工业 4.0,制造企业所面临的机遇与挑战

工业 4.0这个词你一定不陌生，可是要想说清楚工业 4.0究竟是什么就比较困难了。

你还记得街边的裁缝店吗？服务热情，制作的服装非常合身，而且免费提供售后服务，比如当你胖了，裁缝店还可以帮你改一改衣服的腰围。

在第一次工业革命之前，裁缝、木匠和铁匠在集市中接触客户，了解他们的需求，当场进行制作。第二次和第三次工业革命将市场活动标准化和全球化后，生产者和消费者被一个叫做“销售和分销渠道”的巨大鸿沟分开了。现在，由互联网发起的零售革命让用户的个性化需求得以爆发，第四次工业革命之火被点燃。于是，在物联网、区块链、人工智能和云计算等技术的帮助下，现代制造企业遵循先辈的足迹，再次聚集在集市中，以工业化规模，为每位客户“量体裁衣”。这就是工业4.0。

具体来说，工业 4.0的本质是以工业化生产单位成本满足客户的个性化需求，在实现经济增长的同时，最大程度减少材料资源的浪费。

听上去简单吗？实现起来可绝非易事。

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我们先来看看制造企业所面临的挑战。

首先，制造企业需要知道每一位客户的尺码，之后由产品设计或工程团队来设计产品。仅此一步就给制造企业带来了两大挑战。第一，如何对全球数百万客户进行量体裁衣？第二，研发团队如何设计出一款产品，满足每一位客户的需求？

即使制造企业找到了解决这些问题的方法，但由于现代化工业生产是建立在批量生产标准化产品的基础之上，不管是车间设备还是办公流程都无法针对高度个性化的产品需求做出迅速的反应。

另外，由于全球化劳动力分工极大地拉长了供应链，一件成品可能要经过 10 多道独立的生产工序，由 10 多个不同国家或地区的企业合作完成。哪怕是微小的需求变化都会对供应链造成冲击，高度个性化的产品需求更是会对供应链造成逐级放大的长鞭效应，导致原材料、半成品和成品库存过剩。

所以，制造企业面临了三项挑战。

1. 研发团队如何像社区裁缝店一样，与每位客户进行互动交流？

2. 如何组织车间生产，及时有效地响应客户的个性化订单?

3. 如何组织全球供应链，最大程度减少长鞭效应？

面对这些挑战，简单地实施一两套IT解决方案并不能解决问题，我们需要对现有的制造管理模式进行彻底转变。

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但是，转变的过程并不轻松。

在“产品生命周期管理”领域，尽管十几年前就已经提出了这个理论，但大多数制造企业实际上实施的是针对产品设计的“产品数据管理”。并且由于制造企业缺乏对售后领域的技术投资，无法跟踪客户对产品的实际使用情况。因此，我们需要将重点从关注产品设计转变为关注产品的使用和提升每一位客户的体验。

在“订单到交付”领域，传统的瀑布式生产模式下，办公室负责生产规划，车间负责生产执行，两者之间是割裂的。“销售预测”成为生产的核心，所有的生产工作都围绕这一假设展开。这种瀑布式的生产模式不但生产周期较长，而且风险较大。一旦预测出现问题，或者单个客户的需求发生变化，甚至是需求方或生产方发生意外事件，都无法做到及时响应。因此，我们需要转变模式，从瀑布式的生产模式，转变为敏捷的生产模式，让办公室与生产车间紧密合作，实时了解生产资源的可用性，并且动态地将客户订单与生产资源之间进行匹配。

在“供应链管理”领域，虽然“供应链管理”要求对所有参与者保持信息透明度，但在实际操作中，大多数制造企业采用的只是“供应商关系管理”，以便能够从上下游合作伙伴那里获取最大利润。因此，对于大多数制造企业而言，生态系统协作仍是一个陌生的概念，原材料供应商、零部件制造企业、仓库和运输公司之间的信息是无法做到实时共享的。我们需要设法找到一种机制，使得供应链体系中的各个参与方都能够实时共享可信的信息，从而打破信息壁垒，实现高效协作。

如果刚才说到的模式转变顺利完成，制造企业就可以从以内部流程为中心的僵化组织形式，转变为以客户为中心的高度敏捷组织。不仅能够响应外部客户需求，并且能够以高度的敏捷性应对意外事件。

听到这里，你可能会有一个问题。为什么这些模式转变现在才有意义，而在十年、二十年前却没有呢？

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这是因为有四组越来越经济实惠的支撑性技术正在使这种转变成为可能。

