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深度:中國智能制造分析報告

放大字體??縮小字體 發(fā)布日期:2019-06-11??來源:搜狐網(wǎng)
核心提示:德勤深度分析智能制造在中國制造業(yè)中的部署及特點,預(yù)測智能制造落地前景,并為相關(guān)企業(yè)提出三大策略。
       德勤深度分析智能制造在中國制造業(yè)中的部署及特點,預(yù)測智能制造落地前景,并為相關(guān)企業(yè)提出三大策略。

       亞洲正受到自動化、智能化大潮沖擊。國際勞工組織調(diào)研發(fā)現(xiàn),越南、柬埔寨、菲律賓和印度尼西亞的工人的失業(yè)風(fēng)險最高,據(jù)估計這幾個區(qū)域約50%的工人工作可能在未來20年被自動化取代。

       亞洲尤其是中國作為制造業(yè)的重要區(qū)域,在面臨制造業(yè)向自動化、智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,能否繼續(xù)保持其競爭力?

        中國進入高速成長期

       智能制造是基于新一代信息技術(shù),貫穿設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動環(huán)節(jié),具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、 精準(zhǔn)控制自執(zhí)行等功能的先進制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱 。簡而言之,智能制造是由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)支撐的智能產(chǎn)品、智能生產(chǎn)和智能服務(wù)。

       智能制造已經(jīng)成為全球價值鏈重構(gòu)和國際分工格局調(diào)整背景下各國的重要選擇。發(fā)達國家紛紛加大制造業(yè)回流力度,提升制造業(yè)在國民經(jīng)濟中的戰(zhàn)略地位。毫無疑問,在此次大潮中亞洲正在積極尋求突破。以人工智能為例,各國政府大力支持人工智能,推動科技公司、初創(chuàng)公司和學(xué)術(shù)界的創(chuàng)新。

      2017年,韓國政府宣布了10億美元的人工智能資金;日本鼓勵人工智能創(chuàng)業(yè)公司和風(fēng)險投資;新加坡政府的國家研究基金會宣布國家人工智能計劃(AI.SG),計劃未來五年投入1.5億新加坡元(約1.07億美元)發(fā)展人工智能。

▲ 工業(yè)4.0發(fā)展路徑

       除了政府的支持,亞洲企業(yè)更積極打破行業(yè)壁壘加快新產(chǎn)品開發(fā)。不同于歐美同類企業(yè),中國領(lǐng)先企業(yè)間的合作屢見不鮮,一些知名范例包括:百度與小米在物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域合作開發(fā)更多應(yīng)用場景;騰訊與京東合作布局電子商務(wù)生態(tài)圈;印度系統(tǒng)集成商組成AI聯(lián)盟(如OpenAI)。這賦予它們驚人的影響力,也意味著它們擁有可用于快速推動創(chuàng)新的技術(shù)實力和資本基礎(chǔ)。

       中國是亞洲智能化轉(zhuǎn)型的重要力量。政府加強智能制造頂層設(shè)計,開展試點示范和標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè);企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升系統(tǒng)解決方案能力。中國智能制造取得明顯成效,進入高速成長期。

       中國智能制造進入成長期主要體現(xiàn)在三方面:首先,中國工業(yè)企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)提升,為未來制造系統(tǒng)的分析預(yù)測和自適應(yīng)奠定基礎(chǔ)。第二、財務(wù)效益方面,智能制造對企業(yè)的利潤貢獻率明顯提升。第三、典型應(yīng)用方面,中國已成為工業(yè)機器人第一消費大國,需求增長強勁。

企業(yè)智能化的六大階段

       企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)體現(xiàn)在其利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)生產(chǎn)以及系統(tǒng)自優(yōu)化的能力。我們借鑒國際普遍認(rèn)可的工業(yè)4.0發(fā)展路徑,將企業(yè)智能化成熟度分為六個階段:計算機化、連接、可視、透明、預(yù)測和自適應(yīng)。

計算機化

       企業(yè)通過計算機化高效處理重復(fù)性工作,并實現(xiàn)高精度、低成本制造。但不同的信息技術(shù)系統(tǒng)在企業(yè)內(nèi)部獨立運作,很多設(shè)備并不具備數(shù)字接口。

連接

       相互關(guān)聯(lián)的環(huán)節(jié)取代各自為政的信息技術(shù)。操作技術(shù)(OT)系統(tǒng)的各部分 實現(xiàn)了連通性和互操作性,但是依舊未能達到IT層面和OT層面的完全整合。

可視

       了解正在發(fā)生什么,通過現(xiàn)場總線和傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),企業(yè)捕獲大量的實時數(shù)據(jù),建立起企業(yè)的“數(shù)字孿生”,從而改變以前基于人工經(jīng)驗的決策方式,轉(zhuǎn)為基于數(shù)字進行決策。

透明

      了解事件發(fā)生的原因,并通過根本原因分析生成認(rèn)識。

預(yù)測

        將數(shù)字孿生投射到未來,模擬不同的情景對未來發(fā)展進行預(yù)測,并適時做出決策和采取適當(dāng)措施。

自適應(yīng)

       預(yù)測能力只是自動化行為和決策的根本要求,而持續(xù)的自適應(yīng)則使企業(yè)實現(xiàn)自主響應(yīng),以便其盡快適應(yīng)變化的經(jīng)營環(huán)境。

