工业4.0时代的制造业转型路径和方向

中国的制造业尤其是电动工具市场自改革开放后，长期以来都是以出口加工为主的低端制造，处在产业链的价值低端。国家为了促进产业的转型升级，制定了以信息化带动工业化、以工业化促进信息化的战略方针，也就是两化融合。

近年来随着德国工业4.0的概念推出，中国也相应的推出了中国制造2025和互联网加的指导政策，试图用中国在电动工具市场和信息化领域的强项来促进制造业的转型升级。制造业的信息化主要在ERP、供应链、设计、OA、自动化和MES等领域，以前主要是以国外厂商的产品销售、代理和集成为主，近年来越来越多的国内厂商开始通过项目实施的形式来介入，仅MES和APS 就有近百家，这些企业有比较强的软件开发能力，并了解企业的工厂、车间、机器、物料和人的管理流程，自己研发了MES、APS等软件，但是这些软件很难形成标准化、统一化的产品，因此也很难成长。大部分的MES、APS软件实施厂商都是通过项目实施来维持生存，而且现在制造业企业也比较缺钱，不大容易拿得出较高的资金来实施信息化改造。

制造业电动工具市场的转型升级涉及到机器换人、自动化生产线、工人专业技能的提升、管理水平的提高、企业高层的远见等等，并不是实施一套软件或信息化就能改变并见到效果的。传统制造模式是大规模的批量生产方式，标准化、流程化的企业业务管理模式，预制化、固化的软件和服务方式。而新生代的消费主体在互联网环境下成长起来，接受多元文化的熏陶，追求的品味越来越趋向个性化和差异化，这使得传统研发设计、生产制造、产品服务等过程面临着越来越多的不确定性、多样性和复杂性。

因此规模化、标准化、预制化的传统生产方式已无法满足日益增长的定制化需求。中国传统制造业新一轮大洗牌在所难免。摆在这些企业面前的生路要么是转型，要么是升级提升竞争力。而制造业要想真正转型升级，我认为应该按照国家制定的顶层设计和战略规划，从供给侧改革，走向价值链高端，利用中国互联网发展的优势，打通中间流通环节，直接对接和面向用户需求，让需求拉动生产，满足个性化需求，释放过剩产能。近来由于人口基数的庞大和市场需求的发展，中国互联网的发展已经在国际上处于领先位置，互联网用户有7.1亿，加上移动互联网用户有9.8亿，这里有巨大的消费需求。在电商领域，仅京东、淘宝、天猫就占领了用户流量的80%，他们掌握了用户的消费习惯，可以轻易通过大数据分析出消费者的用户画像、消费习惯，从而掌握个性化需求，但是他们目前的电商平台只能卖库存，无法直接对接工厂。这就给了制造业极大的机会，制造业企业的转型升级的路径和方向应该是信息化、自动化、智能化和服务化，要打造数字化工厂，通过机器人替代人工实现自动化，通过软件实现信息化，然后通过大数据、人工智能实现柔性化的生产方式，再通过协同供应链达到跨企业的上下游信息透明、协作设计与生产，直面互联网用户，最终满足个性化时代的定制生产和服务。

未来将会有一个电商与工厂打通的平台，流程可能是，个性化订单下单，订单的批次整合，工厂的筛选，工厂产能检查，工厂对订单的确认，上游原料供应采购确认，工艺工序确认，排产仿真和确认，物流周期确认，分销商确认，总成本确认，产品设计参数的传递，物料的采购与供应，生产计划排程，生产制造的监控，物流配送的分配，产品的交付，产品使用的跟踪与反馈。要想达到这样一种生产和服务的模式，工厂应该首先要信息化，但是现在的信息化已经不同于过去时代的信息化了，尤其是对于中小企业来说，并不意味着要采购购买大量的软件，如ERP软件、设计软件、供应链软件、客户关系管理软件等。在新的面向个性化服务、定制化生产方式的时代，整个生产方式都是智能和柔性化的，是需要灵活多变，能够自适应的，而传统软件都是面向大规模标准化制造的，固化的软件， 难以适应复杂、快速多变的个性化需求。