第一组技术是低成本的物联网技术，帮助我们将物理世界与信息化的网络世界实时连接起来。通过信息物理系统，物理世界和信息世界能够做到有效整合、实时交互。

产品设计或工程设计团队不仅能够深入到售后领域，充分了解产品使用情况，还可以实现持续性研发，以迭代方式不断改进产品，并通过动态订单路径将客户订单动态地与机台链接起来。

此外，供应链管理团队还可以跟踪司机、车辆和货的实时运输情况以及仓库的位置和容量。

第二组技术是区块链，它与物联网技术结合，通过弱中心化的超级账本使整个行业价值链中的所有企业都能够高效共享可信的信息。从而帮助行业价值链中的企业通过生态系统协作，不断完善目前的业务关系。

由于在产品及设备上安装了传感器和执行器，将其镜像到信息空间，并且通过区块链技术将信息在整个价值链中进行共享，我们所面对的实时数据和决策点的数量是以前所无法想象的。以往，企业的售后服务团队和研发团队可能只需要跟踪几十个产品的使用情况，生产规划团队只需要将几百个批量订单与几十条生产线进行匹配，供应链管理团队只需要跟踪几千辆载货卡车，决策团队的决策周期可能是几个星期或者几个月。而现在，我们面对的是来自于几十万甚至上百万个实体的数据，这些数据之间存在几万种可能的组合，并且企业需要在几秒钟之内做出决策。

这就需要用到第三组技术来“救场”。他们是大数据、优化引擎、机器学习和人工智能技术，在这些技术的支持下，工业物联网平台能够即时采集数以百万计的海量数据，进行学习并找到最优解决方案。

第四组技术就是能够使上面提到的技术应用越来越经济实惠、越来越广泛普及的云计算。

我们明白了制造企业所面临的运营挑战、所需的管理模式转变，也了解了各项支持技术。下面要知道的就是工业 4.0 的蓝图应该如何绘制？该从何处入手？以哪种方式开启我们的工业 4.0 之旅？

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被智能制造这个名字所误导，有些制造企业认为购买自动化生产线就能实现智能制造，结果在投入了数百万美元购置最先进的硬件之后，发现自己仍然不是“智能制造企业”。

有些制造企业将物联网等同于智能制造，安装各种类型的传感器改造生产线，使工厂经理能够通过显示器监控生产过程，但使用后发现并没有带来太大价值。

有些制造企业投资了由机器学习支持的预测性维护解决方案，但他们也会对预测模型最初的准确度感到失望。

还有些制造企业将云计算等同于智能制造，他们认为将 ERP 和 MES 迁移到云端就可以实现智能制造的飞跃。

正如上面所说，大多数制造企业都在战略规划方面花费了大量的时间和金钱，但他们所获得的大部分是与实际运营无关的花哨的技术术语。

IBM 有一种整合方法，将战略蓝图规划、组织与文化发展、信息系统构建以及持续试点结合起来。这种方法可以帮助制造企业采用一种结构化的、全面而长期的视角来审视工业 4.0 之旅，通过推动整个组织的学习，来实现直接的业务效益。

蓝图规划勾勒出一个过程，将面向客户的生产资源、组织架构、企业文化和信息系统与物联网、人工智能、区块链和云计算等支持技术完美的结合起来。

比如为了促进组织与文化发展，可以建立数字化办公室或精英团队，汇集工程、制造、供应链、售后服务以及销售与营销部门的成员，让他们通过学习和实施工业 4.0 举措，实现在售后服务、持续工程、办公与车间一体化运营以及价值链生态系统协作方面的重大突破。

值得注意的是，在构建工业物联网平台时，必须实现办公业务流程与车间运营一体化，并以此为基础，在个性化客户服务、产品设计和供应链优化等方面基于数据做出更明智的决策。

最后，工业 4.0 之旅要求制造企业在实践中不断学习。敏捷的组织不会花费几年时间去规划一个完美的解决方案，而是采用“车库方法”，从持续建立原型开始，首先推出最小可行产品或流程，通过持续收集来自内部和外部客户的反馈，以迭代方式不断进行完善。

最后总结一下，在今天的IBM超in播之“读懂商业经” 中，IBM为您呈现了以下几个观点:

• 工业 4.0的本质是以工业化生产单位成本满足客户的个性化需求，在实现经济增长的同时，最大程度减少材料资源的浪费。

• 面对挑战，制造企业需要在“产品生命周期管理”、“订单到交付”和“供应链管理”三个领域发生转变。

• 工业 4.0 转型之旅并非易事，需要将整体的蓝图规划和敏捷的“车库方法”相结合，帮助制造企业采用一种结构化的、全面而长期的视角来审视工业 4.0 之旅。