智能制造之路线图

黄伟强、王晖、林佑轩、黄雪明|文

作为有史以来最具颠覆性的技术之一，产业物联网有望彻底改变制造企业在资源分配、生产加工、物料处理及人力管理方面的业务逻辑。

作为有史以来最具颠覆性的技术之一，产业物联网有望彻底改变制造企业在资源分配、生产加工、物料处理及人力管理方面的业务逻辑。事实上，我们认为，像数字化转型席卷媒体和软件领域一样，产业物联网有望惠及全球三分之二的工业产出，为制造业带来深远影响。预计到2030年，通过优化生产流程，产业物联网可为全球带来数万亿美元的经济增长，显著增加长期就业，当然这在一定程度上来自制造业的回流。

通过有效利用数据，加强系统集成和增强流程可视度，产业物联网能够助力制造企业提高生产效率，灵活安排资源，优化产品服务，挖掘新的业务增长点，最终让客户满意度和企业绩效达到新的高度。当然，实现这些还需要时间。并且，由于企业个体情况不同，产业物联网的落地速度各异。埃森哲近期对全球1400多名商业领袖的一项调查发现，尽管84%的受访者相信产业物联网有助于发掘新的收入增长点，但73%尚无具体实施方案，制定了全面战略规划及进行了配套投资的仅占7%。

埃森哲认为，成功运用新技术的企业，往往都是“谋定而后动”，并能审时度势，视情况灵活调整计划，以达成最终目标。眼下，虽然着手建立大规模分布式、以需求为导向的全自动工厂为时尚早，但一些基础性的模块已经可以实现。

比如，已经有很多企业为生产设备安上了传感器和控制装置。而OT（运营技术）和IT（信息技术）的融合，又进一步打通了生产设备、生产管理、制造执行、物流及规划系统，让企业能更全面地掌控生产进度。通过对数据的采集和分析，企业可以提前识别和预判绩效瓶颈，有针对性地优化运营，管理人力和供应链风险，改进产品设计流程。

未来，高度自动化的端到端一体化生产，将为企业带来更大回报。物料和智能设备间的自动交互，将大幅降低个性化产品组装成本，C2B定制化生产将在更多制造企业推广。而新的产品和服务将拓宽企业收入来源，并大大增强与客户之间的联系。

迈向智能制造的加速器

若要加快实现智能制造，企业应着27重考虑以下几个因素，我们称其为加速器。

投资水平。天下没有免费的午餐。上述谈及的任何转型都离不开前期的投入，设备更新和升级改造都造价不菲，何况还有些企业需要购置一些新的设施。而投资成功的关键在于实实在在的业务应用情况，只有建立在一系列商业应用的基础上，企业才能更容易地衡量和量化投资回报情况。

OT和IT协同能力。推动OT和IT融合的制造企业能够更好地利用智能技术。但是如果企业的组织架构中，运营、规划和工程本身就高度割裂，那么即便有新技术助力IT系统的整合，流程的整合也很有难度。传统的OT系统往往是专用的，比较封闭，要想融入开放的IT生态环境中，往往所费不菲。此外，在整合伊始就要明晰OT和IT的管控体系，特别是安全策略，这点至关重要。

善用新技术。制造企业需积极应用新技术，不断优化流程，才能真正受益于产业物联网。而确保配套基础设施到位，则能让员工和设备发挥更大的价值。例如，可以利用云服务加快新应用和增值服务的交付；用互联装置、可穿戴产品促进人机互动，方便人机协作。企业只有积极拥抱新技术，才能争取更多竞争优势。

升级工人技能。智能制造催生了对高技能人才的需求，如设备开发、维护和维修等岗位。诚然，企业可以在全球广纳英才，但如何完成现有工人技术升级，留住人才，仍然是企业快速部署新技术的关键所在。

部署安全解决方案。随着开放性协议、无线传感器、互联运营的广泛普及和OT/IT的深度融合，安全问题将进一步凸显。单凭升级软件，已不能有效解决问题。企业需要及时升级传统生产设备，采用先进的安全解决方案。更为重要的是，要对安全问题保持高度警醒。

产业物联网四个发展阶段

埃森哲研究表明，产业物联网有四个发展阶段（见图一）。

图一　产业物联网四个发展阶段

产业物联网带来的直接回报就是营运效率的提升，即第一阶段。而运营效率每年只要提升1%，20年就可为全球创造数万亿美元的增长。实际上，领先企业已在改善生产效率、运营成本、工作条件及设备利用等方面，取得了可喜的成绩。例如，蒂森克虏伯公司（ThyssenKrupp AG）正在利用联网探测设备，提前预判电梯故障，从而有效减少了计划外宕机，避免了非必要检修。

