文/
毕得
清华大学互联网产业研究院院长助理
近些年中国制造已经在不同领域取得了长足进步，但在迈向高端化和应对突发情况方面，我国制造业还有很大的发展和提升空间。在新冠病毒的疫情期间，复工延迟、工人极度短缺、很多产业供应链短缺、企业物流运输几乎停顿、重要防护防疫装备有效供给不足、市场响应滞后等问题表明我国制造业存在各种各样问题需要大力破解。虽然此次疫情对我国制造业多个领域影响很大，但此次疫情危机也将为我国制造业的进一步发展敲响警钟。我国需要持续推进制造业数字化、智能化，推进制造业提质增效，创新发展，从而有效应对市场和社会的突发状况，把“黑天鹅”事件对企业生产经营的不利影响降到最低。
企业数字智能建设是将信息化、数字化、智能化等新思维、新技术、新产品应用到企业生产经营中。数字智能优化、重塑企业经营、管理和商业模式的价值已经得到实践和共识。我国很多优秀企业已经将“数字化”、“智能化”融入到企业发展战略中，智能化战略成为集团战略的一部分或集团战略的重要支撑。
（一）持续推进智能工厂建设
持续推进智能工厂建设，打造互联智能的生产运营平台。企业依靠基础自动化系统、物联网、先进网络通信等技术获取大数据，利用云计算和大数据等技术存储、计算和分析数据，进一步完善和深化行业自动化、信息化、标准化、数字化应用，逐步实现智能制造。借助于智能化的生产设备、控制系统、信息系统、数据分析系统，技术人员和管理人员都可以查看生产、质量趋势的变化，不断优化生产工艺，减少工序间的切换成本，优化库存结构，降低库存成本和平衡物流。以智能工厂建设为抓手，实现涵盖研发、工艺规划、生产制造、采购、仓储、营销、服务等环节价值链的企业数字化、智能化提升。
（二）建立产品智能设计知识库
将产品研发设计过程中涉及的工艺过程相关知识，产品设计规则，研发人员多年积累的经验，客户端的加工、成本、物流等要素进行整合，构建产品智能设计知识库并动态优化知识库信息。通过知识库的构建，使信息和知识有序化并得到有效的利用与管理，实现全供应链知识共享，为实现产品智能设计体系提供数据和理论支撑，有效避免上下游产品规格不匹配而造成资源浪费的情况，对帮助下游客户提升产品质量、实现双赢尤为重要。知识库中包含了研发人员对市场信息动态的分析和预测，形成的启发式及产品研发策略知识，为实现主导市场型新产品的智能设计提供支撑与方向。
（三）构建协同高效的“智造+服务”平台
“智造+服务”平台将产品运营、维护等相关功能和服务扩展到云平台、转移到移动平台上，探索多形式的移动终端应用，将远程运维中涉及到的状态监测、故障诊断、预测性维护、设备备件管理等功能集成在一起。平台数据与人员、信息、应用、流程等结合，提供给用户可视化的结果，提高工作效率，如厂区维检人员可以通过工业 APP 移动软件，方便快捷地完成维检工作，提升设备效能和利用率，有效地实现跨区域的协同工作，实现智能化服务、“无人值班、少人值守”的工作状态。结合用户画像和产品生命周期分析，通过移动智能终端、大数据、云计算平台，整合企业内外部和其它数据资源，以客户为中心，积极开发柔性化生产和大规模定制的数字化生产服务能力体系，构建协同高效的研发、客服、生产、供应链和物流体系。
（四）价值链优化
数字智能时代的企业，更多需要整个产业链的协同，企业需要进行产业链的协同和价值梳理。很多制造业企业产品制造体系覆盖了生产制造、品种质量、销售服务等全过程。这些企业尽管已经积累了大量的数据，但很多都分散在各个业务模块中，没有形成全流程和系统性结构，需要不断深化对全过程数据的系统分析和运用，充分将数据资产融入到企业运营之中。为应对新的技术挑战和市场变化，将数字化深入到组织再造和企业运营变革中，实现业务单元战略重组，提供数字智能服务。
（五）资产互联构造新商业模式
