智能制造是新一轮工业革命的核心，是制造业创新驱动、转型升级的制高点、突破口和主攻方向。智能制造在基于智能供应链环境运作下要求供应链各个层次的智能化：制造基础智能化、产品/装备智能化、制造过程智能化、智能制造下的模式转变等。
第98期【智造+V课堂】分享嘉宾：南通大学商学院副教授邓恒进，邓教授以供应链的思维角度，从“智能制造”是什么?“智能制造”为什么?实施之前应具备什么?实施之中需注意什么?实施之后要提防什么?几个方面深度剖析《智能制造的困惑和挑战》!
一、分享嘉宾
南通大学商学院副教授 邓恒进
1. 嘉宾介绍
- 管理科学与工程专业博士
- 南通大学商学院副教授
- 公众号“南通供需链管理”创办人
- 上海六如科技供应链管理咨询顾问
- 中国供应链与运营管理人俱乐部(SCOM)订阅号编委
- 中国技术经济学会价值工程专委会常务理事
2. 研究方向
- 供应链与运营
- 库存与ERP
- 创新与VE/VA
二、主题演讲
《智能制造的困惑与挑战》
三、演讲大纲
- “智能制造”是什么?
- “智能制造”为什么?
- 实施之前应具备什么?
- 实施之中需注意什么?
- 实施之后要提防什么?
四、原文实录
原文实录context：
我是邓恒进，来自南通大学商学院。这个标题一些内容是我自己在企业进行挂职锻炼和调研的时候，在与各阶层人员交流过程当中逐渐形成的。由于是外行人看智能制造，其中肯定存在很多不足，甚至是低级错误，欢迎大家多多指正。
***、智能制造的实质
交流的***个内容是智能制造的实质，实际上我想用真相，真相到底是什么呢?大家应该在各种媒体或者政府宣传的资料里面都听说过机械臂、流水线、无人值守和关灯工厂，机械臂，当然这里面讲的是自动化的机械臂，机械臂非常常见。而流水线是由多个机械臂组成的流水线，它区别于以前的手工作坊式的流水线。而无人值守比前面流水线更高一个阶段，还有关灯工厂，也有人叫黑灯工厂。比如说富士康老总郭台铭说他们有几个关灯工厂，不过统计看来，真正达到无人值守或关灯工厂状态的好像不多。
工业机器人，智能装备升级，智能示范车间，还有智能示范工厂在哪里常见呢?在我们政府的文件里面经常见到，它是不同的层次。大家在参观一些样板工程的时候总能见到，不过更多的或者大部分被赋予示范车间的称号。我不做过多讨论，现在让大家看一组词，刚性和柔性相互之间的PK，这两个应该是不太相融的。
大家考虑一下，前面那几个层级容易调整吗?容易就是柔性，不容易就是刚性。在刚性与柔性之间，前面几种形式更偏向哪一侧呢?具体讲就是应对需求与供给的不确定性，它们的能力如何呢?需求的种类、数量、频率正在发生改变。还有现在供给市场也发生很多的变化，比如说去年以来，原材料市场大幅涨价，在成本压力之下，材料工艺在发生变化。我们试想一下，在原材料发生变化的状况之下，原来上马或设计的智能制造项目是否要进行改变呢?它改变的容易程度如何?在后面我会举一个例子的。
再看一组词语。规模化与定制化，两者之间也是PK，这什么意思?我们以前的市场是大众的市场，大众化的市场需要规模化来支撑，比如说寻求一个规模经济，而现在是个性化越来越突出。
大家想一想，个性化就需要企业进行定制化，我们可以考虑现在已经有的或者计划上马的智能制造项目是更适合规模化的要求，还是能够满足定制化的要求呢?
