高質發(fā)展智能制造——新藍圖新四化白皮書

1、目錄概要 03中國智能制造發(fā)展現(xiàn)狀：成績與挑戰(zhàn)并存 04 HYPERLINK l _TOC_250004 “新四化”：智能制造新藍圖 06 HYPERLINK l _TOC_250003 描繪智能制造發(fā)展階段 06 HYPERLINK l _TOC_250002 中國智能制造成熟度 10踐行六大舉措：加速智能制造轉型 131、確定價值場景 152、IT與OT融合的頂層架構設計 173、躉實數(shù)字化基礎 17 HYPERLINK l _TOC_250001 4、引入核心應用 185、實現(xiàn)系統(tǒng)互聯(lián)和數(shù)據(jù)集成 186、建立持續(xù)創(chuàng)新的數(shù)字化組織和能力 19 HYPERLINK l _TOC_250000

2、 結語 20參考資料 21高質發(fā)展，智能制造概要中國的十四五規(guī)劃將在2021年展開，未來五年將是打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢的重要階段。以智能制造為契機推動制造業(yè)高質量發(fā)展，既是中國數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合發(fā)展的主攻方向，也是實現(xiàn)雙循環(huán)新發(fā)展格局的關鍵突破口。新冠疫情爆發(fā)以來，制造業(yè)企業(yè)大都經(jīng)歷了生產(chǎn)中斷、供應鏈斷裂、復工復產(chǎn)的過程，老牌企業(yè)多年積累的競爭優(yōu)勢有可能被顛覆，新生企業(yè)也有可能抓住機遇快速發(fā)展壯大，行業(yè)競爭格局有望被重塑。加之全球貿(mào)易格局不穩(wěn)定，供應鏈風險加大，企業(yè)運營成本上升而利潤空間不斷受到擠壓，布局以智能制造驅動的制造業(yè)數(shù)字化轉型成為各大企業(yè)的重中之重。然而，埃森哲2020年對包括中國在

3、內(nèi)的全球1,550位制造和工業(yè)企業(yè)高管進行的一項調研顯示，三分之二的企業(yè)完全沒有看到數(shù)字化投資在促進收入增長方面的作用。究其原因，我們發(fā)現(xiàn)很多制造企業(yè)陷入關注技術單點優(yōu)化，輕視整體價值提升的誤區(qū)，造成數(shù)據(jù)孤島嚴重、設備和系統(tǒng)連通性差，并且在智能制造轉型方面，市場上大部分供應商不具備集成解決方案能力，這些都造成企業(yè)投資不小，但見效甚微。即便認識到以上問題，很多制造企業(yè)仍然不清楚如何突圍、以快速推動轉型。為此，埃森哲通過總結智能制造轉型中領先企業(yè)的共性，并結合實際項目經(jīng)驗，以期給各行業(yè)不同發(fā)展階段的企業(yè)一些借鑒與啟發(fā)。在本報告中，我們聚焦制造的核心環(huán)節(jié)，即生產(chǎn)計劃與執(zhí)行、供應鏈（含采購和倉儲）、質

4、量管理和設備管理環(huán)節(jié)的智能制造轉型，并根據(jù)企業(yè)數(shù)字化技術與制造核心環(huán)節(jié)的融合深度，劃分出自動化、信息化、網(wǎng)絡化、智能化等四個核心能力，我們稱之為智能制造“新四化”，并進行了成熟度分析。由此我們提出六大舉措幫助企業(yè)螺旋式推進、持續(xù)進行智能制造提升。即，通過確定價值場景、制定信息技術（IT）和生產(chǎn)流程中的運營技術（OT）融合的頂層設計和規(guī)劃、躉實數(shù)字化基礎并引入核心應用、實現(xiàn)信息系統(tǒng)互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)集成，同時從人才方面建立持續(xù)創(chuàng)新的數(shù)字化組織和能力，從而，最終實現(xiàn)智能制造價值目標。高質發(fā)展，智能制造中成國績智與能挑制戰(zhàn)造并發(fā)存展現(xiàn)狀：我國在上世紀90年代提出“信息化帶動工業(yè)化，工業(yè)化促進信息化”，開

5、始推進計算機輔助設計（CAD）、物資需求計劃（MRP2）及企業(yè)資源計劃（ERP）的應用，數(shù)字化制造階段開啟。隨著互聯(lián)網(wǎng)在中國的廣泛應用以及人工智能技術的突破，制造業(yè)數(shù)字化轉型不斷深化和升級，真正的智能年來智能制造工程帶動下，我國工業(yè)機器人、增材制造、工業(yè)傳感器等新興產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展壯大，多種典型智能制造新模式推廣應用，帶動產(chǎn)業(yè)升級步伐明顯加快。然而，中國制造企業(yè)智能制造進一步推進提升還面臨許多挑戰(zhàn)。2020年，埃森哲對包括中國制造時代已經(jīng)到來。1步點示范項目，企業(yè)智能制造部署從試水到逐范準的制定或修訂工作，企業(yè)智能化標準更為規(guī)工示，我國已初步建成208個數(shù)字化車間和智能國造試2016年到2018年

6、，我國實施了249個智能制標鋪開；有關部門也陸續(xù)完成了4項智能制造國家顯。20172018中國智能制造發(fā)展年度報告廠，覆蓋十大領域和80個行業(yè)，初步建立起與 際同步的智能制造標準體系。在全球的44個燈 塔工廠中有12個工廠位于中國，并且其中有7個為端到端燈塔工廠。2 預計到2020年，我國重點領域的制造企業(yè)關鍵工序數(shù)控化率將超過50，數(shù)字化車間或智能工廠普及率超過20。3 軟件領域，2019年中國智能制造系統(tǒng)集成產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速發(fā)展，同比增長20.7%。而全國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模在2019年也已突破700億元。4 硬件領域，在多在內(nèi)的全球1,550位制造和工業(yè)企業(yè)高管進行的一項調研顯示，三分之二的企

7、業(yè)完全沒有看到數(shù)字化投資在促進收入增長方面的作用。究其原因，主要存在以下幾個問題：缺乏頂層設計體價值提升關優(yōu)注化技，輕術視單點整度低軟數(shù)據(jù)件孤系島統(tǒng)嚴集重成，很多制造企業(yè)還未從戰(zhàn)略層面繪制智能制造發(fā)展藍圖。這導致數(shù)字化轉型缺乏思想領導和戰(zhàn)略規(guī)劃，缺乏總體業(yè)務價值目標規(guī)劃和現(xiàn)狀評估分析，因此難以將新技術與智能制造應用場景深入融合，而只能根據(jù)生產(chǎn)的實際需求進行系統(tǒng)局部建設或改造。因此企業(yè)陷入了重硬件輕軟件、重局部輕整體的誤區(qū)，投資不小卻見效甚微。大部分企業(yè)將智能制造建設等同于技術和硬件投資。比如很多企業(yè)部署自動化生產(chǎn)線將獨立的工序連接在一起，或者用自動化設備取代人工。表面看其自動化水平提高了，但卻