       隨著中國兩化融合和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)等多項舉措推進,制造型企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)顯著提升,大部分企業(yè)正致力于數(shù)據(jù)縱向集成。德勤調(diào)研結(jié)果顯示,81%的受訪企業(yè)已完成計算機化階段,其中41% 處于連接階段,28%處于可視階段,9%處于透明階段,而預(yù)測和自適應(yīng)階段的企業(yè)各自占2%。

▲ 受訪企業(yè)所處階段(基于企業(yè)自我評估)

       智能制造利潤貢獻顯著提升向工業(yè)4.0進階為制造企業(yè)帶來真實可見的效益。2013年德勤曾調(diào)研全國200家制造型企業(yè),結(jié)果顯示中國企業(yè)智能制 造處在初級階段,且利潤微薄。經(jīng)過五年的快速發(fā)展,智能制造產(chǎn)品和服務(wù)的盈利能力顯著提升。

       2013年智能制造為企業(yè)帶來的利潤并不明顯,55%的受訪企業(yè)其智能制造產(chǎn)品和服務(wù)凈利潤貢獻率處于0-10%的區(qū)間,而2017年,僅有11%的受訪企業(yè)處于這個區(qū)間,而41%的企業(yè)其智能制造利潤貢獻率在11-30%之間。利潤貢獻率超過50%的企業(yè),由2013年受訪企業(yè)占比14%提升到2017年的33%。智能制造利潤貢獻率明顯提升,利潤來源包括生產(chǎn)過程中效率的提升和產(chǎn)品服務(wù)價值的提升。

▲ 智能制造產(chǎn)品和服務(wù)利潤貢獻率顯著提升

中國換道超車的兩大底牌

       中國已連續(xù)六年為工業(yè)機器人第一消費大國。IFR數(shù)據(jù)顯示,中國工業(yè)機器人市場規(guī)模在2017年為42億美元,全球占比27%, 2020年將擴大到59億美元。2018-2020年國內(nèi)機器人銷量將分別為16、19.5、23.8萬臺,未來3年CAGR達到22%。汽車、高端裝備制造和電子電器行業(yè)依然為工業(yè)機器人的主要用戶。 

       中國有哪些獨特優(yōu)勢?首先是數(shù)據(jù)量。當(dāng)前人工智能熱潮背后的機器學(xué)習(xí)技術(shù)對數(shù)據(jù)極其依賴。識別人臉、翻譯語言 和試驗無人駕駛汽車需要大量的“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”。由于中國的人口數(shù)量和設(shè)備數(shù)量龐大,中國企業(yè)在獲取數(shù)據(jù)方面具有天然的優(yōu)勢。第二,中國制造業(yè)企業(yè)硬件設(shè)備和廠房相對歐美企業(yè)普遍較新,比較容易實現(xiàn)設(shè)備連接和廠房改造。

▲ 全球主要市場工業(yè)機器人銷量

       對中國來說,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不是“彎道超車”而是“換道超車”,基于中國龐大的工程師數(shù)量、完善的工業(yè)基礎(chǔ)和大量數(shù)據(jù)潛力。

——李義章,索為系統(tǒng)董事長

如何部署智能制造

       德勤調(diào)查發(fā)現(xiàn),中國工業(yè)企業(yè)智能制造五大部署重點依次為:數(shù)字化工廠(63%)、設(shè)備及用戶價值深挖(62%)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(48%)、重構(gòu)商業(yè)模式(36%)以及人工智能(21%)。

▲ 受訪企業(yè)智能制造部署重點領(lǐng)域

▲ 受訪企業(yè)所關(guān)注的技術(shù)

工廠數(shù)字化

       智能制造是以制造環(huán)節(jié)的智能化為核心,以端到端數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ),以數(shù)字作為核心驅(qū)動力,因此數(shù)字化工廠被企業(yè)列為智能制造部署的首要任務(wù)。目前企業(yè)數(shù)字化工廠部署以打通生產(chǎn)到執(zhí)行的數(shù)據(jù)流為主要任務(wù),而產(chǎn)品數(shù)據(jù)流和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流提升空間大。

       數(shù)字化工廠通過新一代信息技術(shù),實現(xiàn) 從設(shè)計、生產(chǎn)、物流和服務(wù)等各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)串連,加速決策,提高準(zhǔn)確性。只有打通數(shù)據(jù)流才能實現(xiàn)基于實時數(shù)據(jù)變化,對生產(chǎn)過程進行分析和優(yōu)化處理,進而實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程、工藝流程和資金流程的協(xié)同,以及生產(chǎn)資源(材料、能源等)在企業(yè)內(nèi)部及企業(yè)之間的動態(tài)配置。打通數(shù)據(jù)流也是工廠建立“數(shù)字孿生”的前提,數(shù)字孿生不僅指產(chǎn)品的數(shù)字化,也包含工廠本身和工藝流程及設(shè)備的數(shù)字化,從而實現(xiàn)全面追溯、物理與虛擬雙向共享和交互信息。

      打通數(shù)據(jù)流主要包括三類數(shù)據(jù)的連通,即生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)以及供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)。

生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)

       打通生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)除了從生產(chǎn)計劃到 執(zhí)行的數(shù)據(jù)流(如ERP到MES), 還包括MES與控制設(shè)備和監(jiān)視設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流,現(xiàn)場設(shè)備與控制設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流,以及MES與現(xiàn)場設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流等。