因此在云端将会出现一些灵活定制的云服务模块，可在云端设立虚拟工厂，满足制造业企业订单接收、配置BOM、采购、计划、物流配送、客服等需求。获取订单后，在云端虚拟工厂中，企业可配置产品、物料、产品原型、原材料供应和采购，依据订单排产，仿真模拟，分配物流和分销商。订单需要的原材料采购需求对同样在云端的上游供应商透明，自动触发上游供应商的排产或发货。所有设计、采购、生产、装配、运输、销售环节都是通过云端同步，让不同的供应链实体连接起来，自发产生供需关系，和资源上下游传递。

在企业端，传统的像ERP这样的大型固化软件也会被更加灵活的云服务的模式取代，可能是在企业内部的私有云，但是集成了各种管理系统，将各个系统的数据抽象成一个个抽象服务，服务可以进行各种组合，再通过流程将人员服务、自动化服务、工程服务结合起来，这样就能够做到人与人的协作、人与机器的协作、机器与机器的协作、机器与系统的协作、系统与系统的协作，在这个基础上没有ERP概念了，唯一的是与业务相关的服务。对于企业内部已经部署了MES、ERP、WMS、PDM等系统的，通过共享的数据服务总线将各个系统之间实时的协议、数据转化，打通各自独立的孤岛，形成数据驱动的业务流。再集成生产控制PLC，外部集成物流拉动计划，形成纵向、横向、端到端的集成。

对于工业4.0来说，一个重要的概念就是CPS，即Cyber Physical System，就是软件信息世界和物理机器世界的融合统一，如同中国的太极图，阴中抱阳，阳中付阴。也就是机器世界中有软件的控制和指令，信息世界中有机器的运行信息。制造企业的机器、机床、设备、刀具等，都需要通过传感器、适配器、PLC等以SCADA、MTConnect/OPC协议，连接到物联网平台，对设备的加工、运行数据进行采集、处理、检测、分析，并传送到企业服务总线，洞察产品制造执行过程中的缺陷、问题、关联、关系，实现对设备的预防性维护、能耗分析、加工参数优化等。而对于从信息世界到物理世界，则需要通过智能机器人生产线接受智能化系统的控制指令，例如AR+机器人。在汇总了设备大数据、生产大数据、运营大数据、管理大数据之后，在企业私有云的大数据平台上，可以进行机器学习，模型算法抽象，找出数据之间的隐藏关系和联系，揭示内在规律，通过对时间、质量、成本、效率的关联分析，以及质量分析、生产分析、物料分析、仓储分析、销售分析、客户分析等，了解合格率、故障原因、设备利用率，实现全局调度优化。

为企业提供透明展现、通知提醒、预测和运营优化辅助决策。在以上大数据分析的基础上，可以基于售价、服务水平、库存、总成本、采购、物流、生产周期等约束和目标，推算出所追求的利润模型、成本模型、服务模型，实现基于供应商协作的主生产计划优化，做出需求预测、采购预测、订单预测、交货时间预测，实现利润、营收、成本、服务的价值最大化。真正将数据和信息，变为知识和智慧。制造业的转型升级需要从封闭走向开放体系，以网络化协同实现制造资源局部优化向全局优化演进。因此企业不但要自己实现制造端的数字化、智能化改造，还要与云端连接，实现跨区域、跨企业、跨行业的联合设计、联合研发，将传统顺序、独立、碎片化的研发工作在时间、空间范围上交叉重组，整合多方设计资源，将研发流程从串行向并行演进，更进一步的，将业务的合作从单环节协同向全业务全供应链协同演进，从传统长期固定合作向不确定型的随机合作演进，从而实现从产业链级协同向生态平台演进。总之从规模化生产到定制化生产，打造柔性化制造生产范式，以去中心化，去固化、流程化的业务管理模式，实现小规模、多频次、分布式、智能化的分布式制造，靠订单拉动，社会化协作将会是未来制造业的发展方向，而对应的制造业信息化，也必将基于云计算、大数据、物联网和人工智能，并且软件趋向微服务化、灵活配置、按需组合、互相联结的模式。