8、帶來了更多問題，如產(chǎn)線比之前更缺乏靈活性，只能適應單一品種的生產(chǎn)；或者設備管理系統(tǒng)沒有跟進而造成設備故障頻繁，反而增加了設備維護工作量。還有些企業(yè)一味地追求系統(tǒng)功能的大而全，導致企業(yè)的數(shù)字化系統(tǒng)跟自身的管理和業(yè)務流程不匹配，最終導致投資的浪費與設備的閑置。數(shù)據(jù)是智能制造的基石，然而工業(yè)數(shù)據(jù)孤島普遍存在，目前僅有15.8%的企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一和集中管理。5 企業(yè)越大，流程越多，遺留系統(tǒng)也更復雜，想要打破數(shù)據(jù)孤島，連通信息技術和運營技術兩界的數(shù)據(jù)難上加難。比如企業(yè)在不同時期部署了企業(yè)資源計劃系統(tǒng)（ERP）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）和倉庫管理系統(tǒng)（WMS），由此導致物料管理功能中一些單據(jù)在多個系統(tǒng)重復錄

9、入，同一個數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)中多頭管理，數(shù)據(jù)不一致問題嚴重。6設備連通性差商少設備作為企業(yè)的重要生產(chǎn)資料，一旦運行出現(xiàn)故障，輕則造成高昂的維修成本、影響企業(yè)生產(chǎn)，重則造成人身傷害、引發(fā)社會危機。為保障設備正常運行，將隱患消滅于萌芽狀態(tài)，設備性能的實時監(jiān)控非常必要。然而，對于國內(nèi)許多企業(yè)來說，設備僅僅是生產(chǎn)制造的機器，沒有接入生產(chǎn)管控系統(tǒng)，因此，這些設備的健康狀態(tài)如何、何時需要維修、最佳設置參數(shù)是什么，管理者無從得知。具解備決集方成案能供力應工業(yè)制造覆蓋的領域眾多，系統(tǒng)架構十分復雜，不同企業(yè)所面臨的研發(fā)、制造、流程管理需求都不盡相同，標準化的解決方案往往難以直接為生產(chǎn)企業(yè)所使用。同時，智能制造涉及的

10、技術非常多，比如云計算、工業(yè)機器人、機器視覺、數(shù)字孿生等等，而這些技術還在不斷快速演進。因此，企業(yè)對合作伙伴的要求非常高，他們不僅要幫助企業(yè)進行現(xiàn)狀評估、建立智能制造的頂層規(guī)劃，設計整體框架，還要對數(shù)字化、智能化技術的應用進行總體設計，實現(xiàn)IT與OT系統(tǒng)的集成。但是市場上大部分供應商專注于單一或者部分領域的解決方案，不具備一站式的集成解決方案能力，對于缺乏自身系統(tǒng)集成能力的制造企業(yè)來說，推進智能制造的障礙很高。即便認識到以上問題，很多企業(yè)仍然不清楚該如何突圍，以快速推動轉型，實現(xiàn)總體價值提升。為此，埃森哲通過總結智能制造轉型中領先企業(yè)的共性，并結合我們實際項目經(jīng)驗，以期給各行業(yè)不同發(fā)展階段的企

11、業(yè)一些借鑒與啟發(fā)?！靶滤幕保褐悄苤圃煨滤{圖描繪智能制造發(fā)展階段成很熟高度成熟高度成中熟等度成熟低度成很熟低度在本報告中，我們聚焦制造的核心環(huán)節(jié)，即生產(chǎn)計劃與執(zhí)行、供應鏈（含采購和倉儲）、質量管理和設備管理環(huán)節(jié)的智能制造轉型。隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和云平臺等數(shù)字化技術與制造核心環(huán)節(jié)的融合應用，智能制造轉型及發(fā)展隨之邁入了新數(shù)字技術使能的自動化、信息化、網(wǎng)絡化、智能化征程，我們稱之為“智能制造新四化”（或簡稱“新四化”）。質管量理的和全流命程周追期溯全流程閉環(huán)的、 、與外部企業(yè)信息化系統(tǒng)集成基于云的內(nèi)外部信息化系統(tǒng)貫通信息化需動求態(tài)驅的動、流程數(shù)據(jù)整合進MES和ERP系統(tǒng)SCADA P

12、RM邊緣智能 習實現(xiàn)持續(xù)改善應用分析和機器學全孿環(huán)生節(jié)數(shù)字化 執(zhí)行和優(yōu)化自主決策、網(wǎng)絡化智能制企端到端的聯(lián)通實現(xiàn)系統(tǒng)開放云平臺服務于外部企業(yè)跨企工業(yè)廠生、態(tài)內(nèi)集外成部 自動化部分流程有用數(shù)于據(jù)分湖析的化工廠的運營系統(tǒng)字橫向和縱向數(shù)據(jù)集成聯(lián)通、閉環(huán)生產(chǎn)全流程、自主值 化鏈 的聯(lián) 價動 生產(chǎn)制造實分時析的和數(shù)模據(jù)型流管、理利用AI的決策支持用來管理部分工絕流大程多基數(shù)于工IT應廠KPIs實時數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)湖和簡單的能術夠訪通問過需移求動信技息所有流程的實時可視化基化于過程IO數(shù)T的據(jù)實的時集自成動應新用技前術沿創(chuàng)實現(xiàn)無人工廠可術穿進戴行設質備量等檢技測程用IT應廠用流分析應用協(xié)作機器人、來管理 離線的數(shù)

13、據(jù)3D打印，可穿戴設備、AR技術智能物流機器人、靜態(tài)的、數(shù)據(jù)和系統(tǒng)孤島分析能數(shù)夠據(jù)訪儀問表工盤廠和應用用于提醒DCS/PLC應用手制工造的工廠的移動技術手工流程 自沒動有化數(shù)的據(jù)設采備集但 數(shù)設控備人盤工和的報儀告表檢測自動化質量 應用工業(yè)機器人、AGV智能化圖1：制造核心環(huán)節(jié)中的“新四化”成熟度模型來源：埃森哲研究“新四化”的最終目標是通過企業(yè)內(nèi)外部價值鏈的互聯(lián)互通，實現(xiàn)動態(tài)的、需求驅動的智能制造。在實現(xiàn)這一最終目標過程中，根據(jù)企業(yè)數(shù)字化技術與制造核心環(huán)節(jié)的融合深度而分為不同成熟階段（圖1）。自動化：向生產(chǎn)制造全流程、自主化的價值鏈聯(lián)動演進可以自動化關注于生產(chǎn)裝備智能化。制造企業(yè)部分工作中使

