數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能制造，概念異與同
新冠疫情爆發(fā)以來，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”突然被頻頻提及，成為“網(wǎng)紅”術(shù)語。新冠疫情讓制造企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型有了更加深刻的感受和更加迫切的需求。一夜之間，數(shù)字化經(jīng)營能力已經(jīng)成為制造企業(yè)最基本的生存能力。然而，制造業(yè)圈內(nèi)一向概念術(shù)語眾多，比如智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、數(shù)字孿生、數(shù)字化轉(zhuǎn)型...讓人眼花瞭亂，不知從何下手?？梢哉f，概念術(shù)語多如麻，乙方產(chǎn)品各自夸。數(shù)智時(shí)代要有數(shù)，賦能賦智全靠它。技術(shù)本是同林鳥，融合應(yīng)用不分家。智造轉(zhuǎn)型異與同？區(qū)分角度講方法。
一
智能制造
智能制造雖然是最近幾年才熱起來，但概念在很早就提出來了，華中科技大學(xué)楊叔子院士1992年在國內(nèi)最早發(fā)表了智能制造的論文《智能制造技術(shù)與智能制造系統(tǒng)的發(fā)展與研究》。也有專家查證，日本在1990年提出“智能制造系統(tǒng)(IMS)國際合作研究計(jì)劃”。為什么之后的二、三十年智能制造沒有火起來？不外乎兩個(gè)原因，一是使能技術(shù)不夠發(fā)達(dá)，巧婦難為無米之炊，想實(shí)現(xiàn)智能制造但沒有給力的技術(shù)支撐。二是應(yīng)用場景不夠充分，英雄沒有用武之地，就算有了一些智能化的技術(shù)，但如果缺乏實(shí)踐驗(yàn)證，也難以發(fā)展下去。當(dāng)然，智能制造的內(nèi)涵外延也是隨著技術(shù)發(fā)展和環(huán)境變化而變化的。
e-works 黃培博士曾經(jīng)總結(jié)了智能制造的十大應(yīng)用場景，被廣泛引用。簡單地說，我們推進(jìn)智能制造的目標(biāo)之一是為了向客戶提供智能的產(chǎn)品或智能的服務(wù)，但是，有些普通的商品比如飲料、食品、服裝，它不是智能產(chǎn)品。但即使是普通商品，在研發(fā)或生產(chǎn)過程中，可能都需要涉及到智能裝備、智能產(chǎn)線、智能車間、智能工廠、智能研發(fā)、智能管理、智能物流與供應(yīng)鏈以及智能決策。如果要再加一個(gè)，可以包括智能的工藝。這十大應(yīng)用場景涉及到四大模式的創(chuàng)新，即商業(yè)模式、生產(chǎn)模式、運(yùn)營模式、決策模式。如下圖。
二
智能制造與使能技術(shù)
正如前面所說，智能制造愿景的實(shí)現(xiàn)，需要使能技術(shù)。什么是使能技術(shù)，李培根院士曾經(jīng)講過，使能就是使其能夠，賦能。哪些是使能技術(shù)呢？現(xiàn)在很火熱的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、人工智能、工業(yè)大數(shù)據(jù)、CPS、云計(jì)算、MEC…等等。這十大應(yīng)用場景的實(shí)現(xiàn)離不開這一系列使能技術(shù)。
這些使能技術(shù)之間既有區(qū)別又有聯(lián)系，比如，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為數(shù)字孿生提供了基石載體和網(wǎng)絡(luò)通道，而數(shù)字孿生為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供了應(yīng)用場景和發(fā)展方向。這些使能技術(shù)本身也是相互賦能、相互賦值。所以，很多時(shí)候從應(yīng)用層面來講，無法說只用哪一個(gè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)某一項(xiàng)功能。如下圖。
使能技術(shù)的隊(duì)伍也在不斷擴(kuò)容、不斷提質(zhì)，有些使能技術(shù)的角色在不斷變化，功用在不斷深化，能量在不斷爆發(fā)，比如5G、MEC。所以，智能制造的水平才有可能不斷提升。
三
數(shù)字化轉(zhuǎn)型
關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念，很多專家都講過不同的說法，可以說1000個(gè)人眼中有1000個(gè)哈姆雷特。
我這里只講制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，我把它定義為：制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是戰(zhàn)略主導(dǎo)下的業(yè)務(wù)變革，是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能助力的研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營、服務(wù)改善，最終推進(jìn)盈利模式優(yōu)化和用戶體驗(yàn)提升。它需要推動(dòng)業(yè)務(wù)與系統(tǒng)雙向融合，以數(shù)字化為核心，借助網(wǎng)絡(luò)化手段，實(shí)現(xiàn)智能化賦能，保證產(chǎn)品和服務(wù)高效保質(zhì)交付，持續(xù)提升企業(yè)核心競爭力。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型重在技術(shù)，根在業(yè)務(wù)，但可能毀于管理。也就是說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是以數(shù)字化技術(shù)支撐為前提，但并不僅僅只是數(shù)字化技術(shù)本身，它的本質(zhì)上是業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型，而業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型必須以企業(yè)戰(zhàn)略為主導(dǎo)，以客戶需求為指引，以組織變革、流程優(yōu)化、人員能力為保障，以企業(yè)文化、環(huán)境機(jī)遇來促成。
