當前，我國制造業面臨著異常嚴峻的挑戰，在這種背景下，制造企業如何實現轉型升級？推進智能制造成為重要的途徑。然而，目前我國制造企業推進智能制造面臨著諸多難點問題：
01
概念滿天飛，技術一大堆
近幾年來，從工業4.0的熱潮開始，智能制造、CPS、工業互聯網（平臺）、企業上云、工業APP、人工智能、工業大數據、數字工廠、數字經濟、數字化轉型、C2B(C2M)等概念接踵而至，對于大多數制造企業而言，可以說是眼花繚亂、無所適從。
智能制造涉及的技術非常多，例如云計算、邊緣計算、RFID、工業機器人、機器視覺、立體倉庫、AGV、虛擬現實/增強現實、三維打印/增材制造、工業安全、TSN（時間敏感網絡）、深度學習、Digital twin、MBD、預測性維護......，讓企業目不暇接。這些技術看起來都很美，但如何應用，如何取得實效？很多企業還不得而知。
02
摸著石頭過河
企業推進智能制造領域的相關技術十分缺乏經驗，欠缺可以借鑒的成功案例。目前，制造企業已經存在三種類型的孤島：信息孤島、自動化孤島，以及信息系統與自動化系統之間的孤島。企業目前也缺乏統一的部門來系統規劃和推進智能制造。在實際推進智能制造的過程中，企業也仍然是頭痛醫頭，缺乏章法。
▲產品的Digital Twin
03
理想很豐滿，現實很骨感
推進智能制造，前景很美好。但是絕大多數制造企業利潤率很低，缺乏自主資金投入。在“專項”、“示范”以及“機器換人”等政策刺激下，一些國有企業和大型民營企業爭取到各級政府給予的資金扶持，而中小企業只能“隔岸觀火”，自力更生。然而，為了爭取政府項目，方案必須做得漂亮，檔次必須高大上，投入必須上億。
大屏幕指揮中心是必須有的，大量采用機器人的自動化生產線是必須建的，立體倉庫、AGV也是可以有的，MES更是必不可少的，國產系統是必須用的。至于究竟能否取得實效，就只有企業“冷暖自知”了。
04
自動化、數字化還是智能化？
在推進智能制造過程中，不少企業對于建立無人工廠、黑燈工廠躍躍欲試，認為這就是智能工廠。而實際上，高度自動化是工業3.0的理念。
對于大批量生產的產品，國外的優秀企業早就實現了無人工廠，例如日本FANUC全自動裝配伺服電機，40秒一個，但其前提是產品的標準化、系列化，以及面向自動化裝配的設計，例如將需要用線纜進行插裝的結構改為插座式的結構。
e-works兩次組團參觀三菱電機的名古屋制作所可兒工廠，他們非常明確，對于大批量生產的產品，大量應用機械手，實現高度自動化；對于中小批量的產品，推進低成本自動化，即部分工位的自動化；而對于單件定制的產品，采取手工裝配。
去年，e-works考察團參觀施耐德電氣的法國諾曼底工廠，他們非常客觀地介紹，該工廠是生產繼電器的自動化工廠，但還不是智能工廠，邀請我們來年再去，實際上該工廠實現了從繞線、裝配、包裝等全流程的自動化，而且可以在一條產線生產多種變型產品。
西門子一直將被廣泛譽為工業4.0典范的安貝格電子工廠稱為數字化工廠，其特點是人機協作的柔性自動化生產、智能物流、工業軟件廣泛應用、海量的數據采集以及大數據分析。
一個真正的智能工廠，應該是精益、柔性、綠色、節能和數據驅動，能夠適應多品種小批量生產模式的工廠。智能工廠不是無人工廠，卻是少人化和人機協作的工廠，推進智能工廠絕不是簡單地實現機器換人。南京的愛立信工廠有一條裝配線，一開始設置的自動化率是90%，后來發現調整為70%，增加若干人工工位，整體質量和效率反而是最優的。此外，對于裝備制造行業，機加工等工序并不適合建立自動化生產線，而建立FMS（柔性制造系統），則是更現實的選擇。MAZAK、FANUC的機加工車間應用FMS已達到720小時無人值守，自動生產不同的機械零件。
▲MAZAK的FMS（柔性制造系統）
05
投資回報？
制造企業的企業家，尤其是中小型民營企業的老板，非常關心投資回報。我多次聽到一些企業家提出，必須能夠在三到四年能夠收回投資的信息化、自動化系統才投入，甚至有期望值更高的，希望能夠找到“下金蛋的雞”。然而，有些賬容易算，比如某條產線減少了多少工人。有些賬卻不那么容易算，例如工業軟件的應用涉及到如何滿足企業不斷變化的個性化需求。
作為一個使能要素，企業離不開工業軟件，卻難以計算出它究竟為企業直接或間接節省了多少成本，賺了多少錢。如果選型、實施和應用不到位，更是常常用不起來，業務部門牢騷滿腹。長此以往，制造企業更加重硬輕軟，最后停留在小打小鬧地做一點局部的自動化改善。
06
數據采集與設備聯網
邁不過去的坎
企業要真正實現智能制造，必須進行生產、質量、設備狀態和能耗等數據的自動采集，實現生產設備（機床、機器人）、檢測設備、物流設備（AGV、立庫、叉車等），以及移動終端的聯網，沒有這個基礎，智能制造就是無源之水。
