理设备、信息化系统等方面的同时，更要充分发挥我们在人口红利(仍然具有数量巨大的人口基数)、人才红利(每年1300万的大中专毕业生)、人力潜力(管理方面可挖潜力巨大)、人文优势(中国人吃苦耐劳、积极进取)等方面的长处，以人为核心，在人才培养、组织管理、业务流程、企业文化等方面挖潜力，提升企业竞争力。

　　2016年我们几位作者出版了《三体智能革命》一书，站在社会的角度，首次提出了“物理实体、意识人体、数字虚体”的“三体智能模型”，人成为了三体智能模型中的重要组成。

　　2017年年底，中国工程院在《中国智能制造发展战略研究》中，首次提出“人-信息-物理”三元系统(Human-Cyber-Physics Systems，简称HCPS)。工程院时任院长周济院士强调指出：“HCPS是一个更科学，更能揭示事物本质的系统，比CPS更先进一些。因为它进一步说明了整个制造发展过程，突出了人的中心地位。新一代‘人-信息-物理系统’揭示了智能制造发展的基本原理，能够有效指导新一代智能制造的理论研究和工程实践。”

　　后来我又进一步提出“智能制造的三见”，强调在推进智能制造过程中注重人的价值。第一“见”是看得见摸得着的自动化，相对来说易见、易学、易购、易建，不用过多强调也能引起企业的重视，这是外在的，建设周期也短，企业只要有钱基本就能买得到。第二“见”是看得见摸不着的信息化，这里面沉淀了大量的研发技术、生产工艺、业务流程等知识与诀窍，这不是买套软件系统那么简单，甚至会涉及企业组织架构、管理流程等方面的重塑，是企业完善自身管理的契机。第三“见”，是最重要的，即看不见摸不着的工业文明，包括人才培养、企业文化、战略、管理等方面，这往往容易被企业所忽视。这些方面不是通过购买就能快速复制，需要企业长期的积累，这是一个可以压缩但不可跨越的过程，却是企业的核心竞争力所在。

　　总之，我们不能单独地从纯技术维度推进智能制造，要在工业文明建设(包括战略、管理、文化、人才培养等)、信息化建设、自动化建设等方面进行全局规划，全面提升企业竞争力。

　　再次，企业推进智能制造要循序渐进，不要期望一步到位。

　　一说起智能制造，很多人就想当然认为英文是Intelligent Manufacturing，就说“自感知、自决策、自执行、自学习、自适应”等技术特征，但我认为这过于理想化了，对制造企业很难落地，这种超现实的理念会误导制造企业透支财力追求所谓高大上的技术，造成投入很大，应用效果不明显。实际上，德国人一般都称为 Smart Manufacturing。Smart不是智能的意思，是聪明的意思，聪明就是耳聪目明，就是耳朵灵敏，眼睛明亮，大脑能思考，嘴巴能说话，四肢能执行，Smart是个很务实的提法。

　　那么制造企业该如何从战术上推进智能制造呢?我的建议就是实施智能制造，先从“治聋治哑治傻”开始。

　　由于管理的不科学，制造企业“聋哑傻”现象比比皆是。

　　聋就是听不见外部声音，与外界没有交流。在企业里，我们可以看到上百万元数控机床的加工程序是靠工人手动输，没有实现网络化传输和管理;工人干活是看纸质文档，没有电子化、网络化手段，是孤立的工作。机器与人和外界没有交流，这可称之为“聋”。

　　哑是指说不了话，有问题别人不知道。比如设备运行状态、故障信息、生产信息等都是不透明的，出现问题“说不出来”，相关人员不能及时获知，容易造成更大的损失。设备是哑的，岗位是哑的。

　　傻是相对明智而言。设备状态、生产进度、质量信息等不能自动、及时获知，只能靠人工事后反馈，效率低，且不客观。建立在这种人为数据基础上的决策就必然是不及时、不科学，甚至是错误的，不能科学指导生产，这个可用“傻”来概括。