14、用機械完全代替人工的介入。目利用自動化產(chǎn)線、數(shù)控機床、機器人、3D打印等新技術實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的人機協(xié)同以及整個產(chǎn)線、工廠的管控和流程優(yōu)化，以實現(xiàn)提質增效、精益管控的目標。動化視覺識別技術、智能數(shù)據(jù)采集及分析、自資于如華晨寶馬位于沈陽的生產(chǎn)制造基地投創(chuàng)新及數(shù)字化生產(chǎn)流程四大技術領域，在前，鐵西工廠車身車間內(nèi)擁有超過 600 臺機器人，自動化率達到95%。7投資商將對智能機器人流程自動化進行大量制造IDC預計到2022年，50%的中國2000強。8 未來，人機協(xié)作、無人工廠將成為工業(yè)生產(chǎn)的重要模式，最終推動智能制造向生產(chǎn)制造全流程、自主化的價值鏈聯(lián)動演進。信息化：向基于云的大范圍內(nèi)外部信息系統(tǒng)貫通演

15、進信息化關注于企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的軟件系統(tǒng)應用。企業(yè)自動化程度的提升帶來軟件系統(tǒng)需求的增長。企業(yè)希望借助軟件系統(tǒng)的互聯(lián)互通實現(xiàn)端到端數(shù)據(jù)集成與應用，使生產(chǎn)過程更加透明、可視、可控。此外，制造企業(yè)自身的供應鏈愈發(fā)復雜、工廠分布從國內(nèi)走向海外，因此工業(yè)軟件和ERP等集成管控解決方案的云端部署或平臺化需求成為信息化新發(fā)展方向。應商例如2019年起全球領先的汽車零部件供佛吉亞實現(xiàn)了線上線下信息的雙通融合發(fā)展，構建出了符合佛吉亞經(jīng)營實情的數(shù)字化智能協(xié)同管理平臺。該系統(tǒng)通過設備巡檢管理、Tooling模具管理、Top5、QRCI任務處理、月度優(yōu)選項、Alert平臺等典型場景模塊，9 以及生產(chǎn)線上運行MES系統(tǒng)，

16、實現(xiàn)生產(chǎn)線之間、車間與車間的系統(tǒng)聯(lián)通，最終實現(xiàn)所有產(chǎn)品各個工序的智能化生產(chǎn)和整個制造體系的智能控制管理。未來，制造企業(yè)將在信息化的高成熟度階段實現(xiàn)大范圍內(nèi)外部信息系統(tǒng)貫通。網(wǎng)絡化：向基于通信技術、物聯(lián)網(wǎng)、云的內(nèi)外部生態(tài)集成演進的設網(wǎng)絡化關注于大范圍的制造核心環(huán)節(jié)匯制造企業(yè)已將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)視為制造資源備、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。基于物聯(lián)網(wǎng)（IOT）、云平臺、5G通信的大范圍數(shù)字化連集和能力開放的核心載體，增強創(chuàng)新能力、改造提升集成管控能力。中聯(lián)重科發(fā)布的工接才能幫助制造企業(yè)實現(xiàn)跨業(yè)務、跨車間、跨工廠、內(nèi)外部客戶的協(xié)同，并向生態(tài)系統(tǒng)集成演進。業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺ZValley OS，徐工發(fā)布的漢云平臺，都是通

17、過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺賦能自身和客戶的協(xié)同發(fā)展。智能化：向執(zhí)行數(shù)和字優(yōu)技化術與制造業(yè)深入融合發(fā)展，實現(xiàn)生產(chǎn)制造的自主決策、與智能化關注于制造核心環(huán)節(jié)的智能優(yōu)化生產(chǎn)領先企業(yè)圍繞智能化構建其核心工程和決策。制造企業(yè)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能（AI）等新技術實現(xiàn)智能決策、制造核心環(huán)節(jié)全流程數(shù)字孿生，智能生產(chǎn)優(yōu)化等，最終在智能化領域實現(xiàn)生產(chǎn)制造的自主決策、執(zhí)行和優(yōu)化。系統(tǒng)，通過3D仿真、數(shù)字孿生技術確保實體機器和軟件系統(tǒng)協(xié)調同步，釋放以往未曾發(fā)現(xiàn)的成本效率。例如吉利汽車自主研發(fā)出中國第一套全流程汽車仿真生產(chǎn)系統(tǒng)。工程師在這個和真實工廠完全一樣的仿真工廠里進行虛擬精準調校，在正式生產(chǎn)前就已經(jīng)解決了一千多項、接近

18、90%的核心技術問題。10上汽大通智能制造“新四化”實踐上汽大通是上汽集團旗下的國際汽車品牌，產(chǎn)品覆蓋全球48個國家和地區(qū)，在英國、澳大利亞和新西蘭的銷量名列中國汽車品牌首位。11 第四次工業(yè)革命和全球消費者日益增長的個性化需求，驅動了上汽大通的智能制造轉型，實現(xiàn)了汽車行業(yè)的消費者到企業(yè)（C2B）大規(guī)模個性化智能定制模式，成為工業(yè)4.0下全球汽車行業(yè)變革中的典型“創(chuàng)新樣本”。自動化：全面智能升級，人機協(xié)作共創(chuàng)生產(chǎn)新模式上汽大通將人機協(xié)作貫穿于整個生產(chǎn)流程，對生產(chǎn)車間進行了一系列智能升級。從全自動機器人、無人駕駛車對物料的轉運、裝箱，到智能排產(chǎn)系統(tǒng)進行生產(chǎn)計劃編制，再到采用VC技術實現(xiàn) Cybe

19、r虛擬環(huán)境下的生產(chǎn)調試，上汽大通通過自動化的人機協(xié)同，不斷提高工廠生產(chǎn)效率，創(chuàng)造了工業(yè)生產(chǎn)新模式。12信息化：打通數(shù)據(jù)壁壘，驅動全供應鏈和生產(chǎn)線的信息化管控上汽大通打通了產(chǎn)品、用戶需求、制造過程中的數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)了全供應鏈和制造管理體系的數(shù)字化運營。當訂單來到工廠，集數(shù)字化基因于一身的沖壓車間、車身車間、涂裝車間、總裝車間共同協(xié)作，通過實行分布式制造，將復雜的零件做模塊化供貨，流水線式的加工鏈路變?yōu)樯a(chǎn)線，跟隨每一個訂單的加工流程。同時，上汽大通基于行業(yè)領先的工程數(shù)據(jù)智能分析、數(shù)字化生產(chǎn)技術、數(shù)字化質量管理系統(tǒng)和數(shù)字化供應鏈，令生產(chǎn)更加透明和高效。網(wǎng)絡化：拓展數(shù)字互聯(lián)可達性，基于用戶需求打造內(nèi)