▲ 生產(chǎn)數(shù)據(jù)流主要類型

產(chǎn)品數(shù)據(jù)流

       打通產(chǎn)品數(shù)據(jù)流主要體現(xiàn)在產(chǎn)品全生 命周期數(shù)字一體化和產(chǎn)品全生命周期可追溯。產(chǎn)品全生命周期數(shù)字一體化以縮短研發(fā)周期為核心,主要應(yīng)用基于模型定義(MBD)技術(shù)進行產(chǎn)品研發(fā)、建設(shè) 產(chǎn)品全生命周期管理系統(tǒng)(PLM)等。研發(fā)是數(shù)字化工廠“數(shù)據(jù)鏈條”的起點, 研發(fā)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將在工廠的各個系統(tǒng)間實時傳遞,數(shù)據(jù)的同步更新避免了傳統(tǒng)制造企業(yè)經(jīng)常出現(xiàn)的由于溝通不暢產(chǎn)生的差錯,也使得工廠的效率大大提升,縮短產(chǎn)品研制周期。產(chǎn)品全生命周期可追溯以提升產(chǎn)品質(zhì)量管控為核心。

       主要應(yīng)用是讓產(chǎn)品在全生命周期具有唯一標(biāo)識,應(yīng)用傳感器、智能儀器儀表、工控系統(tǒng)等自動采集質(zhì)量管理所需要數(shù)據(jù),通過MES系統(tǒng)開展在線質(zhì)量檢測和預(yù)警等。

供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流

       打通供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流主要體現(xiàn)在供應(yīng)鏈上下游協(xié)同優(yōu)化,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造。主要應(yīng)用是建設(shè)跨企業(yè)制造資源協(xié)同平臺,實現(xiàn)企業(yè)間研發(fā)、管理和服務(wù)系統(tǒng) 的集成和對接,為接入企業(yè)提供研發(fā)設(shè)計、運營管理、數(shù)據(jù)分析、知識管理、信息安全等服務(wù),開展制造服務(wù)和資源的動態(tài)分析和柔性配置。

       德勤調(diào)研結(jié)果顯示,目前企業(yè)致力于打通從ERP到MES乃至現(xiàn)場設(shè)備的數(shù)據(jù)流,但這也僅是從生產(chǎn)到執(zhí)行的打通,未來 還需將產(chǎn)品數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)串聯(lián)。我們將生產(chǎn)數(shù)據(jù)流分為兩個環(huán)節(jié):一、打通生產(chǎn)計劃與執(zhí)行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流;二、執(zhí)行與監(jiān)控和現(xiàn)場設(shè)備的數(shù)據(jù)流。

      結(jié)果顯示, 83%的受訪企業(yè)表示已打通ERP和MES的數(shù)據(jù)流打通。62%的企業(yè)繼續(xù)向 下打通MES到現(xiàn)場設(shè)備的數(shù)據(jù)流。但僅有47%的企業(yè)打通了產(chǎn)品數(shù)據(jù)流,44%的企業(yè)打通供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流。而且考慮到我們調(diào)查的企業(yè)均為資質(zhì)較好且為中等以上規(guī)模,這一系列比率顯然高于中國整體平均水平。

▲ 受訪企業(yè)數(shù)據(jù)連通情況

       從行業(yè)角度來看,航空航天領(lǐng)域全部受訪企業(yè)已經(jīng)打通從生產(chǎn)計劃到執(zhí)行的數(shù)據(jù),但從生產(chǎn)執(zhí)行到現(xiàn)場設(shè)備、產(chǎn)品以及供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)鏈條連通相對滯后,提升空間大。電子組件及電器制造行業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)流 和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流連通情況高于其他行業(yè),數(shù)字化工廠整體水平較高。產(chǎn)品質(zhì)量可謂是制藥行業(yè)的生命,而打通產(chǎn)品數(shù)據(jù)流的制藥企業(yè)僅占33%,行業(yè)需要強化產(chǎn)品全生命周期可追溯,提升產(chǎn)品質(zhì)量管控能力。汽車及汽車零部件以及高端裝備制造都在產(chǎn)品數(shù)據(jù)流方面領(lǐng)先(見下圖)。

▲ 受訪企業(yè)數(shù)據(jù)連通情況(按行業(yè))

      打通“次元壁”

      未來數(shù)字世界和現(xiàn)實世界會是一體兩面,打通數(shù)據(jù)流也是數(shù)字孿生(digital twin)操作的基礎(chǔ)。德勤認(rèn)為數(shù)字孿生是物理實體或流程的準(zhǔn)實時數(shù)字化鏡像,有助于企業(yè)績效提升。數(shù)字孿生往往包含“數(shù)字產(chǎn)品孿生”、“生產(chǎn)工藝流程數(shù)字孿生”和“設(shè)備數(shù)字孿生”不同層面但可以高度集中統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型。

