智能制造：战略与执行框架

作为制造业的发展愿景，智能制造（工业4.0）已然是业界的共识。然而，智能制造的具体细节如何，以及在企业内如何推进，业内并没有清晰和系统的阐述。人们热衷于参加各种行业论坛，或者奔波于各种企业案例分享会，又或者请IT服务厂商提供方案；如此种种，还是不能保证企业就一定走在奔向“智能制造”的康庄大道。行业论坛交流也好，企业案例分享也好，厂商解决方案也好，其实都有一定的局限性，企业真正需要的是通过自身系统性思考，并贴合企业自身禀赋的智能制造“全景图”和实现路径。本文中，笔者尝试提出一种智能制造的战略与执行框架，希望对企业在制定自身智能制造战略和计划时有一定的参考意义。

图1：智能制造的战略与执行框架

图1所示的智能制造战略与执行框架图，主要由三部分组成：⑴ 数字化愿景、策略与举措；⑵ 数字化赋能与转型；⑶ 数字化动态适配与绩效。

（1）数字化愿景、策略与举措

企业的数字化愿景、策略与举措，是从未来来看现在，从企业的数字化愿景来倒推相应的策略和举措，最终落实到数字化技术的应用；这保证了企业从长期的、战略的、系统的视角来看待企业中的智能制造，从而为企业的数字化转型和智能制造的建设提供方向和指导，并避免一些短视性行为，杜绝建设过程中投资浪费。

以华为公司为例，她的数字化愿景是“构建万物互联的智能世界”，由此推导出以“ROADS”（Real Time， On-Demand，All-Online，DIY，Social）为主要内容的数字化策略，以及支持该策略得以实现的举措和以物联网、5G、人工智能等为代表的数字化技术的应用。

在智能制造时代，每一个企业都应结合其行业特点和自身禀赋，制定出企业所特有的数字化愿景、策略和举措。这需要企业自己亲力亲为，可以借鉴，但肯定不能照搬和复制。

（2）数字化赋能与转型

企业的数字化赋能与转型，是从局部到整体，从企业现状、业务瓶颈、关键成功要素和能力重塑等角度来看智能制造的具体落地和推进工作。如果说数字化愿景是企业的“诗和远方”，如何通过数字化技术的应用来解决业务瓶颈就是企业中“现实的骨感”。

从业务瓶颈消除入手，从关键成功要素和能力重塑入手，每天前进一小步，积小胜为大胜，企业的智能制造建设就不会无处着手。以工业互联网为例，她本身是一个大杂烩，其具体应用的业务场景很多，不同的行业，行业中的不同企业，需要根据自身实际情况来选择。钢铁等流程行业可能比较重视设备的预测性维护、能源管理和环境安全，离散型制造业可能比较着重生产计划和可视化，设备制造等服务型制造企业可能比较关注资产的远程控制，精密和高端制造企业可能关注的是生产过程追溯和产品质量，等等。

图2：工业互联网的应用场景Top15

（3）数字化动态适配与绩效

数字化愿景、策略与举措是从未来看现在，是企业的数字化战略；数字化赋能与转型是从局部看整体，是企业的数字化执行；战略与执行之间的关联和整合就是数字化动态适配与绩效，即企业智能制造建设过程中的目标管理。

数字化动态适配是对智能制造建设工作的周期性审视，以确保战略与执行之间的有机关联和“知行合一”；即日常执行不偏离战略的方向和轨道；或者，根据实践的执行结果来修正战略的设定；又或者，确保数字化技术与业务发展的有机融合。

企业的智能制造建设工作，既是一场组织革命，也是一项战略投资行为。为了让战略和执行服从于企业的发展，助力于企业经营目标（效率提升、营收增长、组织进化）的实现，必须对智能制造的战略和执行进行绩效管理，定期为智能制造的日常工作“测测速”，“量量温”，“算算账”。

对企业而言，智能制造是一趟“旅行”，它可能要持续数年，甚至十年以上。这趟“旅行”就像开车，需要企业眼望前方，手握方向，脚踩油门，目的地才有可能顺利到达。在图1所示的智能制造战略与执行框架图中，数字化愿景、策略与举措就是“眼望前方”，数字化赋能与转型就是“脚踩油门”，数字化动态适配和绩效就是“手握方向”，三位一体，助力企业智能制造事业的顺利达成。

智能制造的框架和核心内涵

近一两年以来，随着中国制造业转型升级的迫在眉睫，人们对智能制造的讨论越来越多。有些讨论要么失之偏颇，比如简单地将自动化、“黑灯工厂”等同于智能制造；有些讨论则存在玩弄概念或炒作之嫌，比如所谓的新制造或C2M。不管怎样，这也有助于人们更加全面、更加深入地认识智能制造。本文中，笔者尝试用一张图来概括地谈谈本人对智能制造框架和核心内涵的理解。

