智能制造产业概念辨析

最近在一个群里看到关于智能制造产业 概念的讨论，智能制造是不是产业 ？如果智能制造是一个产业，这个产业的范围是哪些​呢 ？

在2017年担任中国产业互联网发展联盟 的专家时，对产业 这个概念做过研究，产业 这个词在不同的场合有不同的​理解，从不同维度理解​是有差异的。

产业与行业

提到产业，​通常会与行业做比较。

《辞海》对产业的解释：产业是指由利益相互联系的、具有不同分工的、由各个相关行业所组成的业态总称，尽管它们的经营方式、经营形态、企业模式和流通环节有所不同，但是，他们的经营对象和经营范围是围绕着共同产品而展开的，并且可以在构成业态的各个行业内部完成各自的循环。

而《辞海》对行业的解释：行业一般是指其按生产同类产品或具有相同工艺过程或提供同类劳动服务划分的经济活动类别，如饮食行业、服装行业、机械行业等。

从产业与行业的维度比较，通常产业是具有相似特点的一个或多个行业​的总称 。

比如第一产业、第二产业、第三产业，都是多个行业的总称。而新兴产业、朝阳产业、夕阳产业都具有相似特点的行业集合​。

从这个维度上，产业要有鲜明的特点 。

产业化是创新应用基于市场经营的形式

为了更好理解产业的概念，先介绍产业化 的概念。

​产业化是指某种产业在市场经济条件下，以行业需求为导向，以实现效益为目标，依靠专业服务和质量管理，形成的系列化和品牌化的经营方式和组织形式。

一个领域 如果实现了产业化，意味着这个领域的企业可以不借助外部支持（科研投入、金融支持、政策支持）而能够基于市场的​交货维持生存。

从这个维度看，产业要有一定的市场规模以维持企业生存 。

从过去几年经常提到的产业数字化和数字化产业 进一步阐述概念。

产业数字化 ：传统产业利用数字化技术改造​的过程。在数字化转型生态中，是甲方企业利用​数字化维度讨论的。

数字产业化​ ：产业数字化需求规模化后，数字技术企业可以借助这个庞大需求形成新的产业​。在数字化转型生态中，数字产业化的主体是乙方​。

智能制造产业主体是甲方还是乙方？

如果按照数字产业化的概念延伸，数字产业是为产业数字化​生态中的乙方​；智能制造产业的主体应该是提供为传统企业实现智能制造的技术企业，属于乙方​。

按照这个思路，智能制造相关的技术企业都属于数字化技术，即智能制造产业应该是数字产业的子集​。【数字产业不仅服务于制造业，也服务于其他产业，比如金融、媒体、农业等】

而最近一篇文章中，将宁德时代、歌尔集团等制造业的智能制造过程列为智能制造产业 ，即智能制造中的甲方，那么这个产业的主要特点是实现了智能制造的企业​。感觉上和数字产业的那种将乙方作为主体义模式不太一致，所以感觉这个智能制造产业的定义容易引起误解 。

从方便阅读的角度，容易引起误解的概念在使用时，提前澄清一下，对读者​更友好。

而我个人喜欢将智能制造产业 理解为企业实现智能制造提供​产品、服务的产业。

​

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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