第三组词语。今天晚上我就以词语开头，这是两个英语单词，smart和intelligence。什么意思呢?它是智能制造中“智能”的两个翻译，在我们国内两种翻译都能见到，但是前面的见的比较少，后面的见的比较多。对于smart，前面一种，它偏柔性、偏灵活，而后者更偏智慧、偏智能，但是不知道为什么后者更常见，而前者不常见。
“智能制造”，来源于德国的工业4.0，我问过很多有德国背景的智能制造咨询顾问，问他们在德国“智能制造”的英文翻译是什么?但是没有人给过我正面回答。我个人认为应该是前者，毕竟“人工智能”与“智能制造”还有相当大的区别。最近好像也经常见到，比如说智能工厂叫smart factory，还有我上礼拜在北京参加一个会议，韩国人也在搞工业4.0，他们也在建自己的smart factory，就是智能工厂。
另外一组词是自动化或智能化。有了前面一些解释，大家对于智能制造的理解就比较容易一些，我们就有可能更接近真相。实际上智能制造我个人认为，尤其是从目前的项目来看，只能算做自动化，顶多是面向柔性化的自动化，远远没有达到智能的水准。我们后面讲的智能制造如果没有特别说明，都是自动化。根据前面的内容我们应该知道了，目前智能制造项目的一些实质，它实际上就是自动化或者说面向柔性的自动化，顶多是面向柔性自动化。
第二、智能制造的作用
下来我们看一下智能制造的作用，前面解决的是智能制造是什么?接下来这个作用考虑的是智能制造为什么?它的功能是什么?智能制造项目到底能给企业带来哪些好处?这是上马或者说是实施智能制造项目的初心、定位或是预期。
接下来看这组词语，智能制造项目的定位到底是什么?是企业的核心，还是企业的一种工具?企业的核心是什么?通常来讲就是获取利润，当然有人说把眼光放得远一点，更持久的发展，我自己认为更持久地发展也是获取利润。工具是什么?就是为了更好的获得利润。我们智能制造的定位是什么?
智能制造是提升了效率，还是提高了效益呢?效率是生产效率，而效益是经济效益。生产效率高，经济效益一定能好吗?因为前面把智能制造大概定位为工具，生产效率高，经济效益一定能好吗?这是大家都知道的道理。产品不符合需求，生产的越多，生产得越快，经济效益会越低。
上马或者实施智能制造项目，目的是为了什么?为了减人还是为了省钱?在智能制造的相关宣传当中总是能见到，关于节约人员或者省了多少人的报道，表明有减人就有成效，也好像被宣传为应对劳动力价格上涨的主要措施，但是我们考虑一下，真的是减人了吗?再进一步问一下，减的是哪里的人?实际上更多减少的是生产线上的操作工人，他们从事简单低端重复的劳动。殊不知在减人的同时，实际上还增加了人，增加了运维人员及设备运维人员，更准确的讲是智能设备的运保人员。这些运维人员需要去参加培训，接受新的技能，如果不够，还需要从外部引入新人，增加新鲜血液。为了把他们留住，还得给运维人员涨薪水，否则别人很可能要跳槽。现在的智能设备运维人员非常抢手，据说他们是按小时计费的，去别的企业提供支撑的时候，一出门就要计算时间，他们的流动率非常大。
企业上马智能制造项目以后，没有给运维人员加薪。大家想，他们比原来的工作量大了，比原来的工作技能高了，为什么不给他们加薪?这就给这些人员埋下了跳槽的隐患。回过头来想一想，大家说智能制造到底是减人还是增人?到底能不能省钱呢?需要仔细去盘算，去考证，不过智能制造在提高质量的稳定性方面作用还是明显的，倒是可以强调一下在这方面得到的好处。
既然我们前面定位智能制造实际上是自动化，目前的智能制造项目实际上是自动化，自动化在提高质量稳定性上面有作用，但是也有一定的局限性，比如说自动化的设备它本身出现一些耗损，也需要特别注意。
第三、智能制造的实施
这里指的是智能制造项目的实施，这个过程比较漫长，其中充满很多挑战。我们需要考虑的是什么?企业的智能制造项目应该由企业里面的哪个部门承担呢?我这里面列出了三个：业务生产部门，IT部门，设备部门，他们谁来承担呢?由谁来牵头呢?智能制造项目的实施是系统工程，按照项目管理的思路来进行的，通常是由企业高层来领衔，可能由设备部门来牵头，当然这个设备部需要对他们提出一些要求，比如说设备部需要集成机、电、仪器和软件，或者是软件系统。
我感觉目前很多的智能制造会议是面向企业CIO，由信息化协会组织，总感觉有些偏颇。应该把企业的设备部门或者说仪器监测部门也包含进来。这里列举了三种类型，业务部门提出需求，IT部门提供支撑(主要是数据方面的支撑)，设备部门实施执行。企业IT部门主要关注的是数据，数据是它将来的主要方向，按照马云所主张的IT应该向DT转换，信息技术应该向数据技术转换，后面会详细讨论一下。当然现有的IT部门在智能制造与管理信息系统对接方面，比如说跟供应链管理信息系统的对接中还是起主要作用的。
实施智能制造项目过程非常漫长，这里面又有一组PK词语，快速推进和一万小时定律。一万小时定律是指什么呢?要成为某个行业的专家需要一万个小时，如果按每天工作十小时来算，大概需要三年时间。在这里使用它，大概是说明智能制造的项目实施确实需要相当长的时间，比如说有设计，需要定制，需要安装，需要调试，还需要磨合，还有平稳运行等等都需要周期。然而企业的生产现场有可能耗不起那么长时间，快速变化的市场也等不了那么长时间。如果是政府补贴项目或者是示范工程项目也有时间节点方面的要求，所以两者之间需要平衡。