在这方面进行的物联网技术投资能很快看到成效，因此在商业上更可行。比如，预见性维护就能带来直观的财务回报：企业的定期维修成本、维护总成本、故障率，最多可分别降低12%，30%，70%。此外，运营效率的提升也能帮助企业打牢底层基础架构，让企业进入物联网技术应用的下一阶段，开创新的增长点。

到了第二阶段，随着产业物联网与生产制造的深度融合，新的产品和服务模式将浮现出来，发展为基于成果的量化交付模式（阶段三）。在这一阶段，企业将进入需求拉动的商业模式，其特点是以实时化的需求为导向、高度自动化、敏捷灵活的生产和交付网络。

图二

正如鱼和水的关系一样，智能化的产品离不开智能化的生产流程。随着自动化的加速发展，工人需要掌握更高的技能，才能更好地适应更高的自动化水平。例如，力拓公司在生产过程中，利用控制塔台来处理异常报告及生产偏差，不断优化关键技术的应用。设备操作人员可在澳大利亚柏斯的远程控制中心，与数据分析和工程人员一起，远程操作和协调各矿区的钻头、挖掘机、推土机及自卸车等生产设备。

智能制造实施路径

那么，企业应当如何布局，实现智能制造呢？世界上没有两片完全相同的树叶，何况不同国家、不同产业的企业。每家企业都应该基于自身情况，量身定制一套适合自己的前进路线，并根据实施情况和业务结果，不断修正。不过，个性中依然可以捕捉到一些共性。我们在图二中指出六个关键维度，值得所有布局智能制造战略的企业去关注。

生产设备

转型之旅从生产设备开始。在传统工厂里，生产设备依然不能联网，只有在设备出现故障后再去维修，或者采取定期维护的方式而不考虑实际运行能力，这样做不仅财务成本很高，也不利于企业声誉。而智能制造的生产设备应该具备高度的自我管理能力，整个生产系统协同运作，企业可以不断优化生产流程，确保生产的可靠性和可预见性。具体来说，这一多程之旅包括：

监控和报警。对现有设备进行升级改造，通过置入传感装置，实时了解生产状态，提前发现异常，从而实现设备的主动维护。有些问题，尽管人工检修亦能发现，但振动测量分析、红外热成像、油液分析、摩擦分析、超声波及电机电流分析等技术手段更能保证设备的不间断运作。若能将传感装置接入更大的企业网络，就能通过远程监控，预测更多的潜在故障，并进一步实现资源优化。

分析和预测。通过跟踪生产，结合数据分析，企业可以对比历史数据，预判潜在的设备故障，有效规避生产中断。例如在欧洲，某大型公共事业公司正利用传感器和数据分析实时预测管道泄漏。而传统的设备维护模式，则存在计划外宕机的风险，若不幸宕机，就有可能需要紧急购买零部件，或花高额费用临时检修，以便确保生产尽快恢复正常。合理安排预测型设备维护则可以避免这种局面。

优化流程。若能将预测型维护数据整合到ERP系统中，企业就可以实现生产流程的最优化，并通过动态调整，将设备故障的影响降到最低。例如，Taleris公司就通过此项技术，预测旗下飞机的维护保养周期，从而减少了航班延误。

临界生产。借助3D打印技术，一些生产零部件可实现按需即时供应，这有助于避免生产中断并降低备用零部件的库存。例如，通用电气（GE）的石油和天然气部门计划用3D打印技术制造燃气涡轮机的金属燃料喷嘴。而福特汽车公司则利用3D打印技术制造缸盖、刹车、排挡杆及通风口等汽车零部件原型。此外，3D打印技术还有助于实现大规模定制及延迟性生产，企业可根据客户的购买计划尽量推迟生产，从而减少库存。

员工队伍

当前，即便是传统上用工成本较低的国家，人力成本也在不断上涨，制造商不得不积极拥抱自动化技术、加强团队协作（包括人与自动化设备和机器人的协作），优化流程并提升生产效率。无视实际生产需要、按照固定时间表手动安排工人的方式，灵活性不足、效率低、成本高，将被逐渐淘汰。打造人与机器携手的新型员工队伍，通过动态协作实现多元化生产，将使企业的生产面貌焕然一新。