通过资产数字智能化，拓展商业模式边界。把智能机器、工业控制系统、工业云平台、协作网络、工作人员、原材料、产品、客户等通过大数据平台、云平台互联，打造智能互联生产运营、科学决策平台。我国部分服装制造、家居制造企业打造智能平台，实现“个性化定制”，由消费者需求直接驱动工厂制造。对于那些重工业企业，大型工业设备密集，结合设备供应商，进行智能化嵌入式软件开发与应用，开发大型装备远程监控系统，设备运行状态和故障信息通过网络传递到远程的制造商设备监测中心，监测中心对设备故障进行精密分析和诊断，为设备健康维护提供支撑。
（六）向数据驱动型企业迈进
在制造行业日趋集约化、高效化生产的同时，构建有效的综合大数据平台，结合大数据分析，开展协同制造，合理布局制造资源和能力，达到企业内部各项有效资源合理利用。打造集成共享的经营管理大数据平台，推进 ERP 系统和共享服务的建设与提升，促进企业信息化水平提升。通过大数据分析深入挖掘业务价值，提升企业集约化、一体化管控水平，为科学高效战略决策提供支撑。提升生产运营大数据运用能力，增进大数据在物料品质监控、设备异常监控与预测、远程监控提前警报、良率保固分析、成材率改进等方面的应用，更好地实现产品协同创新、品质提升。数据中蕴藏的知识对企业的生产和销售具有重要的指导意义，通过销售合同本月订单、历史合同订单、产品质量要求进行系统分析，分析产品订货规律，这些大数据结合生产管理系统用于统筹分析，指定全流程最合理的生产计划方案。
（七）提升 B2B 的服务能力
探索利用电子商务平台优化采购、分销体系，提升企业经营效率。探索构建企业特色的面向定制化需求的电子商务应用。探索产业链上下游企业整合资源，积极构建供应链协同平台。通过 B2B，持续降低大宗商品物流成本，打造线上与线下的融合载体，促进产业链融合，利用数字智能技术把交易、物流、金融、信息、技术等综合服务聚集于服务产业链、服务于企业经营。B2B 的竞争力不但在于线上的网络技术、信息服务和大数据服务，其核心竞争力更在于线下的物流、金融、渠道、技术的强大支撑能力，实现线上线下的闭环联动，提升企业的竞争力和服务能力。
企业的智能化战略与国家战略和市场环境相结合，与企业经营现状和战略规划相契合。企业的数字智能化建设是一个长期的、渐进的、持续改善的系统工程，是为了更好地满足客户不断变化的需求，强调柔性、集成、协同、高效、精益、绿色，以人为本。推进数字智能化建设需要从行业特性和企业所在产业链位置出发，以提升企业所在产业链的价值和优化企业价值链为目标，充分结合行业特质、产品和工艺特点，实现整个制造业价值链的智能化，构建一个健康和谐的生态系统。顶层设计和有序推进结合，逐渐深入、逐层展开，选择质量、效益、安全综合效益好的环节实施智能化。从推广普及单机智能化，逐步深入智能制造单元、智能车间、智能工厂、智能制造系统，并实现各层级的资产互联，形成智能互联系统。
我国制造业过去那种主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放发展模式难以为继，企业需要创新发展模式、突破增长极限。新时期，企业通过持续推进数字智能化建设，实现制造过程数字化、生产过程可视化、管控信息化，提升企业柔性生产能力，构建高效客户服务体系，全方位提升企业生产、运营、管理能力；通过智能化建设，保障企业持续稳定发展，有效解决企业在提升效率、提高品质、快速响应市场需求、提高设备服役能力、提高物流效率、节能降耗等方面面临的问题，达到生产的最优化、流程的最简化和效率的最大化。
毕得
工学博士，清华大学互联网产业研究院研究员、院长助理。主要从事智能制造、工业互联网、智能网联汽车以及企业数字化转型和科技创新等领域研究。曾主持或参与的项目有：中昌智能工厂规划与设计及企业数字化运营、四川华泰电气数字架构规划与分析—基于云平台的工业互联网体系开发研究、新零售时代下新科技应用&新模式开发的策略研究、北京市朝阳区国际研发创新集聚区建设方案、人工智能对产业发展的影响及我国政策选择研究、全球数字经济背景下中国铁道科学研究院集团有限公司海外中心业务发展与战略规划研究、《2018年智能再制造白皮书》等。发表了《智能再制造产业的工业互联网平台建设探讨》、《新形势下制造业的智能化发展》、《持续推进制造业智能化的路径选择》等学术文章。