數(shù)字化技術(shù)是個(gè)泛概念，也包括以數(shù)字化技術(shù)為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)化、智能化系列技術(shù)。管理包括了戰(zhàn)略管理、組織變革、流程優(yōu)化、人員能力提升、IT/OT工具與系統(tǒng)的應(yīng)用等等。人員能力保障的前提是人員的認(rèn)知，特別是企業(yè)的一把手、業(yè)務(wù)的一把手、部門的一把手、甚至一線直接接觸客戶的人員，認(rèn)知不到位能力不可能到位。如下圖。
結(jié)合一些專家的觀點(diǎn)，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型至少有三個(gè)階段：
第一個(gè)階段，數(shù)字化轉(zhuǎn)換，比如，一家制造企業(yè)由以前手工記帳變?yōu)闀?jì)電算化。
第二個(gè)階段，數(shù)字化提升，企業(yè)應(yīng)用了ERP等軟件以后，它實(shí)現(xiàn)了進(jìn)銷存、人財(cái)物一體化的管理，當(dāng)然可能更多。也就是說通常意義上說的，企業(yè)的信息化達(dá)到了一定的水平。
但在前兩個(gè)階段，一個(gè)制造企業(yè)業(yè)務(wù)模式可能都沒有發(fā)生根本性變化，比如，一個(gè)汽車制造企業(yè)，它雖然實(shí)現(xiàn)了信息化，但仍然還是以賣汽車為主。
第三個(gè)階段，數(shù)字化轉(zhuǎn)型，基于各種數(shù)字化技術(shù)，比如智能網(wǎng)聯(lián)汽車、APP，電動(dòng)能源、自動(dòng)駕駛等等，它可以實(shí)現(xiàn)出租汽車的方式按時(shí)計(jì)費(fèi)，這個(gè)時(shí)候這家制造企業(yè)的業(yè)務(wù)模式進(jìn)行了延伸，從賣汽車變成一個(gè)以汽車為平臺的出行服務(wù)商，現(xiàn)在不少的汽車制造企業(yè)都在探索這一類轉(zhuǎn)型，比如豐田、大眾。
四
數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能制造
所以，從前文可以看得出來，智能制造是以數(shù)字化為核心，要實(shí)現(xiàn)智能制造需要融合數(shù)字化、自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化等一系列技術(shù)，當(dāng)然，也包括精益思想的貫徹。有些環(huán)節(jié)如果精益化、標(biāo)準(zhǔn)化不到位，智能制造也很難如愿以償。
制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從另外一個(gè)角度，更加強(qiáng)調(diào)以數(shù)字化思想來重構(gòu)業(yè)務(wù)模式、業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)交付，以優(yōu)化客戶體驗(yàn)和盈利模式。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以擴(kuò)展到涵蓋了我們今天大部分熱門的概念，比如智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生…這些技術(shù)/理念是制造企業(yè)在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)需要根據(jù)企業(yè)的痛點(diǎn)、重點(diǎn)、難點(diǎn)而因地制宜考慮的手段、工具、路徑、方法…數(shù)字化轉(zhuǎn)型以數(shù)字化為核心，但僅僅依靠應(yīng)用一些數(shù)字化技術(shù)難以確保最后的成功。
如果要梳理這一系列概念之間的關(guān)系，大概是下圖所示。
那么對于一個(gè)制造企業(yè)來說，到底是應(yīng)該推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還是推進(jìn)智能制造呢？這其實(shí)不是一個(gè)絕對化的問題，因?yàn)檫@不是一個(gè)二選一的問題。
智能制造與數(shù)字化轉(zhuǎn)型兩個(gè)概念的角度不同。智能制造，毫無疑問是以數(shù)字化為核心，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)/數(shù)據(jù)流動(dòng)為根本,以采用智能化手段來改進(jìn)研發(fā)生產(chǎn)、經(jīng)營管理中的瓶頸問題為目標(biāo)。從智能制造的角度來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是制造業(yè)推進(jìn)智能制造的起點(diǎn)。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型，當(dāng)然必須以數(shù)字化為基礎(chǔ)，更強(qiáng)調(diào)企業(yè)要具備數(shù)字化的理念，提升數(shù)字化的認(rèn)知，研究數(shù)字化時(shí)代的變化與挑戰(zhàn)，以數(shù)字化的思維來重新審視為客戶創(chuàng)造價(jià)值的全流程，利用數(shù)字化工具和手段來重構(gòu)業(yè)務(wù)鏈、價(jià)值鏈。從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的角度來說，智能制造是實(shí)現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主攻方向。