配备数字工具。具体来说，企业可以为工人配备可穿戴技术产品，如Daqri的智能头盔或苹果手表。这样可以方便工人手动操作工具和设备，实时了解设备状况，接收示警和指示等各种数据，大幅提高生产效率。此外，运用这些数字技术工具，还可实现实时视频协作，通过视频画面，资深生产人员可为车间工人提供实时的建议和指导，企业也可以快速下达生产指令，或提供实时培训。

人机协作。在养老、医疗及礼宾行业，简单的人机协作模式已得到了广泛应用。这种模式同样可用于制造业中的重复性工作，开发和实施成本也在逐年下降。以Rethink Robotics公司为例，该公司为Vanguard Plastics公司打造的Baxter机器人造价只要25000美元。而在亚马逊的仓库，已经有数千个机器人忙碌地在货架和人工打包站间的运送货物。

动态管理混合型员工队伍。将人机协作应用于企业各生产环节，可进一步优化资源配置。在动态调度系统上，企业可以统筹资源调配，避免资产闲置、工期延误、意外停机。通过实时部署生产调度和计划，妥善应对各类突发，从而大大增强企业的竞争力。

物料供应链

实际上，有些制造业企业已经在使用实时库存和供应链管理技术，降低库存，避免资源浪费。借助产业物联网，提高物料管理水平，不仅有利于企业自身的工厂，而且可以惠及供应链上下游的合作伙伴，使他们也能获得效率提升。一套最优的物料供应链系统，需要一个统一、灵活且高效的物料处理流程，这样才能实现即时和按需供应原材料。具体而言，打造这样一条基于需求的供应链系统需要三步走：

物料的实时可见性。打造灵活高效的一体化物料处理流程，实现物料按需供给，需要实现物料的可视化。RFID标签可以促进信息共享，方便物流和供应链管理的一体化操作。在企业的各个生产环节，如半成品跟踪，物料配给，零部件更换等，通过扫描RFID标签，企业能够更好地了解生产资源的使用情况。RFID标签就是这些物料信息的载体，从生产到销售，全程都可追溯。由此获得的宝贵洞察，可以帮助企业大大提高物料利用效率，甚至覆盖从原料采购直至成品生产的整个过程。

与核心系统实现整合。还要将整个供应链中的物料管理数据纳入ERP（企业资源管理）系统，合理安排人力物力，优化生产计划。加强物料管理，尽可能地减少不必要的生产中断和延误。

分析和预测。实时可见的物料数据，再结合天气状况、价格波动、交通条件影响等外部数据，也能帮助企业基于生产预期，确认物料的品类和时间需求。

业务流程

传统的管理模式是静态的。而制造企业可以通过高度集成的系统，追踪人力、物料和生产进度，实施动态的规划和执行，从而改善业务流程的效率和质量。例如，采用制造执行系统（MES）管理和监控整个生产流程，可有效降低操作的复杂性。同时，MES还能帮助企业全程追溯产品和原料，通过不断优化流程，缩短交货时间，优化产品与运营，提升资产和资源的使用效率。

一些企业还打通了MES和ERP系统，从而能更合理地安排业务和资源需求。未来，制造工厂需要更强的应变能力，在成本可控、保质保量的前提下，迅速根据客户需求的变化调整策略。

具体应怎样做呢？以下三个策略可供参考。

持续性质量把控。通过数据交叉对比和相关性分析，可以节约质控的时间和成本，在这一过程中，新技术将发挥关键作用。例如，采用视觉机器，将生产中的可视影像检测和统计流程控制（SPC）相结合，再整合其他数据，就以获得实时的解决方案。因此，质量问题可以立即得到控制，而不会等到一整批产品下线后再发现并解决问题。

产品设计自动化。智能工厂概念绝不仅限于生产层面。通过观察客户如何使用智能产品，设计师可找到改进的灵感。智能设计软件可加速产品的开发过程。例如，Autodesk公司正在开发一套名为Dreamcatcher的系统，设计师输入功能性需求后，可通过优化算法找到最佳做法，并在试生产之前进行各种测试。同时，3D打印技术以及更智能化的、成果导向型的设计方案，也可以帮助企业以更快的速度向市场推出高度个性化的新产品。

动态配置和需求驱动型生产。为了及时响应产品需求的变化，企业需要更敏捷的生产，按需扩充或缩减产能。自动化及全供应链流程整合能够助企业一臂之力。而大规模定制生产的流程支持，也能让制造企业更游刃有余地应对高度个性化的批量订单需求。