有三种层级，信息化、大数据、柔性造，我们前面说面向柔性的自动化制造，简称为柔性造，应该稳步推进，一步都不能少。因为智能制造的基础是数据，是能够反映各种状况的数据，比如说前面提到的无人值守，如果企业的自动化真正要达到无人值守的状况，需要把各种各样的状况，即便是小概率的状况也应该考虑进去。为了达到这样的数据积累，就绕不开目前所讲的以大数据为代表的新一代信息技术。还有一个就是两化融合以及现在正在进行的两化融合贯标行动，为企业加快信息化提供了机会，是企业实施智能制造项目的一种基础。
实施智能制造项目通常需要外包给第三方专业公司，第三方专业公司可以叫做智能制造解决方案供应商，交给他们来实施，但是在整个过程当中，我们甲方企业要发挥主观能动性，要积极的参与，不仅仅要提出业务上的需求，而且要介入参与到解决方案当中去，最起码要明白其中的工作原理或者工作机理，表层的一些工作机理，否则有些环节可能是后患无穷，比如说从成本控制的角度讲，研发阶段决定了成本的百分之七八十，很多在研发阶段决定的东西，即便以后发现不太合适，也很难修正或者说根本没有办法修正。
执行起来需要有三个阶段：试点研制，总结改进，二次实施。主要想说明什么?在项目的起步阶段，我们甲方很可能对智能制造比较陌生，但要在这个阶段积极学习，快速成长。总结改进阶段指的是什么?项目正式交付以后，要努力的去总结成功的经验，失败的教训，***把相关内容记录起来，保存起来，以便以后查询。我想强调的是，这一点特别重要，目的就是要把交了学费换来的东西保留下来，在后面二次上马的时候要派上用场。在第二次的项目实施当中，企业人员就要发挥更大的主观能动性了。发挥主观能动性的依据是什么?就是前面的文档化资料，这个在人员流动比较频繁的企业所起的作用应该是相当大的。拓展开讲，实际上这个叫做知识管理，不要把知识藏在个人的脑袋里，应该藏在公司的文件柜里或者是系统里面。
整个在实施当中所要做的重要的事情就是人才培养和应急准备。在项目实施过程当中，需要重视人才培养，尤其是运维人员的培养，将来一方人员或者供应商人员退出以后，他们必须能够独当一面。当然也要培养业务人员，尤其是业务主管与智能设备的相处。
智能制造项目实施过程当中要尽可能地考虑到各种状况，其中最重要的环节就是应急。乙方的人员不在现场的时候，甲方人员要有预案，机器不听使唤的时候，人工要能够顶得上。因为我在调研一些企业的时候，正好能看到他们的AGV小车在厂内乱窜。还有当产量超出了负荷的时候要有预案，实际上这个时候人工也要上。刚才提到的到底减人还是省钱?实际上从已有实施项目来看，好像人数也没有减下多少来，只是把人的劳动强度降低了。
第四、智能制造的售后
售后指的是什么?就在项目交付以后，我们供应商提供的支持，就是乙方提供的支持，包括在质保期内的或质保期过后的。售后服务要有提前约定，提前约定怎么办?应该体现在合同里，否则空口无凭。这就要求合同条款尽可能的地详尽，***还要有一个应付账款的约束，实际上很多情况是不欢而散的。有可能双方都有责任，但一定要在合同当中先小人后君子。如何能做到先小人?确实需要懂行的人，细心的人参与到合同的签订当中去。
响应，售后支持的响应。项目交付以后，不可避免的会出现各种状况，如果出现了状况就需要售后支持，问题就来了，多长时间能够响应呢?智能制造项目，即便是自动化项目也非常昂贵，很少有备胎，所以响应速度应该尽可能地快，尤其要考虑过了质保期的响应速度。
智能制造项目应该包括很多零部件，大部分是非标定制的，在市场上很难买得到。因此需要在合同当中特别声明。我自己的专业是供应链管理，所以在这一块要强调一下，一定要考虑备品备件，而且应当要让自己企业的设备或者说运维人员开出清单，并且要留意这个备件的种类，备件的价格，防止容易损坏的价格贵，不容易损坏的价格便宜。容易损坏的没给你准备，不容易损坏的给你准备了。可以简单地概括为什么呢?买设备要带备件，找技术人员拉清单，用心眼定价格。
程序调整，指的是程序调整的权限或能力。比如说现场的机械臂的动作或者流水线上的工序需要调整的时候，往往涉及到程序的调整，我们甲方的运维人员有这个能力吗?或者说有权限或条件吗?比如说前面提到的，因为材料发生改变，现场设备原本优化的动作，优化的程序不再优化了。如果重新优化就需要重新对动作进行改正，这个时候往往需要改变程序，甲方人员却常常无能为力。
质保期内可能好办，但是出了质保期这个问题就严重了，因为过了质保期就需要收费，怎么样收费呢?提前需要有个约定。过了质保期的收费，很多人都经历过，对于供应商来说，这可是重要的利润来源。翻单，是我采用的一个外贸术语，指的是什么?进行第二条线的改造或者上马的时候，甲乙双方谁会坐地起价呢?我们发现有些企业总是不断地更换智能制造的供应商，这种现象会说明一些问题?到底是谁在漫天要价呢?