       數(shù)字產(chǎn)品孿生領(lǐng)域,特斯拉公司為其生產(chǎn)和銷售的每一輛電動汽車都建立 數(shù)字孿生模型,相對應(yīng)的模型數(shù)據(jù)都保存在公司數(shù)據(jù)庫。每輛電動車每天 報告其日常經(jīng)驗,并通過數(shù)字孿生的模擬程序使用這些數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)可能的 異常情況并提供糾正措施。通過數(shù)字孿生模擬,特斯拉每天可獲得相當(dāng)于 160萬英里的駕駛體驗,并在不斷的學(xué)習(xí)過程中反饋給每輛車。生產(chǎn)流程數(shù) 字孿生領(lǐng)域,一些嗅覺敏銳的工廠及生產(chǎn)線開始引入數(shù)字孿生,在建造之 前,對工廠進行仿真和模擬,虛擬出建造工廠的最佳流程,再將真實參數(shù) 傳給實際的工廠建設(shè),有效減少誤差和風(fēng)險。待廠房和生產(chǎn)線建成之后,日常的運行和維護通過數(shù)字孿生進行交互,能夠迅速找出問題所在,提高工作效率。

       Gartner對美國、德國、中國與日本的202位企業(yè)的調(diào)查發(fā)現(xiàn),到2020年,至少50%年收入超過50億美元的制造商將為其產(chǎn)品或資產(chǎn)啟動至少一項數(shù)字孿生項目,屆時參與使用數(shù)字孿生技術(shù)的企業(yè)數(shù)量將增長3倍。預(yù)計在今后數(shù)年時間,將有數(shù)以億計的用戶使用數(shù)字孿生操作,它將被企業(yè)用于規(guī)劃設(shè)備 服務(wù)、生產(chǎn)線操作、預(yù)測設(shè)備故障、提高操作效率、加速新產(chǎn)品開發(fā)等。在未來,這項技術(shù)有望與工業(yè)生產(chǎn)徹底融合,推動智能工業(yè)進入新階段。

       如何創(chuàng)建數(shù)字孿生?德勤認(rèn)為數(shù)字孿生的創(chuàng)建包含兩個主要關(guān)注領(lǐng)域:設(shè)計數(shù)字孿生的流程和產(chǎn)品生命周期的數(shù)據(jù)要求—— 從資產(chǎn)的設(shè)計到資產(chǎn)在真實世界中的現(xiàn)場使用和維護;創(chuàng)建使能技術(shù),整合真實資產(chǎn)及其數(shù)字孿生,使傳感器數(shù)據(jù)與企業(yè)核心系統(tǒng)中的運營和交易信息實現(xiàn)實時流動。

       智能工廠的落地實施還要看企業(yè)痛點,有的企業(yè)要提升產(chǎn)品質(zhì)量,有的企業(yè)要實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計生產(chǎn)和管理的數(shù)字化,由于企業(yè)往往難以承受“全家桶”解決方案,可以先解決眼前問題,但一定要有長遠(yuǎn)規(guī)劃,以免以后無法實現(xiàn)互聯(lián)互通。   

—— 朱毅明,和利時集團總工程師

深挖設(shè)備和用戶價值

       制造型企業(yè)面臨愈發(fā)激烈的市場競爭和日益透明的產(chǎn)品定價,不得不尋找新的 價值來源。德勤智能制造調(diào)研結(jié)果顯示,設(shè)備和用戶價值深度挖掘是企業(yè)智能制造部署第二重點領(lǐng)域。62%的受訪 企業(yè)正積極部署設(shè)備和用戶價值深度挖掘,其中41%的企業(yè)側(cè)重設(shè)備價值挖掘,21%的企業(yè)側(cè)重用戶價值挖掘。

       圍繞設(shè)備進行價值挖掘可以說是制造型企業(yè)的天性。如在研發(fā)設(shè)計階段,嵌入新技術(shù),生產(chǎn)更智能或更多樣化的產(chǎn)品;在銷售階段,提供設(shè)備相關(guān)金融服務(wù);在售后階段,對出廠設(shè)備和產(chǎn)品進行實時數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控,并進行性能分析、預(yù)測性維護等,既提升安全性,也為企業(yè)創(chuàng)造更多服務(wù)機會。

       雖然起步較晚,制造型企業(yè)也在探索和嘗試對用戶價值進行深度挖掘,其中以C2M (customer-to-manufactory,客戶到制造)最受矚目。C2M體現(xiàn)了定制化生產(chǎn)的特性,使制造商直接面對用戶,以滿足用戶個性化需求;同時通過減少中間環(huán)節(jié)降低成本、提升效率。

       例子:紅領(lǐng)集團通過打造C2M電商平臺、柔性供 應(yīng)能力和大數(shù)據(jù)能力實現(xiàn)了大規(guī)模定制 化。顧客可以在其C2M電商平臺選擇款式、工藝、材料并下單。平臺快速收集顧客分散、個性化需求數(shù)據(jù)的同時,大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)按客戶需求匹配產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型,其款式數(shù)據(jù)和工藝數(shù)據(jù)能滿足超過百萬萬億種設(shè)計組合,覆蓋99.9%的個 性化設(shè)計需求。當(dāng)版型確定后,系統(tǒng)自動生成工藝數(shù)據(jù),工藝數(shù)據(jù)發(fā)送至工廠,工廠進行生產(chǎn)交付。整個流程從下訂單到產(chǎn) 品出廠僅需7個工作日,并做到按需生產(chǎn)、零庫存、一人一版、一衣一款。