图三　平台发展过程

平台

企业能否建立一个信息技术和运营技术的整合平台，将直接影响其产业物联网的部署速度。物联网数据归集到平台，进行集中分析和处理，可供企业决策参考，也可用于基于云技术的各类企业应用。发展成熟后，该整合平台可在先进的产业物联网设备及企业云计算应用方面，支持分布式决策。建立整合平台需以下几个步骤（见图三）：

IT/OT安全互联。如今，企业经营者对运营风险缺乏全盘把控。传统的解决方案，例如安全信息事件管理系统（SIEM）以及入侵检测系统（IDS）往往功能单一，只能通过固定的特征及规则识别恶意行为。因此，对于一些集成度很高的企业，这种传统解决方案难以做到全面监控，企业遭受恶意攻击的可能性也大大增加，STUXNET病毒及BlackEnergy病毒的肆虐就是最好的例证。

要想有效解决这一难题，就需要建立一个整合平台，安装、甄别及管理大量的传感器及设备，强化企业对于事件及故障关系的可视性，建立全面的事件或警报关联系统，并围绕产业物联网系统中的关键任务，开发相应的实时检测及响应算法。

实时分析。大量的智能设备会持续不断地产生海量数据，因此产业物联网平台必须具备大数据的搜集、处理、存储及预测性分析能力，方能及时提供有价值的可行洞察，帮助企业实现实时运营。事实上，如管道泄漏实时监测这样复杂的分析系统，只有依靠流动式的分析平台，方能在极短的时间里，从大量数据中获取有价值的可行洞察。

前端智能。IT与OT整合的初期需要将产业物联网的数据迁移到云端。但考虑到网络带宽、能源供应及安全等实际因素，企业需要将数据分析、智能化和决策能力赋予不同的设备，形成分散型的分布式系统模式，让设备能根据不同情境，独立处理和分析数据，彼此协同作业，共同完成生产任务。这样，既能提高准确率，又有利于提升绩效和时效性。先进的计算应用能让系统资源得到更有效的利用，通过自主工作，快速高效地为决策者提供各种信息。从网络建设、先进设备到企业整个层面，智能化技术应该被用于最合理的地方，分析和决策也将从后台走上前端。

环境及设施

随着制造商环保意识的增强，他们更加注重充分利用原材料及各种自然资源，力图尽量降低生产对员工和环境的不利影响。经营者的首要任务是确保员工的安全，同时，还要深入了解整个制造过程中的资源消耗情况，逐步优化生产流程，将对环境的负面影响降到最低，甚至让环保行为创造收益。

员工安全第一。企业可以应用数字技术，随时掌握生产人员方位，实现“危机预警、及时疏散”，从而有效应对各类突发事件。埃森哲携手AeroScout、思科（Cisco）和Industrial Scientific公司，开发了一项全新的气体泄漏检测技术，可帮助生产负责人远程处理各类安全事件。

能耗可见性。通过对能源消耗、废料排放以及成本的全面可视化分析，生产负责人可以及时调整生产计划，优化能源利用。而一系列的智能解决方案，包括各种测定系统、高级建模、调度工具及自动化控制系统，则能助力企业合理预测能源的使用状况，尽量避开高峰时段，并减少设备闲置所造成的巨大能源浪费。一条汽车装配激光焊接生产线，通过系统性地关闭闲置设备，其生产间隙的能耗可降低90%，总能耗降低12%。该举措同样适用于水资源及废料排放的管理。

优化资源消耗。为应对资源消耗预警和消费模式的转变，制造商需要敏捷的生产流程，并与公共事业企业开展合作，借助假设分析，提前预测能源使用，通过设备关停和生产流程的动态重组，尽量避免高峰时段的使用。将能源利用与资源供应价值链相结合，制造商可以回馈电网并获取收入，成为能源使用方面的“生产型消费者”。

抓住机遇

坦白而言，对于制造商而言，如何充分释放出产业物联网的价值非常有挑战性。而直到现在，仍鲜有制造商为此做好了万全准备。在本文中，我们不仅充分阐述了产业物联网的优势所在，并就制造商实现智能制造的路径，从六个方面给出了相关建议，希望能给相关企业领袖以启迪。面对诸多实施方案，制造商也许会面临着各种选择困难，但把握产业物联网的机遇，已时不我待。