對于具備一定數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化基礎(chǔ)條件的企業(yè)來說，為了進(jìn)一步解決研發(fā)、工藝、生產(chǎn)、服務(wù)、供應(yīng)鏈、交付等環(huán)節(jié)或整個(gè)流程中的一些痛點(diǎn)問題、頑固問題，需要采用智能化的技術(shù)來加以解決。比如AI用于質(zhì)量檢測、遠(yuǎn)程運(yùn)維、圖像識別、語音識別、智能機(jī)器人或人機(jī)協(xié)作、PHM等等。
對于大多數(shù)中小企業(yè)來說，或者是B2C模式的企業(yè)來說，可能更主要的是面臨訂單問題、客戶體驗(yàn)問題、交付問題、服務(wù)問題，需要更多的考慮采用各種數(shù)字化手段來改善（提升、改變）。到底能夠采用什么樣的手段做到什么程度的改善，需要結(jié)合行業(yè)、產(chǎn)品/服務(wù)的特來點(diǎn)思考和規(guī)劃。就如同我們講工廠里面的作業(yè)改善，有信息化的手段、自動(dòng)化的手段、精益化的手段、智能化的手段…要因企制宜甚至因線（產(chǎn)線）制宜…...
在思考數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)候，可能需要跨界性、突破性的思維，敢破敢立，不要墨守成規(guī)。數(shù)字化的客觀性、包容性、集成性、擴(kuò)展性，以及數(shù)字化平臺（體系）的疊加效應(yīng)、聚合效應(yīng)、倍增效應(yīng)，可能會帶來更多更新的解決問題的視角。
綜上所述，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有三個(gè)層次：
第一個(gè)層次是理念，就是意識和認(rèn)知的轉(zhuǎn)型。這是我們推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最重要的起步階段，意識和認(rèn)知的轉(zhuǎn)型是第一步。意識和認(rèn)知到位了，數(shù)字化轉(zhuǎn)型才有了真正的初心。把數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)生存發(fā)展之剛需，只要思想不滑坡，辦法總比問題多。如果企業(yè)沒有意識和認(rèn)知到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性、必要性、緊迫性，就可能會為了獲得政府資金而報(bào)項(xiàng)目、上項(xiàng)目，甚至政府不給錢就不做項(xiàng)目。意識和認(rèn)知的轉(zhuǎn)型，關(guān)鍵還是企業(yè)一把手的轉(zhuǎn)型，一把手認(rèn)知的高度和深度決定了企業(yè)發(fā)展的速度。
第二個(gè)層次是支撐，工具和手段的轉(zhuǎn)型，用數(shù)字化的工具和手段來支撐我們的業(yè)務(wù)。根據(jù)業(yè)務(wù)需要、市場需求、趨勢變化，采用相應(yīng)的數(shù)字化技術(shù)提供支撐，按需拓展。這個(gè)層次也是對企業(yè)的能力、實(shí)力的挑戰(zhàn)。
第三個(gè)層次是引領(lǐng)，企業(yè)戰(zhàn)略和盈利模式的轉(zhuǎn)型。用數(shù)字化理念引領(lǐng)企業(yè)戰(zhàn)略、組織、流程、業(yè)務(wù)與交付模式的全面轉(zhuǎn)型。 必須把數(shù)字化思維作為生存發(fā)展的第一思維。比如，工程機(jī)械行業(yè)，從最初的銷售設(shè)備，到采用設(shè)備遠(yuǎn)程定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)出租設(shè)備，從非數(shù)字化到結(jié)合物聯(lián)、傳感實(shí)現(xiàn)設(shè)備的互聯(lián)智能化，從提供設(shè)備使用監(jiān)控到實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障預(yù)測與健康管理（PHM），通過5G技術(shù)實(shí)現(xiàn)無人挖機(jī)，通過對設(shè)備使用的數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)用戶畫像，通過對設(shè)備（機(jī)器）狀況、工況畫像來精算保險(xiǎn)費(fèi)用...等等，推進(jìn)了整個(gè)行業(yè)產(chǎn)品與服務(wù)模式的轉(zhuǎn)型。
借用彼得?德魯克的一句話“戰(zhàn)略不是研究我們未來要做什么，而是研究我們今天做什么才有未來”。智能制造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，都需要有戰(zhàn)略性思維，結(jié)合企業(yè)痛點(diǎn)，革新現(xiàn)在定義未來。
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