      阿里巴巴的“淘工廠”集結(jié)上萬家工廠,將電商買家訂單與制造廠商產(chǎn)能進行對接,把柔性產(chǎn)能檔期聯(lián)網(wǎng),解決電商買家有訂單無工廠,制造企業(yè)有產(chǎn)能無訂單的結(jié)癥。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的三類場景

      智能制造要求制造系統(tǒng)具備感知、分析、決策和執(zhí)行的能力,而這些能力的核心均涉及物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù),如面向感 知的物聯(lián)技術(shù)(傳感器、RFID、芯片)、面向分析的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析和面向決策及服務(wù)的應(yīng)用平臺。

       德勤調(diào)研結(jié)果顯示,目前中國制造企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用以感知為重點,分析和服務(wù)交融將是未來物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)重點。受訪企業(yè)普遍建立系統(tǒng)以傳感器采集動態(tài)數(shù)據(jù),但數(shù)據(jù)分析和平臺應(yīng)用相對滯后。

       從行業(yè)應(yīng)用來看,電子及電器行業(yè)傳感 器和平臺應(yīng)用最為普及,76%的受訪企業(yè)利用傳感器采集數(shù)據(jù),43%的企業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)平臺,但僅有33%的企業(yè)采用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析所采集的數(shù)據(jù)。汽車及零部件制造行業(yè)傳感器技術(shù)應(yīng)用也有較高普及率達73%,但大數(shù)據(jù)和平臺應(yīng)用低于其他受訪行業(yè)。制藥行業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)利用最為積極,因為醫(yī)藥行業(yè)早已面臨海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)(見下圖)。

▲ 受訪企業(yè)典型物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)應(yīng)用情況

       感知僅是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的初級階段,以數(shù)據(jù)洞察指導(dǎo)行動,從而提高效率,或者與服務(wù)交融創(chuàng)造新價值,才是物聯(lián)網(wǎng)的 核心。云平臺通過提供強大的數(shù)據(jù)傳 輸、存儲和處理能力,幫助制造企業(yè)采 集和處理大量數(shù)據(jù)。工業(yè)云平臺不僅能 夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)通過平臺完成產(chǎn)品的設(shè)計、 工藝、制造、采購、營銷等環(huán)節(jié),還將改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式和制造生態(tài),創(chuàng)造新的收入來源和商業(yè)模式。中國制造企業(yè)云部署現(xiàn)狀如何?

       德勤調(diào)研發(fā)現(xiàn),中國制造企業(yè)云部署積極性不高。53%的受訪制造企業(yè)尚未部署工業(yè)云,47%的企業(yè)正在進行工業(yè)云部署,其中27%的企業(yè)部署私有云,14%部署公有云,6%部署混合云(見下圖)。上云可以大幅降低每個單元的儲存和計算成本,甚至通過跨界創(chuàng)造新的商業(yè)模式,但也帶來了復(fù)雜性。企業(yè)擔(dān)心一旦將諸如工廠生產(chǎn)過程、資產(chǎn)性能管理的數(shù)據(jù)放到 云平臺上之后,信息安全、知識產(chǎn)權(quán)問題會接踵而至。除此之外,很多企業(yè)尚未明 確工業(yè)云在企業(yè)層面的商業(yè)應(yīng)用和相關(guān)能力欠缺也是導(dǎo)致企業(yè)云部署積極性不高的原因。 

       對于選擇公有云還是私有云,很大程度取 決于企業(yè)的關(guān)注點不同。如果企業(yè)只是 聚焦自己的生產(chǎn)制造,降本增效,往往不會選擇公有云;如果企業(yè)聚焦商業(yè)模式創(chuàng) 新和產(chǎn)品轉(zhuǎn)型,則會天然的更傾向于選擇公有云或混合云,因為往往涉及服務(wù)平臺,需要做到一定程度上的兼容和融合。由于目前國內(nèi)比較常見的工業(yè)云的部署 以云的基礎(chǔ)功能為主,企業(yè)把云看作虛擬服務(wù)器,在云上做存儲、計算,只有少數(shù)企業(yè)通過云部署改變生產(chǎn)方式和制造生態(tài),進行公有云和混合云部署的企業(yè)仍為少數(shù)。

▲ 受訪生產(chǎn)型企業(yè)工業(yè)云部署

       未來企業(yè)很大部分增值將來自跨企業(yè)活動,從長遠(yuǎn)看,公有云、混合云是大趨勢,因為只有這樣才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換和資源共享。私有云雖然安全,但很可能被孤立在新的商業(yè)模式和新的生態(tài)圈之外。

—— 賀東東 樹根互聯(lián)CEO

       德勤認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用場景主要分為三類:設(shè)備與資產(chǎn)管理、產(chǎn)品洞察和服務(wù)創(chuàng)新。

管理設(shè)備與資產(chǎn)

       具備感測與聯(lián)網(wǎng)功能的系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)結(jié)合,可以實現(xiàn)設(shè)備的監(jiān)控和管理,如遠(yuǎn)程監(jiān)控、預(yù)測性維護和互聯(lián)現(xiàn)場等。遠(yuǎn)程監(jiān)控以物聯(lián)網(wǎng)替代傳統(tǒng)的人工巡檢機制,通過傳感器遠(yuǎn)距離將設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭\營中心。預(yù)測性維護打破傳統(tǒng)工廠 按計劃進行定期維護設(shè)備的運營方式, 通過物聯(lián)網(wǎng)對設(shè)備整個生命周期進行全程監(jiān)控,并預(yù)測設(shè)備未來可能發(fā)生的故障,提前制定預(yù)防性維護計劃,減少故障率并提高生產(chǎn)效率。