20、外協(xié)同網(wǎng)絡上汽大通構建了七大數(shù)據(jù)平臺面向用戶的“我行MAXUS平臺”、“房車生活家”、“蜘蛛智選”和“蜘蛛智聯(lián)”，為研發(fā)服務的“工程在線”，與下游經(jīng)銷商分享信息的“大通知乎平臺”，和用于內(nèi)部溝通的“i大通平臺”實現(xiàn)了數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)外、以及全價值網(wǎng)絡中的實時傳輸和分析共享。13智能化：以用戶需求推動智能制造價值實現(xiàn)上汽大通以“定制化、智能化、國際化、年輕化”為戰(zhàn)略目標，以用戶需求為中心驅動整個制造體系智能化升級。公司使用自動化智能工程系統(tǒng)以鑒別數(shù)千種配置并得出最終方案；與南京聯(lián)通戰(zhàn)略合作，利用5G技術重新定義智能工廠，試點增強現(xiàn)實（AR）制造質量檢測系統(tǒng)，進一步實現(xiàn)智能制造的價值。通過自動化、信息

21、化、網(wǎng)絡化、智能化的智能制造部署，上汽大通成立8年以來，始終保持著 60%的復合增長率。14 企業(yè)大規(guī)模個性化智能定制能力進一步提升，可支持制造的車型款式多達 10萬億種；從下單到交貨只需不到4周的時間，縮短20%產(chǎn)品交付周期，實現(xiàn)了99.8%配置精確度，縮短了30%的加工及換線時間。159高質發(fā)展，智能制造中國智能制造成熟度本次研究中我們總結了埃森哲在智能制造領域的發(fā)現(xiàn)以及行業(yè)專家的觀點，分析了不同制造行業(yè)“新四化”的特點和領先企業(yè)經(jīng)驗。我們發(fā)現(xiàn)，中國智能制造“新四化”總體處于躉實基礎、探索高階應用的階段：自動化、信息化的成熟度快速提升，而網(wǎng)絡化和智能化仍處在探索和試點階段。另一方面，擁有全

22、球競爭力的行業(yè)和大企業(yè)成熟度相對領先。汽車、電子制造、化工等行業(yè)在自動化、信息化領域成熟度已經(jīng)很高，而汽車和家電行業(yè)在網(wǎng)絡化、智能化方面進行了更多實踐與部署，成熟度較其它行業(yè)更高。（圖2）。圖2：典型行業(yè)在“新四化”中的成熟度家電電子制造 化工 汽車成熟高度食品飲料裝備制造制藥汽車家電汽車電子制造食品飲料家電汽車化工裝備制造化工（制原藥料、制劑）電子制造食品飲料制藥化工食品飲料電子制造成熟度制藥裝備制造低家電裝備制造來源：埃森哲分析，專家訪談數(shù)等促字化進企生業(yè)產(chǎn)自設動備化、“程人度機不協(xié)斷同提”應高用我國生產(chǎn)設備數(shù)字化率已經(jīng)從2015 年的42.9%16 提升到2018年的45.9%17?？傮w

23、看中國制造業(yè)基于新技術的自動化基礎得到提升，但由于工藝和生產(chǎn)流程的特點，離散制造與流程制造自動化發(fā)展重點不盡相同。流程制造企業(yè)廣泛采用過程控制系統(tǒng)，生產(chǎn)過程自動化程度高，車間內(nèi)工人主要負責管理和設備檢修。如化工行業(yè)已實現(xiàn)高度自動化，正在向“全流程自動”和“裝置無人駕駛”發(fā)展，全國 1000多套煉油和化工生產(chǎn)裝置中多數(shù)進行了分布式控制系統(tǒng)（DCS）的改造。離散制造中仍存在不可被替代的人工操作流程。因此，為提高生產(chǎn)率、減少人工工作量和出錯率，數(shù)控機床、柔性焊裝機器人、自動上下料機器人、自動導引運輸車（AGV）等機器人設備在離散制造企業(yè)普遍試點。在聯(lián)想武漢產(chǎn)業(yè)基地，從物料進場，到貼片焊接、部件檢測、

24、組裝和整機檢測，再到最終包裝與交付出場，整個流程已經(jīng)實現(xiàn)了物料可追溯、電路板焊接自動檢測、生產(chǎn)線安全的全自動監(jiān)控、整機的全自動出廠測試、廠區(qū)物料運輸?shù)腁GV機器人全自動運輸，除了業(yè)內(nèi)公認的難以自動化的人工組裝部分，工廠已大幅提高了生產(chǎn)效率、降低了生產(chǎn)成本。18 信息化覆蓋率近半，PLM、ERP、EMS部署和集成將成為重點目前只有近半制造企業(yè)的關鍵業(yè)務環(huán)節(jié)實現(xiàn)全面信息化 。19 汽車整車廠商、電子制造、家電 、煉化 、食品飲 料等行業(yè)信息化率較高，大部分已經(jīng)有完整的生產(chǎn)管理系統(tǒng)（MES、SCM、ERP、SCADADCS等）。制藥行業(yè) MES的標準化應用很難實現(xiàn)，阻礙了MES系統(tǒng)的企業(yè)應用。當大多

25、數(shù)企業(yè)面臨系統(tǒng)集成度低，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重等挑戰(zhàn)時，領先企業(yè)已通過多個系統(tǒng)的互聯(lián)互通實現(xiàn)橫向協(xié)同和縱向集中管控。如中化集團以CRM、SRM、SCM、物流管理等系統(tǒng)的橫向協(xié)同互聯(lián)為重點，實現(xiàn)資金、物流、需求、供應、生產(chǎn)的全面協(xié)同；以DCS、MES系統(tǒng)的縱向運營洞察為重點，提升下屬各企業(yè)工廠的自動化、信息化水平，促進成本、質量、安全控制的管理改善。20產(chǎn)品生命周期管理（PLM）在大多數(shù)行業(yè)已經(jīng)成為標配，但是仍需進一步與ERP、MES實現(xiàn)整合以幫助企業(yè)靈活應對新產(chǎn)品復雜性。同時工業(yè)軟件和管理軟件向平臺化、移動化、服務化發(fā)展，被制造企業(yè)視為擴大協(xié)同范圍、增加運營彈性、應對供應鏈復雜性的重要解決方案。基數(shù)