第五、智能制造的基础
智能制造的基础要考虑在实施智能制造项目之前应该具备什么样的条件?大中企业跟小微企业，哪一种类型的企业更适合实施智能制造项目呢?且不谈有没有实力?实际上小微企业更加适合实施面向柔性的自动化。因为智能制造的实质是柔性化，小微企业应该在这上面多想想办法，政府也应该多给予一些支撑，接下来的供应链金融可以在这方面有所侧重。
智能制造到底是核心还是工具?核心能力的打造应该优先于或者重于智能制造的实施，缺乏核心能力的智能制造肯定是空中楼阁，试图或者想着凭借实施智能制造项目来提升核心能力的这种做法总感觉不太靠谱，所以在实施智能制造项目之前，应该把有限的资金投入到核心能力的培育上。实际当中无论是多么细微的改善，都会引发连锁反应，我自己概括为“牵一发而动全身”。智能制造项目实施本身就是企业供应链的重大调整，需要仔细考虑上下游对智能制造项目的影响以及智能制造项目对上下游的影响。比如说流量上的平衡和产量上的平衡。更进一步讲，为保证智能制造项目成功，需要链条上各个环节的支撑。
举个例子，左边是用在托盘上的泡沫底板和隔板。如果是手工打包，一点问题都没有，但是换做右边机械臂来抓取，就可能有问题了。大家可以看到，模具注料孔和顶杆会在泡沫板上留有印记，会影响机械臂的抓取效率，机械臂吸盘的吸附效率不是很好，有的时候吸不起来了。你说应该是调整泡沫板的模具，还是调整吸盘呢?这就需要在供应链条上进行权衡。
另外一个基础就是数据的问题，前面已经提到过智能制造就是柔性造，我还强调了是面向柔性的自动化，是生产的自动化和管理的信息化的结合。无论是自动化还是信息化，他们的基础都是数据。很多企业没有数据，即便有数据，数据质量也比较差，比如说不完整、不及时、不准确、不全面、不保存，比如存储在plc上面的数据因为感觉没啥用，所以在一段时间以后就被迭代掉了。数据虽然有，但是没有使用意识，这是另外一种情况或不会利用数据开展相关业务。个人认为现在比较流行的大数据对大家更有价值的是什么呢?不是大数据技术本身，而是数据的思维或应用意识。
“数据”再进一步探讨一下，对于企业的数据，我自己考虑可以分为内部的数据，上下游数据，还有行业数据。内部数据就是企业自己内部的数据，比如说库存的数据，BOM的数据，而上下游数据指上游供应商或者下游客户的数据，比如说有交付周期、生产能力，还有客户的发展前景，还有需求数量。行业数据是所在行业的物料供给数据，比如潜在的客户数据。内部数据如果搞不准，我们想想上游数据，行业数据搞好又有什么用?
