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工業(yè)企業(yè)對(duì)智能制造部署的重點(diǎn)方向
近日，德勤發(fā)布《中國(guó)智造，行穩(wěn)致遠(yuǎn)——2018中國(guó)智能制造報(bào)告》，對(duì)一百多家來(lái)自汽車(chē)、裝備制造、電子電器等行業(yè)的大中型企業(yè)進(jìn)行調(diào)研。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，中國(guó)工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化能力明顯提升，智能制造在效益產(chǎn)生方面的貢獻(xiàn)明顯增加，且中國(guó)工業(yè)機(jī)器人的需求增長(zhǎng)強(qiáng)勁，已成為消費(fèi)大國(guó)。
新興技術(shù)的成熟、國(guó)內(nèi)對(duì)新技術(shù)的接受度之高顯然已大幅促進(jìn)了其落地應(yīng)用的步伐，智能音箱等智能終端產(chǎn)品對(duì)消費(fèi)者來(lái)說(shuō)已耳熟能詳，但工業(yè)企業(yè)中智能制造所帶來(lái)的影響對(duì)于多數(shù)人來(lái)說(shuō)仍然比較陌生。在本篇文章中，億歐智庫(kù)通過(guò)解讀德勤此份報(bào)告，分析工業(yè)企業(yè)中智能制造的部署策略。
首先，報(bào)告中指出，“智能制造是基于新一代信息技術(shù)，貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)環(huán)節(jié)，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、控制自執(zhí)行等功能的*制造過(guò)程、系統(tǒng)與模式的總稱(chēng)”。
也就是說(shuō)，智能制造涵蓋了從制造智能化產(chǎn)品、利用智能技術(shù)提供服務(wù)到在生產(chǎn)過(guò)程中利用智能技術(shù)的一系列過(guò)程。如今，價(jià)值鏈的重構(gòu)以及分工調(diào)整已迫使企業(yè)布局智能制造，以保障自身地位。傳統(tǒng)制造企業(yè)將智能化轉(zhuǎn)型提升至戰(zhàn)略地位，各大技術(shù)公司間相繼展開(kāi)戰(zhàn)略合作，提供系統(tǒng)的解決方案能力。中國(guó)智能制造毫無(wú)疑問(wèn)已進(jìn)入高速成長(zhǎng)期，工業(yè)企業(yè)開(kāi)始發(fā)力智能制造。
德勤調(diào)查了企業(yè)對(duì)智能制造部署的重點(diǎn)方向，總結(jié)出五大重點(diǎn)：數(shù)字化工廠(chǎng)、設(shè)備及用戶(hù)價(jià)值深挖、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、重構(gòu)商業(yè)模式以及人工智能。
數(shù)字化工廠(chǎng)
智能制造是以數(shù)字作為核心驅(qū)動(dòng)力的，在各個(gè)制造環(huán)節(jié)中數(shù)據(jù)的收集無(wú)疑占據(jù)著重要地位。故此，無(wú)論是生產(chǎn)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)還是上游的供應(yīng)商數(shù)據(jù)的積累都是企業(yè)的主要任務(wù)。通過(guò)數(shù)據(jù)的積累，以信息技術(shù)作為支撐，實(shí)現(xiàn)制造中各個(gè)環(huán)節(jié)的串聯(lián)可以快速建立起合適的模型，為企業(yè)生產(chǎn)制造提供指導(dǎo)。通過(guò)此數(shù)字化工廠(chǎng)的建立，企業(yè)才能提高決策準(zhǔn)確性。
而在數(shù)字化工廠(chǎng)的建設(shè)中，打通數(shù)據(jù)流、實(shí)時(shí)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)變化的指導(dǎo)意義重大：通過(guò)數(shù)據(jù)變化可以對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)、工藝以及資金流程上的協(xié)同，并合理配置資源。目前，在被調(diào)查企業(yè)中高達(dá)62%的企業(yè)已打通從生產(chǎn)計(jì)劃到執(zhí)行，再到現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)流。而航空航天領(lǐng)域由于制造精密、質(zhì)量管控力強(qiáng)，該領(lǐng)域內(nèi)企業(yè)的數(shù)字化工廠(chǎng)建設(shè)能力普遍較高。
設(shè)備及用戶(hù)價(jià)值深度挖掘
設(shè)備價(jià)值挖掘是指在各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)品、設(shè)備相關(guān)服務(wù)效益的提升。如研發(fā)設(shè)計(jì)更智能化的產(chǎn)品、銷(xiāo)售階段提供設(shè)備相關(guān)金融服務(wù)、售后階段基于產(chǎn)品收集并監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，從而進(jìn)行性能分析等，挖掘更多服務(wù)機(jī)會(huì)。用戶(hù)價(jià)值挖掘則是以滿(mǎn)足客戶(hù)個(gè)性化需求為核心，進(jìn)一步降低成本、提升效率。典型例子如C2M模型，不同于以往企業(yè)生產(chǎn)制造再進(jìn)行銷(xiāo)售，C2M模型在企業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)之前接收到用戶(hù)的分散、個(gè)性化需求，通過(guò)針對(duì)性下單、生產(chǎn)制造，不僅更好地滿(mǎn)足用戶(hù)，而且大大減少了中間環(huán)節(jié)的浪費(fèi)。
