很多企业在推进智能制造的过程中遭遇困惑，困惑的原因往往是新技术难以创造足够的经济价值。要消除困惑，不能仅局限于技术问题本身，必须从企业转型升级的战略高度看问题，才能找到出路。

1 智能制造的概念

智能制造的定义有很多种。其中，汉语中的“智能制造”就对应“Smart Manufacture”和“Intelligent Manufacture”两种英文表述。笔者常用四个要点来阐述智能制造的特征：ICT技术的应用是出发点；创造价值是目的和归宿；快速响应变化是外在特征；协同、共享和重用是内在机制。

“ICT技术的应用是出发点”。强调智能制造是ICT技术的发展带来的。国内外先进企业采用多年的自动化、信息化技术可以用来支撑智能制造。但严格来说，不应该属于智能制造的范畴。从原理上讲，智能化与自动化、信息化的许多观念和思想都是相通的。比如，都强调信息感知、决策和执行的统一。但是，智能化往往涉及更大的时空尺度。对我国许多企业来说，提高自动化、信息化是完全必要的、也是智能制造的基础。但概念的区分仍然是有必要的，以避免因忽视真正的智能制造、丧失历史的机遇。

“价值创造是目的归宿”。该观点是反对为技术而技术、反对采用先进而无用的东西。智能制造必须以服务于企业真实的业务需求、为企业创造价值。技术脱离最终的目标，是企业遭遇的普遍性困惑之一。

“快速响应变化是外在特征”。这个特征强调的是企业内部、外部出现需要关注的问题时，能够快速做出正确的响应。从外部看，市场有了新需求或供应链产生新变化时，能够尽快设计并制造出新产品并调整供应链、尽快满足市场需求；从内部看，当企业的各个部门、各个环节出现意外问题时，能够快速地响应、减少成本损失和质量问题。随着竞争的日趋激烈，市场对快速响应的要求越来越强烈，而这也是ICT技术能够帮助企业实现这一目标的手段。“智能制造”被称为“Smart Manufacture”，就包含这一含义。

“协同、共享和重用是内在机制”。这一点既体现了ICT技术的作用，又体现了价值创造的方式。所谓的协同，就是避免在分工的界面上出现延迟和失误。包括人与人、机器与机器、人与机器、企业与企业、部门与部门之间的协同。共享包括人力、设备、资源、信息等各种生产要素的共享，以降低成本、提高资源利用效率和响应速度。重用则特指知识的重用，以减少不必要的产品设计、探索和资金投入，并保证产品质量。

从字面上讲，“Intelligent Manufacture”强调人工智能技术在工业中的应用。但事实上，在推进智能制造的过程中，尤其是工作的前期，典型的人工智能技术未必起到关键作用。

2 智能制造与经济性

很多企业在推动智能制造时遇到了困惑，典型的困惑包括：采用了机器人等自动化设备、增加了成本却并没有带来足够的效益；采用了云计算、大数据等技术，收集了大量的数据，却难以从中发现有价值的知识；采取了智能化的措施，降低了劳动者的工作强度，却没有产生更多的价值。

其实，“先进技术不实用、实用技术不先进”是一种常见的现象。事实上，即便是在德国这样发达的工业国家，也存在着大量看似“落后”的手工劳动。所以，创新理论之父熊彼特强调，要用“经济成功”来衡量创新的成败。

一般来说，先进技术带来某些好处的同时，也是有成本的、有代价的。采用新技术的成功 ，一般意味着新技术带来的收益大于付出。但是，现实中入不敷出的现象却非常多。

·    当劳动力成本较低而自动化设备价格较高时，采用自动化程度高的方式未必是合适的。

·    当企业的产品单一时，产品设计部门的重要性就低，采用数字化设计带来的价值就少。

·    当企业缺少订单、工作量不饱满时，提高作业率的技术就不怎么重要。

·    当用户对产品质量的要求低时，提高质量的技术手段未必能创造价值。

由此观之，在特定的环境下，先进的技术即便能提高企业的质量、效率也未必能够到来效益。

宝钢何麟生先生有个观点：价值决定于用户。例如，把大数据诊断技术用于大型客机可能带来价值，但用于玩具飞机就难以带来价值。新技术要创造价值，就要找到对技术有强烈需求的业务场景。反之，在需求不强烈的地方推动先进技术，往往难以取得好的经济效果。这就是人们常说的：要雪中送炭、不要锦上添花。

长期以来，我国劳动力成本相对低廉。许多企业产品相对单一、研发投入低；很多产品面向中低端客户、对质量要求不好。而“产能过剩”又使得企业开工率不足、对生产组织的要求不高。这些问题使得企业对质量、效率、自动化程度等方面的要求较低。在这样的场景下，智能制造相关的先进技术就难以创造价值。

所以，从本质上说，推进智能制造的困惑，是缺少适合这些技术的业务场景。要解决这个问题，就要走转型升级的路子。

3 智能制造与转型升级

智能制造与转型升级是两个经常被同时提到的概念。在笔者看来，所谓的转型升级，是战略重心、工作流程、组织结构、业务模式、商业模式的改变，是资源的重新配置。两个概念常常是一个问题的两个方面：智能制造主要从技术角度看问题，是技术提供方的视角，而转型升级则是从业务业务看问题，是技术使用方的视角。