       物聯(lián)網(wǎng)還可以連接和監(jiān)控廠房的工業(yè)裝置和設(shè)備,獲得有見解的分析,從而幫助跨工業(yè)設(shè)備、 生產(chǎn)線以及在整個工廠范圍內(nèi)優(yōu)化性能和效率。當(dāng)然,除了新廠房,老廠房和設(shè)備在沒有更新?lián)Q代之前,也有聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控的需要,如何在現(xiàn)有設(shè)備上進行物聯(lián)網(wǎng)改造是值得企業(yè)關(guān)注的問題。

洞察產(chǎn)品

       制造企業(yè)往往不太了解自己的產(chǎn)品如何被使用,而物聯(lián)網(wǎng)將改變這一現(xiàn)狀。在產(chǎn)品投入使用后,制造廠商可以通過物 聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)品建立并保持聯(lián)系,收集動態(tài)數(shù)據(jù),以更加系統(tǒng)的方式實時地持續(xù)地 分析產(chǎn)品使用情況。在了解客戶對產(chǎn)品的使用方式后,廠商還可以基于數(shù)據(jù)預(yù)測客戶需求,開發(fā)個性化產(chǎn)品和新的服務(wù)項目,提高產(chǎn)品附加值。

服務(wù)創(chuàng)新

       基于數(shù)據(jù)和平臺提供后市場服務(wù),物聯(lián)網(wǎng) 與服務(wù)交融實現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新。物聯(lián)網(wǎng)協(xié)助制造企業(yè)更有效捕捉和預(yù)測市場需求,創(chuàng)造動態(tài)化、個性化的智能服務(wù)、咨詢服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)金融與保險 等新的服務(wù)種類。這類應(yīng)用將打破企業(yè)原來的邊界,從全社會的維度思考制造資源的優(yōu)化,客戶和制造端的互動以及各種商業(yè)模式的創(chuàng)新。

       企業(yè)需要評估自身業(yè)務(wù)需要,明確商業(yè)目標(biāo)、相關(guān)流程和預(yù)期結(jié)果的范圍,在考慮技術(shù)可擴展性、性能、帶寬經(jīng)濟和技術(shù)創(chuàng)新等級后,才能對數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的處理架構(gòu)做出明智的選擇。

商業(yè)模式重構(gòu)

       智能制造不僅能夠幫助制造型企業(yè)實現(xiàn)降本增效,也賦予企業(yè)重新思考價值定位和重構(gòu)商業(yè)模式的契機。同時,新進入者也在不斷挑戰(zhàn)傳統(tǒng)市場參與者的地位,眾多技術(shù)型企業(yè)加入戰(zhàn)場推動工業(yè)企業(yè)探索商業(yè)模式上的創(chuàng)新。 

       德勤調(diào)研發(fā)現(xiàn)企業(yè)對未來商業(yè)模式的規(guī)劃大致呈四類:30%的受訪企業(yè)未來商業(yè)模式將以平臺為核心,26%的企業(yè)走規(guī)?;ㄖ颇J剑?4%以“產(chǎn)品+服務(wù)”為核心向解決方案商轉(zhuǎn)型,12%以知識產(chǎn)權(quán)為核心(見下圖)。平臺型商業(yè)模式定位以提供多種軟件服務(wù)和搭建生態(tài)系統(tǒng)為核心,未來可能不會出現(xiàn)類似BAT這樣的行業(yè)巨頭,但不乏垂直行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)或平臺。 規(guī)?;ㄖ颇J?,如C2M已經(jīng)不局限于服裝制造,而延伸到汽車和裝備制造等行業(yè)。“產(chǎn)品+服務(wù)”為核心旨在圍繞客戶需求提供解決方案,是目前很多企業(yè)在做的。以知識產(chǎn)權(quán)為核心的企業(yè)往往通過專利戰(zhàn)略,形成技術(shù)壁壘占領(lǐng)市場。

▲ 受訪企業(yè)未來商業(yè)模式定位

       不同商業(yè)模式的價值定位和價值創(chuàng)造方式不同,所面臨的挑戰(zhàn)也不盡相同(見下圖)。 企業(yè)需要持續(xù)審視自己的商業(yè)模式,通過評估自身運營情況進行適當(dāng)?shù)馗纳撇⒍ㄆ谠u估其他商業(yè)模式是否具有可行性。

▲ 不同商業(yè)模式特點及挑戰(zhàn)

人工智能顛覆制造和服務(wù)業(yè)

      人工智能對制造業(yè)的影響主要來自兩方面: 一是在制造和管理流程中運用人工智能提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率;二是對現(xiàn)有產(chǎn)品與服務(wù)的徹底顛覆。

       隨著國內(nèi)制造業(yè)自動化程度提高,機器人在制造過程和管理流程中的應(yīng)用日益泛,而人工智能更進一步賦予機器人自我學(xué)習(xí)能力。結(jié)合數(shù)據(jù)管理,導(dǎo)入自動化設(shè)備及相關(guān)設(shè)備的聯(lián)網(wǎng),機器人通過機器學(xué)分析,可以實現(xiàn)生產(chǎn)線的精準(zhǔn)配合,并更準(zhǔn)確的預(yù)測和實時檢測生產(chǎn)問題。