但是，我常常看到很多制造企業還停留在單機自動化階段，甚至一些知名企業的生產線也未聯網。沒有基礎的設備聯網，何談工業互聯網？！
07
基礎數據和管理基礎
無論是推進企業信息化、兩化融合，還是進一步實現數字化轉型，推進智能制造，基礎數據的規范性和準確性都是必要條件。很多企業在實施ERP，或者ERP升級換型的過程中，花費時間最多的就是基礎數據的整理。企業管理的規范性、業務流程的清晰，也是企業推進智能制造的“敲門磚”。但現實的情況是，一些企業的基礎數據還沒有理順，卻在大談“工業大數據”。這種舍本逐末的做法，注定是難以取得實效的。
推進智能制造有這么多難點問題，那么，制造企業究竟有何對策？如何避免變成“滑鐵盧戰役”呢？
01
首先，必須明確
智能制造不是目的，而是手段
推進智能制造的核心目的是幫助企業通過實現降本增效、節能降耗、提高產品質量、提升產品附加值、縮短產品上市周期、滿足客戶個性化需求，以及向服務要效益等途徑，提升企業的核心競爭力和盈利能力。推進智能制造絕不能搞面子工程。
02
必須對智能制造
有正確的理解和認識
智能制造覆蓋企業全價值鏈，是一個極其復雜的系統工程，不要期望“畢其功于一役”，搞個專項就萬事大吉；推進智能制造需要規劃、IT、自動化、精益等部門通力合作；不同行業的企業推進智能制造差異很大。推進智能制造，需要引入中立、專業的服務機構，開展多層次、多種形式的培訓、考察、交流與學習，讓企業上下樹立對智能制造的正確認識。
小批量、多品種的企業，不要盲目推進無人工廠；個性化定制和無人工廠是魚和熊掌不可兼得；不能盲目推進機器換人。
智能制造包括四種類型的創新（商業模式、生產模式、運營模式和決策模式創新），十大應用場景（智能產品、智能服務、智能裝備、智能產線、智能車間、智能工廠、智能研發、智能管理、智能物流供應鏈，以及智能決策），底層還需要五大類使能技術（ICT技術、工業自動化技術、先進制造技術、現代企業管理和人工智能技術）的支撐。
03
大處著眼，小處著手
企業要想推進智能制造取得實效，通過智能制造現狀評估、業務流程和工藝流程梳理、需求調研與診斷、整體規劃及落地實施五個步驟，畫出清晰的智能制造路線圖，然后根據路線圖和智能制造整體規劃，穩步推進具體的項目，注重對每個智能制造項目明確其KPI指標，在測度關鍵績效指標的基礎上，評估是否達到預期目標。智能制造要取得實效，需要清晰的思路、明確的目標、高層的引領、專業的團隊和高度的執行力。
▲智能制造總體框架范例
04
緊密跟蹤
先進制造技術的發展前沿
近年來，制造業的新材料、新技術、新工藝層出不窮，金屬增材制造技術不僅改變了復雜產品的制造方式，還改變了產品結構，也徹底打破了可制造性的桎梏，催生了創成設計（Generative Design）等新的設計模式，從計算機輔助人設計，演化為人輔助計算機設計。碳纖維復合材料的廣泛應用催生了全新的制造工藝和制造裝備。
奧迪A8采用了鋁制車身，車身焊接不能再使用點焊，取而代之的是鉚焊、摩擦焊、激光焊等新工藝。材料和工藝的改進，往往會對產品的性能，例如抗腐蝕、耐久性帶來巨大的提升。精密測量技術也在迅速發展，由接觸式測量發展到非接觸式測量，由離線檢測演化為在線檢測，由事后檢測演化為邊測量邊加工，從而幫助制造企業提升產品質量。
▲英國雷尼紹（Renishaw）實現在機檢測
05
積極穩妥地推進
數字化和智能化技術的應用
當前，人工智能技術的發展如火如荼，必將在制造業不斷得到應用，尤其是在無人駕駛汽車、質量檢測與優化、設備故障診斷和預測等領域。現在已經出現了Google的Tensorflow等開源的人工智能引擎可以應用。
此外，VR（虛擬現實）、AR（增強現實）、MR（混合現實）等可視化技術，在制造業也有很好的應用場景，例如設備操作培訓和設備維修維護等。愛立信工廠應用AR技術進行電路板的檢測，蒂森克虜伯電梯利用MR技術提高電梯維護的效率。Cobot（協作機器人,單臂和雙臂）在裝配、擰螺絲、涂膠等很多工序可以進行應用，機器人與視覺傳感器、力覺傳感器的集成應用能夠大大提高機器人動作的準確性和靈活性。
▲愛立信工廠利用AR技術
輔助進行電路板質量檢測
06
選擇真正靠譜的合作伙伴
智能制造系統架構十分復雜，也非常個性化，相關技術在不斷演進，企業本身也是動態變化，智能制造評估體系和規劃方法論也還處于不斷完善的過程中，智能制造的推進是一個長期的過程。
因此，企業推進智能制造需要尋找專業的合作伙伴，從培訓、現狀評估、規劃，到具體的數字化工廠仿真、產線設計，到真正實現工控網絡的建設，并建立工控安全體系，實現IT與OT系統的集成。