如今，在競(jìng)爭(zhēng)程度愈發(fā)高、產(chǎn)品定價(jià)更透明的產(chǎn)業(yè)內(nèi)，深度挖掘可以產(chǎn)生新的價(jià)值來(lái)源。報(bào)告顯示，62%的企業(yè)正在積極部署設(shè)備及用戶(hù)價(jià)值的深度挖掘。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
實(shí)際上，面對(duì)高昂的云部署成本，在其未能創(chuàng)造核心價(jià)值之前，企業(yè)普遍對(duì)云部署積極性不高；國(guó)內(nèi)工業(yè)制造業(yè)同樣如此。如今，智能制造中系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)的感知、分析、決策等能力均涉及物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)，迫使企業(yè)開(kāi)始利用傳感器及物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)收集數(shù)據(jù)，并進(jìn)一步利用大數(shù)據(jù)能力分析。其應(yīng)用場(chǎng)景從設(shè)備監(jiān)控管理、了解產(chǎn)品如何被使用到創(chuàng)新服務(wù)均有涉及。
目前，47%的企業(yè)正在部署工業(yè)云，其中電子電器行業(yè)的傳感器和平臺(tái)應(yīng)用為普及，我們猜想其主要是由于該領(lǐng)域需要與消費(fèi)者建立更為緊密的聯(lián)系。
重構(gòu)未來(lái)商業(yè)模式
除實(shí)現(xiàn)智能化流程，幫助企業(yè)降本增效外，智能制造還可以應(yīng)用于企業(yè)產(chǎn)品及服務(wù)的創(chuàng)新中；而且，非常具有創(chuàng)新力的創(chuàng)業(yè)公司的不斷涌入也在挑戰(zhàn)傳統(tǒng)企業(yè)的地位。由此，企業(yè)需要重構(gòu)商業(yè)模式，實(shí)現(xiàn)價(jià)值。
目前，工業(yè)企業(yè)商業(yè)模式定位以平臺(tái)型、規(guī)?；ㄖ?、“產(chǎn)品+服務(wù)”、知識(shí)產(chǎn)權(quán)四種為主。平臺(tái)型商業(yè)模式是立足于垂直行業(yè)，提供多種軟件服務(wù)，搭建生態(tài)系統(tǒng)；規(guī)?；ㄖ颇Ｊ绞侵笜I(yè)務(wù)領(lǐng)域的橫向拓展；“產(chǎn)品+服務(wù)”指圍繞客戶(hù)需求，探索新的解決方案；知識(shí)產(chǎn)權(quán)模式指通過(guò)的申請(qǐng)來(lái)建立技術(shù)壁壘，占領(lǐng)市場(chǎng)。其中，選擇前三種戰(zhàn)略來(lái)布局企業(yè)數(shù)量較多，分別達(dá)到30%、26%及24%。但各種模式之間挑戰(zhàn)也不盡相同。
人工智能
人工智能對(duì)工業(yè)的影響主要來(lái)自?xún)煞矫妫和ㄟ^(guò)將人工智能運(yùn)用到生產(chǎn)流程中，智能把控質(zhì)量，提高生產(chǎn)效率；二是創(chuàng)新產(chǎn)品及服務(wù)的研發(fā)。
目前，國(guó)內(nèi)制造業(yè)的自動(dòng)化程度越來(lái)越高，在機(jī)器人的應(yīng)用數(shù)量上更是居于*。通過(guò)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，結(jié)合大數(shù)據(jù)，可以提高生產(chǎn)線(xiàn)的配合度，減少生產(chǎn)問(wèn)題；如流程自動(dòng)化、質(zhì)量監(jiān)測(cè)等。而通過(guò)*顛覆自有產(chǎn)品及服務(wù)本身，深度結(jié)合人工智能技術(shù)，設(shè)計(jì)具有感知、判斷能力的產(chǎn)品則更具競(jìng)爭(zhēng)力；典型例子如自動(dòng)駕駛。
調(diào)查中指出，一半以上的受訪(fǎng)企業(yè)已經(jīng)在制造和管理流程中運(yùn)用人工智能，46%的企業(yè)有制造人工智能產(chǎn)品及服務(wù)的計(jì)劃。而行業(yè)分布中，汽車(chē)及汽車(chē)零部件領(lǐng)域中人工智能的部署比例遠(yuǎn)高于其他。
實(shí)際上，我們也可以看到，人工智能的落地應(yīng)用探索越來(lái)越多，市場(chǎng)接受度也比較樂(lè)觀(guān)。AI成為近幾年創(chuàng)業(yè)、資本市場(chǎng)的高頻詞，AI領(lǐng)域更是出現(xiàn)多家獨(dú)角獸企業(yè)。而且，人工智能企業(yè)的營(yíng)收逐年提升。如果能跳出自動(dòng)化機(jī)器人的局限，大膽嘗試更多的人工智能產(chǎn)品和應(yīng)用場(chǎng)景，人工智能的發(fā)展很大概率上會(huì)保持著這種高速增長(zhǎng)。