图1：智能制造的框架和核心内涵

1. 使能技术

作为制造业发展的高级阶段，智能制造是技术推动的，其中所应用到的使能技术主要包括四个方面：OT（运营技术）、IT（信息技术）、CT（通讯技术/5G）和DT（数据技术）。

借助OT，企业可以将工业领域的Know-how变成可靠、可执行、可重复的知识和行动。

借助IT，包括ERP、APS、MES、WMS等IT系统和技术，企业可以实现基于流程的有序运营和业务集成。当然，在智能制造中，还强调IT与OT的融合，以打破信息化与自动化之间的隔阂。

借助DT，尤其是高级分析和机器学习等数据技术，企业可以实现预测性业务场景，比如预测性设备维护、预测性质量管控，实现基于数据驱动的业务运营。

借助CT，尤其是以5G为代表的高速度、大容量、低时延通讯技术，设备与设备之间，设备与人之间，人与人之间，OT、IT和DT之间，可是实现更可靠、更快速的通讯，这对于数字化车间中的边缘计算尤其重要。

图2：智能制造的使能技术

2. 能力载体

智能制造的本质是一种能力，其着力点要落实到能力构成的三要素PPT：人员（People）、过程（Processes）、技术和工具（Technology and Tools）。

在智能制造中，要求企业所在的生态链中人与人之间能够实现跨团队、跨职能、跨层级、跨组织的高效协同，这种协同的形态应该是网状的。

对于过程（或流程）而言，智能制造的主体要求是三项集成，即纵向集成、端到端集成和横向集成。纵向集成包括企业年度经营计划、销售与运作计划、主生产计划、车间生产排程和现场作业的双向集成，集成的主要内容是各种计划、指令和结果反馈。端到端集成指的是从市场到研发，再到采购和供应链，再到生产制造，再到发运和服务的集成，集成的内容主要有需求和功能结构，以及各种类型的BOM。横向集成指的是企业与上游供应商和下游经销商之间，在需求和供应，或计划、订单和库存等之间的集成。

在技术和工具层面，智能制造的主要要求是互联和智能，即所谓的互联智能技术和设备（Smart and Connected Equipment，SME）。

人员、过程、技术和工具等能力要素的融合，如果用统一的数据视角来看，就是DIKW数据生命周期管理和能力进化。

图3：智能制造的着力点和能力要素

3. 表现域和进化路径

智能制造中的使能技术和能力要素，体现在现实业务场景中，可以用表现域和进化路径来表示。

智能制造的表现域可以从两个维度来看：作业维度和职能维度。作业维度指的是离散型作业、流程型作业和重复型作业，这三种作业形式对智能制造的要求和智能制造的表面形式是不一样的。职能维度指的是生产运营中的计划管理、物流管理、设备管理、质量管理、安全管理、成本管理，等等；同样，不同的职能维度，智能制造的主要内容和表现形式也是不同的。

在智能制造的成熟度或进化路径维度，可以按互联化、可视化、透明化、可预测、自适应等层级层层递进和进化。互联化指的是制造场景中人、机、料、法、环、测等生产要素之间的互联互通和实时协作。可视化是制造场景中各业务活动的实时监测和数字化展现。透明化则是可视化基础上对业务活动的“知其然”，以及“知其所以然”。可预测则是根据对当前业务活动的实时监测来推断其未来的发展趋势。自适应是根据企业所期达成的目标或环境的变化，对业务活动和生产要素进行自动调整和适配。

将表现域和进化路径综合起来看，智能制造主要由三个内涵所构成，即操作的自动化、运营的数字化和决策的智能化。

图4：智能制造的表现域和进化路径

4. 建设导向

在企业智能制造的建设过程中，我们一定要牢记，智能制造是手段，不是目的。智能制造的建设一定要有明确的工作导向，主要概括为问题导向、结果导向和目标导向；否则，就可能异化成为了智能制造而智能制造。

首先，企业一定要明确智能制造可以并应该帮助企业解决什么样的问题。不同行业，不同企业，当前所面临的问题可能不一样，智能制造的侧重点也不一样。当前所需解决的现实问题，也是企业推进智能制造建设的出发点。

其次，企业智能制造的建设一定要讲究管理效果和经济效益。智能制造不能是“形象工程”，不只是“锦上添花”，更应该是“雪中送炭”，应该从投资回报的角度看，帮助企业实现更大的收益。

再次，企业智能制造的建设要围绕企业整体的发展战略和目标来展开，通过智能制造的建设来提升企业的核心能力和竞争力，支撑企业关键业务活动的开展，并助力业务目标的达成。

作为小结，对智能制造核心内涵的澄清和提炼，有助于我们更清楚地理解智能制造；智能制造框架则可以指导我们制订本企业的智能制造理想蓝图（Blueprint）和推进路线（Roadmap）。

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