　　管理大师德鲁克说“你无法度量它，就无法管理它”，智能制造没必要一定追求高大上，从治聋治哑治傻开始，是一种投入少见效快、很Smart的策略。

　　通过工业软件，实现人-机-物的互联与协作，如OA将全部工作人员联接起来，PLM将研发、工艺等人员联接起来，ERP将企业运营管理人员联接起来，MES将车间各工种人员联接起来，SCM将供应链上相关企业联接起来，设备物联网实现与生产设备、生产设施、物料等物理世界的互联互通，实现远程运维和预测性维护等等，构建人在回路、虚实融合、耳聪目明的数字化、网络化、智能化的生产与服务模式,企业就可以明显提升企业运营效率、产品质量与用户体验。

　　车间是企业中将各种图纸转变为产品的主要场所，是决定生产效率与产品质量的重要环节，同时，车间往往也是企业中员工数量最多的组织。在很大程度上，车间强则企业强，车间智则企业智。可以说，以车间为实施对象的MES制造执行系统就是助力企业实现智能制造的基础与利器。

　　但现在很多企业对MES的认知还停留在传统的信息化系统层面。实际上，MES系统不是一套简单的信息化系统，MES是有灵魂的，那就是精益生产，精益生产是MES的精髓，MES是精益生产落地的载体。

　　另外，工业4.0技术核心是CPS，德国人讲CPS的应用场景是M2M，我们知道B2B、C2C等概念，今天的M2M是机器对机器，还需要把设备互联互通纳入进去。

　　2015年，我提出“六维智能理论”，从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等六个方面着手，以智能计划排产、智能生产过程协同、智能设备互联互通、智能生产资源管控、智能质量过程控制、智能大数据分析与决策支持等六个维度，实现车间数字化、网络化、智能化、精益化的管理与控制。该理论被新华网、网易等众多媒体报道，成为很多制造企业进行智能制造的重要参考。

　　因此，一套好的MES系统应该具备兼顾智能制造、工业互联网、精益生产的理念，是一套3 in 1的产品，这才是支撑制造企业智能化转型升级的利器。

　　现在大部分制造企业都很困难，成本上升很快，但在人均产出方面，我们与发达国家相比差距还是很大。据最新的《2019中国制造强国发展指数报告》，2018年中国制造业劳动生产率28974.93美元/人，仅为美国19.3%、日本30.2%和德国27.8%。

　　在车间里，据兰光创新实施的七百客户、近四万台数控机床的统计来看，我国中小批量离散制造业数控机床的有效利用率大约37%左右，而MESA协会统计的结果是国外平均71%，11%的优秀企业达到80%。

　　是什么原因造成如此大的悬殊?直白地说，最大的问题不是生产设备的问题，是管理的短板。我们应该客观地认识看待这些数字，想办法进行持续改善和不断提升，这才是我们大有潜力可挖的地方，而不是购买更多的高端设备和最新的技术应用。

　　“云、大、物、移、智”等这些新的技术很先进，会给企业带来更多的选择机会，更多的便利，以前不好做的、不能做的、不好用的，通过这些新的技术就能解决了。但目前阶段，人工智能等新技术在制造业里还不是主体，应用场景也有局限性。企业应该结合自己的实际情况，定位自己的痛点和问题所在，找出自己的短板，用20%的钱解决80%那些看似很LOW但有实效的问题，而不是花80%的钱用高大上的技术解决20%的问题，必须要务实。

　　比如，我们首先可以优化生产计划提升生产效率。现在生产批量越来越小，订单越来越碎，交货期越来越紧，这就需要从源头上优化生产计划，通过各种高级算法，从成千上万种排产方案里选出最优生产计划，使等待时间更少、生产更均衡、交货期更短。其次，可以大力优化库存，避免各种物料短缺或者积压，减少资金的占用与库存管理的复杂度。另外，实现生产过程的信息共享、过程协同与知识重用也非常重要，技术、库房、检验、操作工人等相关人员都应该以设备的高效生产为中心，高效协同。通过这些务实的数字化、网络化、智能化的管理举措都可以很好地促进企业向精益化、数字化、智能化的转型。

　　(注：本文是根据日前在广州召开的“第二届创新全球论坛”上的发言整理而成，部分内容摘自《机·智：从数字化车间走向智能制造》(朱铎先、赵敏，机械工业出版社，2018))