       人工智能在制造業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用則更具有顛覆性。產(chǎn)品本身就是人工智能的載體,硬件與各類軟件結(jié)合具備感知、判斷的能力并實時與用戶、環(huán)境互動。而產(chǎn)品的功能和服務(wù),也將顛覆原有生態(tài)系統(tǒng)。以汽車產(chǎn)業(yè)為例,傳統(tǒng)汽車行業(yè)的競爭格局是金字塔型——整車廠處于頂端,各級別供應(yīng)商跟隨其后。但是在智能汽車時代,整車廠的主導(dǎo)地位將受到嚴(yán)峻挑戰(zhàn),零部件廠商、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、算法公司、芯片制造商、傳感器供應(yīng)商等企業(yè)無不加快對無人駕駛技術(shù)的研發(fā)和商業(yè)化步伐,并期望通過占據(jù)技術(shù)制高點 打破汽車產(chǎn)業(yè)的生態(tài)平衡。 

中國制造企業(yè)人工智能應(yīng)用情況如何?

       德勤智能制造調(diào)研發(fā)現(xiàn),51%的受訪企業(yè)在制造和管理流程中運用人工智能,46% 的受訪企業(yè)在產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)或計劃部署人工智能(見下圖)。制造和管理流程中人工智能的運用更偏向系統(tǒng)自動化和制造精益化,目的是提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,同時人也被解放出來,可以去思考更復(fù)雜的問題。主要應(yīng)用場景包括使用機器人實現(xiàn)流程自動化、柔性制造、定制化生產(chǎn)、質(zhì)量檢測等。在產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域人工智能的運用更側(cè)重產(chǎn)品和服務(wù)與使用者的互動,典型應(yīng)用包括研發(fā)和新品測試、用戶行為分析、自動駕駛等。

▲ 受訪企業(yè)人工智能應(yīng)用及部署情況(整體)

        當(dāng)然人工智能仍處在其發(fā)展早期,技術(shù)突破及商業(yè)論證需要更長時間。另外,人工智能應(yīng)用環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度,信息和安全法規(guī)、企業(yè)自身的能力都成為企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。我們發(fā)現(xiàn),對于尚未部署人工智能的制造企業(yè)來說,缺乏投資人工智能的商業(yè)論證、尚不具備建立和支持人工智能的系統(tǒng)能力、尚不明確部署人工智能的前提為主要挑戰(zhàn)(見下圖)。

▲ 受訪企業(yè)尚未部署人工智能的主要原因

       人工智能正迅速滲透各行各業(yè)。汽車及汽車零部件制造、高端裝備制造、電子及電器制造三個行業(yè)在制造流程中采用機器人的比例過半。汽車及零部件制造行業(yè)使用機器人的企業(yè)比例達到80%,預(yù)示未來工業(yè)機器人的市場增量將主要來自非汽車行業(yè)。在產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域已 經(jīng)或計劃部署人工智能的行業(yè)分布比較均勻,高端裝備制造和制藥比例較高,但其他行業(yè)如新材料、汽車及零部件、航空航天、電子及電器也正在或計劃部署人工智能。

▲ 受訪企業(yè)人工智能應(yīng)用及部署情況(按行業(yè))

       關(guān)于人工智能在制造業(yè)應(yīng)用,設(shè)備相關(guān)的應(yīng)用(如物流、盤產(chǎn))還比較多,但是工藝相關(guān) 領(lǐng)域需求較少。

—— 趙金元,太極集團業(yè)IT事業(yè)一部總經(jīng)理

        行業(yè)對人工智能的理解已隨著算法、技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展,越來越加深。對于企業(yè)而言,應(yīng)跳出人工智能僅是“機器換人”的既定思維,在精益制造、產(chǎn)品質(zhì)量、用戶體驗等多方面進行部署。

▲ 人工智能行業(yè)應(yīng)用場景

三招跨越能力鴻溝

       重構(gòu)商業(yè)模式是一項復(fù)雜艱巨的任務(wù),我們請企業(yè)就實現(xiàn)構(gòu)想中的商業(yè)模式所面臨的能力鴻溝進行打分,綜合來看,商業(yè)模式優(yōu)化、創(chuàng)新管理以及云部署為企業(yè)能力建設(shè)三大關(guān)鍵任務(wù),德勤建議分別從以下幾個方面入手提升能力: 

▲受訪企業(yè)亟待提高的能力(企業(yè)自我評估權(quán)重打分,分值越高能力越弱)

商業(yè)模式優(yōu)化

       優(yōu)化商業(yè)模式可能僅需要改變或改進目前模式中部分元素,也可能涉及改變整體運營模式的重大轉(zhuǎn)型。在過去的15年里,由于技術(shù)、通信、物流和交通等方面的迅速進步,整體運營模式的重大轉(zhuǎn) 型已更為常見。企業(yè)需要運用行之有效 的方法和工具,從以下工作流程各環(huán)節(jié)入手優(yōu)化商業(yè)模式。

       企業(yè)轉(zhuǎn)型整編:優(yōu)化現(xiàn)有商業(yè)模式,包括從原材料采購到產(chǎn)品銷售過程所涉及的一切環(huán)節(jié),挖掘可以整體改動或局部改進的待優(yōu)化環(huán)節(jié),以支持新的商業(yè)模式。