26、于據(jù)互平臺聯(lián)的互網(wǎng)通絡的化基已石經(jīng)成為企業(yè)智基于能A化I的局決部策試支點持，領和先優(yōu)企化業(yè)實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)、5G通信、云技術正在推動制造企業(yè)基礎設施、管控模式變革。然而目前我國制造企業(yè)生產(chǎn)設備聯(lián)網(wǎng)率僅為39.4%，21 大部分企業(yè)仍在探索基于物聯(lián)網(wǎng)的設備數(shù)據(jù)采集及傳輸。而領先企業(yè)已經(jīng)在物聯(lián)網(wǎng)建設、生產(chǎn)設備上云、基于云平臺的ERP或MES、跨場景制造業(yè)云解決方案等領域進行試點，以推動核心制造環(huán)節(jié)的互聯(lián)化、網(wǎng)絡化進程。如某領先化工企業(yè)構建了一體化資產(chǎn)全生命周期管理平臺；某食品飲料企業(yè)通過中央品控云平臺打通生產(chǎn)、品控、物流和用戶反饋流程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成與分析。三一重工部署了制造管理系統(tǒng)（ 22AI、大數(shù)據(jù)分

27、析、云計算等數(shù)字技術已經(jīng)被制造企業(yè)視為生產(chǎn)智能優(yōu)化、管理智能決策的重要工具。領先制造企業(yè)已經(jīng)成熟試點柔性制造、智能控制與協(xié)同、彈性供應鏈等應用并收獲了新價值。IDC預計到2023年，50%的制造業(yè)供應鏈環(huán)節(jié)投資到供應鏈彈性和人工智能，并獲得15%的生產(chǎn)率提升。24例如寶馬集團通過應用視覺識別技術對剛剛完成噴涂的車身進行自動缺陷檢測并完成快速響應，同時引入大數(shù)據(jù)分析技術優(yōu)化噴涂工藝。25 聯(lián)想通過應用機器學習構建了智慧物流系統(tǒng)。該系統(tǒng)可挖掘出“訂單-客戶-路線”之間的復雜關系，系統(tǒng)上層集成了MOM）。 該動態(tài)生成智能調度方案。與人工派車方案相比，該PLM、WMS等系統(tǒng)，下層連接IoT平臺，是智能

28、工廠生產(chǎn)制造的“指揮大腦”。MOM還包含統(tǒng)一生產(chǎn)數(shù)據(jù)模型，將排產(chǎn)進一步細化到人和設備。此外，三一重工還把分布全球的30萬臺設備接入平臺，23 實現(xiàn)遠程設備管理、故障風險預警。系統(tǒng)可有效降低44.1%的運輸里程，平均用時減少42.9%。26踐加速行智六能大舉制造措：轉型領先企業(yè)已將智能制造和數(shù)字化轉型置于企業(yè)戰(zhàn)略高度。他們圍繞智能制造構建核心工程和生產(chǎn)系統(tǒng)，從而提高效率；他們確保實體機器和軟件系統(tǒng)協(xié)調同步，釋放以往未曾發(fā)現(xiàn)的成本效率。基于領先企業(yè)的最佳實踐和埃森哲在智能制造領域的經(jīng)驗，我們認為企業(yè)智能制造建設是一個持續(xù)推進的過程。即智能制造應始于頂層設計和規(guī)劃，在確定實現(xiàn)的價值場景后，通過躉實數(shù)

29、字化基礎并引入核心應用，實現(xiàn)信息系統(tǒng)互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)集成以實現(xiàn)智能制造價值。而企業(yè)也需要將這一過程以螺旋式推進，以幫助企業(yè)的智能制造實施不斷改進、提升。聯(lián)想：以數(shù)據(jù)智能為核心的智能制造發(fā)展早在2013年，聯(lián)想集團就針對自身的特點及需重點解決的問題啟動了以數(shù)據(jù)智能為核心的轉型。在這一過程中，聯(lián)想以精益化為基礎，持續(xù)推進自動化，加速數(shù)字化應用落地，不斷探索智能化場景，逐漸形成了覆蓋企業(yè)全價值鏈的智能化技術和管理體系。27基于AI的排產(chǎn)規(guī)劃與用工匹配聯(lián)想利用AI技術解決了復雜的筆記本電腦生產(chǎn)排產(chǎn)和用工匹配問題。全球每售出8臺筆記本電腦就有1臺來自聯(lián)想旗下的合肥生產(chǎn)基地聯(lián)寶科技。針對其龐大的生產(chǎn)排程問題

30、，聯(lián)想打造了使用多交互增強學習優(yōu)化網(wǎng)絡和基于注意力機制的最優(yōu)化網(wǎng)絡的人工智能排產(chǎn)方案，通過模擬多變的生產(chǎn)場景來自動匹配最佳排產(chǎn)策略。部署該方案后，相比人工排產(chǎn)，排產(chǎn)耗時從原來的每天6小時縮短到1.5分鐘；生產(chǎn)效率提升了16%。28 而且隨著數(shù)據(jù)的積累和模型的訓練，智能排產(chǎn)模型的能力還會進一步提高。聯(lián)寶科技還實施了基于AI技術的智能計劃和情況并提供3D情境下生產(chǎn)信息。經(jīng)過對海量的設備數(shù)據(jù)進行分析后，系統(tǒng)利用機器學習訓練出設備的數(shù)據(jù)模型，并將該模型應用于設備狀態(tài)、健康壽命的預測中，從而實現(xiàn)預測性維護。基于機器學習的智能配送為了降低聯(lián)想城市配送中心運營成本，提升服務質量，聯(lián)想應用了基于機器學習的智慧

31、物流系統(tǒng)。綜合考慮產(chǎn)品數(shù)量、種類、運單數(shù)量、體積以及配送地址、客戶類型、服務時長等多種因素，通過強化學習建立模型，挖掘出“訂單-客戶-路線”之間的復雜關系，最終動態(tài)生成智能調度方案。與人工派車方案相比，智慧物流系統(tǒng)可有效降低運輸里程44.1%和平均用時42.9%，提升車輛裝載率32.6%，減少車次46.0%。29多個企業(yè)級平臺實現(xiàn)內(nèi)外部融合基于iLeapCloud（云平臺）、LeapIOT（工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺）、Le ap H D（ 大數(shù)據(jù)平臺）以及智能用工系統(tǒng)平臺，可以覆蓋產(chǎn)線對員工的需求LeapA（I 企業(yè)級人工智能平臺）為基礎的聯(lián)想工預測到保留等全周期管理，并對人員、崗位、技能和績效進行動態(tài)