再看一下企业的ERP的应用状况。我们企业的CIO们应该都清楚企业ERP的运营状况，大家可以看出来，计划模块利用率非常差。什么原因?据说是内部数据搞不准。试想一下如果ERP都使用不好，实施了智能制造项目，又能有多大改观呢?企业追求的是效益，而不是效率。
数据管理的问题。这张图核心阐述的是什么?想阐述一下企业IT部门的发展方向，响应马云提出的现在的时代已经由IT转向DT了，就是数据技术的时代了。IT部门是否也应该转变成DT部门呢?现在企业的数字化供应链建设比较热，有专家提出来，将来的CIO不一定是IT出身，很有可能是供应链管理出身，实际上很多电商企业就是这样子的。数字化供应链建设分为几个层级：业务的数据化、数据的资产化和数据的业务化。数据业务化是什么?就是数据驱动业务，各位IT的伙伴，各位IT从业人员，你能承担这样的任务吗?需要哪些能力?需要哪些技术?应该包括哪些个阶段?我在这上面做了一些归纳，比如说数据管理的几个阶段，数据收集、数据存储、数据整理、数据分析、数据呈现、数据决策以及数据评价。当然了，业务部门也要有所作为，还有所需的技术支撑，大家有兴趣可以关注一下。
第六、智能制造的痛点
所谓痛点是什么?“痛点”这个词现在比较流行，让你感觉很痛的点，有切肤之痛的那个点。哪些是智能制造的痛点呢?做了这么一个总结。我们负责企业信息化建设的各位主管，或者说上马实施过企业信息管理系统的企业，应该对这几条有切实的体验吧?智能制造的痛点大概也是这样子的。比如说不确定指的是什么?供需的不确定，外部环境的不确定，内部很多时候也不太确定，导致什么?导致计划的远远赶不上变化的。
尽管设备高大上，系统也高大上，供应商的来头也不小，大家看智能制造解决方案供应商来头都很大的，他们也比较强势，但是项目总是不适应企业的一些要求，企业的一些特色。还有一个是不能调整，不太好调整或者调整起来比较贵，使得这个项目的刚性就远远大于柔性，这种弊端最终让项目成为鸡肋。
目前利润比较薄，尤其是制造企业，经营的外部环境也不好，比较困难，企业总是担心收不回投资怎么办?收入比不上投入。假如再加上有人曾经被忽悠过，有这样的经历，这种担心就更加强烈。如果智能制造的供应商，大家称为乙方，能够解决上面这些痛点，我总感觉这个是功德无量的。
第七、智能制造的风险
大家看到小标题，你能想到什么呢?供应商的技术不行，我们的投资不够，有可能让项目成了烂尾工程，这是一种风险。还有将来收不回投资，也可能是一种风险。不过我这里想谈一点另外的东西，我们稍微绕个弯。实施智能制造的目的是什么?前面已经提到过了，就是通过提升效率，更好地发挥企业的核心能力。我们很多***企业引入了第三方公司或者专业供应商实施智能制造项目，就需要把自己的核心工艺通过算法固化到系统里面，在这个过程当中，有可能把自己的核心秘密泄露。因为很多个企业在选择智能制造解决方案供应商的时候，他们的依据是什么?就是看看这些供应商有没有同行的项目经验。
供应商可以把别人和他自己做过的跟你同行的东西给你参照，后面您的这种项目也有可能被参照。如果被参照，尤其是核心工艺，是否有可能引发泄密呢?所以算法固化这种事情***其自己来做，除非企业本身就没有啥核心能力，只是想通过上马智能制造项目增加规模或者提高效率来虚涨声势。所以没有算法固化能力的企业在上马智能制造的时候要且行且珍惜。也有人会提到，供应商说我们有保密协议的，大家可以考虑一下，一纸协议到底能有多大的约束能力?据说在进行信息系统上马的时候可以用代码或者是一些范围来进行代替，来规避陷泄密的可能，但是智能制造项目要把核心工艺要固化到设备里面，固化到系统里面，通过这些方法可能就不太灵验了。还有一些企业采用引入多家智能制造供应商来进行规避，可能这也是没有办法的办法。
我个人认为在实施制造智能制造项目的时候，涉及到核心业务的项目，建议缓行，不要着急上马;而对一些支撑业务，比如说仓储、包装或者内部物流这些东西，可以先行上马，因为这些东西已经成熟了，难度也不算大，泄密的风险相对可控。
长远来看，智能制造应该是趋势，尤其是在减少一些低端简单重复的劳动力方面。因此要在实施之前需仔细分析智能制造所带来的各种挑战，就能让实施过程进行得更顺畅一点，效率更高一点。当然目前以自动化为主的智能制造，离真正的智能制造还有相当长的距离。我作为一个外行人看智能制造，实际上心里很忐忑不安，肯定存在很多不足，请大家多多指正。