       重新配置信息技術(shù)系統(tǒng):企業(yè)需要探索、設(shè)計與實施基礎(chǔ)設(shè)施及信息技術(shù)系統(tǒng)的改進。

       重新調(diào)配人員:人盡其用是企業(yè)轉(zhuǎn)型可持續(xù)性的關(guān)鍵之一。重新調(diào)配人員側(cè)重于設(shè)計和實施人員調(diào)度,以支持新商業(yè)模式,并實現(xiàn)從原有模式到新模式的順利過渡。該環(huán)節(jié)還包括制定新的關(guān)鍵績效指標(biāo)及匯報關(guān)系以支持新商業(yè)模式。

       重組法律、財務(wù)及稅務(wù)架構(gòu):商業(yè)模式優(yōu)化方案的設(shè)計和實施通常涉及許多復(fù)雜的法律實體及稅務(wù)架構(gòu)上的改變。企業(yè)管理團隊需要分析不同方式的利與弊。如新商業(yè)模式下所得稅和轉(zhuǎn)讓定價事項有何變化,增值稅和關(guān)稅對新商業(yè)模式可能產(chǎn)生的影響。

創(chuàng)新管理

      創(chuàng)新管理的目標(biāo)包括優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)品管理、 優(yōu)化生命周期成本、優(yōu)化資本使用效率和優(yōu)化風(fēng)險管理。

      優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)品管理:建立統(tǒng)一的產(chǎn)品管理體系(包括有形 的產(chǎn)品和服務(wù)),優(yōu)化決策流程,提高決策效率

      優(yōu)化生命周期成本:通過產(chǎn)品生命周期的最優(yōu)化運作,優(yōu) 化產(chǎn)品投資成本和運營成本

      優(yōu)化資本使用效率:通過監(jiān)控、評估和KPI管理,優(yōu)化產(chǎn)品 管理、提升資本使用效率

      優(yōu)化風(fēng)險管理:有效管理創(chuàng)新過程中的市場風(fēng)險和數(shù) 據(jù)安全風(fēng)險等諸多風(fēng)險

       值得注意的是,單純的產(chǎn)品創(chuàng)新管理并 不能令企業(yè)長久保持競爭優(yōu)勢。如今,幾乎所有產(chǎn)品類別都處于激烈的競爭之中,任何新產(chǎn)品的任何獨特優(yōu)勢都會被快速吞噬。組合多種創(chuàng)新類型可以幫助公司擁有更好的財務(wù)回報。雖然不能把這些公司的績效全部歸功于創(chuàng)新,但創(chuàng) 新有助于提升一家公司的機制,包括投資者對它未來的預(yù)期。

云部署

       僅僅把數(shù)據(jù)和應(yīng)用轉(zhuǎn)移到云上是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,大多數(shù)情況,上云會牽涉多個業(yè)務(wù)功能,影響企業(yè)的供應(yīng)商、財務(wù)報表和客戶,企業(yè)需要長遠(yuǎn)規(guī)劃,分步執(zhí)行。企業(yè)還需要充分考慮人力資源和數(shù)字化程度如何與云部署配合。

      規(guī)劃:審視企業(yè)現(xiàn)有商業(yè)模式并探討是否有其他可行的商業(yè)模式,根據(jù)商業(yè)模式 制定云部署戰(zhàn)略,進行商業(yè)論證和自身能力評估。

       執(zhí)行:執(zhí)行階段可以分四步走,第一步是SaaS 部署,包括ERP,CRM,人力資源轉(zhuǎn)型和其他軟件部署;第二步是個性化部署,包括應(yīng)用開發(fā)、架構(gòu)搭建和平臺部署;第三步為云遷移,其間可能需要對應(yīng)用軟件進行更新和調(diào)整。第四步為引入大數(shù)據(jù)分析平臺。

        今天的市場變得越來越多樣化,消費者的需求在不斷變化。同時,產(chǎn)品、生產(chǎn)流程和服務(wù)的數(shù)字化、智能化已是大勢所趨,受此趨勢影響,工業(yè)企業(yè)正在加快智能制造部署,并不斷審視商業(yè)模式,并制定有效策略,以期從運營和戰(zhàn)略層面推動實際價值的創(chuàng)造。

小結(jié)

       隨著全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加緊孕育興起,加上我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級形成如今的歷史性交匯。智能制造在全球范圍內(nèi)快速發(fā)展,已成為制造業(yè)重要發(fā)展趨勢,對產(chǎn)業(yè)發(fā)展和分工格局帶來深刻影響,推動形成新的生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)形態(tài)、商業(yè)模式。但是風(fēng)險與機遇并存,企業(yè)應(yīng)該從商業(yè)模式優(yōu)化、創(chuàng)新管理以及云部署三個大方向?qū)ψ约恨D(zhuǎn)型升級,以應(yīng)對未來挑戰(zhàn)。

      “深度:中國智能制造分析報告由中國機電產(chǎn)品交易網(wǎng)(簡稱機交網(wǎng))小編整理發(fā)布。如需要轉(zhuǎn)載,請注明文章來源,更多關(guān)于機電行業(yè)資訊,請點擊關(guān)注:中國機電產(chǎn)品交易網(wǎng) 機電信息
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