32、匹配調整?；跀?shù)字孿生的預測性維護聯(lián)想還試點了5G智能工廠生產(chǎn)線設備預測性維護解決方案。通過虛擬出來的真實生產(chǎn)環(huán)境，該方案可以讓管理者在線瀏覽整個生產(chǎn)設施業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，可以讓企業(yè)生產(chǎn)行為和管理智能化：通過數(shù)據(jù)實時跟蹤生產(chǎn)運行狀況，讓企業(yè)隨時了解產(chǎn)線狀態(tài)；通過融合多元數(shù)據(jù)來幫助企業(yè)更加清晰地了解業(yè)務狀況，實現(xiàn)產(chǎn)線與系統(tǒng)之間的融合互通；而在運營智能端，該平臺則可以優(yōu)化產(chǎn)線運行，從而降低生產(chǎn)成本，提升業(yè)務敏捷度，實現(xiàn)柔性制造。14高質發(fā)展，智能制造1確定價值場景智能制造正在從技術和解決方案驅動轉向商業(yè)價值驅動。企業(yè)應首先考慮要通過智能制造實現(xiàn)什么目標、當前業(yè)務模式和產(chǎn)品是否要創(chuàng)新，再據(jù)此做核心業(yè)務流

33、程的再造，最后評估智能制造帶來的新業(yè)務模式、新業(yè)務流程的價值。圖3: 制造核心環(huán)節(jié)中的價值領域及行動指南領先企業(yè)會根據(jù)自身特點識別最需實現(xiàn)的價值領域，而后將技術與應用場景緊密結合，通過部署相應智能化系統(tǒng)實現(xiàn)價值挖掘。制造核心環(huán)節(jié)中的典型價值領域以及供參考的行動指南（圖3）。有形與無形價值領域 行動指南生產(chǎn) 策建議，利用IOT技術實現(xiàn)資產(chǎn)自愈。工藝和生產(chǎn)流程。平臺化遠程運維與管理系統(tǒng)，實現(xiàn)基于認知技術、機器學習的資產(chǎn)管理系統(tǒng)預測故障并提供決運用數(shù)字化工具和改進方法提升人機協(xié)作效率；將3D仿真、數(shù)字孿生應用于生產(chǎn)線仿真、優(yōu)化工廠層甚至跨工廠的精益生產(chǎn)體系，實現(xiàn)產(chǎn)能均衡、工藝參數(shù)自動調節(jié)、場內(nèi)物流路

34、徑優(yōu)化。打造智能制造單元是開展智能制造轉型的有效切入點。實現(xiàn)設備互聯(lián)、數(shù)據(jù)集成。通過IOT、電子看板等建立核心生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字化基礎。建立設備層到來源：埃森哲研究實現(xiàn)來料、過程、成品的質量檢驗智能化，特別是對于質量的全生命周期管理和全流程追溯。質量運用新技術更早、更明確地識別潛在質量問題。利用認知技術檢測細微問題，并通過系統(tǒng)提供實時警報，以及詳細、準確、及時的決策建議。供應鏈提高供應鏈數(shù)據(jù)和流程的可視性以跟蹤關鍵環(huán)節(jié)，預測危機并避免供應鏈中斷?；诖髷?shù)據(jù)分析的可見性、基于人工智能的路線優(yōu)化、基于平臺的各方數(shù)據(jù)整合、無人物流管理、自動化立體倉庫等都可以增加供應鏈彈性。管理與智能決策在設備數(shù)字化的基

35、礎上，加強信息管理水平，提高生產(chǎn)過程管控智能化。其次，構建大數(shù)據(jù)分析能力，使“數(shù)據(jù)”轉化為“洞察”，實現(xiàn)決策智能。成本管理是企業(yè)管理的核心和重點，成本控制也是智能制造的重要維度之一。數(shù)字化工具，如大數(shù)據(jù)分析、AI在人類員工的知識共享、管理、指導、完善下才能發(fā)揮獨特優(yōu)勢，提供決策支持。生產(chǎn)領先企業(yè)通過部署具有深度感知、決策支持、自動執(zhí)行功能的智能產(chǎn)線并通過IoT和AI技術、基于云的管控系統(tǒng)，建立設備層到跨工廠的協(xié)同，實現(xiàn)全企業(yè)范圍內(nèi)的產(chǎn)能均衡。在實現(xiàn)柔性生產(chǎn)過程中，智能設備及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)被智能制造領先企業(yè)視為與生產(chǎn)設備同樣重要的資產(chǎn)。因此領先企業(yè)一方面進行資產(chǎn)管理智能化、運維過程無人化等資產(chǎn)管理

36、系統(tǒng)和模式轉型；另一方面利用智能工具進行數(shù)據(jù)分析與管理，如利用AI等技術增強數(shù)據(jù)分析、清理和識別以提升數(shù)據(jù)質量。IDC預計到2024年，40%的設備制造企業(yè)將利用IoT數(shù)據(jù)智能診斷未決問題，并自主解決。30埃森哲與某企業(yè)開發(fā)實施了設備預知性平臺。該平臺通過對設備歷史故障幾率、維修成本、業(yè)務影響程度進行分析，并結合設備屬性，對設備進行分類排序；根據(jù)設備歷史故障大數(shù)據(jù)分析建立設備預知性模型；接收設備傳感器數(shù)據(jù)，利用預知性模型分析數(shù)據(jù)，進行設備健康性實時分析；對設備故障出現(xiàn)概率進行分析，提前預知設備故障出現(xiàn)的時間和影響，安排檢維修計劃。設備預知性平臺上線后，設備非計劃停工時間最大減少至75%，設備生

37、產(chǎn)效率提升5%到25%，設備總體成本降低至15%例如聯(lián)想人工智能實驗室打造了筆記本屏幕良品率檢查方案。該方案突破了屏幕缺陷多樣性、不確定性的挑戰(zhàn)，用軟硬件緊密結合的人工智能方案，實現(xiàn)了精準且量化地檢測屏幕缺陷，從而解放人工，使效率提高30%以上。32供應鏈平臺化供應鏈管理系統(tǒng)可提升供應鏈流程的可視性，降低供應鏈風險。領先企業(yè)已經(jīng)部署了該系統(tǒng)，實現(xiàn)了基于大數(shù)據(jù)分析、人工智能技術的路線優(yōu)化、信息整合、無人物流管理、自動化立體倉庫等功能，進而實現(xiàn)危機預測并避免供應鏈中斷。埃森哲與某離散制造企業(yè)合作開發(fā)并實施了一套基于分析技術的模型，對其旗下某地工廠突發(fā)供應鏈斷裂所造成的財務和運營影響進行快速量化。該

