摘要

为了更好地满足社会需求，技术进步不断推动制造业的发展。然而，传统工厂面临着消费者行为变化、产品周期缩短、供应链风险增加以及售后服务复杂等挑战，这已经威胁到了企业的运营。因此，制造业界对于“智能工厂”——制造业最新的发展趋势——表现出了浓厚的兴趣。在德国，智能工厂发展被称为“工业4.0”，巴斯夫、宝马、博世、戴姆勒、SAP和西门子等德国著名企业都投入了大量研发资源。美国通用电气也投入了大量人力和物力，将机器分析、行业洞察、自动化和商业预测相结合，创造了工业互联网的新商业模式。

工厂变奏曲

智能工厂是为了更好地满足消费者需求而出现的。智能工厂通过收集消费者需求和行为数据，不断优化产品设计方案。在生产过程中，智能工厂通过数据收集、实时监控和事后归档来控制产品质量，并将消费者数据收集工具连接到产品上，以帮助执行售后服务和产品改进。这一过程形成了智能工厂对消费者需求的闭环，赋予了产品交互性、可追溯性和独特性，有效解决了工厂量产与消费者差异化之间的矛盾。

迄今为止，还没有一家企业能够自信地宣称已经成功建造了智能工厂。因为智能工厂需要实现的目标包括：产品智能化、生产自动化、信息流和物流的集成以及价值链同步，虽然这些目标看起来很普通，但实现它们并不容易。

智能工厂离中国有多远

智能工厂的核心目标之一是将信息流、物流和管理流融合起来。为了实现这个目标，需要强大的数据收集和分析系统的支持。一些德国领先的制造业企业提出了两个问题：第一，需要收集哪些数据来支持整个产品生命周期，从设计到生产再到售后服务；第二，如何设计数据分析系统来支持工厂的运营和决策。然而，中国企业在信息收集和分析方面存在着缺乏能力的问题，因为长期处于产业链的低端。即使是一些行业领先的企业，在几年前才开始消除企业内部信息孤岛，建立统一的信息管理系统。但是，全面有效地管理信息和充分利用信息之间仍然存在差距。此外，智能工厂要求企业更有创造性地使用信息。

如果说智能工厂是一个智能大脑，那么智能供应链就是一个在大脑中快速反应的神经元系统。供应链管理需要兼顾安全、效率、成本、可靠性、灵活性和响应速度等多个方面。长期以来，中国企业更加注重供应链管理的基本要素，如安全、效率和成本，但他们未能建立代表供应链服务水平可靠性、灵活性和响应速度的能力。这种能力建设并不简单。可靠性需要开发和发展可靠的供应商，并向其开放自己的管理系统，以实现利益共享和长期深入合作。为了灵活性，制造商需要在工厂建设之初与重要供应商达成协议，并根据供应链管理的要求进行工厂布局。然而，中国制造业集群中上下游产业的集群效应较弱，这在供应链管理方面也有所体现。

为了让智能工厂高效运营，除了优化信息流、物流和管理流之外，还需要有效的组织结构和充足的人力资源。中国制造业企业的组织结构相对较多，内部沟通成本较高，且业务和职能部门的划分注重市场导向和产能质量。在智能工厂时代，需要围绕新的生产模式设计整个工厂组织，包括客户参与的产品研发方式、全面的信息收集和分析以及新的供应链管理。智能工厂还对人力资源提出了更高的要求，例如开放式的产品设计开发、智能生产设备的运维、工厂信息的收集和分析，以及复杂的供应链管理系统。然而，由于中国制造业缺乏高端人才，这些要求难以满足。

智能工厂发展面临的另一个挑战是投资回报。这个问题并非仅限于中国制造业企业，世界领先制造业企业也在权衡利弊。如果整个产品生命周期从研发到售后服务的所有关键环节都包含在数据收集和分析系统中，那么这个极其复杂的信息中心的好处是否能弥补高昂的成本，需要进行评估。对于中国企业而言，考虑投资回报的时候，可能会集中在智能工厂提高生产效率和减少员工数量是否能够弥补设备和系统投资的成本。

近年来，中国制造业的劳动力成本虽然上涨，但与西方发达国家相比，中国仍然存在显著差距。例如，在欧洲，一台10万的设备可以替代一道手工工序，从而节省两个工人的年薪，基本上等于设备投资。而在中国，熟练工人的年薪仅有5万元左右。如果一台10万的设备只能替代一个人的工序，那么节省的人员成本仅为设备价格的十分之一。因此，对于中国企业来说，劳动力成本不再像过去那样对智能工厂的发展产生迫切影响。

智能工厂是制造企业逐步构建的一种能力，也是一个系统工程。不同行业、不同企业的发展阶段和能力以及不同的市场竞争格局，都会影响智能工厂建设的重点和方向。尽管中国制造业需要升级产业，但我们不能盲目地建设智能工厂。根据自身情况，有针对性地采取渐进式的策略，才是通向智能工厂的正确道路。