智能制造的相关技术与企业业务的转型升级相辅相成：技术为业务转型升级奠定基础；而业务转型升级往往带动技术的深入应用。但是技术和业务之间的关系并不是对等的：技术应该服从业务需求而不是相反。

上一节谈到人们推进智能制造遇到的困惑，往往是因为业务需求不强烈。换句话说，当企业业务活动处于低档次的时候，就难以拉动智能制造的相关技术。而转型升级的价值就在于让业务场景发生变化，从而为技术提供需求、让技术具备经济性。

事实上，企业转型升级往往首先是企业战略层面的问题。如前所述，智能制造价值创造的模式是跨越时空尺度的“协同、共享、重用”。这在本质上是个资源重新配置的过程。然而，资源配置的权限掌握在企业家手里，而不是部门和员工的手里。

比如，部门之间的协同往往涉及到企业内部的组织流程的再造，这不是具体业务部门能够推进的事情。再如，资源共享往往涉及到多个部门和个人的利益，要从公司价值最大化的视野才能推动。而知识重用会改变个人和企业之间的利益平衡，也需要用新的考核制度来规范。为此，往往需要在战略上有个顶层设计，才能解决这一方面的问题。

总之，转型升级不能仅仅看做ICT技术在企业中的应用，而是企业经营管理方式与ICT技术的深度融合、相互适应。从这个角度上讲，智能制造首先是企业家的工作。只有战略部署清楚了以后，技术才能跨入蓝海、才能有用武之地。单纯从技术角度看问题，必然会遭遇各种困惑。

4 企业转型升级的逻辑

企业是一种经济组织，以追求经济价值为目标。对价值的追求，又可转化为对市场、质量、成本和效率等子目标。企业的转型升级，本质上就是对上述子目标的再定义、再平衡。转型升级的逻辑，就是要解决这个问题、找到合适的平衡点。

一方面，转型升级要发挥智能制造相关技术的优势。如前所述，智能制造的优势是快速响应企业内外部的变化。其中，企业外部的变化包括市场和上游供应链的变化。快速响应能力包括快速捕捉市场需求、快速设计、快速稳定生产、快速采购、快速服务等。而企业内部的变化主要是指各种生产、设备或产品质量异常。快速响应能力包括生产组织能力、设备管理能力、质量管理能力等。智能制造相关技术的作用，是消解“快速变化”带来的挑战，将挑战转化为机遇。

另一方面，转型升级往往需要找到新的价值来源。比如，如果小批量订单能够带来更多的价值，就要设法接受这些订单、进入这些市场；如果高质量的产品能够带来更多的价值，就要设法提高质量；如果企业存在各种跑冒滴漏，堵住这些损失就会带来价值；如果企业存在不必要的库存，降低库存就会创造价值；如果企业的劳动生产率很低而劳动力成本很高，则提高劳动生产率就会带来价值。企业的具体情况不同，价值来源和大小就不一样。

但是，价值实现都是有成本、风险或阻力的。比如，接受小批量订单时，产品和工艺的设计能力要强、产线的柔性要强；而提高质量的同时可能会提高成本；堵住跑冒滴漏可能会遭到既得利益者的反对；降低库存可能会对生产顺行带来风险；提高自动化程度会增加设备维护费用等。要搞好转型升级，就要把账目算清楚。

然而，“把账目算清楚”并不容易。比如，“跑冒滴漏”可能会被各种假象所掩盖；高质量的产品在短期内可能得不到高的回报，甚至会赔钱。所以，企业家要搞好转型升级，既要脚踏实地、关注眼前的价值创造，又要“仰望星空”，关注企业未来的发展前景。

5 总结与展望

企业推进智能制造的目的是获得价值。在这个过程中，会遇到各种各样的困难，影响技术的经济性。要消除这种困惑，要跳出技术的范畴，从转型升级的战略高度看问题。推进智能制造的灵魂人物往往是企业家，而不是技术人员。

作者简介：

郭朝晖（1968-），男，山东济南人，工学博士，教授级高工。上海优也信息科技有限公司首席科学家、走向智能研究院工业大数据首席研究员。曾长期担任宝钢研究院首席研究员，并担任过中国工业与应用学会副理事长、中国现场统计学会、上海市人工智能学会理事。是上海交通大学、东北大学、上海财大等多家单位的兼职教授或研究生导师、《自动化仪表》等期刊的编委。工信部人才开发中心、广东省经信委、四川省工业大数据中心、北京两化融合服务联盟等多家政府和企业的特聘专家。

长期从事自动化、智能化和工业数据相关的研究工作。参与工信部、工程院等单位《CPS白皮书》、《工业大数据应用白皮书》、《工业互联网平台白皮书》、《中国智能制造发展研究报告》等多个文件的起草或讨论。著有《管中窥道：技术创新的观念与方法》一书，并参与《三体智能革命》等书的合著。

摘自《自动化博览》2018年11月刊