38、模型能夠提供依賴性、瓶頸和預測恢復時間等信息，并通過分析，給出客觀的優(yōu)先級排序，使企業(yè)能夠快速采取相應措施，有效應對高風險敞口因素，并找到替代的供應商，盡可能降低供應鏈突發(fā)事件對生產(chǎn)造成的影響。管理與智能決策在設備數(shù)字化的基礎上，領先企業(yè)利用至30%，項目投資回報率超過10 倍。31和監(jiān)控技術，通過與IOTMES和ERP等信息系統(tǒng)的質量管理質量檢驗智能化，以及質量全生命周期管理和全流程追溯已經(jīng)成為領先企業(yè)利用新技術實現(xiàn)價值增長的重要領域。國家也通過對質量管控的力度加大而驅動企業(yè)部署智能化解決方案。領先企業(yè)已經(jīng)利用AI、機器視覺檢測、區(qū)塊鏈等新技術支持人工替代，實現(xiàn)來料、過程、成品的質量檢驗或全

39、生命周期質量管理與追溯，克服人工操作中易疲勞、個體差異大、效率低等缺點。融合，提高生產(chǎn)過程可控性和智能化。其次，領先企業(yè)還構建大數(shù)據(jù)分析能力，使“數(shù)據(jù)”轉化為“洞察”，再由洞察產(chǎn)生行動。最后，領先企業(yè)從組織、管控、能力角度同步提升，真正實現(xiàn)“感知-洞察-評估-響應”這一閉環(huán)流程的運轉與循環(huán)提升。此外，領先企業(yè)通過數(shù)字孿生等新技術確保實體機器和虛擬數(shù)字系統(tǒng)協(xié)調同步，釋放以往未曾發(fā)現(xiàn)的成本效率，從而提高投資回報率。2IT與OT融合的頂層架構設計隨著智能制造的發(fā)展，企業(yè)應用、數(shù)據(jù)架構、運營架構都面臨新的挑戰(zhàn)，企業(yè)傳統(tǒng)IT技術已經(jīng)難以滿足生產(chǎn)流程管理的需求。OT和IT的融合是未來成功實現(xiàn)智能制造的基礎

40、。此外，企業(yè)智能制造轉型的成功首先依賴于前瞻性的頂層設計，從這一階段就開始關注變革的影響及應對。3躉實數(shù)字化基礎智能制造需要企業(yè)在生產(chǎn)全過程數(shù)字化的基礎上實現(xiàn)智能化，因此需要企業(yè)自動化設備和產(chǎn)線、信息系統(tǒng)架構、通信基礎設施、安全保障等方面具備堅實的基礎。例如IOT等基礎網(wǎng)絡建設到位，設備的自動化和開放程度較高，支持多種數(shù)據(jù)采集手段，可擴展、安全穩(wěn)定的IT基礎架構，包括信息系統(tǒng)安全和工控系統(tǒng)網(wǎng)絡安全的安全體系等。領先企業(yè)通過部署數(shù)控機床、以及工業(yè)協(xié)作機器人、增材制造裝備等智能設備以及智能產(chǎn)線實現(xiàn)無人車間，再通過物聯(lián)網(wǎng)或工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構、電子看板等建立核心生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字化基礎。因此，IT與OT的融合

41、需要在業(yè)務層和技術層進行頂層架構設計和組織設計，乃至進行部門重組。領先企業(yè)會在制定智能制造規(guī)劃時就從業(yè)務架構、應用架構、數(shù)據(jù)架構和技術架構等領域綜合考慮IT和OT系統(tǒng)融合的路線圖，同時考慮在技術層面利用統(tǒng)一規(guī)劃的云平臺、IOT系統(tǒng)、工程技術實現(xiàn)IT和OT從數(shù)據(jù)到系統(tǒng)的融合。因此對于其它企業(yè)來說，從生產(chǎn)自動化入手將是躉實數(shù)字化基礎的突破口，例如離散企業(yè)可以從打造智能制造單元開始。智能制造單元是將一組能力相近的加工設備和輔助設備進行模塊化、集成化、一體化的聚合，使其具備多品種少批量產(chǎn)品的生產(chǎn)輸出能力，幫助企業(yè)提升設備利用率，優(yōu)化生產(chǎn)。在生產(chǎn)自動化的基礎上，企業(yè)可以著手通過部署IOT、5G通信網(wǎng)絡等

42、基礎設施以實現(xiàn)智能產(chǎn)線、車間以及信息系統(tǒng)的互聯(lián)互通。4引入核心應用目前，ERP、MES，PLM、先進生產(chǎn)規(guī)劃及排程系統(tǒng)（APS）等智能制造必須的核心應用系統(tǒng)并未得到普及。例如在制藥行業(yè)，兩化融合要求的“普及先進過程控制和制造執(zhí)行系統(tǒng)”并未得到普遍實施和部署。為了加速智能制造進程，當制定了發(fā)展規(guī)劃、躉實數(shù)字化基礎后，制造企業(yè)應積極投資于核心應用系統(tǒng)。尤其是在新冠疫情后，制造企業(yè)應更加關注管理創(chuàng)新能力提升和供應鏈彈性部署。因此，ERP、PLM、MES、SCM等智能制造核心應用部署應成為企業(yè)智能制造建設要務。IDC預計2023年，ERP、PLM和CRM將成為中國制造業(yè)IT應用市場中前三大投資領域，占

43、比分別達 33.9%、13.8%和12.8%。335實現(xiàn)系統(tǒng)互聯(lián)和數(shù)據(jù)集成目前，制造企業(yè)數(shù)據(jù)孤島、系統(tǒng)割裂導致不例如富士康智能制造轉型的重要舉措既包括同部門之間的數(shù)字化對抗情況嚴重，造成企業(yè)重復投資，智能制造為企業(yè)收入帶來的回報遠低于預期。因此，實現(xiàn)系統(tǒng)互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)集成將促進企業(yè)的跨業(yè)務單元和職能部門進行協(xié)作，實現(xiàn)價值最大化和全面智能化。現(xiàn)階段企業(yè)智能制造發(fā)展的關鍵在于實現(xiàn)從設備層到工廠層甚至到外部企業(yè)的數(shù)據(jù)縱向集成，以及跨業(yè)務部門和組織、跨資源要素的數(shù)據(jù)橫向集成，最終融合成數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)，即形成我們所謂的數(shù)據(jù)供應鏈。領先企業(yè)將數(shù)據(jù)供應鏈與數(shù)字化平臺視為智能制造的新基建。他們正在集成內(nèi)部從設計

44、到銷售的數(shù)據(jù)，以及外部客戶、供應商的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實時的數(shù)據(jù)匯總、分析、模型管理、決策支持。同時領先企業(yè)還借助數(shù)字化協(xié)同平臺實現(xiàn)系統(tǒng)集成與互聯(lián)互通。建設打通業(yè)務流程的信息化平臺，實現(xiàn)人、物、過程、資金、信息、技術這六大數(shù)據(jù)流管理；還包括建設工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，以軟硬結合的方式實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同。34雙星輪胎創(chuàng)立了全球輪胎行業(yè)第一個全流程“工業(yè)4.0”智能化“綠色工廠”。雙星輪胎建立了全生命周期數(shù)據(jù)統(tǒng)一平臺Teamcenter、信息物理系統(tǒng)（C yber- Physical Systems）、 PLM、MES和全集成自動化（TIA）等系統(tǒng)，從而實現(xiàn)了輪胎生產(chǎn)和管理信息的全程可視化。通過“企業(yè)互聯(lián)化、組織單元

45、化、加工自動化、生產(chǎn)柔性化、制造智能化”的生產(chǎn)管理模式，雙星實現(xiàn)了智能定制、智能排產(chǎn)、智能送料、智能檢測、智能倉儲和智能評測。6建立持續(xù)創(chuàng)新的數(shù)字化組織和能力建立持續(xù)創(chuàng)新的體系架構和數(shù)字化組織在實現(xiàn)智能制造價值目標中扮演重要角色。智能制造的持續(xù)演進需要企業(yè)盡可能地提高組織架構的靈活性與響應能力，并充分發(fā)揮員工潛能，即建立柔性組織。在柔性組織中，組織將更為扁平，這樣才可以隨著業(yè)務需求變化而動態(tài)匹配人才生態(tài)系統(tǒng)。柔性組織需要在“一把手”的帶領下，激發(fā)員工人人參與的積極性，基于業(yè)務需求和員工的能力靈活調動以滿足智能制造持續(xù)發(fā)展的需求。想要建立柔性組織，則需要企業(yè)重新規(guī)劃人才與組織戰(zhàn)略。首先重新定義工

46、作內(nèi)容。數(shù)字技術打破了固化的職位和組織結構，工作內(nèi)容和人才配置也發(fā)生改變，畢竟企業(yè)領導者希望數(shù)字技術能夠給企業(yè)創(chuàng)造更多就業(yè)以及價值增長機會，而不是取代人類員工。其次，重新定義員工團隊。柔性組織中需要員工、機器和自由職業(yè)者密切協(xié)作，共同構成一個全新的團隊。因此，一方面企業(yè)應實現(xiàn)人機協(xié)作，把握智能制造“新四化”發(fā)展需求與增強員工能力之間的平衡，另一方面應拓展人才生態(tài)系統(tǒng)，構建規(guī)則、資源池和工具，讓員工能夠獲得所需技能。而在創(chuàng)新體系與能力建設方面，企業(yè)應橫縱聯(lián)合，從內(nèi)到外構建創(chuàng)新體系。一方面，企業(yè)應該與員工、客戶、消費者、供應商、合作伙伴、初創(chuàng)企業(yè)加強創(chuàng)新合作和培育；另一方面成立專門的創(chuàng)投團隊管理創(chuàng)

47、新，如孵化器、創(chuàng)意中心、創(chuàng)業(yè)工廠等，并給予這些機構更多機制體制自由，動態(tài)、靈活配置內(nèi)外部資源，形成持續(xù)創(chuàng)新文化和體系。結語展望未來，企業(yè)需要客觀評估其自身智能制造成熟度，制定清晰具體的戰(zhàn)略目標，在試點推進的過程中靈活調整轉型路徑，并遵循以下準則加速智能制造進程。價值智能制造是系統(tǒng)工程，需要有清晰的總體規(guī)劃和長期持續(xù)的投資。因此企業(yè)必須以業(yè)務1、從技術驅動轉向價值驅動為導向，系統(tǒng)性地審視業(yè)務流程中需要數(shù)字化改造的方面，兼顧硬件和軟件，將技術與管理相結合，發(fā)掘商業(yè)價值。2、從關注局部轉向關注集成要打通數(shù)據(jù)鏈條，敏捷響應需求，企業(yè)需要集成不同業(yè)務流程的系統(tǒng)、橫跨IT和OT的系統(tǒng)，還需要完成從單個工廠

48、到企業(yè)價值鏈集成、從內(nèi)部系統(tǒng)的集成到實現(xiàn)跨供應鏈集成。3、借力云平臺和算力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展令平臺的定義發(fā)生了本質的變化。借力云上平臺和算力，企業(yè)如能快速應用新技術，結合既有系統(tǒng)重新整合規(guī)劃，能極大擴展其系統(tǒng)的學習能力和適應性，為進一步的發(fā)展奠定基礎。4、從單兵作戰(zhàn)轉向合作共贏制造業(yè)的數(shù)字化轉型規(guī)模巨大且復雜，僅靠企業(yè)自己摸索困難重重。相比單兵作戰(zhàn)，與生態(tài)伙伴進行協(xié)同能夠加速數(shù)字技術在業(yè)務場景的應用，提升投資回報的確定性。高質發(fā)展，智能制造參考資料WEF 全球“燈塔工廠”網(wǎng)絡：來自第四次工業(yè)革命前沿的最新洞見（2020年）澎湃 HYPERLINK /newsDetail_forward_92

49、79154 關于加快推進國有企業(yè)數(shù)字化轉型工作的通知（2020年）澎湃 HYPERLINK /newsDetail_forward_9279154 關于加快推進國有企業(yè)數(shù)字化轉型工作的通知（2020年）中國工業(yè)新聞網(wǎng) HYPERLINK /item/news/2019/12/98986.html 屈賢明：從機電一體化到智能制造 傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)并不“傳統(tǒng)”（2019年）WEF 全球“燈塔工廠”網(wǎng)絡：來自第四次工業(yè)革命前沿的最新洞見（2020年）工業(yè)和信息化部、財政部-智能制造發(fā)展規(guī)劃（20162020年）賽迪 2019中國智能制造發(fā)展白皮書（2019年）兩化融合服務平臺 HYPERLINK /sx/x

50、wdd/2020-09-01-6119.html 中國兩化融合發(fā)展數(shù)據(jù)地圖（2019）系列解讀之十四（2019年）慧都科技 HYPERLINK /NB-Juvien/p/10775249.html 智能制造領域輕與重的七大“誤區(qū)”，你犯了幾個？（2019年）中國新聞網(wǎng) HYPERLINK /news/2020/0429/269783.html 華晨寶馬鐵西工廠 一展“智”造之美（2020年）IDC HYPERLINK /getdoc.jsp?containerId=prCHC46039320 2020年中國制造業(yè)十大預測技術創(chuàng)新成制造業(yè)發(fā)展新動能艾瑞 HYPERLINK /yx/2020/06/327813.shtml 奧哲攜手制造業(yè)巨頭 共話后疫情時代數(shù)字化發(fā)展之路（2020年）央視財經(jīng) HYP